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十除以十等于一
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good2know
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- Linux系统配置(应用程序)
1风天云月
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- 第28章 汇编语言--- 异常处理
hummhumm
汇编算法开发语言程序设计高级语言异常处理汇编语言
在汇编语言中,异常处理是一个重要的概念,它涉及到处理器如何响应和处理程序运行时发生的非正常情况。异常可以是硬件错误(例如除零错误、非法指令)或者软件触发的中断(例如系统调用)。当发生异常时,处理器会暂停当前正在执行的程序,并转移到一个预先定义好的位置来处理这个异常。为了详细阐述第28章关于汇编语言中的异常处理,我们可以考虑一个简化的例子,展示异常处理的基本结构。请注意,实际的代码将取决于具体的处理
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练习时长两年半的程序员小胡
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在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
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练习时长两年半的程序员小胡
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- 【ARM】FPU,VFP,ASE,NEON,SVE...是什么意思?
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- 【项目实战】 容错机制与故障恢复:保障系统连续性的核心体系
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004-研效与DevOps运维工具链002-进阶开发能力分布式
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- Java并发核心:线程池使用技巧与最佳实践! | 多线程篇(五)
bug菌¹
Java实战(进阶版)javaJava零基础入门Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏,专业攻坚指数级提升,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!环境说明:Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池?为什么需要线程池?线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池?线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
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在JVM的运行机制中,内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移,以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间,是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制,以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配:新生代的“临时缓冲区”大多数情况下,Java对象在新生代
- DPDK 技术详解:榨干网络性能的“瑞士军刀”
你是否曾感觉,即使拥有顶级的服务器和万兆网卡,你的网络应用也总是“喂不饱”硬件,性能总差那么一口气?传统的网络处理方式,就像在高速公路上设置了太多的收费站和检查点,限制了数据包的“奔跑”速度。今天,我们要深入探讨一个能够打破这些瓶颈,让你的网络应用快到飞起的“黑科技”——DPDK(DataPlaneDevelopmentKit,数据平面开发套件)。这不仅仅是一个工具包,更是一种全新的网络处理哲学。
- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
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Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- Pktgen-DPDK:开源网络测试工具的深度解析与应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Pktgen-DPDK是基于DPDK的高性能流量生成工具,适用于网络性能测试、硬件验证及协议栈开发。它支持多种网络协议,能够模拟高吞吐量的数据包发送。本项目通过利用DPDK的高速数据包处理能力,允许用户自定义数据包内容,并实现高效的数据包管理与传输。文章将指导如何安装DPDK、编译Pktgen、配置工具以及使用方法,最终帮助开发者和网络管理员深入理解并优化网络
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在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- Qwen3 大模型实战:使用 vLLM 部署与函数调用(Function Call)全攻略
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文章摘要本文将带你从零开始,深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型,结合vLLM进行高性能部署,并通过函数调用(FunctionCall)实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景,帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,尤其在函数调用、工
- 你竟然还在用克隆删除?Conda最新版rename命令全攻略!
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Python基础知识conda虚拟环境管理
文章摘要Conda虚拟环境管理终于迎来革命性升级!本文揭秘Conda4.9+版本新增的rename黑科技,彻底告别传统“克隆+删除”的繁琐操作。从命令解析到实战案例,手把手教你如何安全高效地重命名Python虚拟环境,附带版本检测、环境迁移、故障排查等进阶技巧,助你提升开发效率10倍!一、颠覆认知:Conda居然自带重命名功能?很多开发者仍停留在“Conda无法直接重命名环境”的认知阶段,实际上自
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
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摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- vllm本地台式机运行(3070显存8G)
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pythonQwenvllm大模型部署
ollama和vllm的对比这块对比网上都很多资料了,这边使用上简单感觉就是ollama很方便部署,占用资料更少,但后续性能会差点,各选项也不一样.ollama安装和使用和docker很像,就不赘述了,这里是看vllm的安装硬件情况介绍30708G显存+-------------------------------------------------------------------------
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
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Zread.AI:一键将GitHub项目转化为结构化中文手册的AI代码维基工具文章来源:PoixeAI文章目录Zread.AI工具概述核心功能优势亮点典型应用场景上手指南注意事项官网地址Zread.AI由智谱Z.ai推出,是一款面向开发者的AI代码维基工具,可在几秒内把任何公开GitHub仓库转化为结构化中文手册,并通过独家Buzz面板聚合commits、issues与相关新闻,让项目脉搏一目了然
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《UNIX网络编程卷1:套接字联网API》第8章:基本UDP套接字编程深度解析(8000字图文实战)一、UDP协议核心特性与编程模型1.1UDP协议设计哲学UDP(UserDatagramProtocol)是面向无连接的传输层协议(图1),其核心特征包括:无连接通信:无需三次握手,直接发送数据报尽最大努力交付:不保证可靠性、不维护连接状态报文边界保留:接收方读取的数据与发送方写入完全一致低开销高效
- 魔搭平台实战:手把手教你训练SDXL模型,解锁AI绘画新纪元
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魔搭平台实战:手把手教你训练SDXL模型,解锁AI绘画新纪元随着多模态AI技术的爆发式发展,StableDiffusionXL(SDXL)等文生图模型正在彻底重塑创意产业工作流。本文将深入解析如何在魔搭平台高效训练SDXL模型,并探讨AI绘画技术对设计行业的革命性影响。一、SDXL模型架构解析1.1双文本编码器设计SDXL采用双文本编码器架构,显著提升提示词理解能力:#SDXL文本编码器结构示意c
- 量子计算解决气候变化:科学家找到了新方法
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气候变化已成为全球面临的严峻挑战,传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术,为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性,在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时,在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧:让模型更懂你的需求
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GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
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AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- 大数据技术笔记—spring入门
卿卿老祖
篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程,可以任何位置,并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式,前后台未分离:Spring的远程通信:明日更新创建第一个spring项目来源:科多大数据
- C++中std::variant的使用详解和实战代码示例
点云SLAM
C++c++开发语言variantC++泛型编程联合体C++类型擦除机制C++17
std::variant是C++17引入的一个类型安全的联合体(type-safeunion),它可以在多个类型之间存储一个值,并在编译时进行类型检查。它是现代C++类型擦除与泛型编程的核心工具之一,适用于构建可变类型结构、消息传递系统、状态机等。一、基本概念#includestd::variantv;类似于联合体union,但类型安全。std::variant只能存储其中一个类型的值。默认构造时
- 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