连载：利用Xapian构建自己的搜索引擎

最新推荐文章于 2025-12-05 17:25:04 发布
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#搜索引擎

本文详细介绍如何使用Xapian构建个性化搜索引擎。涵盖Xapian简介、数据库搭建、文档及术语管理等内容，并深入探讨检索机制。
C++开源搜索引擎xapian开发入门
踏莎行的博客
06-29 1559
开源搜索引擎框架和产品有很多，例如elasticsearch，sphinx，xapian，lucence，typesense，MeiliSearch 等，分别用不同的语言实现，具有类似但不完全相同的功能。准确来说不属于通用的搜索引擎，而是属于一种基于索引的文字检索系统。考虑到方便将这种检索系统通过代码开发的形式集成到自己的项目种，而不是单独部署一个完整的系统使用，这里推荐使用C++语言编写的，作为依赖库的形式，调用C++ api在工程中使用。
细细品味架构·基于Xapian的垂直搜索引擎的构建分析（第2期）
10-28
1.2.3 垂直搜索的引擎架构 1.2.4 垂直搜索技术和业务细节 1.2.5 现场答疑【Q&A】 2、知识扩展 2.1 淘宝类目及标题相关性分档计算方法 2.1.1 系统预测该关键词所对应的优先展示类目 2.1.2 已召回宝贝进行该关键词与...
利用Xapian构建自己的搜索引擎：Xapian简介
weixin_33882443的博客
07-19 158
Xapian与开源Xapian的官方网站是http://www.xapian.org，这是一个非常优秀的开源搜索引擎项目，搜索引擎其实只是一个通俗的说法，正式的说法其实是IR（Information Retrieval）系统。Xapian的License是GPL，这意味着允许使用者自由地修改其源码并发布之。Xapian的中文资料非常少，可以说现在互联网上连一篇完整详细的Xap...
利用Xapian构建自己的搜索引擎：Database
weixin_33989058的博客
07-19 130
在Xapian1.0之前，是使用quartz作为database文件格式的，不过自从1.0之后，便改用Flint作为database的文件格式了。有时候，我们会将database称为“索引”，在Xapian中，索引通常比被索引的documents还要多，这表示Xapian做一个信息检索系统比做一个信息存储系统更适合。Database的存储结构Xapian的databas...
利用Xapian构建自己的搜索引擎：前言
努力的瓜子
08-31 1537
看到标题，大家一定对搜索引擎这个词语不陌生。提起搜索引擎，一般想到的当然是Google、百度或搜狐等，而很多程序员，特别是Java程序员，想到的当然是Lucene，而Xapian这玩意估计没多少人听过。其实在一个月之前，我也没听闻过这个用拼音读起来像“瞎编”的东东。       广佛同城一体化刚签署协议不久，但自从08年10月开始，我便致力于广佛同城化了，每天早上从佛山坐广佛快巴到广州芳村坑口站
利用Xapian构建自己的搜索引擎：检索
weixin_34418883的博客
07-19 153
经过前面几篇的介绍，如果再参考一下Omega的话，估计应该可以顺利创建database和往database里添加document了。有了数据，下一步关心的当然是怎样将它们查出来，在一个IR系统（不单止Xapian）中，检索的方式是多元化的，排序则是多样化的，结果则是人性化的，这就是跟关系数据库相比的最大优势。由于内容较多，因此将检索、排序和取得结果分开讲述，这一篇先讲述如何检...
利用Xapian构建自己的搜索引擎
weixin_34183910的博客
11-11 271
一、简介Xapian与开源 Xapian的官方网站是，这是一个非常优秀的开源搜刮引擎项目，搜刮引擎着实只是一个普通的说法，正式的说法着实是IR（Information Retrieval）体系。Xapian的License是GPL，这意味着允许应用者自由地批改其源码并公布之。Xapian的中文原料非常少，可以说如今互联网上连一篇完备具体的Xapian中文先容文档，更别...
利用Xapian构建自己的搜索引擎：Document、Term和Value
weixin_33994444的博客
07-19 137
在上一篇《利用Xapian构建自己的搜索引擎：Database》里指出database是Xapian的基础，而这一篇里讲到的documents、terms和values则是索引和查询的必要组成部分。Documents、terms and posting在信息检索(IR)中，我们企图要获取的项称之为“document”，每一个document是被一个terms集合所描述的。“...
fts-xapian:基于Xapian的Dovecot FTS插件
04-10
该项目旨在利用团队的努力，提供一种直接，简单且免维护的为配置FTS插件的。 在Dovecot团队决定弃用dovecot核心中包含的“ fts_squat”之后，并且由于Solr插件功能的复杂性（大多数用户都不需要），才做出了这一...
搜索引擎技术教程 网络搜索引擎原理-第7章 Xapian简介 共39页.pptx
07-26
### 搜索引擎技术教程：Xapian简介 #### 一、Xapian概述 Xapian 是一款高性能的全文搜索引擎库，它不仅适用于简单的全文索引需求，还能够处理复杂的数据库搜索任务。Xapian 的设计初衷是为了解决那些传统数据库...
采用 C/C++ 编写且基于 xapian 和 scws 的免费开源中文搜索引擎
09-07
在此基础上，开发团队利用xapian和scws构建了搜索引擎的核心功能，确保了程序的运行效率和准确性。此外，该搜索引擎还特别提供了基于PHP语言的开发接口，这意味着广大PHP开发者可以轻松地在现有的网站或应用中集成这...
apache服务器.htaccess屏蔽所有搜索引擎蜘蛛/爬虫访问网站图片资源（避免带宽占用）
小虎哥－不可能变成可能
12-05 120
摘要：本文介绍了一套Apache服务器规则配置方案，专门用于保护图片资源站带宽不被滥用。方案通过多重防护机制实现：1)屏蔽常见搜索引擎爬虫和恶意User-Agent；2)拦截特定IP段和异常访问行为；3)仅对图片格式(jpg/png/gif等)实施访问限制，不影响PHP等脚本文件正常运行；4)设置正常浏览器UA白名单。同时提供了替代方案建议，可通过404防盗链机制配合许可域名白名单实现资源保护。这套规则能有效减少带宽占用，保障资源站稳定运行。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-05
最新发布
LaughingZhu的博客
12-05 581
Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-05 Pylar安全地将代理与您的数据系统连接起来。您可以连接任何数据源，精确设定代理可以看到哪些信息，随后将这些视图转化为定制的MCP工具，并将其发布到任何代理构建工具上，同时确保对每一次AI部署都能全面监控。
suppr.wilddata.cn 文献检索，用中文搜 PubMed 一种基于大语言模型的智能搜索引擎构建方法
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
12-04 979
摘要：专利CN118964589B提出了一种基于大语言模型（LLM）的智能搜索引擎构建方法，由数野科技（深圳）有限公司于2025年4月11日获得授权。该方案通过创新性检索改写模块和文档重排序模块优化搜索效果：在查询阶段，采用NER动态few-shot示例和专业术语推荐提升语义理解准确性，并设计过滤器自动规划机制；在排序阶段，提出zero-shot的pointwise多元评分和listwise快速排序算法，解决冷启动问题。最终通过引用标引增强结果可信度，显著提升了复杂查询的检索准确率和排序合理性。（149字）
Apache Flink 2.2.0: 推动实时数据与人工智能融合，赋能AI时代的流处理
Ververica的博客
12-04 297
Flink 2.2.0 引入了一个新的 MaterializedTableEnricher 接口，该接口为自定义的默认逻辑提供了一个正式的扩展方式，允许高级用户实现“智能”的默认行为（例如，从上游表推断数据新鲜度）。在 Flink 2.2.0 版本中，Table API 支持了模型推理操作，允许将机器学习模型直接集成到数据处理中，并使用特定提供商（例如 OpenAI）的模型对数据进行预测处理。是 Flink SQL 中引入的一种新的表类型，用于简化批处理和流式数据管道，提供一致的开发体验。
CAD print.pdf
12-05
CAD print.pdf
install_dmt.apk
12-05
install_dmt.apk
【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计
12-05
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用； 阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。
各大厂商信息mac地址对应表
12-05
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