前言: 前面几章已经很详细的讲解了如何创建索引器对索引进行增删查(没有更新操作).如何管理索引目录以及如何使用分词器,上一章讲解了如何生成索引字段和创建索引文档,并把创建的索引文档保存到索引目录,到这里我们已经知道如何建立索引,那么本章将会详解如何搜索索引目录中的索引文档索以及如何创建索引搜索器和六种文档搜索器(搜索器)的实现. luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引搜索器 索引搜…

搜索项目并不是一个很大的项目,在实际项目中往往是作为子项目和别的项目集成在一起的.比如说和OA项目集成在一起,作为另外一个项目的子系统来使用.搜索项目的功能并不复杂. 整个项目是文档搜索项目,如题:企业文档搜索项目. 是以word文档和pdf文档为例讲解的.pdf文档存放的位置是在/sooba/WebRoot/datadir/pdfdir/HITS算法在Web挖掘中的应用与改进.pdf.word文档存放的位置是在/sooba/WebRoot/datadir/worddir/面向语义Web 语义表…

知识管理系统Data Solution研发日记之十 海量Office文档搜索   经过前面两篇文章的介绍,<分享制作精良的知识管理系统 博客备份程序 Site Rebuild>和<分享制作精良的知识管理系统 SQL Server文档数据库配置 完美实现博客文章的的下载,存储和浏览>,你所喜欢的博客内容已经下载到了自己的本机磁盘中,如下图所示的,海量的文档知识库,已经存在于您的电脑中 这么多文档,你当然可以根据自己的喜好来查看,但是,如何在这么多的文档中,搜索出您所需要的文章内容,这…

500 多个 Linux 命令文档搜索 搜索界面:https://wangchujiang.com/linux-command/ 源码:https://github.com/jaywcjlove/linux-command…

前言 为什么在开发中,接口文档越来越成为前后端开发人员沟通的枢纽呢? 随着业务的发张,项目越来越多,而对于支撑整个项目架构体系而言,我们对系统业务的水平拆分,垂直分层,让业务系统更加清晰,从而产生一系统平台和系统,并使用接口进行数据交互.因此可见,业务的不断发展,接口不断增多,很多接口各自寄宿在不同的项目中,如果没有使用api工具进行管理,那么使用和说明将变得非常复杂.所以,接口管理运营应运而生. 在过去的开发中,没有API文档管理工具之前,很多的API文档在什么地方写的都有,有在word写的,…

前言 回顾上一篇文章<使用Swagger做Api文档 >,文中介绍了在.net core 3.1中,利用Swagger轻量级框架,如何引入程序包,配置服务,注册中间件,一步一步的实现,最终实现生产自动生产API接口说明文档.文中结尾也留下了一个让大家思考的问题.在这里,我们重新回顾一下这几个问题   1. 已经有接口了,但如何添加注释呢?   2. 作为接口使用者,我们关心的是接口的返回内容和响应类型,那我们如何定义描述响应类型呢?   3. 在项目开发中,使用的实体类,又如何在Swagger…

在ES执行分布式搜索时,分布式搜索操作需要分散到所有相关分片,若一个索引有3个主分片,每个主分片有一个副本分片,那么搜索请求会在这6个分片中随机选择3个分片,这3个分片有可能是主分片也可能是副本分片,然后收集所有分片的查询结果.所以ES的搜索过程分为两个阶段,Query阶段和Fetch阶段:ES有两种搜索类型:query_then_fetch,dfs_query_then_fetch. 1.Query阶段 1)转发请求.在Query阶段客户端向ES节点发送,搜索请求,Coordinate节点接受…

前言:如果一个文档库里面有很多文档,成千上万,对我们来说查找就是个麻烦事儿,所以搜索的必要性就体现出来了.下面,我们简单的介绍下,sharepoint搜索配置,并创建一个简单的搜索页面. 一. 配置SharePoint的搜索: 1. 我们可以看到sharepoint的搜索服务,点击启动,发现提示错误,原因是没有相应的应用程序,提醒我们为搜索创建应用程序. 2. 点击服务应用程序,确实很少,没有我们需要的搜索应用程序,我们点击创建. 3. 选择搜索的应用程序,一看就知道是哪个了~~ 4. 填入搜索…

WebApi写好之后,在线帮助文档以及能够在线调试的工具是专业化的表现,而Swagger毫无疑问是做Docs的最佳工具,自动生成每个Controller的接口说明,自动将参数解析成json,并且能够在线调试. 那么要讲Swagger应用到Asp.net Core中需要哪些步骤,填多少坑呢? 安装Swagger到项目 { "dependencies": { "Swashbuckle": "6.0.0-beta902", ........ 或者直接通…

转载请注明出处:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD,即奇异值分解,在自然语言处理中,用来做潜在语义分析即LSI,或者LSA.最早见文章 An introduction to latent semantic analysis SVD的有关资料,从很多大牛的博客中整理了一下,然后自己写了个python版本,放上来,跟大家分享- 关于SVD的讲解,参考博客 本文由LeftNotEasy发布于http:…