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后端
EG2002–CourseworkAnalysisofa3DprintingdatasetDescription:Inrecentdecades,3Dprintinghasemergedasadisruptivemanufacturingtechnique,offeringunparalleledflexibilityinmaterialselectionandtheabilitytoproduc
- huggingface datasets库中的load_dataset方法-------deepseek问答记录
溯源006
deepseek回答记录深度学习机器学习人工智能
1.基本介绍HuggingFace的datasets库中的load_dataset方法是用于加载数据集的核心工具,它支持从多种来源(如本地文件、HuggingFaceHub、内存数据等)加载数据集,并返回标准的Dataset或DatasetDict对象,方便进行高效的数据处理和训练。以下是详细介绍:基本用法fromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dat
- 机器学习中使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线
闵少搞AI
人工智能机器学习人工智能算法
核密度估计图(KDE)核密度估计(KDE)图,一种可视化技术,提供连续变量概率密度的详细视图。在本文中,我们将使用IrisDataset和KDEPlot来可视化数据集。在机器学习中,核密度估计(KDE)不仅用于可视化数据分布,还被用作一种非参数方法来估计数据的概率密度函数。这在特征工程、异常检测、生成模型等领域中有重要应用。核密度估计在机器学习中的应用特征工程:通过KDE可以理解特征的分布情况,从
- EG2002 Analysis of a 3D printing
W_X_99515681
开发语言
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- 新手问题解决:UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0x84 in position 35: invalid start byte
2301_77474473
python开发语言
作为一名python新手,运行程序真是如履薄冰,各种问题搞的头大。我只希望程序能够出图出误差结果,整好论文。dataset=pd.read_csv("zhuanzhihoudeshujv.csv",index_col=0)运行程序一直出现UnicodeDecodeError:'utf-8'codeccan'tdecodebyte0x84inposition35:invalidstartbyte意思
- 分类任务-
Kriol
深度学习初学分类数据挖掘人工智能
importrandomimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportosfromPILimportImage#读取图片数据fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtqdmimporttqdmfromtorchvisionimporttransformsimporttimeimportma
- 机器学习knnlearn3
XW-ABAP
机器学习人工智能
mportnumpyasnpimportoperator"""Parameters:inX-用于分类的数据(测试集)dataSet-用于训练的数据(训练集)labes-分类标签k-kNN算法参数,选择距离最小的k个点Returns:sortedClassCount[0][0]-分类结果"""#函数说明:kNN算法,分类器defclassify0(inX,dataSet,labels,k):#num
- 【自学笔记】Spark基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记spark大数据
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录ApacheSpark基础知识点总览目录简介核心组件SparkSQLDataFrame与DatasetAPIRDD(弹性分布式数据集)SparkStreamingMLlib(机器学习库)GraphX(图处理框架)部署模式示例代码创建SparkContext创建RDD并执行操作使用DataFrameAPI使用SparkSQL总结
- transformers中学习率warmup策略具体如何设置
糖葫芦君
LLM学习人工智能机器学习大数据pytorch
在使用get_linear_schedule_with_warmup(如HuggingFaceTransformers库中的学习率调度器)时,参数的合理设置需要结合数据量(datasetsize)、批次大小(batchsize)和训练轮数(epochs)来确定。以下是分步指南和公式说明:1.核心参数解析get_linear_schedule_with_warmup的主要参数:num_warmup_
- 机器学习与深度学习4:数据集处理Dataset,DataLoader,batch_size
爱打代码的小高
深度学习人工智能
深度学习中,我们能看到别人的代码中都有一个继承Dataset类的数据集处理过程,这也是深度学习处理数据集的的基础,下面介绍这个数据集的定义和使用:1、数据集加载1.1通用的定义Bach:表示每次喂给模型的数据Epoch:表示训练一次完整数据集数据的过程解释:当一个数据集的大小为10时,设定batch大小为5,那么这个数据就会分为2份,每份大小为5,依次投入到模型中进行训练。训练完所有数据后,就叫做
- 数据集 VisDrone-Dataset 无人机检测跟踪数据集 >> DataBall
Xian-HHappy
DataBall数据集合(计算机视觉)-数据也可如此美好无人机
开源数据集VisDrone-Dataset无人机检测跟踪数据集-机器视觉目标跟踪人工智能深度学习无人机或通用无人驾驶飞行器(UAV)配备相机后,已被迅速部署到包括农业、航拍、快速递送和监视在内的广泛应用中。因此,自动理解从这些平台收集的视觉数据变得非常迫切,这使得计算机视觉与无人机的联系越来越紧密。我们很高兴地推出一个大规模的基准测试,为各种重要的计算机视觉任务提供精心注释的真实数据,名为VisD
- TensorFlow-MNIST手写数字分类
Enougme
TensorFlowtensorflow分类人工智能
TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,可以用来构建、训练和部署机器学习模型。主要作用于:构建神经网络模型(回归、分类、生成模型等)。进行数值计算,并提供GPU加速。实现自动梯度求导(如反向传播训练)。应用机器学习模型进行预测。数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集(已划分为训练集和测试集)(x_train,y_train),
- 图像多分类的人工智能
love_c++
人工智能分类数据挖掘
当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
- Off-Road-Freespace-Detection配置pytorch2.0.0
GFCGUO
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一、概述在github上进行开源代码搜索,发现了Off-Road-Freespace-Detection(链接如下所示)。这是对越野环境可通行区域的检测,在经过测试之后,发现对自己有益。GitHub-chaytonmin/Off-Road-Freespace-Detection:OfficialimplementationofourICRA'22paper:ORFD:ADatasetandBenc
- 【已解决】Git:为什么 .gitignore 不生效?如何停止跟踪已提交文件并阻止推送?
T-I-M
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你可能遇到的问题你已经提交了某个文件夹(如dataset)到Git仓库,之后修改了它,但发现修改内容被Git持续跟踪,无法通过.gitignore忽略。尝试在.gitignore中添加规则后,修改的文件仍然显示为"已修改",甚至可能不小心推送到远程。为什么?因为.gitignore只能忽略从未被Git跟踪的文件,而已经提交的文件需要手动停止跟踪!核心原因:已提交的文件始终被Git跟踪假设你之前已经
- DataTable与实体类的转换
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Winform相关教程C#基础数据表与实体类的转换DataTable转实体类实体类转DataTable
一、实现DataTable与实体类转换/****Title:"数据采集"项目*主题:表和实体帮助类*Description:*功能:*1、DataTable指定行数据转化为实体类*2、DataTable所有数据转换成实体类列表*3、实体类列表转换成DataTable*Date:2021*Version:0.1版本*Author:Coffee*ModifyRecoder:*/usingSystem;
- WPF 表格列表 数据绑定
起风了1024
C#学习日志wpf
前端代码方法1通过DataTable类进行绑定usingSystem.Data;usingSystem.Windows;usingSystem.Collections.ObjectModel;usingSystem.Windows.Controls;//////MainWindow.xaml的交互逻辑///publicpartialclassMainWindow:Window{DataTabled
- 6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别
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代码实现了基本的CNN共两层神经网络,包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集,共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#datasets模块封装
- 神经网络解决非线性二分类
欣然~
神经网络分类人工智能
这份Python代码实现了一个简单的神经网络,用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。依赖库说明pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimpo
- 本机(Windows)和服务器(Linux)之间传输文件的命令
catchtimea
服务器linux运维
在本机上打开命令行(按win+R键后输入CMD并回车)根据需求运行以下命令即可。将本机文件上传至服务器的命令:scp-P端口号"D:\test\1.txt"root@i-2.gpushare.com:/hy-tmp/datasets功能为将D盘根目录下test文件夹中的1.txt上传至服务器的/hy-tmp/datasets路径下。将服务器上的文件下载至本机的命令:scp-P端口号root@i-2
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AI航海家(Ethan)
Dify项目后端框架pythonpython设计模式
Dify知识库RAG代码流程图源码解析document_indexing_task代码目录:dify/api/tasks/document_indexing_task.py主要做了以下两件事1.查询dataset的文章限制是否超出限制,超出抛出异常,将所有document_ids状态改为error如果正常,则更新所有文章状态为“解析中”parsing@shared_task(queue='data
- 基于Hugging Face的Transformer实战
小诸葛IT课堂
transformer深度学习人工智能
一、为什么选择HuggingFace?HuggingFace生态提供:30,000+预训练模型(BERT、GPT、T5等)统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具(Optimum、InferenceEndpoints)二、文本分类实战:IMDB影评情感分析1.环境安装与数据准备pipinstalltransformersdatasetsevaluateacc
- 20190626_二次开发BarTender打印机_C#代码_一边读取TID_一边打印_打印机POSTEK
weixin_30784141
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- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- Python读取nc文件的几种方式
请一直在路上
python
在Python中,有多种方式可以读取NetCDF(.nc)文件。常见的方法包括使用以下库:1.netCDF4这是最常用的库之一,提供了直接读取、写入和处理NetCDF文件的功能。它支持版本3和版本4的NetCDF文件格式。安装:pipinstallnetCDF4用法:importnetCDF4asnc#打开文件dataset=nc.Dataset('example.nc')#查看文件的维度prin
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importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵,每个元素是一个二维坐标点,代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签,用于区分
- COMP 315: Cloud Computing for E-Commerce
W_X_99515681
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Assignment1:JavascriptCOMP315:CloudComputingforE-CommerceFebruary20251IntroductionAcommontaskwhenbackendprogrammingisdatacleaning,whichistheprocessoftakinganinitialdatasetthatmaycontainerroneousorinco
- VSCode python 遇到的问题:vscode can't open file '': [Errno 2] No such file or dire...
weixin_33984032
python开发工具json
代码很简单,就两行:importpandasaspdimportnetCDF4asncdataset=nc.Dataset('20150101.nc')环境:在VSCode中左下角把原环境的Python3.6.532-bit切换为Anaconda中的Python3.6.564-bit('base':conda)过程中有两种错误:(忘记截图了,都是历史记录中的google网页搜索栏找到的搜索记录)1
- PyTorch数据归一化处理:transforms
2401_87555420
pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类
小白的高手之路
深度学习(DL)Pytorch实战深度学习pythonpytorch
1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
- 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