Beagle the desktop search tool

本文介绍了如何使用Beagle这一桌面搜索引擎来快速查找文件,特别是针对大量文档API的搜索需求。Beagle通过快捷键调用,支持关键字搜索并按匹配度排序,极大提升了文档查找效率。

我所了解的人当中大多数都会把自己的磁盘整理得头头是道,很少有找不到自己的文件的情况,当然我自己也是这样的。可是有些时候使用桌面搜索引擎不是找得到找不到的问题,有时候要定位一个文件确实是比较麻烦的,即使你清楚地知道它在哪里。我自己体会最深刻的就是文档 API 。看看系统自带了多少文档吧:

$ ls -1 /usr/share/doc/ | wc -l
1486

1486 项。挺吓人的数字,每次都输入 /usr/share/doc/qt4-doc/html/qhttp.html 这么一长串东西确实会让人疯掉了。做成浏览器的书签也不行,书签会越来越多,面临同样的状况。这个时候一个桌面搜索引擎确实是很有帮助的。

Beagle 就是这样一个工具。按下 F12 ,搜索框会弹出来,输入关键字,自动将匹配到的文档列出来,点击在浏览器中打开文档,一切变得如此的方便!

使用 apt-get 即可安装 beagle ,按照它的文档上说,默认会建立 /usr/share/doc 等目录的静态索引。我手工运行了 crontab 里面的项目,并重启了 beagled 但是似乎并没有效果。不过没关系,添加动态索引就是了,其实 /usr/share/doc 下的大多数文件并没有用到,置顶索引的时候指定一些自己会用的子目录就好了。

另外,对于 KDE 用户,SUSE 社区贡献了一个 Kerry ,是 beagle 的 KDE 前端,我这里有一个截图:

kerry

只是有时候排序并不是那么理想,期待改进一下,至少文件名匹配的优先级应该高于文件内容匹配的优先级呢。

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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