Lucene

  • 搜索引擎

  • 搜索引擎的分类
  1. 垂直搜索:专门对某一类信息进行搜索
  2. 综合搜索:对众多信息进行综合性搜索
  3. 站内搜索:对网站内的信息进行搜索
  4. 软件内部搜索

倒排索引技术(反向索引):以字或者词为关键字进行索引,表中关键字所对应的记录表项,记录了出现这个字或者词的所有文档,每一个表项记录该文档的ID和关键字在该文档中出现的位置情况。

  • 主要jar包的导入

  • 代码实现
 1 @Test
 2     public void indexCreate() throws Exception {
 3         // 创建文档对象
 4         Document document = new Document();
 5         /*
 6          * StringField需要三个参数: 1.字段名 2.字段值 3.是否保存到文档
 7          */
 8         document.add(new StringField("id", "1", Store.YES));
 9         // 创建索引提供分词
10         document.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽FaceBook", Store.YES));
11         // 创建目录对象
12         Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/temp/indexDir"));
13         // 创建分词器对象
14         Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
15         // 创建索引写入器配置对象
16         IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
17         // 创建分词索引器
18         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf);
19         // 向索引库中写入文档对象
20         indexWriter.addDocument(document);
21         // 提交
22         indexWriter.commit();
23         // 关闭
24         indexWriter.close();
25     }
  • 思路
  • 创建文档对象,创建索引,提供分词
1      Document document = new Document();
2         /*
3          * StringField需要三个参数: 1.字段名 2.字段值 3.是否保存到文档
4          */
5         document.add(new StringField("id", "1", Store.YES));
6         // 创建索引提供分词
7         document.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽FaceBook", Store.YES));
  • 创建分词索引器

 1 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf); 

  • 创建目录对象directory

 1 Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/temp/indexDir")); 

  • 创建索引写入器配置对象

 1 IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer); 

  • 创建分词器对象

 1 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); 

  • 向索引库中写入文档对象

 1 indexWriter.addDocument(document); 

1      // 提交
2         indexWriter.commit();
3         // 关闭
4         indexWriter.close();

通过索引查看:

 

 

 使用IK分词器改造程序:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/whstudy/p/7376529.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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