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高斯小哥
BUG解决方案合集python学习debug
【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注
- anaconda虚拟环境添加第三方的库tensorbordX,torchvision,tqdm,opencv-python,pillow,tensorflow,keras
LinlyZhai
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- 如何使用tensorboard或tensorboardX
LinlyZhai
深度学习机器学习人工智能
tensorboard--logdir=./log/Train_LOSS即tensorboard--logdir=./log/Train_LOSS./log/Train_LOSS是eventfiles所在的文件夹
- Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前(至少一个半月),我做过几节关于tensorboard的学习记录。https://www.jianshu.com/p/23205a7921cdhttps://www.jianshu.com/p/6235c1ecde67https://www.jianshu.com/p/2b24454b0629https://ww
- 复现PointRCNN
SIATdog
objectdetectionpython深度学习开发语言
环境要求~/work/object_detection/PointRCNN-master/https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNcondaactivatepointrcnnLinux(testedonUbuntu14.04/16.04)Python3.6PyTorch1.0依赖包easydict、tqdm、tensorboardX、fire、numba、py
- 常用pytorch代码
yllgl1
深度学习pytorchpytorch深度学习神经网络
准备工作导包提前安装tensorboardX(可视化),torchsnooper(调试代码)pipinstalltensorboardXpipinstalltorchsnooperimporttorchfromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.fun
- 实现TensorBoard可视化网络的参数
韭菜盖饭
python神经网络python深度学习
前言最近在做神经网络相关的实验,为了方便神经网络参数是否变化,学习一下TensorBoard可视化网络的参数的方法,这里使用pytorch实现。实现当使用PyTorch训练一个简单的神经网络时,可以使用TensorBoardX来可视化网络的参数。以下是一个简单的神经网络训练代码示例:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromt
- 【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
鳗小鱼
Bugs(程序报错)python开发语言机器学习深度学习人工智能opencvscikit-learn
问题描述Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line84,infromtensorboardXimportSummaryWriterModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorboardX'解决办法pipinstalltensorboardX但是这里需要注意的一点是,由于我用的是cuda118+python3
- 【PyTorch】线性回归
盛世隐者
深度学习pytorch线性回归
文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载1.1一元线性回归模型的训练importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportTensorDatase
- pytorch常用API说明
ren.yz
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Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细!!!-简书tensorboardX可视化Torchtext使用教程文本数据处理-林震宇-博客园torchtext文本预处理NLP(二十三)序列标注算法评估模块seqeval的使用-山阴少年-博客园seqeval序列标注算法评估模块
- 使用Pytorch中的tensorboard可视化网络训练参数
知了爱啃代码
Pytorch使用深度学习pytorchtensorflow神经网络可视化
前几日在利用Pytorch训练CIFAR-10数据集时,就在想这些训练过程中的loss怎么才能可视化出来,于是去找了一下,网上大部分的方法都是利用tensorboardX来实现的,后来发现其实新版本Pytorch里边自带的tensorboard就可以实现可视化。(应该是版本升级之后tensorboardX被torch.utils.tensorboard取代了)于是就尝试了一番:环境配置安装tens
- tensorboard或tensorboardX启动失败:TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument ‘group‘
Dearjin_kim
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一、报错信息TypeError:entry_points()gotanunexpectedkeywordargument‘group’二、报错原因tensorboard或tensorboardX依赖Markdown,本文使用的Markdown3.4.1版本,而从Markdown3.3.4之后的版本,启动tensorboard或tensorboardX时,便会出现上述报错信息。三、解决办法1.首先卸
- 《Python深度学习 基于PyTorch》(吴茂贵)P73源码分析记录
boss-dog
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一.TensorboardX介绍书上这一节主要是介绍Pytorch可视化工具——tensorboardX。首先简单介绍下该工具,tensorboardX可以记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等。模块安装先安装tensorflow,然后再安装tensorboardX,目前tensorboardX版本仅支持到了2.0这是我模块版本,可以参考,运行没问题使用方法fromtensorboardXimp
- 【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
鳗小鱼
Bugs(程序报错)linux算法人工智能深度学习python
这个就是缺少tensorboardX解决办法:pipinstalltensorboardX不要信那些分析一大堆,最后还不对的
- Python3日志
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诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文主要介绍在使用Python3编程的过程中(不限于传统开发、数据分析还是深度学习)各种实现日志的方案。文章目录1.logging库:日志记录2.wandb3.TensorBoard4.TensorBoardX5.fitlog6.loguru7.nb_log8.structlog1.logging库:日志记录logging库官方文档:logging—Python的
- 大模型训练时的内存泄漏与显存不足
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- 【错误解决方案】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
DRobot
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查看检查模型的方法1torchsummary2netron3tensorboardX参考查看检查模型的方法:1torchsummary仅仅只是打印模型,并不能检测模型是否准确。summary会计算参数量,等等信息,还会对尺寸不匹配进行报错。1,安装torchsummary在Anacondaprompt中进入自己的pytorch环境,安装依赖包pipinstalltorchsummary测试是否下载
- tensorboardx官方中文教程链接
帕特尼的小虾米
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Escape the bug
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TensorboardX简易安装和使用教程1.安装2.程序中使用3.查看1.安装首先安装很简单,不需要什么tensorflow之类的直接安装。pipinstalltensorboardX2.程序中使用废话不多说,说白了这个tensorboard就是传入数据画图。fromtensorboardXimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter('runs/scalar_
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房东丢的猫
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在pytorch环境中,如果需要进行数据可视化,比较推荐的方式是使用tensorboardX,而且对于一名从tensorflow转到pytorch的coder来说,tensorboard使用起来也更加顺手。1.安装过程1.安装tensorflowpipinstalltensorflow==1.14.02.安装tensorboardXpipinstalltensorboardX2.注意点在安装ten
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在Pytorch1.4上下载tensorboardX时要加上版本号:pipinstalltensorboardX=2.0
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slience_me
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人脸表情分类任务注意:整个项目来自阿里云天池,下面是开发人员的联系方式,本人仅作为学习记录!!!该文章原因,学习该项目,完善注释内容,针对新版本的Pytorch进行部分代码调整本文章采用pytorch2.0.1版本,python3.10版本源码链接这是一个使用pytorch实现的简单的2分类任务项目结构:-net.py:网络定义脚本-train.py:模型训练脚本-inference.py:模型推
- TypeError: Parameter to MergeFrom() must be instance of same class: expected Summary got Summary.
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问题就在这里:这几行代码注释掉,程序就能正常运行,所以我知道可能是tensorboardX版本问题,但是网上找不到,最后在一篇博文stackganv2复现问题_stackgan复现-CSDN博客里面挖到了答案,这里把它作为标题放出来,帮助更多人。把原来的:fromtensorboardXimportSummaryWriter改为:fromtorch.utils.tensorboardimportS
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目录安装缺少的模块安装缺少的模块缺少yaml、tensorboardX、pandas、seaborndebug的时候会出现错误,显示没有“yaml”库,在pycharm中安装yaml也不行,经过查阅资料发现需要安装一个pyyaml库。来到settings中点击右边的加号搜索并安装库。第一步:打印信息,打印出加载的参数都是什么。其实就是做一些配置。第二步:指定路径在debug环境下,把鼠标移到参数上
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深度学习基础知识使用torchsummary、netron、tensorboardX查看模参数结构1、直接打印网络参数结构2、采用torchsummary检测、查看模型参数结构3、采用netron检测、查看模型参数结构3、使用tensorboardX1、直接打印网络参数结构importtorch.nnasnnfromtorchsummaryimportsummaryimporttorchclass
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最近训练总是出问题,听取建议,在pytorch环境下引入了tensorboard1、安装tensorboardXtensorboardX是在tensorboard前提下进行安装的,所以我们需要先安装tensorboardpipinstalltensorboardpipinstalltensorboardX2、简单使用这里我们最长久的就是对损失收敛图进行一个使用2.1引入对应的模块进行初始化#导入可
- pytorch:使用tensorboardX可视化网络模型时add_graph位置报错
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1.报错信息TypeError:graph()gotanunexpectedkeywordargument‘use_strict_trace’提示graph()这个函数多了一个参数’use_strict_trace’;也觉得应该是tensorboardX版本问题,但uninstall再insatall之后也不行,用另一台机子也是同样的报错;2.解决方式既然说:graph()这个函数多给了这个实参,
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在Pytorch中可以使用tensorboardX画出网络结构图,但总觉得不太好看。pytorchviz似乎是一个不错的选择。使用方法:fromtorchvizimportmake_dotfromtorch.autogradimportVariablenet=Model()x=Variable(torch.randn(3,32,32))vis_graph=make_dot(net(x),param
- pytorch使用tensorboardX可视化
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原文链接:https://blog.csdn.net/bigbennyguo/article/details/87956434目录什么是TensorboardX配置TensorboardX环境要求安装使用pip安装从源码安装使用TensorboardX使用各种add方法记录数据数字(scalar)图片(image)直方图(histogram)运行图(graph)嵌入向量(embedding)其他一
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
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linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
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天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
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--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
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3213213333332132
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- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
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pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号