nutch查询中添加自定义field列表

最新推荐文章于 2022-02-17 17:54:20 发布
原创 最新推荐文章于 2022-02-17 17:54:20 发布 · 134 阅读 · 0 ·
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博客提到通过修改custom-fields.xml配置文件，添加业务中使用的查询内容。这是信息技术领域中对配置文件进行操作以满足业务查询需求的方法。

修改custom-fields.xml中的配置文件，添加业务中使用的查询内容即可。

obite
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Nutch_插件深入研究
07-27
Nutch插件允许开发者根据特定需求定制和扩展Nutch的功能，如自定义爬虫策略、数据解析方式、索引处理逻辑等。 #### 二、Nutch插件开发详解 Nutch插件的开发涉及到以下几个关键步骤： 1. **创建插件目录结构**：...
Lucene+Nutch搜索引擎开发
09-23
在Nutch中，可以通过编辑`conf/seed.txt`文件来指定起始URL。此外，`conf/site-config.xml`用于定义爬虫的具体行为，如爬取深度、过滤规则等。 #### 2. 数据清洗 爬取的数据往往包含大量无关信息（如广告、导航...
Nutch中搜索时把自定义的字段（filed）加入检索条件
知行合一
04-20 214
1、问题原因分析 错误org.apache.nutch.searcher.QueryException: Not a known field name:publishUrl原因 原因分析： 在NutchBean的main()方法中 final NutchBean bean = new NutchBean(conf); 声明NutchBean 得到一个bean，在...
Nutch Nutch插件实现自定义索引字段
ancin
07-02 244
1. nutch 基本配置和安装不在赘述。 2.新建自己的plugin 只要实现对应的plugin接口即可。 3.plugin.xml 的具体配置可以参考plugins目录下的标准。 4.一个是schema.xml，在其中的fields标签下加入如下代码： [code="java"] [/code] 其中的stored表示这个字段的值要存储在lucene的索引...
如何向nutch索引中添加自己的Field
WitsMakeMen的专栏
10-01 2042
向nutch中添加自己的field也是比较简单的，和直接调用lucene向索引中添加field基本相同，首先设定添加的field是否要被存储分词索引，然后将field添加到NutchDocument中，其他的工作就nutch会自动完成： （1）首先要在Indexer的index函数配置执行索引工作前设定添加Field的属性，因为添加的pagetime是用来进行对结果排序使用的，所以它的属性不能被
Nutch中使用自定义中文分词器
大勇的专栏
09-06 260
Nutch中使用自定义中文分词器 Nutch对中文查询时默认采用的分词器为NutchAnalyzer,对中文默认采用单字切分.这种效果不是很理想，我们可以自定义切词器，以实现对中文支持. 通常可以采用的两种方式添加对中文的支持:     1.采用插件的方式，不修改系统代码的基础上，编写中文分词插件实现对中文分词的支持。 2.直接修改nutch的系统代码，对默认的分词器代码进行修改使其使用自...
通过Nutch扩展点开发插件(添加自定义索引字段到solr)
weixin_30684743的博客
12-13 210
爬虫系统：通过Nutch扩展点开发插件(添加自定义索引字段到solr) 准备工作 爬虫环境 —— nutch2.3.1 + solr4.10.3 + hbase0.98 开发环境 —— Eclipse Mars.2 Release（4.5.2） 所需jar包 —— apache-nutch-2.3.jar、hadoop-common-2.6.0.jar、slf4j-api-1.7...
solr添加中文IK分词器,以及配置自定义词库
weixin_34029949的博客
05-08 261
Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器。Solr提供了层面搜索、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和 JSON 格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于 HTTP 的管理界面。Solr已经在众多大型的网站中使用，较为成熟和稳定。Solr包装并扩展了 Lucene，所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语。更重要的是，Sol...
nutch开发(六)
qq_43203949的博客
02-17 682
nutch开发(六) 文章目录nutch开发(六)1.nutch1.18整合solr-8.11.01.1 配置index-writers.xml文件1.2 solr core字段的配置1.3 solr配置Ik分词器1.4 nutch metatags plugs插件修改配置2.测试自定义的插件是否运行成功运行parserchecker2.1 IDEA创建启动2.2 运行效果对等2.3 解析结果分析运行IndexChecker2.4 IDEA创建启动2.5 运行效果对等2.6 index过滤结果分析3.修改抓
为nutch 添加中文分词插件
hadoopstudy的专栏
02-09 6093
1.nutch中文分词Nutch对中文查询时默认采用的分词器为NutchAnalyzer,对中文默认采用单字切分.这种效果不是很理想，我们可以自定义切词器，以实现对中文支持.可以采用的两种方式添加对中文的支持.1.       直接修改nutch的系统代码，对默认的分词器代码进行修改使其使用自定义中文分词程序.2.       采用插件的方式，不修改系统代码的基础上，编写中文分
nutch-1.0添加JE中文分词-修改源码…
nuoline的专栏
02-25 647
这几天一直在搞nutch中文分词，也转载了好几篇文章，但是都写的比较简单而且有错误，估计原作者肯定也是实现了，今天终于搞定了，介绍一下我实现的方法。 1 nutch有两种方式可以实现自定义的分词： 1>，直接修改源代码，对默认的分词器代码进行修改使其使用自定义中文分词程序。 2> ，插件机制，可以在不修改源代码基础上，以插件形式集成自定义中文分词功能。这中法可以参考nutch已经集成的德语和法语
lucene2.4+nutch学习笔记三：lucene　在多个文本文档里找出包含一些关键字的文档
03-16
2. **编写插件**：如果需要自定义处理逻辑，可以编写Nutch插件，如自定义Analyzer或索引策略。 3. **运行Nutch**：执行Nutch的命令行工具，如`bin/nutch crawl`，启动爬虫流程。 4. **搜索关键词**：Nutch完成索引后...
DATA1.MSI 下载
01-04
打开某程序时老是弹出安装Microsoft Office 2000 Premium找不到源文件DATA1.MSI 如果不行，请下载另一个DATA1.msi（2.26M）：http://download.youkuaiyun.com/source/1615090 如果还不能解决，我也无能为力。最笨的方法就是在第一次双击某程序时弹出这个窗口后，先不要管它（不要关闭），再次双击打开这个程序，一般情况下这个程序就可以打开了
CST Studio Suite 2019安装教程及下载
最新发布
01-04
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植物实例分割数据集-20251116-235338.zip
01-04
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：植物实例分割数据集 图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片 总计：10,968张图片 分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。 数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。
【计算机视觉】基于ShuffleNetV2的轻量级YOLOv11改进：移动端目标检测模型替换与部署优化方案
01-04
内容概要：本文详细介绍如何将YOLOv11的目标检测模型骨干网络替换为专为移动端优化的轻量级网络ShuffleNetV2，以解决模型在移动设备上部署时面临的计算量大、运行缓慢等问题。文章首先解析ShuffleNetV2的核心设计原理，包括通道混洗和逐点分组卷积等关键技术，随后逐步指导读者实现骨干网络替换、模型训练、量化压缩、ONNX格式导出及在Android端的部署全流程。最终实现模型在保持较高检测精度的同时，显著提升推理速度并降低资源消耗，适用于手机、嵌入式设备等移动端场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉PyTorch框架，从事计算机视觉或移动端AI开发的研发人员，尤其是关注模型轻量化与部署的工程师。; 使用场景及目标：①实现YOLOv11与ShuffleNetV2的高效结合，提升移动端目标检测性能；②掌握从模型修改、训练、优化到移动端部署的完整流程；③应用于商品识别、边缘计算、实时视频分析等低功耗、实时性要求高的场景。; 阅读建议：建议结合提供的代码链接和配置文件边实践边学习，重点关注骨干网络替换时的通道匹配、模型前向传播调试以及移动端部署前的量化与格式转换步骤，确保各模块兼容并可高效运行。
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
01-04
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
FLAC3d隧道开挖模拟案例学习
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掌握lucene与nutch搜索引擎源码解析
- Nutch的插件机制，如何为Nutch添加新的功能或改进现有功能。 4. Lucene与Nutch的整合 - 如何将Lucene索引集成到Nutch中。 - 结合Lucene和Nutch实现自定义搜索引擎的案例分析。 - Lucene与Nutch结合时的性能...
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