Sphinx配置文件设置

本文详细介绍了如何在Coreseek中通过配置Sphinx.conf文件实现对中文数据的分词及索引生成,包括数据库连接、分词规则、索引类型设置和索引更新策略等关键步骤。

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)

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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