Dissecting The Nutch Crawler -Factory classes: Overview

本文介绍了Nutch爬虫中的关键工厂类,包括ParserFactory、ProtocolFactory和URLFilterFactory的作用及使用场景,并概述了它们如何通过XML配置文件进行定制化配置。

英文原文出处:DissectingTheNutchCrawler

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Factory classes: Overview

> Class net.nutch.parser.ParserFactory
> used by:
> - net.nutch.db.WebDBInjector
> - net.nutch.fetcher.Fetcher
> - net.nutch.parser.ParserChecker
>
> Class net.nutch.protocol.ProtocolFactory
> used by:
> - net.nutch.fetcher.Fetcher
> - net.nutch.parser.ParserChecker
>
> Class net.nutch.net.URLFilterFactory
> used by:
> - net.nutch.db.WebDBInjector
> - net.nutch.tools.UpdateDatabaseTool
>
> Class net.nutch.plugin.PluginRepository: used by (Parser/Protocol)Factory

Nutch's ParserFactory and ProtocolFactory classes are the key extension points for the crawler. URLFilterFactory additionally provides an extension point for other components, including WebDBInjector and UpdateDatabaseTool. These "Factory" classes can all be reconfigured by editingXML config files. So before we describe the mechanics of any of the Factory classes, we need take a quick look at Nutch's configuration system.


工厂类概览

net.nutch.parser.ParserFactory 被以下几个类使用

  • net.nutch.db.WebDBInjector
  • net.nutch.fetcher.Fetcher
  • net.nutch.parser.ParserChecker

net.nutch.protocol.ProtocolFactory 被以下几个类使用

  • net.nutch.fetcher.Fetcher
  • net.nutch.parser.ParserChecker

net.nutch.net.URLFilterFactory 被以下几个类使用

  • net.nutch.db.WebDBInjector
  • net.nutch.tools.UpdateDatabaseTool

net.nutch.plugin.PluginRepository: 被 (Parser/Protocol)Factory 使用

对于crawler来说 ParserFactoryProtocolFactory 是关键的扩展点

URLFilterFactory 又另外为其他组件(比如WebDBInjectorUpdateDatabaseTool)提供了一个扩展点.这些工厂类可以通过编辑xml配置文件重新配置。所以在我们阐述任何一个工厂类的机制之前,我们需要迅速浏览一下nutch的配置系统

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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