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开源地址:https://github.com/callmelanmao/dhtspider. 开源的dht爬虫已经有很多了,有php版本的,python版本的和nodejs版本.经过一些测试,发现还是nodejs版本的爬虫效率最高,测试使用的是github上面的已有开源项目,https://github.com/dontcontactme/p2pspider/. p2pspider开发的时候es2015才刚出来,所以决定用es2015把p2pspider项目重写一遍,顺便深入学习一下dht爬虫

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使用C#实现DHT磁力搜索的BT种子后端管理程序+数据库设计(开源) 先直接上程序界面,了解整体工作流程是什么样子的,求服务器进行挂机测试,需要固定IP,空间大概需要10G左右(主要是BT种子占用空间过大),最好有SQLSERVER来做为存储数据库,目前采用的是ACCESS数据库做为测试,怕后期数据过百万,对网站进行查询操作很慢. 开源地址:https://github.com/h31h31/H31DHTMgr 程序下载:H31DHT下载 也提供ASP网站的访问模式: 正在运行中的状态: 本次主

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磁力搜索网站2020/01/12更新 https://www.cnblogs.com/cilisousuo/p/12099547.html 一个支持种子.磁力.迅雷下载和磁力搜索的APP源代码 License Copyright 2019 roomanl(https://github.com/roomanl/AndroidDownload) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may n

搜索无处不在,尤其是在移动互联的今天.无论是社交,电商,还是视频等APP中,搜索都已经在其中扮演了重要的角色.作为信息的入口,搜索能帮用户从海量信息中找到想要的信息.在APP搜索的典型场景如下: ● 查找用户:根据输入匹配用户昵称,依据用户属性对搜索结果进行排序: ● 搜索话题:根据用户输入匹配话题,依据话题属性对搜索结果排序: ● 搜索帖子:根据用户输入匹配帖子内容,依据内容属性对搜索结果排序: ● 按照地理位置搜索或推荐:根据用户输入地址信息,转换为经纬度,在一定距离范围内匹配话题.内容中的

作为一个搞代码的,找资源这种事肯定不能像普通人一样打开百度盲目查找,你需要写个爬虫工具来帮你完成这件事情啦! 兼容环境 Windows/Linux/MacOs 安装 pip 安装 $ pip install torrent-cli 源码安装 $ git clone https://github.com/chenjiandongx/torrent-cli.git $ cd torrent-cli $ pip install -r requirements.txt $ python setup.py

Sharepoint搜索引擎主要由6种组件构成,他们分别是爬网组件,内容处理组件,分析处理组件,索引组件,查询处理组件,搜索管理组件.可以将这6种组件分别部署到Sharepoint场内的多个服务器上,组成适合需求的Sharepoint搜索场,搜索场的体系结构设计主要参考量是爬网内容量,微软根据爬网内容量不同将搜索场分为大型场,中型场和小型场,更多详细信息可参考: SharePoint Server 2013 中的搜索概述和在SharePoint Server 2013 中规划企业搜索体系结构.

一般,我们用到UISearchDisplayController的时候,都是须要对一个数据源进行刷选,在UISearchDisplayController自带的tableView中展示出来,然后点击退出详情.我近期在做大众点评第三方的时候,遇到一个问题,我展示出了所有商店,想加搜索功能,可是不知道输入的搜索keyword去跟什么匹配,大众点评也并没有提供一个用来刷选的数据源接口,这样,我仅仅能自己输入keyword,不用它数据源提供刷选补全内容,而直接点击弹出键盘的搜索键,进行搜索.只是点击搜索

深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析 与树的遍历类似,图的遍历要求从某一点出发,每个点仅被访问一次,这个过程就是图的遍历.图的遍历常用的有深度优先搜索和广度优先搜索,这两者对于有向图和无向图均适用. 一.深度优先搜索 1.理解分析 首先,让我们来看一看更些简单的深度优先搜索DFS.顾名思义,这个搜索方法是以深度优先,也就是先一条路走到黑,撞到南墙再回头.我们可以看做是一棵树,优先走到根部,然后换一根继续走到最后.下面给出一张图便于理解. 我们可以看到,我们先从V1出发前往V2,然后继续

1. 广度优先搜索介绍 广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS. 它的思想是:从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到.如果此时图中尚有顶点未被访问,则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点,重复上述过程

ElasticSearch 2 (14) - 深入搜索系列之全文搜索 摘要 在看过结构化搜索之后,我们看看怎样在全文字段中查找相关度最高的文档. 全文搜索两个最重要的方面是: 相关(relevance) 相关是将查询到相关的文档结果进行排名的一种能力,这种相关度可以是根据TF/IDF.地理位置相似性(geolocation).模糊相似,或者其他的一些算法得出. 分析(analysis) 将一个文本块转换为唯一的.规范化的token的过程,目的是为了(a)创建反向索引以及(b)查询反向索引. 当我

如何在WordPress 中只搜索指定的文章类型?在http://www.wpbeginner.com上了解到通过WP提供的钩子"pre_get_posts"方法可能实现 该钩子方法可以使你在查询数据库之前对查询条件进行处理,将下面的代码放到主题的functin.php中即可实现在搜索时仅搜索文章内容 /** *[只对指定的类型进行搜索] *@param[type] $query [搜索的参数] */ function SearchFilter($query){ //仅搜索时 if($

Delphi 正则表达式语法(9): 临界匹配 - 也叫"预搜索"与"反向预搜索" //匹配右边 var   reg: TPerlRegEx; begin   reg := TPerlRegEx.Create(nil);   reg.Subject := 'Delphi 6; Delphi 7; Delphi 2007; Delphi Net';   reg.RegEx  := 'Delphi (?=2007)'; // ?=   reg.Replacement :

Sharepoint搜索引擎主要由6种组件构成,他们分别是爬网组件,内容处理组件,分析处理组件,索引组件,查询处理组件,搜索管理组件.可以将这6种组件分别部署到Sharepoint场内的多个服务器上,组成适合需求的Sharepoint搜索场,搜索场的体系结构设计主要参考量是爬网内容量,微软根据爬网内容量不同将搜索场分为大型场,中型场和小型场,更多详细信息可参考:SharePoint Server 2013 中的搜索概述和在SharePoint Server 2013 中规划企业搜索体系结构. S

find搜索文件系统.实时搜索 find[目录][条件][动作] [目录] 不输入目录代表当前目录 find find /etc --------------------------------------------- [条件] 用户和组: -user -group -nouser -nogroup 查找/home下所有着为root的文件: # find /home/ -user root 类型: -type (f文件, d目录,l链接,p管道,c字符文件,b块文件,s socket文件) 1

转自:https://www.cnblogs.com/FZfangzheng/p/8529132.html 深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析 与树的遍历类似,图的遍历要求从某一点出发,每个点仅被访问一次,这个过程就是图的遍历.图的遍历常用的有深度优先搜索和广度优先搜索,这两者对于有向图和无向图均适用. 一.深度优先搜索 1.理解分析 首先,让我们来看一看更些简单的深度优先搜索DFS.顾名思义,这个搜索方法是以深度优先,也就是先一条路走到黑,撞到南墙再回头.我们可以看做是一棵树,优先