用Lucene.Net轻松创建最简单的搜索引擎

于 2019-07-30 14:52:05 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/iamzyf/archive/2007/04/01/695823.html
本文介绍如何使用 Lucene.Net 这一强大的 .Net 版本的 Lucene 搜索引擎开发包，轻松创建一个文件搜索引擎。Lucene 本质上是一个索引和检索软件系统，通过 Document 对象能够自动为任意类型的数据建立索引，从而实现高效的搜索功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

呵呵, 本来应该发布为随笔的, 不过错发为文章了. 这里转一下, 顺便做个摘要:

用Lucene.Net轻松创建最简单的搜索引擎
Lucene是当下最受欢迎的Java开源搜索引擎开发包. 其实从本质上说, 它就是一个索引和检索的软件系统.
在Lucene中有一种特定的类型: Document, 它是一个Key-Value类型的集合. 我们只要将需要被索引的内容填入进去, Lucene就能够自动为其建立索引, 并且提供搜索. 因此, 通过Document, Lucene可以索引任何类型.

前几天一个做职位信息搜索的朋友让我给他的搜索引擎提提意见, 我试用后发现他其实需要一个很好的索引/检索系统来改善搜索效率. 于是就推荐Lucene.Net(Lucene.Net是Lucene的.Net版本)给他用.

用Lucene.Net创建搜索引擎其实十分简单, 为了让他更加容易上手, 我写了一个文件搜索引擎作为Demo...
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转载于:https://www.cnblogs.com/iamzyf/archive/2007/04/01/695823.html

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【桌面应用开发】基于PyQt5的高颜值桌面备忘录系统设计：涵盖增删改查与数据持久化功能
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自动驾驶领域OpenScenario场景仿真标准解析及其应用 - 场景仿真 教程
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OpenScenario这一由自动驾驶仿真软件CARLA推出的场景仿真标准。它允许开发者以编程方式模拟真实的驾驶环境，涵盖从简单的交通信号到复杂的换道场景等多种情况。文中强调了OpenScenario的功能特性如无需复杂渲染工具的支持、简易的环境搭建流程以及丰富的内置元素。此外，还提及了一个辅助学习项目——OpenScenario场景仿真结构思维导图，帮助读者深入了解场景文件的编程实现方法。最后，作者呼吁尊重知识产权并肯定了一线工程师们的工作贡献。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于想要了解或研究自动驾驶仿真系统的人士，特别是那些希望通过编程手段创建逼真的虚拟驾驶环境来进行测试和验证的人群。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还有实际操作指南，有助于读者快速上手并应用于实践中。
配电网规划与优化程序编写：电源选址定容、电动汽车充电站选址及储能设备优化配置 · 遗传算法
08-13
配电网规划与优化运行程序的编写方法及其应用，涵盖分布式电源、电动汽车充电站的选址定容以及储能设备的优化配置。首先讨论了配电网规划程序的编写，利用Python中的pandas、numpy和scikit-learn等库处理电力负荷数据并进行预测。接着阐述了配电网优化运行程序的编写，采用遗传算法、粒子群算法等对电网运行状态进行优化。然后探讨了分布式电源的选址定容，结合GIS技术处理空间数据。随后讲解了电动汽车充电站的选址定容，结合交通流量数据分析充电需求。最后讨论了储能设备的优化配置，依据用电需求和电力价格等因素制定配置方案。 适合人群：从事电力系统规划与运行的技术人员，尤其是对编程有一定基础的研究者。 使用场景及目标：适用于希望提升配电网规划与运行效率的专业人士，旨在通过编程手段实现智能化管理和资源配置优化，确保电力系统的稳定性和高效性。 其他说明：文中提供了具体的编程实例和技术细节，有助于读者深入理解和实践。
高频注入STM32永磁同步电机Simulink自动代码生成：霍尔FOC模型与Keil集成工程实践
08-13
基于STM32的高频注入永磁同步电机Simulink自动代码生成方法及其在Keil环境中的集成实践。主要内容涵盖高频注入技术的工作原理、Simulink建模技巧、关键代码片段解析以及常见错误规避。文中特别强调了霍尔FOC模型的应用，包括六步换相逻辑、数据对齐、内存分配优化和死区时间配置等方面的技术要点。同时，提供了实际案例和血泪教训，帮助读者更好地理解和应用相关技术。 适合人群：从事电机控制领域的工程师和技术人员，尤其是对高频注入技术和FOC算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行永磁同步电机控制开发的项目，旨在提高开发效率并确保系统的稳定性和可靠性。通过学习本文，读者可以掌握从模型建立到代码生成再到工程集成的完整流程，避免常见的开发陷阱。 其他说明：附带的教学视频将详细演示各个步骤的具体操作，使理论与实践相结合，便于读者快速上手。
Carsim与Simulink联合仿真模型：基于摄像头车道偏离预警系统（LDW）的实现与应用
08-13
基于Cars im与Simulink联合仿真平台构建的车道偏离预警系统（LDW）。该系统利用高分辨率摄像头进行车道线检测和跟踪，在车辆偏离车道时自动发出预警信息并在HUD界面显示。文中重点阐述了不同类型的驾驶员模型算法，如PID控制算法、模糊PID控制算法、单点预瞄跟随算法、Stanley算法、滑膜变结构控制算法及多点预瞄跟随算法，这些算法可根据不同驾驶环境和条件进行定制化选择。此外，文章展示了具体的仿真实现细节，包括摄像头检测、驾驶员模型算法的选择和预警效果的实际演示。 适合人群：汽车工程技术人员、自动驾驶研究者、智能交通系统开发者。 使用场景及目标：适用于研究和开发车道偏离预警系统的机构和个人，旨在提高驾驶安全性，探索最新的传感器技术和算法优化方法。 其他说明：通过实际视频展示，验证了该系统在不同驾驶条件下的可靠性和有效性，为未来进一步的研究和技术改进提供了参考依据。
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