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https://blog.csdn.net/belalds/article/details/82667692 开源搜索引擎分类 1.Lucene系搜索引擎,java开发,包括: Lucene Solr Elasticsearch Katta.Compass等都是基于Lucene封装. 你可以想象Lucene系有多强大. 2.Sphinx搜素引擎,c++开发,简单高性能. 以下重点介绍最常用的开源搜素引擎:Lucene.Solr.Elasticsearch.Sphinx的特点和优劣势选型比较. L

Nutch简介 Nutch 是一个开源Java实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 尽管Web搜索是漫游Internet的基本要求, 但是现有web搜索引擎的数目却在下降. 并且这很有可能进一步演变成为一个公司垄断了几乎所有的web搜索为其谋取商业利益.这显然 不利于广大Internet用户. Nutch为我们提供了这样一个

链接:http://wangchujiang.com/linux-command/c/vi.html

搜索引擎原理 通过搜索引擎进行数据查询时,搜索引擎并不是直接在数据库中进行查询,而是搜索引擎会对数据库中的数据进行一遍预处理,单独建立起一份索引结构数据. 我们可以将索引结构数据想象成是字典书籍的索引检索页,里面包含了关键词与词条的对应关系,并记录词条的位置. 我们在通过搜索引擎搜索时,搜索引擎将关键字在索引数据中进行快速对比查找,进而找到数据的真实存储位置. Elasticsearch 开源的 Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选. 它可以快速地储存.搜索和分析海量数据.维基百科

1.  解读" 百度搜素引擎网页质量白皮书 "  . 链接:https://pan.baidu.com/s/1fD7Cm93qsK01M0K1M1cIKw 提取码:9krx 2.    HTML 标签优化        <meta name="description" content="医好科技是一家提供后勤信息化整体解决方案及数据运营服务的专业化公司."   ""切记描述精炼,写重点/> <meta nam

出处:https://www.jianshu.com/p/72b7a64e5be1 打开 115 离线下载的窗口,看到支持这么多种链接,你都清楚他们是什么原理嘛?接下来我们一个一个说. 一.HTTP(超文本传输协议)/ HTTPS 将文件放到服务器上,然后由服务器传送到不同的用户机器上,称为 Client–Server Model 简称 C/S 模式,或者叫一对多模式. 如果同一时刻同一文件下载的用户太多,会影响到下载速度. 例如:华军软件园下载比特彗星: 得到下载链接: http://sqdo

目录 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 概述 ElasticSearch 实现分词全文检索 - ES.Kibana.IK安装 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Restful基本操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot ES 索引操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot ES 文档操作 ElasticSearch 实现分词全文检索 - 测试数据准备 ElasticSearc

1, 打开网址 http://okbt.net/  输入你想要看的电影名字, 点搜索,鼠标右键点击拷贝磁力链接.或者 电脑装了迅雷的话.可以直接点击.用迅雷下载. 磁力链接都是这种格式的.例: magnet:?xt=urn:btih:d78c08219f35fc41032f2c489e398b3271627ae9&dn= 2,打开网址 http://pan.baidu.com/  , 用百度帐号登录,没有的话就注册一个.很简单的. 在百度云的里面点击 "离线下载" 3. 在离线

用ubuntu下载电影:磁力链接,torrent,迅雷链接 操作系统:Ubuntu 14.04 64位 需要软件:Ktorent, Amule 安装软件: sudo apt-get install ktorrentsudo apt-get install amule 下载磁力链接: 1. 打开ktorrent->Open URL 2. 复制磁力链接地址, 粘贴到地址栏里即可.如下图: 下载torrent: 1. 打开ktorrent->Open,选择torrent文件即可.如下图 下载迅雷链接

题目地址:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1226 题意简单,本来是一道很简单的搜素题目. 但是有两个bug: 1.M个整数可能有重复的. 2.N可能为0. 你说这两个bug有意思么,特别是第二个,真没意思. AC代码:: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <cstdl

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种子文件目录:C:\Users\jifeng\AppData\Local\Temp\magnetex MagnetEx.exe 从迅雷5.8支持磁力链接的无视受限资源版提取 MagnetEx.exe "magnet:?xt=urn:btih:TRXECTCY2CCZBUEUTORDM7QUFC2FP5LE"

经常看电影的朋友肯定对BT种子并不陌生,但是BT种子文件相对磁力链来说存储不方便,而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷,而磁力链相对来说则风险小一些. 将BT种子转换为占用空间更小,分享更方便的磁力链还是有挺大好处的. 今天咱们来看下如何将种子转换成磁力链接,方案是:利用python的bencode模块,用起来比较简单 首先要安装这个模块,安装命令: 1 pip install bencode 如果没有安装pip,请移步<详解python包管理器pip安装> 实战代码 安装完成后,我们来看

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atitit.报表最佳实践oae 与报表引擎选型 1. 报表的主要的功能and结构 2 1.1. 查询设计器(配置化,metadata in html) ,anno 2 1.2. 查询引擎 2 1.3. 建立数据源 2 1.4. 输出显示 2 1.5. 格式化 2 1.6. 图表引擎(支持二维码,条形码) 2 1.7. 导出 excel,txt,csv,pdf,xml,html 2 1.8. 打印 2 2. 报表的选择根据 2 2.1. 开发快速 recomm  db report ( 2 2.

实战代码 安装完成后,我们来看下代码: 系统环境:Linux Python环境:Python2.7 请注意python版本 bt2url.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #! /usr/local/bin/python # @desc python通过BT种子生成磁力链接  # @date 2015/11/10 # @author pythontab.com import bencode import sys impor

注意:磁力链接不是迅雷的,而是BT网络中的一种协议. 磁力链接与种子文件 磁力链接并不是一个新概念,早在2002年,相关的标准草稿就已经制定了.但直到2012年海盗湾为规避版权问题删除了站点上的所有Torrent文件停止了下载服务,并将之前所有的种子转换为磁力链接之后,磁力链接技术才真正的飞速发展起来.说起磁力链接,不能不提BT:而说起BT,则不能不提P2P.在很早的网络时代,下载都是简单的集中式客户端/服务器模式,一个或多个服务器支撑成千上万的客户端连接下载,不仅带宽遇到了瓶颈,而且太容易出现

系统功能和用到的技术. 系统包括几个独立的部分: 使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子: 使用 PHP CI 框架开发的简易网站: 搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使用 sphinx: 中文分词. 用 PHP 写了一个简陋版的基于逆向最大匹配算法的小类,词库呢,哈哈,直接使用了 Chrome 的分词表,分词表可以在这个地址下载:http://www.mdbg.net/chindict/chindict.php?page=cedict.

对于喜欢电影的人来说各种电影资源必不可少,但每次自己搜索都比较麻烦,索性用python自己写一个自动搜索的脚本. 这里我只分享我的思路,具体如何实现参考代码,要想实现搜索功能先要抓包分析如何发送数据,这里我用的是burp, 这是电影网站搜索框, 输入电影名抓取数据报: 数据一get方式提交,并且进行了url编码,%E9%BB%91%E8%B1%B9进行url解码后正是"黑豹"两个字 python中用于处理url编码的是urllib中的quote模块 name=黑豹 uname=quot

项目简介 前端站点 项目效果预览 http://findcl.com 使用 nodejs 实现磁力链接爬虫 磁力链接解析成 torrent种子信息,保存到数据库,利用 Elasticsearch 实现中文检索.koa2 搭建磁力链接搜索引擎 源码地址 https://github.com/ssstk/findcl 后端脚本 磁力链接获取 磁力链接解析 入库 Mongodb 定时同步 Elasticsearch 源码地址 https://github.com/ssstk/mang... 此项目仅用