代码片段,lucene基本操作(基于lucene4.10.2)

本文介绍如何使用Lucene进行基本的索引创建及使用FieldType进行更灵活的索引配置,并展示了简单的搜索示例。

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1.最基本的创建索引:

 

@Test
    public void testIndex(){ 
        try { 
            Directory directory = FSDirectory.open(new File(LUCENE_DIRECTORY)); 
            IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig(Version.LATEST,new StandardAnalyzer())); 
            Document document = new Document(); 
            TextField titleFiled = new TextField("name","jiaoyiping", Field.Store.YES); 
            document.add(titleFiled); 
            indexWriter.addDocument(document); 
            indexWriter.commit(); 
            indexWriter.close(); 
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace();  //To change body of catch statement use File | Settings | File Templates. 
        } 
    }

 

 

 

 

 

2.使用FieldType创建索引

 

//使用FieldType创建Field(4.X之后才有) 
    @Test
    public  void testCreateIndexUseFieldType(){ 
        try { 
            Directory directory = FSDirectory.open(new File(LUCENE_DIRECTORY)); 
            IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig(Version.LATEST,new StandardAnalyzer())); 
            Document document = new Document(); 
            FieldType titleType = new FieldType(); 
            titleType.setIndexed(true);//索引选项 
            titleType.setStored(true); //存储选项 
            Field field = new Field("title","下班",titleType); 
            TextField titleFiled = new TextField("name","jiaoyiping", Field.Store.YES); 
            document.add(titleFiled); 
            document.add(field); 
            indexWriter.addDocument(document); 
            indexWriter.commit(); 
            indexWriter.close(); 
        } catch (Exception e) { 
            e.printStackTrace();  //To change body of catch statement use File | Settings | File Templates. 
        } 
    }

 

 

 

  

 

搜索示例:

 

/** 
    * 搜索示例 
    */
   @Test
   public void  testQuery(){ 
       try { 
           IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(FSDirectory.open(new File(LUCENE_DIRECTORY))); 
           IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader); 
           QueryParser queryParser = new QueryParser("title",new StandardAnalyzer()); 
           Query query = queryParser.parse("下班"); 
           ScoreDoc[] docs = searcher.search(query,20).scoreDocs; //命中的数组 
           for(ScoreDoc sd:docs){ 
               int docNumber = sd.doc; 
               System.out.println("文档号: "+docNumber); 
               Document doc = searcher.doc(docNumber);//根据文档号来查询文档 
               System.out.println(doc.get("name")); 
           } 
  
       } catch (Exception e) { 
           e.printStackTrace();  //To change body of catch statement use File | Settings | File Templates. 
       } 
   }

 

 

 

 

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jiaoyiping/p/4152164.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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