Solr学习(0):Solr 6.2初探

本文介绍Solr作为基于Lucene的开源企业级搜索平台的特点,涵盖了在Windows环境下Solr 6.2.0的安装步骤及启动命令,包括如何通过HTTP请求提交不同格式的文件进行索引以及如何查询索引。
运行环境:Win10 + JDK1.8 + Solr6.2

Solr是什么?

Solr是基于Luence的开源企业级搜索平台,对外提供一整套RESTful API接口。用户可通过HTTP请求提交JSON, XML, CSV或二级制流格式的文件;可通过HTTP GET操作发起查询请求,并接收JSON, XML, CSV或二级制格式的结果。前者称作索引,后者称作搜索。这是Solr及一切搜索引擎/服务器的两大核心功能。

安装Solr

因为我们要在Windows系统中运行,从官网 http://lucene.apache.org/solr/下载.zip格式的文件即可,解压后即可运行。本文使用的版本为6.2.0版。
前置条件: 要运行Solr 6.2,需先在系统中安装配置JDK1.8

启动/关闭Solr

解压后运行bin目录下的solr命令即可。

(1) 启动Solr
solr start 
该命令将在后台启动Solr,监听8983端口,这是Solr服务的默认端口

solr start等同于,
solr start -h localhost -p 8983 -d server -s solr -m 512m
如指定前台运行,可使用命令:solr start -f
也可指定特定端口启动:solr start -p 8984
启动时加载solr默认示例:solr -e techproducts
(可用示例包括:techproducts, dih, schemaless, cloud)

(2) 停止Solr
前台运行时按ctrl+c即可。后台运行时需要指定端口:solr stop -p 8983 
也可使用-all参数关闭所有运行中的实例。

(3) 检查solr运行状态
solr status
此命令将显示运行中的Solr实例。

Solr启动后,可通过浏览器访问Solr管理界面,url为http://localhost:8983/solr/

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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