php + solr 构建自己的企业级搜索应用

本文介绍如何使用PHP客户端操作Solr搜索引擎,包括服务连接、查询等操作,并提供了具体示例代码。
php + solr

前提:

配置solr省略; (中文分词可以使用庖丁或IK)

solr的php客户端:

[url]http://code.google.com/p/solr-php-client/downloads/list[/url]

[list]
[*]1:Service.php [该类提供索引的添\删\改\查]
[*]2:Response.php [相应类]
[*]3:Document.php [文档类 (每条记录就是一个document)]
[/list]

[Service.php]

//创建一个服务类
//solr1.3以上版本提供多核服务、如果你的应用是多核的例如分别是 job resume
//那么第三个参数应该是 /solr/job 或者是 resume 查询哪个核就写哪一个
// 主机 端口 应用名
$solr = new Apache_Solr_Service( 'localhost', '8983', '/solr' );
//检查服务是否可用
if ( ! $solr->ping() ) {
echo 'Solr service not responding.';
exit;
}
//查询
// 条件:索引库里 jobName字段 搜索关键字为 java
// 分页条件: 从0条数据开始 每页显示10条
// 排序:按照日期倒叙
$result = $solr->search('jobname:java',0 ,10, array('sort'=>'date desc'));
//结果迭代
foreach ($result->response->docs as $doc) {
echo "$doc->jobName<br />";
}
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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