lucene4

最新推荐文章于 2021-02-18 11:09:00 发布
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本书全面介绍了Lucene 4.0搜索引擎的技术细节，覆盖从基础概念到高级功能的各个方面，如索引、搜索、分析器、目录管理、编码方式等，并提供了丰富的实践案例。
 内容简介
本书以lucene 4.0搜索引擎为基础，以lucene最新架构为主线，通过大量实例，全方位讲解lucene各种基本功能和高级功能，全书包括19章。
第1章 初识Lucene
第2章 索引Index
第3章 搜索Search
第4章 分析器Analyze
第5章 目录Directory
第6章 索引编码Codec
第7章 查询解析QueryParse
第8章 连接join
第9章 高亮显示Highlight
第10章 自动补全和拼写检查Suggest
第11章 内存单文档Single-document in-memory
第12章 中文搜索Chinese Search
第13章 切面搜索Facet Search
第14章 地理位置搜索Geospatial Search
第15章 分组搜索Grouping Search
第16章 沙盒Sandbox
第17章 Lucene调优Lucene Optimize
第18章 性能测试Benchmark
第19章 测试框架Test-Framework；
Lucene4 全文检索
08-19
**Lucene4 全文检索详解** Lucene4 是 Apache 软件基金会的一个开源全文检索库，它为开发者提供了强大的文本搜索功能。作为一个高级的搜索引擎工具包，Lucene4 提供了完整的索引和搜索机制，使得在文件和数据库中...
有关Lucene的问题(4):影响Lucene对文档打分的四种方式
diebiaosang4496的博客
02-08 412
在索引阶段设置Document Boost和Field Boost，存储在(.nrm)文件中。 如果希望某些文档和某些域比其他的域更重要，如果此文档和此域包含所要查询的词则应该得分较高，则可以在索引阶段设定文档的boost和域的boost值。 这些值是在索引阶段就写入索引文件的，存储在标准化因子(.nrm)文件中，一旦设定，除非删除此文档，否则无法改变。 如果不进行设定，则Documen...
lucene 排序
zhangde2009的博客
10-11 260
Lucene的默认排序是按照Document的得分进行排序的。当检索结果集中的两个Document的具有相同的得分时，默认按照Document的ID对结果进行排序。 下面研究几种设置/改变检索结果排序的方法。 1、改变Document的boost(激励因子) 改变boost的大小，会导致Document的得分的改变，从而按照Lucene默认的对检索结果集的排序方式，改变检索结果中Document的...
改进lucene的打分算法
eric的学习笔记
09-21 264
这个是从别人的文章转过来的，记录一下，做全网搜索的时候可能会有用   Lucene基础排序算法: score_d = sum_t(tf_q * idf_t / norm_q * tf_d * idf_t / norm_dt_t) score_d: Document(d) 的得分 sum_t: Term(t) 的总和 tf_q: 查询中 t 的频度的平方根 tf_...
lucene 自定义评分 影响排序
weixin_34353714的博客
07-19 191
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Lucene教程--维护索引、查询对象和相关度排序
好好学java
04-23 2952
1索引维护 1.1添加索引 步骤： 1）创建存放索引的目录Directory 2）创建索引器配置管理类IndexWriterConfig 3）使用索引目录和配置管理类创建索引器 4）使用索引器将Document写到索引文件中 代码： // 定义索引存储目录 Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexF
Lucene 4 Query
天下任我行
03-04 582
Lucene 4 Query Unit Test https://gist.github.com/mocobeta/4640268
在本地安装Ik analyzer 兼容lucene 4.X版本
Public_zyzm的博客
08-27 1210
为了更好地使用lucene 决定使用 IK analyzer(IK的优点这里不做过多描述,感兴趣可以百度一下),但是由于IK分词器原作者一直没有更新支持4.X版本只能在网上找到一个改造版 IKAnalyzer-2012-4x.jar  ; 下面是本地安装步骤: 1.下载 IKAnalyzer-2012-4x.jar  百度云盘 url:: http://pan.baidu.com/s/1jH
Lucene简介
weixin_42920757的博客
02-18 2805
前言 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，目前主流的搜索系统 Elasticsearch 和 solr 都是基于 lucene 的索引和搜索能力进行。想要理解搜索系统的实现原理，就需要深入 lucene 这一层，看看 lucene 是如何存储需要检索的数据，以及如何完成高效的数据检索。 在数据库中因为有索引的存在，也可以支持很多高效的查询操作。不过对比 lucene，数据库的查询能力还是会弱很多，本文就将探索下 lucene 支持哪些查询，并会重点选取几类查询分析 lucene 内部是
Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统-19.Lucene过滤 共4页.pptx
11-25
本课程专注于Lucene 4.x版本，旨在通过一系列实战案例帮助开发者掌握如何利用Lucene实现类似百度的搜索功能。在第十九讲“Lucene过滤”中，我们将探讨Lucene内置的过滤器机制，这是优化搜索结果和提升用户体验的关键...
Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统-26.Lucene项目实战4 共6页.pptx
11-25
【Lucene4.x实战类百度搜索的大型文档海量搜索系统】是针对企业信息化系统中文档中心管理的一个实际应用，涉及到的技术主要包括文档处理、全文检索、高亮显示等关键环节。 首先，Lucene作为核心的搜索引擎库，负责...
Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统-17.Lucene高级进阶3 共4页.pptx
11-25
《Lucene4.X实战：构建类百度搜索的大型文档海量搜索系统》 Lucene是一个强大的全文搜索引擎库，广泛应用于各种信息检索系统。本教程通过17讲内容，深入讲解了如何利用Lucene4.X实现一个类似百度的大型文档搜索系统...
Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统-07.Lucene搜索实战1 共4页.pptx
11-25
《Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统》是一门全面解析Lucene搜索引擎的课程，涵盖了从基础到高级的各种应用。这门课程包括了Lucene的入门、系统架构、索引构建与优化、搜索实现以及一系列的深入实战和...
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
01-04
推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
01-04
内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
Lucene4全文检索技术详解：文件与数据库支持
随着技术的更新换代，Lucene4作为最新版本之一，在全文检索功能上进行了许多优化和创新。 Lucene4全称Apache Lucene，是Apache软件基金会下的一个开源项目，它提供了灵活、高效的索引和搜索机制。Lucene的索引基于...
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