最近在看这方面的知识,初学者一起分享
public class LuceneTest {
File filePath = new File("D:\\uploadfiles");
File indexPath = new File("D:\\luceneIndex");
//创建分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35);
//建立索引的配置类,包含了一个解析器
IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35, analyzer).setOpenMode(OpenMode.CREATE);
public void indexMethod(IndexWriter writer, File file) throws Exception{
if(file.isDirectory()){
String[] files = file.list();
for(int i=0;i<files.length;i++){
indexMethod(writer,new File(file,files[i]));
}
}else{
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
Document doc = new Document();
doc.add(new Field("name",file.getName(),Store.YES,Index.ANALYZED));
// doc.add(new Field("content",new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"))));
doc.add(new Field("content",ToolUtilFile.fileToStringUtil(file),Store.YES,Index.ANALYZED));
doc.add(new Field("size",String.valueOf(file.length()),Store.YES,Index.ANALYZED_NO_NORMS));
doc.add(new Field("path",file.getAbsolutePath(),Store.YES,Index.ANALYZED_NO_NORMS));
writer.addDocument(doc);
}
}
public void searchMethod() throws Exception{
//获取查询
Directory directory = FSDirectory.open(indexPath);
IndexReader reader = IndexReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
//把要搜索的文本解析为Query
String queryString = "hello";
String[] fields = {"name","content"};
QueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_35, fields, analyzer);
Query query = parser.parse(queryString);
TopDocs topDocs = searcher.search(query, null, 10000);//topDocs 类似集合
System.out.println("总共有【"+topDocs.totalHits+"】条匹配结果.");
//输出
for(ScoreDoc scoreDoc:topDocs.scoreDocs){
int docSn = scoreDoc.doc;//文档内部编号
Document doc = searcher.doc(docSn);//根据文档编号取出相应的文档
File2Document.printDocumentInfo(doc);//打印出文档信息
}
}
@Test
public void createIndex() throws Exception{
Directory dir = FSDirectory.open(indexPath);
IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, iwc);
indexMethod(writer,filePath);
writer.close();
}
@Test
public void searchIndex() throws Exception{
searchMethod();
}
}
分享到:
相关推荐
《Lucene 3.5 学习笔记》 在信息技术高速发展的今天,搜索引擎技术成为了信息检索的核心工具。Apache Lucene,作为一个开源全文检索库,为开发者提供了强大的文本搜索功能。本文将深入探讨Lucene 3.5版本的相关知识...
### Lucene 3.5 学习笔记 #### 一、Lucene 3.5 基本概念 ##### 1.1 Lucene 概述 **1.1.1 IndexWriter** `IndexWriter` 是 Lucene 中的核心类之一,用于创建或更新索引。它提供了添加文档、删除文档、优化索引等...
基于arm64版本的docker-compose文件
台区终端电科院送检文档
埃夫特机器人Ethernet IP 通讯配置步骤
rv320e机器人重型关节行星摆线减速传动装置研发
气缸驱动爬杆机器人的设计().zip
56tgyhujikolp[
内容概要:本文档提供了基于OpenCV的数字身份验证系统的Python代码示例,涵盖人脸检测、训练和识别三个主要功能模块。首先,通过调用OpenCV的CascadeClassifier加载预训练模型,实现人脸检测并采集多张人脸图像用于后续训练。接着,利用LBPH(局部二值模式直方图)算法对面部特征进行训练,生成训练数据集。最后,在实际应用中,系统能够实时捕获视频流,对比已有的人脸数据库完成身份验证。此外,还介绍了必要的环境配置如依赖库安装、文件路径设置以及摄像头兼容性的处理。 适合人群:对计算机视觉感兴趣的研发人员,尤其是希望深入了解OpenCV库及其在人脸识别领域的应用者。 使用场景及目标:适用于构建安全认证系统的企业或机构,旨在提高出入管理的安全性和效率。具体应用场景包括但不限于门禁控制系统、考勤打卡机等。 其他说明:文中提供的代码片段仅为基本框架,可根据实际需求调整参数优化性能。同时提醒开发者注意隐私保护法规,合法合规地收集和使用个人生物识别信息。
内容概要:本文档详细介绍了Java并发编程的核心知识点,涵盖基础知识、并发理论、线程池、并发容器、并发队列及并发工具类等方面。主要内容包括但不限于:多线程应用场景及其优劣、线程与进程的区别、线程同步方法、线程池的工作原理及配置、常见并发容器的特点及使用场景、并发队列的分类及常用队列介绍、以及常用的并发工具类。文档旨在帮助开发者深入理解和掌握Java并发编程的关键技术和最佳实践。 适合人群:具备一定Java编程经验的研发人员,尤其是希望深入了解并发编程机制、提高多线程应用性能的中级及以上水平的Java开发者。 使用场景及目标:①帮助开发者理解并发编程的基本概念和技术细节;②指导开发者在实际项目中合理运用多线程和并发工具,提升应用程序的性能和可靠性;③为准备Java技术面试的候选人提供全面的知识参考。 其他说明:文档内容详尽,适合用作深度学习资料或面试复习指南。建议读者结合实际编码练习,逐步掌握并发编程技巧。文中提到的多种并发工具类和容器,均附有具体的应用场景和注意事项,有助于读者更好地应用于实际工作中。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
nginx
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
模拟知识付费小程序,可流量主运营模式
什么是普通上传 调用接口一次性完成一个文件的上传。 普通上传2个缺点 文件无法续传,比如上传了一个比较大的文件,中间突然断掉了,需要重来 大文件上传太慢 解决方案 分片上传
英二2010-2021阅读理解 Part A 题干单词(补).pdf
2023-04-06-项目笔记-第四百五十五阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.453局变量的作用域_453- 2025-04-01
微信小程序项目课程设计,包含LW+ppt