在Ubuntu8.10下为PHP安装coreseek全文检索引擎支持的详细步骤

本文详细介绍如何在Ubuntu 8.10 Server环境下安装Coreseek及其Sphinx-PHP扩展,包括所需编译环境配置、依赖库安装、编译过程中的常见错误解决方法等。

关于sphinx就不多累言了,一套相当优秀的全文检索引擎.无论索引速度还是检索速度真的是非常的快.


至于coreseek ,可访问李沫南的站点  http://www.coreseek.com
顺便在此感谢李沫南同学为 sphinx中文化做的贡献 :0)

本文着重介绍在ubuntu下安装coreseek及相应的sphinx-php扩展.

具体示例应用另开文写.
 
以下安装环境基于 Ubuntu8.10 Server版,

操作用户使用root账户.
coreseek基于2008-09-26发布的3.0beta4版本

文中此颜色字体为需用户输入的命令内容
=========================================================
 
1.源码包准备
下载MMSEG分词源码包 
wget  http://www.coreseek.com/uploads/sources/mmseg3_0b3.tar.gz

下载coreseek源码包 
wget  http://www.coreseek.com/uploads/sources/csft3_0b4.tar.gz

解压缩源码包
tar -xzvf mmseg3_0b3.tar.gz
tar -xzvf csft3_0b4.tar.gz

 
 
2. 安装环境准备

安装g++编译环境

apt-get install g++

apt-get install gcc

安装python开发组件

apt-get install python

apt-get install python-dev

安装mysql开发库

apt-get install libmysqlclient15-dev

安装PHP运行及支撑环境

apt-get install php5

apt-get install php5-dev

apt-get install php5-pear

安装make

apt-get install make

3.编译mmseg

cd mmseg.3.0b3/

./configure --prefix=/usr/local/mmseg

make

make install

注意:如果在这一步出错,且出错提示 为:css/UnigramCorpusReader.cpp:89: error: 'strncmp' was not declared in this scope
则需手工编辑.src/css目录下UnigramCorpusReader.cpp 文件,在其第一行加上

#include <string.h>
然后重新 make,make install即可通过
 
在这一步安装完了后,将会在 /usr/local 下产生 mmseg目录,
手工修改 /usr/local/mmseg/include/mmseg/freelist.h
vi   /usr/local/mmseg/include/mmseg/freelist.h
在上面添加
#include <string.h>
 
4.编译 coreseek
cd csft3_0b4/
./configure --prefix=/usr/local/coreseek --with-python --with-mysql --with-mmseg-includes=/usr/local/mmseg/include/mmseg --with-mmseg-libs=/usr/local/mmseg/lib/
make & make install
 
在此过程中.可能会出现错误提示
sphinxutils.cpp:793: error: cannot convert ‘int*’ to ‘Py_ssize_t*’ for argument ‘2’ to ‘int PyDict_Next(PyObject*, Py_ssize_t*, PyObject**, PyObject**)’
sphinxutils.cpp:802: warning: unused variable ‘nRet’
make[2]: *** [sphinxutils.o] 错误 1
make[2]: 正在离开目录 `/home/syu/sphinx/csft3_0b4/src'
make[1]: *** [all] 错误 2
make[1]: 正在离开目录 `/home/syu/sphinx/csft3_0b4/src'
make: *** [all-recursive] 错误 1

这个时候,可以手工打开 src目录下的 sphinxutils.cpp 修改第789行左右
int pos = 0; --------->将此行修改为    Py_ssize_t pos = 0;

保重.重新make & make install 即可

此步安装完成后,将在/usr/local/下生成 coreseek 目录

5.安装sphinx client lib

先进入 coreseek的api下libsphinxclient目录

cd csft3_0b4/api/libsphinxclient

运行 buildconf.sh 

chmod 0755 ./buildconf.sh

./buildconf.sh

./configure && make install


 

6,安装pecl- sphinx扩展库
pecl install sphinx-0.2.0
 
7.为PHP加上 sphinx扩展
cd /etc/php5/conf.d
echo "extension=  sphinx.so" >sphinx.ini
 
 
 
 
至此,sphinx的服务环境和PHP客 户端均安装完毕.
可以在phpinfo中看到sphinx 相关信息.
 
 
sphinx全文检索的中文教程请参考李 沫南翻译的手册 : http://www.coreseek.cn/uploads/pdf/sphinx_doc_zhcn_0.9.pdf
PHP-sphinx相关调用函数请参阅 php手册 http://www.php.net/manual/en/class.sphinxclient.php
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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