1.solr4.9
mmseg4j-solr-2.2.0
tomcat6
jdk1.7
2.步骤：
前提：已经下载好TOMCAT、SOLR及MMSEG4J
2.1 TOMCAT_HOME下创建文件夹solr_home,将solr_home\example\solr的bin及collection1复制到 solr_home,将solr-4.9.0.war复制到TOMCAT_HOME\webapps,且把solr-4.9.0.war改成solr.war；
2.2 启动TOMCAT，这时会失败，不处理；
2.3 TOMCAT_HOME\webapps\solr\WEB-INFO,web.xml中的
<!--
<env-entry>
<env-entry-name>solr/home</env-entry-name>
<env-entry-value>/put/your/solr/home/here</env-entry-value>
<env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>
</env-entry>
-->改成
<env-entry>
<env-entry-name>solr/home</env-entry-name>
<env-entry-value>../solr_home</env-entry-value>
<env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>
</env-entry>
2.4 将solr_home\example\lib\ext下面的jar及mmseg4j-solr-2.2.0-with-mmseg4j-core中的jar包复制到 TOMCAT_HOME\webapps\solr\WEB-INFO\lib;
2.5 修改solr_home\conf\schema.xml,将
<fieldtype name="textComplex" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer>
<tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="dic"/>
</analyzer>
</fieldtype>
<fieldtype name="textMaxWord" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer>
<tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" />
</analyzer>
</fieldtype>
<fieldtype name="textSimple" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
<analyzer>
<tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="n:/custom/path/to/my_dic" />
</analyzer>
</fieldtype>复制到此文件；
3.启动TOMCAT即可。
注：可到此地址（https://github.com/chenlb/mmseg4j-solr）下载mmseg4j-solr-2.2.0-with-mmseg4j-core，也可在附件中直接下载，此版本支持solr4.9
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里面包含了mmseg4j-solr-2.0.0.jar,mmseg4j-solr-2.1.0.jar,mmseg4j-solr-2.2.0.jar,mmseg4j-solr-2.3.0....mmseg4j-solr-2.2.0.jar 要求 lucene/solr [4.9, 4.10.x] mmseg4j-solr-2.3.0.jar 要求 lucene/solr [5.0, ]
- 同时将mmseg4j-core/src/main/resources/data下的三个.dic文件拷贝到solr-4.9.0/example/solr/dic文件夹中。 8. **重启Tomcat：** - 重启Tomcat后，在浏览器中访问http://localhost:8888/solr/来查看部署效果。...
【项目资源】： 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
【项目资源】： 适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM（期望最大化）算法，实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征，并利用KMeans进行初步聚类，随后使用EM算法优化聚类结果，最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像，并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法，进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像，并与原始图像进行比较，评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度，量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
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【项目资源】： 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
内容概要：本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程，涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法，并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着，分别定义了四个参数的计算函数，其中位置参数γ通过加权平均值计算，形状参数δ基于局部均值和标准差的比值，尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差，伸缩参数λ依据偏态系数。此外，还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数（PDF），并使用负对数似然函数作为目标函数，采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后，通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群：具有Python编程基础，对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标：①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景；②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目；③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议：由于涉及较多数学公式和编程实现，建议读者在阅读时结合相关数学知识，同时动手实践代码，以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
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自动发布Java项目（Tomcat）Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案，借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性，可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置，还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包，支持将scss转换为css，借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架，能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包，cacheloader缓存资源，极大提高构建速度开启热更新功能，开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置，便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
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。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据，并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS，集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具，用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
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。
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