Lucene2.32升级到3.0 前期记录点

最新推荐文章于 2024-06-05 09:00:00 发布
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分类专栏： Lucene
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sealbird/article/details/83709049
本文主要探讨了NIOFSDirectory的应用方式，并深入讨论了搜索基类的重写方法、聚类处理技术、搜索缓存的管理策略、切换机制、索引处理包括分布式索引的考量、分词技术以及分布式搜索的实现思路。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2010.09.14
1\NIOFSDirectory 的使用
2\搜索基类的重写
3\聚类的处理
4\搜索缓存的处理
5\切换的处理
6\索引的处理及分布式索引的考虑
7\分词的处理
8\分布式搜索的考虑

9\ 使用 FieldSelector
【Lucene】从文本到索引：Lucene如何构建索引
weiliang_Handan的博客
11-10 1440
Lucene构建索引的全过程将非结构化文本数据逐步结构化，通过分词、倒排索引、段合并、文件存储等步骤，实现了高效的索引查询。构建好的倒排索引允许在大规模数据中快速定位查询关键词，从而大幅提升查询性能。查询速度快：倒排索引使得关键词定位速度极快，适合海量数据的全文检索。一次索引，多次查询：索引构建是一次性操作，生成后可以多次复用，提高了查询效率。支持复杂查询：Lucene的索引结构支持布尔查询、短语查询等多种复杂查询条件。
Lucene从入门到使用
Null的博客
07-11 1万+
第一节：lucene入门阶段 1.什么是Lucene？         Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。——《百度百科》 2.全文...
从Lucene 2.0升级到2.1.0之路
网络隐士的专栏
04-12 138
作者：caocao（网络隐士），转载请注明来源：http://caocao.iteye.com/blog/70305   随着Lucene 2.1.0在2007年情人节的问世，隐士遂将本来基于的2.0的应用升级到了2.1.0，升级日志如下：（2.1.0新功能请参见http://svn.apache.org/repos/asf/lucene/java/tags/lucene_2_1_0/CHANG...
Lucene3.0之结果排序（原理篇）
236004的博客
10-14 2516
Lucene3.0之结果排序（原理篇） 传统上，人们将信息检索系统返回结果的排序称为"相关排序" （relevance ranking） ，隐含其中各条目的顺序反映结果和查询的相关程度。 1、 基本排序原理 ①     向量空间模型 Gerald Salton 等在 30 多年前提出的"向量空间模型" （Vector Space Model，VSM）[Salto
[c#]Lucene.Net 3.0.3.0 示例代码
weixin_30807677的博客
07-04 483
using Lucene.Net.Index; using Lucene.Net.Store; using Lucene.Net.Analysis; using Lucene.Net.Analysis.Standard; using Lucene.Net.Documents; using Lucene.Net.Search; using Lucene.Net.QueryParser...
Lucene3.0 优化操作
只有变秃 才能变强
05-30 560
Lucene3.0 优化操作什么是Lucene? 我们使用Lucene，主要是做站内搜索，即对一个系统内的资源进行搜索。如BBS、BLOG中的文章搜索，网上商店中的商品搜索等。所以，学完Lucene后我们就可以为自已的项目增加全文检索的功能。跟这个学习内容相关的练习为：给商城商品进行多条件搜索.搜索完毕后,高亮符合条件的信息 使用Lucene的API操作索引库 索引库是一个目录，里面是
Spring Boot中集成Lucene（十一）
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沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
06-05 5万+
大家好，我是默语，一个专注于技术分享的博主。今天我们来探讨Spring Boot中集成Lucene的话题。在大数据时代，海量文本数据的高效检索变得尤为重要。Apache Lucene 是一个高性能、可扩展的全文搜索库，可以帮助我们快速建立索引并进行搜索。在这篇文章中，我们将深入探讨Lucene的基本概念，如何在Spring Boot项目中集成Lucene，并通过代码示例展示中文分词检索和高亮显示的实现。通过这篇文章，您将掌握Spring Boot与Lucene集成的关键技术，提升应用的搜索功能。
lucene3.0
myiteyeverywell的博客
09-11 181
全文搜索 核心：创建索引——查询索引--分词器 索引引擎：创建索引 查询引擎：查询索引 文本分析引擎：分词器 开发接口：应用调用他的api实现以上功能 一、lucene实例（全文检索适用于数据量巨大的情况） 基于java的全文索引工具包（只关注文本的搜索和索引） package：lucene。index索引包、lucene。store存储包、lucene。document一条索引、...
Lucene之——第一个Lucene3.0程序
冰河的专栏
11-04 1742
我们模拟一个对商品的操作流程，通过对商品信息的操作, 演示Lucene插入、查询功能, 了解Lucene存储原理。 创建数据操作实体类Goods： public class Goods { private Integer gid; private String gname; private Double gprice; private String remark; // 省略 get
lucene3.0 lucene3.0
12-14
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Lucene 3.0 原理
10-28
**Lucene 3.0 原理解析** Lucene 是一个开源的全文搜索引擎库，由 Apache 软件基金会维护。它为开发者提供了一套强大的工具，用于在各种应用程序中实现全文检索功能。在 Lucene 3.0 版本中，其核心功能和设计原理...
Lucene的IK Analyzer 3.0 中文分词器 全解
06-29
自2006年12月发布1.0版以来，IK Analyzer 经历了多次升级，3.0版已演变为独立于 Lucene 的通用分词组件，同时也为 Lucene 提供了优化的集成。 1. **IK Analyzer 3.0 结构设计** - IK Analyzer 3.0 的设计旨在提高...
Lucene3.0特性，Lucene3.0特性
06-14
### Lucene 3.0 特性详析 #### 概述 Lucene 3.0，于2009年11月25日正式发布，标志着Lucene发展历程中的一个重大里程碑。相较于之前的版本，3.0进行了大幅度的革新与升级，不仅在API层面进行了诸多调整，还全面拥抱...
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
08-08
900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
08-08
充电桩上位机的全自动报文分析功能及其对快充和慢充的支持。文章首先从技术实现角度深入剖析了上位机的工作机制，涵盖技术架构、算法流程和关键代码实现。接着，通过实际开发经验和案例展示了上位机在报文分析中的应用。此外，还从用户体验和技术决策两个角度分别探讨了上位机的功能特点和选择依据，帮助读者全面理解这一技术。 适合人群：对充电桩技术感兴趣的工程师、产品经理及初学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解充电桩上位机工作原理、开发过程及应用场景的专业人士。目标是让读者掌握上位机的关键技术和设计理念，提升相关领域的技术水平。 其他说明：文章不仅提供了技术实现的详细讲解，还包括了丰富的图表和代码片段，便于读者更好地理解和实践。
Simulink If：支持DBC与硬件信号导入自动生成模型及代码的技术解析
08-08
内容概要：本文介绍了Simulink If这款强大工具的功能及其应用。Simulink If不仅支持DBC（数据库容器）文件的自动导入以生成模型和代码，而且兼容ASW（应用软件组件）和BSW（基础软件组件），同时支持硬件信号的导入来创建模型和生成代码。文中详细讲解了这两个主要功能的具体实现方法，并附有Matlab代码片段作为示例，展示了从读取DBC文件或硬件信号到最终生成模型和代码的完整流程。 适用人群：对汽车电子系统开发感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是那些需要频繁处理DBC文件以及进行硬件接口编程的人士。 使用场景及目标：适用于汽车电子领域的项目开发过程中，当涉及到基于DBC定义的消息通信或者需要快速建立硬件交互原型时，利用Simulink If可以显著提高工作效率，简化开发步骤，缩短产品上市时间。 其他说明：Simulink If的应用有助于提升开发者对于复杂系统的理解和掌控能力，促进团队协作，确保项目的顺利推进。
人工智能学习笔记与课程资料全记录-布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容-机器学习算法实现与数学推导详解-神经网络深度学习基础与进阶知识-包含K-means聚类等无监督学习技.zip
最新发布
08-08
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