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秋千码途
logbackxmljava
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- 大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图
东锋17
人工智能大模型智能体人工智能
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- MySQL排序大揭秘:从零开始掌握数据排序的魔法
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MySQLmysqlandroidadb开发语言jvm后端性能优化
你是否好奇过数据库如何瞬间将杂乱数据变成有序列表?本文将带你探索MySQL排序的奥秘,揭开背后的技术原理!一、为什么排序如此重要?在我们日常生活中,排序无处不在:电商网站按价格从低到高展示商品社交媒体按时间倒序显示朋友圈学生成绩按分数从高到低排名排序是数据库的核心能力之一,它让海量数据变得有意义且易于理解。想象一下没有排序功能的数据库就像一本没有目录的百科全书!二、MySQL排序基础入门1.最简单
- 数据集全解析:从基础概念到实践应用的完整指南
数据集全解析:从基础概念到实践应用的完整指南一、数据集的本质与核心价值1.1数据集的定义与范畴数据集(Dataset)是按照特定格式组织的一组数据的集合,它可以是结构化数据(如关系型数据库中的表格)、半结构化数据(如JSON、XML文件)或非结构化数据(如图像、文本、音频、视频等)。从表现形式看,数据集可以是一个文件(如CSV、Excel表格)、一个数据库表,也可以是分布式存储的海量数据集合(如H
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春风十里敲代码
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在数字化浪潮下,数据库技术不断革新,无服务器数据库成为备受瞩目的新兴力量。其中,AmazonAuroraServerless凭借独特优势,在云数据库领域大放异彩,为现代应用开发带来全新思路。现代应用追求卓越用户体验,要求快速响应、全球可用,还要能处理海量数据。传统单体应用架构已力不从心,微服务化与无服务器架构兴起。在数据库需求上,应用不再满足于单一模式,而是需要专库专用的数据服务。比如,电商应用中
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)作为Hadoop生态系统的核心组件,广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言,伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式,包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查,帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式?Hadoop有
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- Tesla的FSD 架构设计
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特斯拉的FSD(完全自动驾驶)架构设计以端到端神经网络为核心,结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代,形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析:一、硬件架构:从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC,包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU(合计73.7TOPS算力)和Mali-G71GPU,支
- Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南:原理、配置与实践
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在大数据处理的复杂生态中,数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架,能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载;而ApacheHive作为经典的数据仓库工具,为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成,能够充分发挥两者的优势,构建起高效的数据处理链路,满足企业多样化的
- 流量分发的未来:PCDN的潜力
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流量分发的未来:PCDN的潜力在数字化浪潮的推动下,宽带流量的需求持续增长,传统的CDN(内容分发网络)虽然仍是主流,但面对海量数据的分发需求,PCDN(P2P内容分发网络)正展现出巨大的潜力。PCDN通过利用边缘节点的闲置带宽和计算资源,优化流量分发效率,为未来的互联网架构提供了新的可能性。宽带流量的激增对传统CDN提出了更高的要求。视频流媒体、在线游戏、云存储等应用对低延迟、高带宽的需求不断提
- Redis命令
郭尘帅666
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1.Redis五大常用数据类型字符串(String)列表(List)哈希表(Hash)集合(Set)有序集合(ZSet)2.key的常用命令语法作用keys*查看当前库所有的keyexistskey判断某个key是否存在typekey查看你的key是什么类型unlinkkey根据value删除非阻塞删除,仅仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步中操作。delky删除指定
- 从0到1:Vue.js与D3.js搭建AI大数据动态看板
一、引言在当今AI和大数据盛行的时代,数据如同企业的“石油”,蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长,如何从海量数据中快速提取有价值的信息,并以直观、易懂的方式呈现出来,成为了数据分析领域的关键挑战。数据看板作为一种强大的数据可视化工具,能够将复杂的数据转化为直观的图表、图形和指标,帮助用户快速理解数据背后的含义,做出更明智的决策。无论是企业的管理层、业务分析师还是数据科学家,都可以通过数据看板
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- 如何在YashanDB中实现数据趋势预测
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数据趋势预测已成为数据驱动决策中的一个重要方面。在面临海量数据时,如何精确而高效地提取潜在趋势,对于企业的战略规划具有重要意义。YashanDB作为一款高性能的数据库产品,提供多种存储和查询优化功能,使得实现数据趋势预测成为可能。特别是在数据存储结构和多版本并发控制(MVCC)等特性下,趋势预测的场景应用可以得到有效支持。数据分析基础在进行数据趋势预测之前,首先必须了解基础的数据分析过程。Yash
- 如何在YashanDB中实现多级缓存策略
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随着大数据时代的到来,数据存储和访问的效率要求越来越高。数据库技术在面对海量数据、高并发访问时,性能瓶颈逐渐凸显,尤其是响应时间和系统吞吐量成为开发者和DBA关注的重点。为了解决这些问题,缓存策略被引入作为一种有效的解决方案。然而,不同类型的缓存(如内存缓存、磁盘缓存等)之间需要协调工作,以达到最佳性能。在此背景下,YashanDB作为一个云原生数据库,支持多级缓存策略,为数据访问提供了灵活的加速
- 如何在YashanDB数据库中高效处理海量数据
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在现代数据库技术中,海量数据的管理和处理成为了一个普遍存在的挑战。随着数据规模的不断扩大,性能瓶颈、数据一致性问题以及易用性需求等问题日益凸显。这些挑战促使企业寻求更为高效的解决方案,以支撑海量数据的存储、分析与挖掘。YashanDB作为一款专为处理海量数据而设计的数据库,凭借其高可扩展性、高并发性能和高可用性,提供了一系列技术手段以应对这些挑战。本文旨在探讨如何在YashanDB中高效地管理和处
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- 从维基百科到知识图谱:用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程
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在信息爆炸的时代,如何快速从海量数据中提取有用信息,成为了技术发展的重要方向。传统的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)方法虽然在信息检索领域表现出色,但随着需求复杂度的提升,GraphRAG(基于知识图谱的RAG)逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase,从维基百科数据构建一个GraphRAG
- ClickHouse【理论篇】02:ClickHouse架构和组件
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ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- 摸鱼神器分享:3分钟搞定网页自动下滑,效率翻倍还能快乐摸鱼!✨
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一、痛点场景:为什么我们需要网页自动化工具?作为一名程序员/数据分析师/运营人员,你是否经常遇到这些令人抓狂的情况?海量数据加载:打开FacebookMessenger等社交平台,上千条消息根本刷不到底!无效操作:按End键只能拉到当前加载处,手动下滑几分钟手都酸了...数据采集困难:想要抓取完整消息记录或页面底部信息,等待时间令人绝望关键词:网页自动化、RPA工具、数据采集、效率提升二、现有解决
- elkai库高效求解旅行商(TSP)问题(Pycharm23.01)
一九天虚
pythontsp问题旅行商问题
技术文档摘要简介本技术文档描述了一个基于elkai库实现的旅行商问题(TSP)求解与可视化工具,用于计算给定城市坐标的最优路径并展示结果。以下是核心功能与技术实现要点:1.核心功能TSP求解:通过elkai库高效求解城市坐标的最优访问顺序,最小化总路径成本。路径可视化:基于Matplotlib绘制路径图,动态标注起点、城市序号及路径走向。结果分析:输出路径总成本(目标值)及城市
- 深入解析C语言位域
第九先生
C/C++系列c语言开发语言
一、位域是什么?为何需要它?位域(BitField)是C语言中一种特殊的结构体成员,允许开发者以比特(bit)为单位精确分配内存空间,而非传统的字节或字。其核心价值在于:节省内存:例如布尔标志(0/1)仅需1比特,而非1字节(8比特),在嵌入式系统或海量数据场景下可显著降低内存占用硬件交互:直接映射硬件寄存器的特定位(如使能位、状态码),替代繁琐的位掩码操作协议解析:精准匹配网络/文件协议的紧凑字
- windows安装ELK
ELK是什么?ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana三款开源软件的组合,主要用于日志收集、存储、分析和可视化。三款软件版本必须保持一致三款软件下载地址通过网盘分享的文件:elasticsearch-9.0.3-windows-x86_64.zip等3个文件链接:https://pan.baidu.com/s/16Y7T6TYIZZ4uAou4ZeoQ4w?pwd=e8x
- 大数据系列 | 日志数据采集工具Filebeat的架构分析及应用
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大数据技术专栏大数据架构
大数据系列|日志数据采集工具Filebeat的架构分析及应用1.Filebeat的由来2.Filebeat原理架构分析3.Filebeat的应用3.1.安装Filebeat3.2.实战采集应用程序日志1.Filebeat的由来 在介绍Filebeat之前,先介绍一下Beats。Beats是一个家族的统称,Beats家族有8个成员,早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志,但是Logs
- AI大模型定义与应用概述
水云桐程序员
人工智能ai大模型
AI大模型,也成为基础模型或大规模预训练模型,指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型:这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例:GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。多模态大模型:擅长同时处理和生成多种模态的信息,如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例:
- 《前端开发者必看:IndexedDB海量数据查询提速秘籍》
程序猿阿伟
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IndexedDB作为强大的客户端存储方案,虽提供了大容量存储能力,然而当面对海量数据时,查询速度的优化成为亟待解决的难题,这不仅关乎应用性能,更直接影响用户体验。IndexedDB采用异步操作,以事务为核心,通过对象存储空间(ObjectStore)存储数据。其查询依赖于索引机制,索引类似书籍目录,能快速定位数据位置。例如,在一个包含大量用户信息的数据库中,若要查找特定用户,通过为用户ID建立索
- 操作系统日志最佳实践:从收集到分析的完整解决方案
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OS网络unity游戏引擎ai
操作系统日志最佳实践:从收集到分析的完整解决方案关键词:操作系统日志、日志收集、日志分析、ELKStack、Syslog、日志管理、安全审计摘要:本文将深入探讨操作系统日志管理的完整生命周期,从日志收集、传输、存储到分析和可视化。我们将介绍现代日志管理的最佳实践,包括工具选择、架构设计和性能优化策略,帮助读者构建高效可靠的日志管理系统。背景介绍目的和范围本文旨在为系统管理员、DevOps工程师和安
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
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
- 网页自适应设计
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
SQL Server
--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
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 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
.net
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