solr4.5 mmseg4j 分词器配置

本文介绍如何在Solr中配置mmseg4j中文分词器,包括下载、安装及配置步骤。通过详细指南,帮助读者实现Solr的中文搜索功能。
1、下载mmseg4j的下载地址:https://code.google.com/p/mmseg4j/ 版本选择mmseg4j-1.9.1.zip
2、解压mmseg4j-1.9.1
3、将解压后的\mmseg4j-1.9.1\dist中的jar拷贝到tomcat下solr的lib中
4、将\mmseg4j-1.9.1\中的data拷贝到solr/example/solr/collection1/下并重命名为dic(mmseg4j-1.9.*默认jar包中默认就有词典了
5、在schema.xml中配置mmseg4j,增加到<types>标签下:
<!-- mmseg4j分词器 -->
 <fieldType name="text_mmseg4j" class="solr.TextField" >
 <analyzer type="index">
<!--此处为分词器词典所处位置-->
 <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="../dic" />
 </analyzer>
 <analyzer type="query">
 <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="../dic" />
 </analyzer>
 </fieldType>

6、 用编辑器打开collection1/conf/schema.xml配置文件,找到<fields>…</fields>,修改需要使用中文分词的字段,type=”text_mmseg4j",
<field name="username" type="text_mmseg4j" indexed="true" stored="true" />

7、以上分词配置完毕


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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