Sphinx配置文件设置

其实是添加中文分词后进行中文搜索coreseek中的sphinx.conf文件配置

source src2
{

type = mysql

sql_host = 127.0.0.1    // 数据库地址
 sql_user = admin                    //用户名
 sql_pass = admin        //密码
 sql_db = mydb
 sql_port = 3306 # optional, default is 3306

sql_sock = /tmp/mysql.sock    //数据库在linux服务器需开启

sql_query_pre = SET NAMES utf8         //字符编码
 sql_query_pre = SET SESSION query_cache_type=OFF

sql_query = \
 SELECT id, gid, addtime AS date_added, realname \
 FROM order_admin

sql_attr_uint = gid

sql_attr_timestamp = date_added

sql_ranged_throttle = 0

sql_query_info = SELECT * FROM order_admin WHERE id=$id

}

source src2throttled : src2    //为增量索引设置
{
 sql_ranged_throttle = 100
 sql_query = \
 SELECT id, gid, addtime AS date_added, realname \
 FROM order_admin

}

index test2
{

source = src2
 path = /usr/local/webserver/coreseek/var/data/test2

docinfo = extern

mlock = 0

morphology = none

min_word_len = 1
 charset_type = zh_cn.utf-8
 charset_dictpath =/usr/local/mmseg/etc/

# 'utf-8' default value is
 # charset_table = 0..9, A..Z->a..z, _, a..z, U+410..U+42F->U+430..U+44F, U+430..U+44F

html_strip = 0
}

//indexer 和searchd 可以默认 如果有需要监听的数据库ip可以在searchd设置

 

index test2stemmed : test2  //增量索引设置
{
 source = src2throttled
 path = /usr/local/webserver/coreseek/var/data/test2stemmed
 morphology = stem_en
}
 每次修改完配置文件,如需生效必须重新生成索引

/usr/local/webserver/coreseek/bin/indexer –rotate –config /usr/local/webserver/coreseek/etc/sphinx.conf –all 在不停止sphinx服务情况下

更新增量索引

/usr/local/webserver/coreseek/bin/indexer –rotate –config /usr/local/webserver/coreseek/etc/sphinx.conf test2stemmed

使用时使用增量索引来搜索,增量索引需要计划任务执行(数据有变化以后需更新索引才可以)

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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