Lucene学习总结

学习工作过程中用到过Lucene,但是之前只是知道怎么创建索引以及如何在索引中进行查询。具体对Lucene的内部机制以及实现原理没做过了解,最近搜了搜相关工作,搜到了一位博主整理的Lucene学习总结,总共有23篇博文。对Lucene做了十分详细的总结,真的是关于Lucene的一个特别好的系列文章。

这里列一下链接,希望有空可以跟大家一起慢慢学习。

Lucene学习总结

总共包含以下23篇文章:

1.Lucene应用开发揭秘上线了

2.Lucene 原理与代码分析完整版

3.Lucene学习总结之八:Lucene的查询语法,JavaCC及QueryParser(1)

4.Lucene学习总结之八:Lucene的查询语法,JavaCC及QueryParser(2)

5.Lucene搜索过程解析

6.Lucene学习总结之七:Lucene搜索过程解析(1)

7.Lucene学习总结之七:Lucene搜索过程解析(2)

8.Lucene学习总结之七:Lucene搜索过程解析(3)

9.Lucene学习总结之七:Lucene搜索过程解析(4)

10.Lucene学习总结之七:Lucene搜索过程解析(5)

11.Lucene学习总结之七:Lucene搜索过程解析(6)

12.Lucene学习总结之六:Lucene打分公式的数学推导

13.Lucene学习总结之五:Lucene段合并(merge)过程分析

14.Lucene 3.0 原理与代码分析

15.Lucene学习总结之四:Lucene索引过程分析(1)

16.Lucene学习总结之四:Lucene索引过程分析(2)

17,Lucene学习总结之四:Lucene索引过程分析(3)

18,Lucene学习总结之四:Lucene索引过程分析(4)

19.Lucene学习总结之三:Lucene的索引文件格式(1)

20.Lucene学习总结之三:Lucene的索引文件格式(2)

21.Lucene学习总结之三:Lucene的索引文件格式(3)

22.Lucene学习总结之二:Lucene的总体架构

23.Lucene学习总结之一:全文检索的基本原理

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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