开始此篇之前，我假定你已经学会了如何在Tomcat下部署Solr5啦。即启动Tomcat后你能看到Solr5的Web UI界面。OK，下面直接进入正题。
首先你需要在你的core根目录下新建一个lib目录来存放依赖的jar包，当然你也可以直接到依赖的jar包扔到Tomcat webapps目录下部署的solr程序的WEB-INF\lib目录下即如图：
这里我采用了另外一种方式，把依赖的jar包放当前core的lib目录下，这样做的好处是每个core依赖的jar包都存放在各自core的子目录下分类存放，更方便管理，全部扔tomcat下杂乱无章不好管理。如图新建lib目录：
然后往lib目录copy一些 DIH依赖的jar包，如图：
截图的那些jar包在solr5的解压包里都能找到，如果你实在找不到再来问我。然后solrconfig.xml配置文件里我们需要配置外部jar包的加载路径，如图配置：
dir参数里的./即表示当前core根目录，regex表示一个正则表达式，目的就是为了批量指定j加载哪些jar包.然后配置我们的dataimport处理器并指定data-config.xml配置文件的加载路径，如图：
然后编写配置我们的data-config.xml,如图：
url="C:/docs/solr-word.pdf"即表示对C:\docs目录下的solr-word.pdf文件进行文本提取并创建索引，format表示把提取到的文本当作什么类型的数据，默认支持text(纯文本)，xml,json,html等格式，不配置format默认值就是text.
然后我们需要在schema.xml文件里定义我们的域，如图：
细心的你，肯定发现了我配置了IK分词器，IK分词器配置如图：
刚才我已经在core根目录的lib下复制了IK分词器jar包，我们还需要在core\conf目录下复制一份IKAnalyzer.cfg.xml配置文件，如果你有自定义IK扩展字典，那么你还需要把扩展字典文件的加载路径配置在IKAnalyzer.cfg.xml文件里，如图：
然后我们需要在C:/docs目录下放一个PDF文件进行测试，solr-word.pdf这个测试PDF文件在solr5的解压目录下可以找到，如图：
到此，准备工作就完成了，重启你的tomcat,访问你的Solr Web UI进行测试，如图：
如果你执行后看到如图效果，就表明PDF导入Solr成功了，为了验证PDF成功导入Solr了，你可以切换到Query菜单进行查询验证，如图：
OK,关于如果导入PDF到Solr5就介绍到这儿了。相关配置文件我待会儿会在底下的附件里打包上传一份供你们参考，但希望你们还是要自己动手操作下，不要仅仅是直接解压复制我提供的示例，只有于遇到问题并不断自虐的过程中你才能学到经验。(注意：由于jar包体积太大，ITeye无法上传，所以lib目录下的jar我没法上传，所以如果你找不到jar包，请联系我)
间隔很久没写了，让大家等久了，不好意思哈，写博客不易，大家且看且珍惜，也希望大家多多提意见，时间匆忙，难免会有所纰漏。
如果你还有什么问题请加我Ｑ-Q：7-3-6-0-3-1-3-0-5，
或者加裙
一起交流学习！
相关推荐
总之，"跟益达学Solr5之索引文件夹下所有文件"教程涵盖了从安装配置Solr5，创建核心，配置文件索引，到数据导入，查询优化以及监控维护等一系列步骤。通过学习这些内容，你可以掌握如何利用Solr5构建一个强大的文件...
在Solr5中，我们可以通过配置和插件来实现对远程文件的索引，这对于处理网络上的大量非结构化数据尤为实用。 1. **配置远程文件系统（如FTP或HTTP）**：Solr支持通过插件集成多种文件系统，如FTP和HTTP，以便直接...
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
8c71b76fb2ec10cf50fc6b0308d3dcfc_9545878e2b97a84b2e089ece58da9e82
Android逆向过程学习
内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC的糖果包装控制系统的设计与实现。首先阐述了PLC在工业自动化领域的优势及其在糖果包装生产线中的重要性。接着深入探讨了系统的硬件连接方式，包括传感器、执行机构与PLC的具体接口配置。随后展示了关键的编程实现部分，如糖果计数、包装执行、送膜控制、称重判断以及热封温度控制等具体梯形图代码片段。此外，还分享了一些实用的经验技巧，如防止信号抖动、PID参数优化、故障诊断方法等。最后总结了该系统的优势，强调其对提高生产效率和产品质量的重要作用。 适合人群：从事工业自动化控制、PLC编程的技术人员，尤其是对小型PLC系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于糖果制造企业，旨在提升包装生产线的自动化程度，确保高效稳定的生产过程，同时降低维护成本并提高产品一致性。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论讲解和技术指导，还结合实际案例进行了经验分享，有助于读者更好地理解和掌握相关知识。
内容概要：本文详细介绍了参与西门子杯比赛中关于三部十层电梯系统的博图V15.1程序设计及其WinCC画面展示的内容。文中不仅展示了电梯系统的基本架构，如抢单逻辑、方向决策、状态机管理等核心算法（采用SCL语言编写），还分享了许多实际调试过程中遇到的问题及解决方案，例如未初始化变量导致的异常行为、状态机遗漏空闲状态、WinCC画面动态显示的挑战以及通信配置中的ASCII码解析错误等问题。此外，作者还特别提到一些创意性的设计，如电梯同时到达同一层时楼层显示器变为闪烁爱心的效果，以及节能模式下电梯自动停靠中间楼层的功能。 适合人群：对PLC编程、工业自动化控制、电梯调度算法感兴趣的工程技术人员，尤其是准备参加类似竞赛的学生和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PLC编程实践、掌握电梯群控系统的设计思路和技术要点的人士。通过学习本文可以更好地理解如何利用PLC进行复杂的机电一体化项目的开发，提高解决实际问题的能力。 其他说明：文章风格幽默诙谐，将严肃的技术话题融入轻松的生活化比喻之中，使得原本枯燥的专业知识变得生动有趣。同时，文中提供的经验教训对于从事相关领域的工作者来说非常宝贵，能够帮助他们少走弯路并激发更多创新思维。
慧荣量产工具合集.zip
内容概要：本文详细介绍了永磁同步电机（PMSM）的FOC（磁场定向控制）和SVPWM（空间矢量脉宽调制）算法的仿真模型。首先解释了FOC的基本原理及其核心的坐标变换（Clark变换和Park变换），并给出了相应的Python代码实现。接下来探讨了SVPWM算法的工作机制，包括扇区判断和占空比计算的方法。此外，文章还讨论了电机的PI双闭环控制结构，即速度环和电流环的设计与实现。文中不仅提供了详细的理论背景，还分享了一些实用的编程技巧和注意事项，帮助读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：电气工程专业学生、从事电机控制系统开发的技术人员以及对永磁同步电机控制感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 学习和掌握永磁同步电机的FOC控制和SVPWM算法的具体实现；② 提供丰富的代码示例和实践经验，便于快速搭建和调试仿真模型；③ 探讨不同参数设置对电机性能的影响，提高系统的稳定性和效率。 其他说明：文章强调了在实际应用中需要注意的一些细节问题，如坐标变换中的系数选择、SVPWM算法中的扇区判断优化以及PI控制器的参数调整等。同时，鼓励读者通过动手实验来加深对各个模块的理解。
# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
Android逆向过程学习
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
3dmax插件
# 【spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含： 中文文档：【spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-autoconfigure-vector-store-qdrant,1.0.0-M7,org.springframework.ai.vectorstore.qdr
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
内容概要：本文详细介绍了平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在永磁同步电机(PMSM)控制系统中的应用及其相对于传统CKF的优势。文章首先指出传统CKF在处理协方差矩阵时存在的数值不稳定性和非正定问题，导致系统性能下降。接着，作者通过引入SRCKF，利用Cholesky分解和QR分解来确保协方差矩阵的正定性，从而提高状态估计的精度和稳定性。文中展示了具体的电机模型和状态方程，并提供了详细的代码实现，包括状态预测、容积点生成以及观测更新等关键步骤。此外，文章还分享了实际调试过程中遇到的问题及解决方案，如选择合适的矩阵分解库和处理电机参数敏感性。最终，通过实验数据对比，证明了SRCKF在突加负载情况下的优越表现。 适合人群：从事永磁同步电机控制研究的技术人员、研究生及以上学历的研究者。 使用场景及目标：适用于需要高精度状态估计的永磁同步电机控制系统的设计与优化，特别是在处理非线性问题和提高数值稳定性方面。 其他说明：文章引用了相关领域的权威文献，如Arasaratnam的TAC论文和Zhong的《PMSM无传感器控制综述》，并强调了实际工程实践中代码调试的重要性。
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
3
pchook源码纯源码不是dll