极强的论文搜索引擎

最新推荐文章于 2025-12-16 10:55:32 发布
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#搜索引擎

博主不经意发现地址http://citeseer.ist.psu.edu/cs，该地址不仅能找到论文，还能找到论文包含的所有引文。
今天不经意发现了这个地址， http://citeseer.ist.psu.edu/cs ，这个地方不光能找到论文还能找到该论文包括的所有引文，爽！
搜索引擎之链接原理
努力是为了站在万人之中，成为别人的光
09-30 1万+
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
Perplexity AI：对话式搜索引擎的革新者与未来认知操作系统
smileKH的博客
06-22 1304
在信息爆炸的数字时代，传统搜索引擎提供的海量链接列表已无法满足用户对高效、精准知识获取的需求。Perplexity AI作为一款融合人工智能与实时网络检索的，正通过技术创新重新定义人们获取信息的方式。这家成立于2022年的硅谷初创企业，凭借其"答案引擎"(Answer Engine)的独特定位，在短短几年内迅速崛起，月查询量突破7.8亿次，成为挑战Google传统搜索霸主地位的新锐力量。
基于Hbase的搜索引擎
ai__hao的博客
06-28 1604
HBase是一个分布式的，面向列的数据库它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。......
AI对搜索引擎的冲击：变革与挑战
weixin_43751373的博客
11-08 1834
在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已经成为了最具影响力的技术之一。它对各个行业都产生了深远的影响，其中搜索引擎领域受到的冲击尤为显著。搜索引擎曾经是人们获取信息的主要途径，但随着AI技术的崛起，这一格局正在发生巨大的变化。
高效挖宝！2025年最新精准找资源的网盘搜索引擎推荐
itandelin的博客
07-20 7429
【实用干货】推荐4个稳定运行的专业网盘搜索工具，轻松获取冷门影视/电子书/学习资料：①盘搜PanSeeker（多网盘联合搜索+学术资源精准）；②爱搜剧（影视资源专搜）；③搜夸克（夸克网盘深度优化）；④极搜剧（综合资源库）。实测有效，建议收藏备用！（注：工具链接需自行测试有效性）
和 google 搜索引擎“交个朋友”
uzong
01-13 1545
在前前公司，有一个哥们，解决问题的速度贼快，他总能快速的在浏览器中搜索到他想要的答案。虽然我们遇到的相同的问题，但是搜索出来的答案，却总是千差万别，甚至尝试各种描述都得不到他搜索的结果，当时真是百思不得其解。对于搜索不到他那样的答案，到底是哪个环节出现了问题？直到若干年后，我才有了一些答案。本篇文章核心，是如何更好的利用搜索技巧，快速的检索答案。没有前戏，直接上干货。
【精品毕设推荐】搜索引擎的设计与实现
tyler的博客
04-30 7224
搜索引擎的定义就是指按照既定的策略与方法，采取相关的计算机程序，通过在互联网中进行寻找信息，并显示信息，最后把找到的信息进行整理和筛选，为搜索引擎的使用者提供检索信息的服务，终极目标是为了提供给使用者，他所搜索信息相关的资料的计算机系统。搜索引擎的种类繁多，既可以进行全文的索引，还可以进行目录的索引，不仅有集合式的搜索引擎，还有垂直搜索的引擎以及元搜索引擎。除此之外，还有门户搜索引擎和免费链接列表等等。
基于JAVA的搜索引擎的设计与实现
weixin_46879314的博客
07-17 1032
基于 JAVA 的搜索引擎的设计与实现
基于 JAVA 的搜索引擎的设计与实现
weixin_46879314的博客
08-09 1136
基于JAVA的搜索引擎的设计与实现
基于Web搜索引擎的设计与实现毕业论文.doc
07-06
由于新闻的时效性强，新闻搜索引擎需要更频繁地更新索引，并且可能需要针对新闻的特性调整排名算法，例如，新发布的新闻可能比旧新闻更重要。此外，新闻搜索引擎可能还需要提供按时间排序的功能，让用户能查看最新的...
思想汇报Mfdrpo管理经济学论文从竞价排名到凤巢模式百度搜索引擎网络推广平台研究.doc
08-02
相较于传统媒体，搜索引擎推广极大地降低了企业的广告成本，使得更多的中小企业能够负担得起这种推广方式。长尾理论在这里得到了体现，即虽然中小企业提供的产品和服务可能只覆盖市场的“尾部”，但由于这些企业的...
毕业论文-自适应极简多引擎搜索源码-整站商业源码.zip
05-12
毕业论文所涉及的“自适应极简多引擎搜索源码-整站商业源码”是一个针对搜索引擎领域的研究成果，其不仅仅包含理论分析，更重要的是提供了可以商用的源码，这对于开发者和企业都具有极高的价值。 该源码采用多引擎...
嵌入课程论文指导的《信息处理与搜索引擎》课程教学模式改革探究.docx
12-05
真理的唯一标准，对于《信息处理与搜索引擎》这类技术性极强的课程，实践操作尤为重要。因此，教学模式改革应当注重提升学生的应用实践能力。一方面，可以设置实践项目，让学生在实践中理解和掌握理论知识，例如设计...
13. 搜索引擎-ES-ES集群
princemilo的博客
12-16 940
ES集群‌。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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