Lucene2.3.1发布了

Lucene 2.3.1版本主要修复了2.3.0版本中的一些Bug,尤其是在autoCommit设置为false时可能出现的索引损坏问题。此版本未引入新功能,与2.3.0版本完全兼容。
主要是修改了一些2.3.0版本的Bug,特别是当autoCommit=false的情况下以及多线程添加Document,有些字段打开了term-vector有些没有打都会对索引数据造成破坏

autoCommit 选项是从2.2.0版本就添加了,默认是true,我对这个参数还不是很理解,都是用的默认值true。所以没有碰到问题。

2.3.1版本没有包含任何新的功能,索引文件的格式也没有变化,完全兼容2.3.0版本。

官方鼓励所有使用2.3.0版本的应用尽快升级到2.3.1版本。


Bug fixes

1. LUCENE-1168: Fixed corruption cases when autoCommit=false and
documents have mixed term vectors (Suresh Guvvala via Mike
McCandless).

2. LUCENE-1171: Fixed some cases where OOM errors could cause
deadlock in IndexWriter (Mike McCandless).

3. LUCENE-1173: Fixed corruption case when autoCommit=false and bulk
merging of stored fields is used (Yonik via Mike McCandless).

4. LUCENE-1163: Fixed bug in CharArraySet.contains(char[] buffer, int
offset, int len) that was ignoring offset and thus giving the
wrong answer. (Thomas Peuss via Mike McCandless)

5. LUCENE-1177: Fix rare case where IndexWriter.optimize might do too
many merges at the end. (Mike McCandless)

6. LUCENE-1176: Fix corruption case when documents with no term
vector fields are added before documents with term vector fields.
(Mike McCandless)

7. LUCENE-1179: Fixed assert statement that was incorrectly
preventing Fields with empty-string field name from working.
(Sergey Kabashnyuk via Mike McCandless)
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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