ene

加入中文分词器

是用prefixQuery完全匹配的，但是被匹配的那一列，你在索引的时候不能分词存储，例如field=new Field("path",path,Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);之后匹配的时候用个term就行了。例如：Term term1 = new Term("path",queryString); PrefixQuery query = new PrefixQuery(term1);不知道是否对你有帮助。

你用Lucene建立索引的时候IndexWriter writer = new IndexWriter(indexdir,new StandardAnalyzer(), true);第三个参数当为TRUE时是会删除同一个目录下的索引的，这是在初次创建索引时使用以后每次增量索引直接设置为FALSE即可，这样直接将后面新建立的索引添加到索引文件中，不会覆盖原来建立的索引。当删除索引时我们可以找到对应的索引ID，然后删除索引，将删除掉索引文件中的该条记录，同时在同目录下生成一个删除索引的记录问价，为-DEL文件，便于后面恢复删除的索引。以上解答希望你能理解，建个简单的索引试试就可以知道的

可以的，模糊查询和分词没有直接关系的。如果不分词，那么一句话就是一个域，可以使用FuzzyQuery或QueryParser查询。在使用QueryParser的时候，如果第一个字符就想使用通配符，那么需要使用setAllowLeadingWildcard(true)来开启。最后，模糊查询效率较低，结合自己的需求使用吧。

luncene？给你个测试结果，自己考虑测试一：250万记录，300M左右文本，生成索引380M左右，800线程下平均处理时间300ms。测试二：37000记录，索引数据库中的两个varchar字段，索引文件2.6M，800线程下平均处理时间1.5ms。

因为一元分词不适合进行中文检索。一元分词是按字拆分的，比如一句话“梦想很丰满”，使用一元分词拆分的结果是：“梦”，“想”，“很”，“丰”，“满”。如果查找“梦想”这个词，是找不到查询结果的。这并不符合我们的检索习惯，所以极少使用。

好像没有直接的方法，不过可以通过try catch的方法来判断，如： Boolean flag=false; try{ String contents=searcher.doc(docNum).get("content"); flag=true; } catch(Exception e){ flag=false; } 如果flag=ture说明content这个字段是存在的

首先，应该知道lucene检索的是索引文件，而索引文件则是依据于数据库创建而成的。那么问题来了，你想怎么去创建索引呢？一般来说，这个得看需求了，最主要是考虑对数据的实时性要求高不高、数据量大不大？额，就假设数据量比较大吧，毕竟数据量太小也没必要使用lucene。1、数据实时性要求不高。可定时增量更新索引，以天或几个小时为单位。2.数据实时性要求较高。可在数据入库时，立即进行索引更新操作。那么问题又来了数据量比较大的时候，更新一次索引是比较慢的。所以，还得继续考虑缓存策略问题，将新增数据保存在缓存中，选择合适的时间进行提交。

IndexReader indexReader=IndexReader.open(FSDirectory.open(file))

Lucene一个常见的用例是在一个或者多个数据库表进行全文检索。 虽然MySql有全文检索的功能，但是如果字段和数据量增加，MySql的性能会减低很快。映射数据到Lucene用伪代码表示：String sql = “select id, firstname, lastname, phone, email fro...

本文及后面关于Lucene的文章所采用的lucene 版本为8.1.0. doc 文件主要用于保存term的倒排表信息，包括docId倒排链及term在docId的term freq信息等。倒排链是Lucene 进行全文检索的核心数据结构，请特别关注这个数据结构 请参考 Lucene tim文件格式详解 第三部分 文件头部分主要内容为标识此文件类型为 Lucene50PostingsWriterDoc , 源码部分在 Lucene50PostingsWriter 的123行，主要内容如下 开始本部分阅读时，请注意一个在第3部分得到的结果及含义, 现在开始分析该部分内容 下面为term的doc信息。 主要逻辑是: 对于term的doc freq = 1的term来说，doc文件不保存这个term的doc信息，而是在 tim 文件中保存，doc 文件只保存doc freq > 1的term。在范例中，只有nice的doc freq > 1, 故只保存nice的doc倒排链 关于其它term(term freq = 1)的编码方式，请参考 tim 文件相应的格式内容 footer区主要有以下内容

反正我项目是保存在本地，好像也可以保存在内存的

虽然这个问题过去很久了，但是给后来的人解释下----第三个 用表达式("content:Y*")来搜索是不是应该搜索出"Yello你好"而不是"hello你好"----那是因为 你给content设置了两个值啊，一个field1一个field2，分词名称都是content

Lucene是可以的，它常见的用例就是在一个或者多个数据库表进行全文检索。虽然MySql有全文检索的功能，但是如果字段和数据量增加，MySql的性能会减低很快。

Lucene的默认排序是按照Document的得分进行排序的。当检索结果集中的两个Document的具有相同的得分时，默认按照Document的ID对结果进行排序。 下面研究几种设置/改变检索结果排序的方法。 1、改变Document的boost(激励因子) 改变boost的大小，会导致Document的得分的改变，从而按照Lucene默认的对检索结果集的排序方式，改变检索结果中Document的排序的提前或者靠后。在计算得分的时候，使用到了boost的值，默认boost的值为1.0，也就说默认情况下Document的得分与boost的无关的。一旦改变了默认的boost的值，也就从Document的得分与boost无关，变为相关了：boost值越大，Document的得分越高。 2、改变Field的boost(激励因子) 改变Field的boost值，和改变Document的boost值是一样的。因为Document的boost是通过添加到Docuemnt中Field体现的，所以改变Field的boost值，可以改变Document的boost值。 3、使用Sort排序工具实现排序 Lucene在查询的时候，可以通过以一个Sort作为参数构造一个检索器IndexSearcher，在构造Sort的时候，指定排序规则。 调用sort进行排序的方法是IndexSearcher.search，例如： IndexSearcher.search(query,sort); 关于Sort类，在其内部定义了6种构造方法： public Sort() // public Sort(SortField field) //通过构造某个域（field）的SortField对象根据一个域进行排序 public Sort(SortField[] fields) //通过构造一组域（field）的SortField对象组实现根据多个域排序 public Sort(String field) //根据某个域（field）的名称构造Sort进行排序 public Sort(String field, boolean reverse) //根据某个域（field）的名称构造SortField进行排序，reverse为true为升序 public Sort(String[] fields) //根据一组域（field）的名称构造一组Sort进行排序 4、直接使用SortField实现排序 关于SortField类，在其内部定义了7种构造方法： public SortField (String field, boolean reverse)//根据某个域（field）的名称构造SortField, reverse为false为升序 public SortField (String field, int type) public SortField (String field, int type, boolean reverse) public SortField (String field, Locale locale) public SortField (String field, Locale locale, boolean reverse) public SortField (String field, SortComparatorSource comparator) public SortField (String field, SortComparatorSource comparator, boolean reverse) type对应的值分别为： SortField. SCORE 按积分排序 SortField. DOC 按文档排序 SortField. AUTO 域的值为int、long、float都有效 SortField.STRING 域按STRING排序 SortField..FLOAT SortField.LONG SortField.DOUBLE SortField.SHORT SortField.CUSTOM 通过比较器排序 SortField.BYTE 5、自定义排序 Lucene中的自定义排序功能和Java集合中的自定义排序的实现方法差不多,都要实现一下比较接口. 在Java中只要实现Comparable接口就可以了.但是在Lucene中要实现SortComparatorSource接口和ScoreDocComparator接口.在了解具体实现方法之前先来看看这两个接口的定义吧

这个要看你的搜索关键词是什么，采用的分词器是什么，比如你搜索的关键词是“搜索引擎”，如果采用的分词器的分词结果就包含“搜索引擎‘这个词，那么采用TermQuery就可以了；如果采用的分词器的分词结果不是“搜索引擎‘这个词，而是”搜索“和”引擎“这两个词，那么要采用PhraseQuery，setSlop(0)，这样就可以搜索出同时包含”搜索“和”引擎“这两个词并且这两个词紧挨着的所有文章了。

Lucene的默认排序是按照Document的得分进行排序的。当检索结果集中的两个Document的具有相同的得分时，默认按照Document的ID对结果进行排序。下面研究几种设置/改变检索结果排序的方法。1、改变Document的boost(激励因子)改变boost的大小，会导致Document的得分的改变，从而按照Lucene默认的对检索结果集的排序方式，改变检索结果中Document的排序的提前或者靠后。在计算得分的时候，使用到了boost的值，默认boost的值为1.0，也就说默认情况下Document的得分与boost的无关的。一旦改变了默认的boost的值，也就从Document的得分与boost无关，变为相关了：boost值越大，Document的得分越高。2、改变Field的boost(激励因子)改变Field的boost值，和改变Document的boost值是一样的。因为Document的boost是通过添加到Docuemnt中Field体现的，所以改变Field的boost值，可以改变Document的boost值。3、使用Sort排序工具实现排序Lucene在查询的时候，可以通过以一个Sort作为参数构造一个检索器IndexSearcher，在构造Sort的时候，指定排序规则。调用sort进行排序的方法是IndexSearcher.search，例如：IndexSearcher.search(query,sort);关于Sort类，在其内部定义了6种构造方法：publicSort()//publicSort(SortFieldfield)//通过构造某个域（field）的SortField对象根据一个域进行排序publicSort(SortField[]fields)//通过构造一组域（field）的SortField对象组实现根据多个域排序publicSort(Stringfield)//根据某个域（field）的名称构造Sort进行排序publicSort(Stringfield,booleanreverse)//根据某个域（field）的名称构造SortField进行排序，reverse为true为升序publicSort(String[]fields)//根据一组域（field）的名称构造一组Sort进行排序4、直接使用SortField实现排序关于SortField类，在其内部定义了7种构造方法：publicSortField(Stringfield,booleanreverse)//根据某个域（field）的名称构造SortField,reverse为false为升序publicSortField(Stringfield,inttype)publicSortField(Stringfield,inttype,booleanreverse)publicSortField(Stringfield,Localelocale)publicSortField(Stringfield,Localelocale,booleanreverse)publicSortField(Stringfield,SortComparatorSourcecomparator)publicSortField(Stringfield,SortComparatorSourcecomparator,booleanreverse)type对应的值分别为：SortField.SCORE按积分排序SortField.DOC按文档排序SortField.AUTO域的值为int、long、float都有效SortField.STRING域按STRING排序SortField..FLOATSortField.LONGSortField.DOUBLESortField.SHORTSortField.CUSTOM通过比较器排序SortField.BYTE5、自定义排序Lucene中的自定义排序功能和Java集合中的自定义排序的实现方法差不多,都要实现一下比较接口.在Java中只要实现Comparable接口就可以了.但是在Lucene中要实现SortComparatorSource接口和ScoreDocComparator接口.在了解具体实现方法之前先来看看这两个接口的定义吧

lu Sen

用solr或者es吧 升级版

就报错来看，还没有用到Lucene就出错了，意思是只到第一行就虚拟机内存溢出了，可以考虑把源文件进行切割，如把10M的文本切成5个1M的，建议你试一下给一个可以切分文件的程序，可把它作为预处理的一部分public static void splitToSmallFiles(File file, String outputpath) throws IOException {int filePointer = 0;int MAX_SIZE = 10240000;BufferedWriter writer = null;BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file));StringBuffer buffer = new StringBuffer();String line = reader.readLine();while (line != null) {buffer.append(line).append("\r");if (buffer.toString().getBytes().length >= MAX_SIZE){writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputpath + "output" + filePointer + ".txt"));writer.write(buffer.toString());writer.close();filePointer++;buffer = new StringBuffer();}line = reader.readLine();}writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputpath + "output" + filePointer + ".txt"));writer.write(buffer.toString());writer.close();}

你如果用的是不可索引的Field，那么肯定查不出来，如果用StringField，你需要分词查，那也查不出来（StringField("a", "中华人民共和国", Field.Store.YES)你查询共和国是查不出来的）org.apache.lucene.document.StringField这个是可索引的，不分词的org.apache.lucene.document.TextField这个是可索引的，分词的

我感觉应该是fileReader这个函数出错了，如果fileDir目录下有子目录，或者这个目录下有比较大的文件，获取内容就会失败，这样就不会执行ndexWriter.close();这句。程序中应该加一些异常判断和保护就可以了。

这个要看你的搜索关键词是什么，采用的分词器是什么，比如你搜索的关键词是“搜索引擎”，如果采用的分词器的分词结果就包含“搜索引擎‘这个词，那么采用TermQuery就可以了；如果采用的分词器的分词结果不是“搜索引擎‘这个词，而是”搜索“和”引擎“这两个词，那么要采用PhraseQuery，setSlop(0)，这样就可以搜索出同时包含”搜索“和”引擎“这两个词并且这两个词紧挨着的所有文章了。

您去看看lucene的实现原理吧 没有分词无法建立索引库 自然搜不到

你用Lucene建立索引的时候IndexWriter writer = new IndexWriter(indexdir,new StandardAnalyzer(), true);第三个参数当为TRUE时是会删除同一个目录下的索引的，这是在初次创建索引时使用以后每次增量索引直接设置为FALSE即可，这样直接将后面新建立的索引添加到索引文件中，不会覆盖原来建立的索引。当删除索引时我们可以找到对应的索引ID，然后删除索引，将删除掉索引文件中的该条记录，同时在同目录下生成一个删除索引的记录问价，为-DEL文件，便于后面恢复删除的索引。以上解答希望你能理解，建个简单的索引试试就可以知道的

1、您的document里面有该字段；2、您在addField内容这个字段的时候，需要把设置Field.Store.YES。

SpanQuery是按照词在文章中的距离或者查询几个相邻词的查询。打个比方：如“中华人民共和国” 用“中国“做为关键字， 跨度为某个值，如5。跨度代表 中 和国之间的长度。。lucene的：SpanQuery包括以下几种： SpanTermQuery：词距查询的基础，结果和TermQuery相似，只不过是增加了查询结果中单词的距离信息。 SpanFirstQuery：在指定距离可以找到第一个单词的查询。 SpanNearQuery：查询的几个语句之间保持者一定的距离。 SpanOrQuery：同时查询几个词句查询。 SpanNotQuery：从一个词距查询结果中，去除一个词距查询。所以这种Query不能进行模糊搜索，要进行模糊查询，可以选择FuzzyQuery或者WildcardQuery。

个人认为，第一种方法相对靠谱一点。毕竟你的目的是可以检索到附件。优化建议：提取摘要。索引全部附件不太可取，这对硬件的压力也很大。可以选择新增一个域，用来保存附件的摘要。从那行代码来看，附件应该都是文档类吧。lucene的Highlighter貌似有这个功能，也可以考虑用其它方式实现。摘要+附件名，附件检索的目的完全可以达到了。增加相关域，根据对附件的检索需求，可以使用tika读取更多的相关信息，比如：附件名、附件大小、作者、时间、附件摘要，等相关信息。加上这些内容，一般的需求都能满足了。

建索引代码： private Document[] fileContentConvertDoc() { File f = new File(fileLuceneConfig.getDocFilePath()); List<File> allowFiles = new LinkedList<File>(); allowFiles = getAllowFiles(f, allowFiles); Document[] documents = new Document[allowFiles.size()]; int i = 0; for (File tmp : allowFiles) { this.baseExtractor = AbstractExtractorFactory.getBaseExtractor(tmp .getName()); documents[i] = new Document(); // 文件名，不分词的索引，但存储 documents[i].add(new Field("fileName", tmp.getName(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED)); // 文件绝对路径，不索引，但存储 documents[i].add(new Field("filePath", tmp.getAbsolutePath(), Field.Store.YES, Field.Index.NO)); // 文件内容，分词索引，但不存储，根据路径来加载 try { documents[i].add(new Field("fileContent", baseExtractor .getContent(new FileInputStream(tmp)), Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED)); } catch (FileNotFoundException e) { log.debug(new StringBuffer("文件名为：").append(tmp.getName()).append("的文件没有找到，无法对该文件内容建立索引！")); } i++; } return documents; } public void indexDocs() { FSDirectory fsDirectory = null; try { fsDirectory = FSDirectory.open(new File(luceneConfig.getIndexDirPath())); RAMDirectory ramDirectory = new RAMDirectory(); IndexWriter fsWriter = new IndexWriter(fsDirectory, AnalyzerFactory.getAnalyzer(luceneConfig), true, MaxFieldLength.UNLIMITED); IndexWriter ramWriter = new IndexWriter(ramDirectory, AnalyzerFactory.getAnalyzer(luceneConfig), true, MaxFieldLength.UNLIMITED); Document[] documents = this.luceneConfig.getAbstractDocument().getDocuments();这里实际就是调用上面那个方法将每个目标目录下每个文件构建成单独的Document int i = 0; for (Document d : documents) { ramWriter.addDocument(d); if (i % 10 == 0) { fsWriter.addIndexesNoOptimize(new Directory[]{ramDirectory}); ramWriter.close(); ramWriter = new IndexWriter(ramDirectory, AnalyzerFactory.getAnalyzer(luceneConfig), MaxFieldLength.UNLIMITED); } fsWriter.optimize(); fsWriter.commit(); } fsWriter.close(); ramWriter.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } 搜索代码：通过fileContent内容找出对应的filePath public String[] searchDoc(SearchModel searchModel, String returnField) { try { Analyzer analyzer = AnalyzerFactory.getAnalyzer(luceneConfig); QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_30,searchModel.getSearchField(),analyzer); Query query = parser.parse(searchModel.getSearchContent()); IndexSearcher seacrcher = new IndexSearcher(FSDirectory.open(new File(luceneConfig.getIndexDirPath())),true); TopDocs ts = seacrcher.search(query,null,100); int totalHits = ts.totalHits; ScoreDoc[] scoreDocs = ts.scoreDocs; String[] values = new String[scoreDocs.length]; for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) { //根据命中的文档的内部编号获取该文档 Document hitDoc = seacrcher.doc(scoreDocs[i].doc); //获取该文档指定域的值 values[i] = hitDoc.getField(returnField).stringValue(); System.out.println(values[i]); } return values; }catch (FileNotFoundException e) { if (-1 < e.getMessage().indexOf("no segments* file found")) { log.error(new StringBuffer(luceneConfig.getIndexDirPath()).append("目录没有索引文件！")); } } catch (ParseException e) { e.printStackTrace(); } catch (CorruptIndexException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } public static void main(String[] args) { FileLuceneConfig fileLuceneConfig = new FileLuceneConfig("E:\Lucene\test\target"); fileLuceneConfig.setIndexDirPath("E:\Lucene\test\index\file");//这是索引存放目录 fileLuceneConfig.setAnalyzerType("SC"); SearchModel searchModel = new SearchModel("人民","fileContent"); LuceneSearcher luceneSearcher = new LuceneSearcher(fileLuceneConfig); luceneSearcher.searchDoc(searchModel,"filePath"); } 查询结果，有重复记录： E:Lucene est argetc.txt E:Lucene est arget.txt E:Lucene est arget.txt 这里，我们先不管分词器如何分词，我希望出来的结果应该是： E:Lucene est argetc.txt E:Lucene est arget.txt 不会出现两条E:Lucene est arget.txt记录，请高手指定，为什么这里会有重复，如何做才能得到不重复的记录呢？

3.4 修改了Tokenizer 的接口，见incrementToken() 方法，原来是没有的。不兼容之前的，所以需要修改一下。

应该可以帮到你：Document doc = new Document(); Field FieldPath = new Field("path",file.getCanonicalPath(), Field.Store.YES, Field.Index.NO);Field FieldBody = new Field("contents", txtReader, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED,Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); doc.add(FieldPath); doc.add(FieldBody); writer.addDocument(doc);注：IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(INDEX_DIR),analyzer, true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);

获取Lucene中的主要的索引文件关键字方法：1．索引块文件这个文件包含了索引中的索引块信息，这个文件包含了每个索引块的名字以及大小等信息。2．域信息文件我们知道，索引中的文档由一个或者多个域组成，这个文件包含了每个索引块中的域的信息。3．索引项信息文件这是索引文件里面最核心的一个文件，它存储了所有的索引项的值以及相关信息，并且以索引项来排序。4．频率文件5．位置文件这个文件包含了索引项在每个文档中出现的位置信息，可以利用这些信息来参与对索引结果的排序。

看来楼主是刚接触lucene。lucene在磁盘上建立的索引，就是数据内容的本身，索引一旦建立，就和数据库没有任何关系了。按楼主的说法就是：已经包含了全部的内容。lucene的数据是不是缓存到本地，这个问题要看自己的设置。在建立索引的时候，有两种方式，一个是在内存中建立索引，一个是在本地磁盘建立索引。第一种方式，当电脑重启之后就会消失。第二种方式是在本地磁盘建立了文件，可以被长期保留。

String queryString = "site:1 AND channel:1 AND title:*lucene*";QueryParsernew parser = new QueryParser(参数自己写，默认字段传null);parser.setAllowleading...(true);具体怎么写自己查API吧Query query = parser(参数自己写).parse(queryString);searcher.search(query,100);根据自己的印象写的，手头没有api，剩下的你自己写吧。

报什么异常,能贴出来么？

这个要看你的搜索关键词是什么，采用的分词器是什么，比如你搜索的关键词是“搜索引擎”，如果采用的分词器的分词结果就包含“搜索引擎‘这个词，那么采用TermQuery就可以了；如果采用的分词器的分词结果不是“搜索引擎‘这个词，而是”搜索“和”引擎“这两个词，那么要采用PhraseQuery，setSlop(0)，这样就可以搜索出同时包含”搜索“和”引擎“这两个词并且这两个词紧挨着的所有文章了。

Lucene的默认排序是按照Document的得分进行排序的。当检索结果集中的两个Document的具有相同的得分时，默认按照Document的ID对结果进行排序。 下面研究几种设置/改变检索结果排序的方法。 1、改变Document的boost(激励因子) 改变boost的大小，会导致Document的得分的改变，从而按照Lucene默认的对检索结果集的排序方式，改变检索结果中Document的排序的提前或者靠后。在计算得分的时候，使用到了boost的值，默认boost的值为1.0，也就说默认情况下Document的得分与boost的无关的。一旦改变了默认的boost的值，也就从Document的得分与boost无关，变为相关了：boost值越大，Document的得分越高。 2、改变Field的boost(激励因子) 改变Field的boost值，和改变Document的boost值是一样的。因为Document的boost是通过添加到Docuemnt中Field体现的，所以改变Field的boost值，可以改变Document的boost值。 3、使用Sort排序工具实现排序 Lucene在查询的时候，可以通过以一个Sort作为参数构造一个检索器IndexSearcher，在构造Sort的时候，指定排序规则。 调用sort进行排序的方法是IndexSearcher.search，例如： IndexSearcher.search(query,sort); 关于Sort类，在其内部定义了6种构造方法： public Sort() // public Sort(SortField field) //通过构造某个域（field）的SortField对象根据一个域进行排序 public Sort(SortField[] fields) //通过构造一组域（field）的SortField对象组实现根据多个域排序 public Sort(String field) //根据某个域（field）的名称构造Sort进行排序 public Sort(String field, boolean reverse) //根据某个域（field）的名称构造SortField进行排序，reverse为true为升序 public Sort(String[] fields) //根据一组域（field）的名称构造一组Sort进行排序 4、直接使用SortField实现排序 关于SortField类，在其内部定义了7种构造方法： public SortField (String field, boolean reverse)//根据某个域（field）的名称构造SortField, reverse为false为升序 public SortField (String field, int type) public SortField (String field, int type, boolean reverse) public SortField (String field, Locale locale) public SortField (String field, Locale locale, boolean reverse) public SortField (String field, SortComparatorSource comparator) public SortField (String field, SortComparatorSource comparator, boolean reverse) type对应的值分别为： SortField. SCORE 按积分排序 SortField. DOC 按文档排序 SortField. AUTO 域的值为int、long、float都有效 SortField.STRING 域按STRING排序 SortField..FLOAT SortField.LONG SortField.DOUBLE SortField.SHORT SortField.CUSTOM 通过比较器排序 SortField.BYTE 5、自定义排序 Lucene中的自定义排序功能和Java集合中的自定义排序的实现方法差不多,都要实现一下比较接口. 在Java中只要实现Comparable接口就可以了.但是在Lucene中要实现SortComparatorSource接口和ScoreDocComparator接口.在了解具体实现方法之前先来看看这两个接口的定义吧

没必要。如果数据在千万级以下，完全可以通过索引、建分区表等方式提升性能。使用lucene对性能提升不大，反而会使系统更加臃肿。当然，如果这个小型系统存储的全是文本文档，那就另当别论了。

cene的搜索结果默认按相关度排序，这个相关度排序是基于内部的Score和DocID，Score又基于关键词的内部评分和做索引时的boost。默认Score高的排前面，如果Score一样，再按索引顺序，先索引的排前面。那么有人问了，如果我要先索引的排后面怎么办呢？隐士研究了源码后发现这是相当简单的事情。以下代码基于Lucene 2.0。看Sort的默认构造函数，相关度就是SortField.FIELD_SCORE和SortField.FIELD_DOC的组合。java 代码/**

lucene是一个公用的全文索引组件，它的目标是把各种各样格式的数据转化成lucene特有的索引文件格式，这样才能通过lucene的高速检索机制进行全文检索。你的数据来源可以是关系数据库，可以是word、execl、txt文档，可以是html网页，对于这些数据源，你必须将它们内部的数据读取出来，并封装成lucene的document实例，之后让lucene帮你构建索引。举个例子：你的有一个用户数据库，里面存储了几十万的用户信息，你现在要对这个数据库进行全文索引，那么你要做的事情是：1.写一段传统的JDBC程序，讲每条的用户信息从数据库读取出来2.针对每条用户记录，建立一个lucene documentDocument doc = new Document();并根据你的需要，将用户信息的各个字段对应luncene document中的field 进行添加，如：doc.add(new Field("NAME","USERNAME", Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED));然后将该条doc加入到索引中， 如： luceneWriter.addDocument(doc);这样就建立了lucene的索引库3.编写对索引库的搜索程序（看lucene文档），通过对lucene的索引库的查找，你可以快速找到对应记录的ID4.通过ID到数据库中查找相关记录上面阐述了lucene的大体用法，不知道是不是说的很清楚。

ucene中分词和索引的区别如下：1、分词器，对文本资源进行切分，将字符文本串按照一定的规则切分为一个个可以进行索引的最小单位（关键词），以便检索时使用。2、索引文件结构索引库是一组索引文件的集合。索引文件的检索：索引表规模相对较小，文档集合规模较大。进行检索时，先从检索索引表开始，然后找到相对应的文档。如果查询中仅包含一个关键词，则在索引表中找到该关键词，并取出它所对应的文档就可以了。如果查询中包含多个关键词，则需要将各个关键字检索出的文档记录进行合并。索引文件的维护：维护索引常使用三个操作：插入、删除和更新文档。但是更新操作需要较高的代价，因为文档修改后（即使是很小的修改），也可以造成文档中的很多的关键词的位置发生了变化，这时需要频繁的读取和修改记录，这种代价是相当高的。因此，一般不进行更新操作，而是使用“先删除，后创建”的方式代替更新操作。代码如下：

Lucene搜索时都是搜索的索引库，并不搜索原文档。在索引时，Lucene首先将文档内容进行分词，然后做成倒排索引，搜索是搜索该倒排索引。建立索引时，可以针对每个字段(域)进行不同的索引设置，可设置是否分词?是否存储?以及使用到的分词器。此处设置的是否存储是指该字段(域)是否作为一个整体保留(不分词)。例如:文档一:”巴西世界杯很好看!“在索引时，如果是分词索引，则:巴西/世界杯/很/好看如果搜索世界杯，则文档一就会被搜索出来，在索引中保存的是巴西/世界杯/很/好看这样的分词。如果索引时除了分词之外还存储该字段(域)，则:巴西/世界杯/很/好看/巴西世界杯很好看可以看出，索引中将文档一的所有内容作为一个分词，搜索时必须输入整个字段内容才会搜索到就想到这么多了，希望你能明白。

很多人会抱怨 Lucene 在数据量增加到一定规模的时候，性能会出现明显下降，对于并发用户访问的支持能力也比较弱。其实在工程师所遇到的绝大多数环境下 Lucene 的性能问题，往往是因为系统没有经过良好的调优。而非简单的 Lucene 设计缺陷所造成。 当前使用 Lucene 的知名网站包括，Stack Exchange，旗下全球最大的事实性问答网站 StackOverFlow.com . 基于Lucene 文档 “How to make indexing faster”，我们可以看到如下经验可能可以应用于 Lucene 优化。 确定的确需要进行索引性能调优很多场景之下，性能问题其实表现为整体数据架构设计的问题，而不仅仅是通过索引所可以解决的。在决定进行索引性能调优之前，可能需要首先判断，是否数据架构上出现了情况。 确定在使用最新版本的LuceneLucene也是在不断发展之中。新版本的Lucene通常性能都会有些改善。 使用更快的硬件，例如，改善IO系统性能通常硬件性能的改善对于系统整体性能提升是立竿见影的。例如，通过SSD硬盘（Solid-State Disk，固态硬盘）取代通常的 SATA 或者 SAS 硬盘，将可以获得明显的系统性能提升。 在建立索引过程中，使用单例的 Writer基于内存执行 Flush 而不是基于 document count在Lucene 2.3 及其以上系统中，IndexWriter可以基于内存执行Flush操作。调用 writer.setRAMBufferSizeMB() 可以设置Buffer大小。 尽量多使用内存内存越多，Lucene应对海量数据的时候性能明显加强。 关闭复合文件格式（Compound file format）调用setUseCompoundFile(false)，可以关闭。建立复合文件，将可能使得索引建立时间被拉长，有可能达到7%-33%。而关闭复合文件格式，将可能大大增加文件数量，而由于减少了文件合并操作，索引性能被明显增强。 重用文档与字段实例这是在 Lucene 2.3 之后才有的一个新技术。在之前如果要修改某个记录，需要删除掉索引中的文档，然后重新添加。而新的方法通过 setValue 实现。这将有助于更有效的减少GC开销而改善性能。 在存储字段数据以及执行 term vectors 的时候，使用同样的字段顺序添加文档这样将有助于保证合并操作的性能。 在打开 IndexWriter 的时候，设置 autoCommit = false同传统的数据库操作一样，批量提交事务性能总是比每个操作一个事务的性能能好很多。 同样，对于实时性要求不是很强的系统。通过标记，并定时进行索引和优化，也将比随时进行索引操作性能能改善很多。 不要使用太多的小字段，如果字段过多，尝试将字段合并到一个更大的字段中，以便于查询和索引适当增加 mergeFactor，但是不要增加的太多。关闭所有不需要的特性使用更快的 Analyzer特别是对于中文分词而言，分词器对于性能的影响更加明显。 加快文档的构造速度通常，从数据库，文件系统，或者网络爬行过程中，都可能因为上游程序处理的性能而影响 Lucene 文档建立的速度。 除非真的需要改善索引性能，通常不要特别进行优化对于一个实例的 IndexWriter 可以使用多线程或者并发技术使用Java Profiler分析 Lucene 和调用程序的性能，并由此改善性能Index into separate indices then merge.If you have a very large amount of content to index then you can break your content into N "silos", index each silo on a separate machine, then use the writer.addIndexesNoOptimize to merge them all into one final index.

　　在lucene使用过程中 如果要对同一IndexWriter中不同Document 不同Field中使用不同的 *** yzer 我们该如何实现呢？ 　　通过对《lucene in action》的阅读 发现是可以解决这一问题的 lucene可以正对整个IndexWriter对象或者每一个document对象或者特定Field使用不同的分析器 　　Analyzer *** yzer = new StandardAnalyzer(); 　　IndexWriter writer = new IndexWriter(direcotry *** yzer true); // 　　Document doc = new Document(); 　　doc add(new Field( title this is title Field Store PRESS Field Index TOKENIZED Field TermVector WITH_POSITIONS_OFFSETS)); 　　doc add(new Field( content this is content Field Store PRESS Field Index TOKENIZED Field TermVector WITH_POSITIONS_OFFSETS)); 　　writer addDocument(doc); //这是大部分情况下使用的一个方法 　　其实还有另外一个方法 原型如下 　　lucene自带文档写道 　　addDocument(Document doc Analyzer *** yzer) Adds a document to this index using the provided *** yzer instead of the value of getAnalyzer() 　　所以我们还可以写成这样 　　writer addDocument(doc *** yzer); // 这里的 *** yzer是指另外一个你指定的 *** yzer 不同于上面的StandardAnalyzer 　　那么如何针对特定Field使用不同分析器呢 lucene包里面有个PerFieldAnalyzerWrapper类 解决了这一问题 这是lucene的文档里面的一段话 　　lucene自带文档写道 　　Example usage: 　　PerFieldAnalyzerWrapper aWrapper = new PerFieldAnalyzerWrapper(new StandardAnalyzer()); 　　aWrapper addAnalyzer( firstname new KeywordAnalyzer()); aWrapper addAnalyzer( lastname new KeywordAnalyzer()); 　　In this example StandardAnalyzer will be used for all fields except firstname and lastname for which KeywordAnalyzer will be used 　　A PerFieldAnalyzerWrapper can be used like any other *** yzer for both indexing and query parsing PreFieldAnalyzerWrapper类的构造函数中需要一个默认的分析器作为参数 为了给不同的Field指定不同的 *** yzer 就需要调用该类的addAnalyzer()方法 上面的E文相信大家都能看懂的 就不需要我来翻译了 我的英语很差 着急啊 呵呵 　　也就是说大家以前初始化分析器的时候用这一句: 　　Analyzer *** yzer = new StandardAnalyzer(); 　　现在可以改用 　　PerFieldAnalyzerWrapper *** yzer = new PerFieldAnalyzerWrapper(new StandardAnalyzer()); 　　然后如果需要特定域的分析器就调用addAnalyzer方法 　　 *** yzer addAnalyzer( fieldname new KeywordAnalyzer()); lishixinzhi/Article/program/Java/hx/201311/25894

java的开源的免费全文检索工具Lucene Lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 Lucene的作者：Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索...

Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎.Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Solr Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果；Solr和Lucene的本质区别有以下三点：搜索服务器，企业级和管理。Lucene本质上是搜索库，不是独立的应用程序，而Solr是。Lucene专注于搜索底层的建设，而Solr专注于企业应用。Lucene不负责支撑搜索服务所必须的管理，而Solr负责。所以说，一句话概括Solr: Solr是Lucene面向企业搜索应用的扩展

你的问题跟我要问的一字不差啊!

1、什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像http://www.baidu.com/ 或者google Desktop那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。 2、lucene能做什么 要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。知道了这个本质，你就可以发挥想象做任何符合这个条件的事情了。你可以把站内新闻都索引了，做个资料库；你可以把一个数据库表的若干个字段索引起来，那就不用再担心因为“%like%”而锁表了；你也可以写个自己的搜索引擎……

lucene的检索算法属于索引检索，即用空间来换取时间，对需要检索的文件、字符流进行全文索引，在检索的时候对索引进行快速的检索，得到检索位置，这个位置记录检索词出现的文件路径或者某个关键词。 lucene 在存储它的全文索引结构时，是有层次结构的，这涉及到5个层次：索引(Index)；段(Segment)；文档(Document)；域(Field)；词(Term)，他们的关系如下图所示：（lucene 索引存储结构概念图） 下图是Lucene生成的索引的一个实例，右边是对这5个层次的描述： Lucene的索引结构是有层次结构的，主要分以下几个层次： Lucene的索引结构中，即保存了正向信息，也保存了反向信息。 所谓正向信息： 所谓反向信息： 段(Segment) 的控制策略 在建立索引的时候对性能影响最大的地方就是在将索引写入文件的时候, 所以在具体应用的时候就需要对此加以控制: Lucene默认情况是每加入10份文档(Document)就从内存往index文件写入并生成一个段(Segment) ,然后每10个段(Segment)就合并成一个段(Segment). 这些控制的变量如下： MaxMergeDocs用于控制一个segment文件中最多包含的Document数.比如限制为100的话,即使当前有10个segment也不会合并,因为合并后的segment将包含1000个文档,超过了限制。 MinMergeDocs用于确定一个当内存中文档达到多少的时候才写入文件,该项对segment的数量和大小不会有什么影响,它仅仅影响内存的使用,进一步影响写索引的效率。

卢僧

我感觉就是中英文表达方式的不同，属于固定搭配，所要表达的意思都相同，就是说话习惯不同而已。海战时咱们喊“一级战备”，然后美国人就喊“general quarters“。

被偷走的一代(Stolen Generation) 又称为「被窃一代」、「失窃的一代」是指澳大利亚白人政府于1910年至1970年间所实行的「同化政策」所影响的一代人，当年政府认为澳洲原往民「低贱无知」、「将会消失」，因此强行使把合共10万位的子女永久的送到白人家庭或政府机构照顾，以「白化」原居民，令原居民儿童与父母长期分离。再加上当时不少白人家庭歧视原居民，往往虐打他们及迫使他们忘记其语言和文化，学习白人的生活方式和语言，或受到侵犯、缺乏教育的机会，令到大部份的原居民受到歧视，在心理上受到伤害。 1973年，澳大利亚政府放弃了对澳州土著的同化政策。 1997年时，澳洲首次有议员要求当时的总理霍华德道歉，但他却表示「这是上一代政府的错」而拒绝道歉。后来于2008年2月13日，总理陆克文在国会三度正式的向原居民表示歉意，并承诺会改善原住民的生活水平，如减低当地的幼儿夭折率，提高原区民的识字率和平均寿命等。 土著“被偷走的一代”问题引起广泛关注是在1997年5月，当时澳人权和机会均等委员会公布的报告“把他们带回家”指出，从欧裔人占领澳洲的早期开始，土著儿童就被强迫从他们的父母和社区带走。 从1890年前后到1970年间，澳联邦政府根据消除土著社区的政策，建立了土著儿童收养营。如在新南威尔士州南岸的鲍曼德瑞建立了专门收养土著婴儿的营地。他们稍大一点被送到女童和男童收养营；另一些肤色较浅的孩子则被送到白人家中收养。报告估计，全澳约有8万土著儿童被强迫从父母身边带走。人权和机会均等委员会的工作人员在长达11个月的时间里，访问了500多位属于“被偷走的一代”的土著受害者。他们指出，土著儿童在收养营里生活在非人的条件下，且经常受到性骚扰。 一名叫约翰的土著儿童在出生不久后被送到鲍曼德瑞婴儿营，十岁时又送到肯彻拉男童营。他回忆，那里就像一座监狱。早晨排队点名时，假如你稍稍迟了一点，你就会受到惩罚。管理人员命令其他男孩对你拳打脚踢，即使你的兄弟或堂表兄弟也不得不打你，否则他们也得倒霉。 1948年，联合国公约正式界定了种族灭绝的定义，规定“种族灭绝是指强迫一个民族的儿童转移到另一个民族那里去”。但澳土著儿童仍继续被从他们父母身边抱走，一直到70年代才告终结。

抢镜头的意思 动词是 合成词 scene-steal scene-stealing是名词scene-stole 是动词后去式 解释清采用！

The stolen generation：“被偷走的一代”解释：“被偷走的一代”是澳大利亚历史上一群充满悲剧色彩的人，是20世纪初澳政府推行的“白澳政策”的牺牲品。澳大利亚政府为了对土著实施同化政策，在1910年，澳大利亚通过一项政策，以改善土著儿童生活为由，规定当局可以随意从土著家庭中带走混血土著儿童，把他们集中在保育所等处，接受白人文化教育。他们稍大一点被送到女童和男童收养营；另一些肤色较浅的孩子则被送到白人家中收养。有人权和机会均等委员会的工作人员曾在长达11个月的时间里，访问了500多位属于“被偷走的一代”的土著受害者。他们指出，土著儿童在收养营里生活在非人的条件下，且经常受到性骚扰。这项政策直到1970年才被废除。

Lattice energy 晶格能又叫点阵能。它是在反应时1mol离子化合物中的阴、阳离子从相互分离的气态结合成离子晶体时所放出的能量。 晶格能也可以说是破坏1mol晶体，使它变成完全分离的气态自由离子所需要消耗的能量。 标准状况下，拆开单位物质的量的离子晶体使其变为气态组分离子所需吸收的能量，称为离子晶体的晶格能。 potential energy 分子间由于存在相互的作用力，从而具有与其相对位置有关的能，即分子势能。包括分子动能与分子势能。每个分子都有动能；相互作用的分子间都有势能（但理想气体分子间没有相互作用力，也就没有分子势能）。

被偷走的一代(Stolen Generation) 又称为「被窃一代」、「失窃的一代」是指澳大利亚白人政府于1910年至1970年间所实行的「同化政策」所影响的一代人，当年政府认为澳洲原往民「低贱无知」、「将会消失」，因此强行使把合共10万位的子女永久的送到白人家庭或政府机构照顾，以「白化」原居民，令原居民儿童与父母长期分离。再加上当时不少白人家庭歧视原居民，往往虐打他们及迫使他们忘记其语言和文化，学习白人的生活方式和语言，或受到侵犯、缺乏教育的机会，令到大部份的原居民受到歧视，在心理上受到伤害。 1973年，澳大利亚政府放弃了对澳州土著的同化政策。 1997年时，澳洲首次有议员要求当时的总理霍华德道歉，但他却表示「这是上一代政府的错」而拒绝道歉。后来于2008年2月13日，总理陆克文在国会三度正式的向原居民表示歉意，并承诺会改善原住民的生活水平，如减低当地的幼儿夭折率，提高原区民的识字率和平均寿命等。 土著“被偷走的一代”问题引起广泛关注是在1997年5月，当时澳人权和机会均等委员会公布的报告“把他们带回家”指出，从欧裔人占领澳洲的早期开始，土著儿童就被强迫从他们的父母和社区带走。 从1890年前后到1970年间，澳联邦政府根据消除土著社区的政策，建立了土著儿童收养营。如在新南威尔士州南岸的鲍曼德瑞建立了专门收养土著婴儿的营地。他们稍大一点被送到女童和男童收养营；另一些肤色较浅的孩子则被送到白人家中收养。报告估计，全澳约有8万土著儿童被强迫从父母身边带走。人权和机会均等委员会的工作人员在长达11个月的时间里，访问了500多位属于“被偷走的一代”的土著受害者。他们指出，土著儿童在收养营里生活在非人的条件下，且经常受到性骚扰。 一名叫约翰的土著儿童在出生不久后被送到鲍曼德瑞婴儿营，十岁时又送到肯彻拉男童营。他回忆，那里就像一座监狱。早晨排队点名时，假如你稍稍迟了一点，你就会受到惩罚。管理人员命令其他男孩对你拳打脚踢，即使你的兄弟或堂表兄弟也不得不打你，否则他们也得倒霉。 1948年，联合国公约正式界定了种族灭绝的定义，规定“种族灭绝是指强迫一个民族的儿童转移到另一个民族那里去”。但澳土著儿童仍继续被从他们父母身边抱走，一直到70年代才告终结。

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lg Pi

Shannon-Wiener指数（H）： 　　H= -∑ |ni ∕ Nln（ni / N）| 　　式中：ni——第i个种的个体数目， 　　N——群落中所有种的个体总数。 　　上式亦可表示成： 　　H= -∑piln（pi） 　　式中：pi=ni / N，表明第i个种的相对多度。 　　Shannon-Wiener指数来源于信息理论。它的计算公式表明，群落中生物种类增多代表了群落的复杂程度增高，即H值愈大，群落所含的信息量愈大。

【答案】：General Lift 普通空运CAO (Cargo for Feighter Only 的简写) 仅限货机承运PAX 1、PAX:Passengers乘客 2、private automatic exchange 专用自动交换机

一楼说的是

打火机的光点亮的消息称，在减轻她的脸，并发出光。

profit常用复数,指通过投资扣除成本后净赚得的利润；而benefit可泛指得到的好处、益处,并不一定指赚取的利润或经济上的回报.profit和benefit作动词时同作“得益”解benefit多指福利、退休金、抚恤金等.当解释为“利润、优势、益处”时是不可数名词； 而当表示“补助金、救济金；奖金、补贴、保险金”的意思时是可数名词,一般用复数 profit多指财务上的利润,偶尔也可指得到的好处.Profit from Sales 销售利润

profit 侧重经济利益benefit 使受益, 益处多多, 不仅限于金钱方面的

正品的 帝舵Tudor-骏珏系列 价格在1.7万元左右

帝陀。值钱。

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selene

一、染色体（chromosome ）的组成成分 1.【染色体存在与细胞核中】，容易被碱性染料染成深色的物质。 2.【染色体由DNA和蛋白质组成】 3.染色体是遗传物质DNA的载体 4. 【基因是DNA上能够控制生物性状的片断】 二、在体细胞中，染色体成对存在，其中一条来自父方，一条来自母方。 在生殖细胞中，染色体是成单出现的。

是喜欢你的意思…不是什么要你好

**不是**，ZeeNew海景房不是真情侣。两个人之所以经常搭档，用我们内地的话来说，其实就是cp的意思。

LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到，例如卷积层，Pooling层，ReLU层。虽然LeNet早在20世纪90年代就已经提出了，但由于当时缺乏大规模的训练数据，计算机硬件的性能也较低，因此LeNet神经网络在处理复杂问题时效果并不理想。虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门学习。 LeNet的神经网络结构图如下： LeNet网络的执行流程图如下： 接下来我们来具体的一层层的分析LeNet的网络结构。首先要了解图像（输入数据）的表示。在LeNet网络中，输入图像是手写字符，图像的表示形式为二维数据矩阵，如下图所示： LeNet网络除去输入输出层总共有六层网络。第一层是卷积层（C1层），卷积核的大小为 5*5 ，卷积核数量为 6 个，输入图像的大小为 32*32 ，因此输入数据在进行第一层卷积之后，输出结果为大小为 28*28 ，数量为 6 个的feature map。卷积操作如下面两幅图所示： 卷积操作的过程可描述为：卷积核在图像上滑动，滑动步长为1（即每次移动一格，水平方向从左到右，到最右边之后再从最左边开始，向下移动一格，重复从左到右滑动），当卷积核与图像的一个局部块重合时进行卷积运行，卷积计算方式为图像块对应位置的数与卷积核对应位置的数相乘，然后将所有相乘结果相加即为feature map的值， 相乘累加之后的结果位于卷积核中心点的位置 ，因此如果是 3*3 的卷积核，feature map比原图像在水平和垂直方向上分别减少两行（上下各一行）和两列（左右各一列），因此上面图像原图为 5*5 ，卷积核为 3*3 ，卷积结果大小为 3*3 ，即 (5-2)*(5-2) ，如果卷积核为 5*5 ，则卷积结果大小为 (5-4)*(5-4) 。上图中的卷积核为： 由于神经网络层与层的结构是通过连接来实现的，因此输入层与第一个卷积层的连接数量应为 (32-2-2)*(32-2-2)*(5*5+1)*6= 28*28*156 =122304 。 卷积的作用主要是：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。在图像上卷积之后主要是减少图像噪声，提取图像的特征。例如sobel算子就是一种卷积运算，主要是提取图像的边缘特征。卷积网络能很好地适应图像的平移不变性：例如稍稍移动一幅猫的图像，它仍然是一幅猫的图像。卷积操作保留了图像块之间的空间信息，进行卷积操作的图像块之间的相对位置关系没有改变。图像在不同卷积核上进行卷积之后的效果图如下： 图像在LeNet网络上进行第一层卷积之后，结果为大小为 28*28 ，数量为 6 个的feature map。LeNet网络的第二层为pooling层（S2层），也称为下采样。在图像处理中，下采样之后，图像的大小会变为原来的 1/4 ，即水平方向和垂直方向上图像大小分别减半。Pooling有多种，这里主要介绍两种，max-pooling和average-pooling。max-pooling即为从四个元素中选取一个最大的来表示这四个元素，average-pooling则用四个元素的平均值来表示这四个元素。Pooling示意图如下： 在LeNet在进行第二层Pooling运算后，输出结果为 14*14 的 6 个feature map。其连接数为 (2*2+1) * 14 * 14 *6 = 5880 。Pooling层的主要作用就是减少数据，降低数据纬度的同时保留最重要的信息。在数据减少后，可以减少神经网络的纬度和计算量，可以防止参数太多过拟合。LeNet在这一层是将四个元素相加，然后乘以参数w再加上偏置b，然后计算sigmoid值。 LeNet第三层（C3层）也是卷积层，卷积核大小仍为 5*5 ，不过卷积核的数量变为 16 个。第三层的输入为 14*14 的 6 个feature map，卷积核大小为 5*5 ，因此卷积之后输出的feature map大小为 10*10 ，由于卷积核有 16 个，因此希望输出的feature map也为 16 个，但由于输入有 6 个feature map，因此需要进行额外的处理。输入的 6 个feature map与输出的 16 个feature map的关系图如下： 如上图所示，第一个卷积核处理前三幅输入的feature map，得出一个新的feature map。 上一层卷积运算之后，结果为大小为 10*10 的 16 个feature map，因此在第四层（S4层）进行pooling运算之后，输出结果为 16 个大小为 5*5 的feature map。与S2层进行同样的操作。 LeNet第五层是卷积层(C5层)，卷积核数目为120个，大小为 5*5 ，由于第四层输出的feature map大小为 5*5 ，因此第五层也可以看成全连接层，输出为120个大小为 1*1 的feature map。 LeNet第六层是全连接层（F6层），有84个神经元（84与输出层的设计有关），与C5层全连接。 LeNet神经网络结构在Caffe中的配置文件如下： 参考资料： 1. https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/

Pecheneg通用机枪PKP“Pecheneg”是一挺由俄罗斯工业设计局研究精密机械制造局以PKM通用机枪为蓝本研制、V.A.狄格特亚耶夫工厂生产的现代化通用机枪，发射7.62×54R步枪子弹。名称：Pecheneg通用机枪制造商：V.A.狄格特亚耶夫工厂生产年限：1999年口径：中口径参战情况：第二次车臣战争，达吉斯坦冲突，2008年南奥塞梯战争，2011年叙利亚战口径：7.62毫米全枪长：1145毫米全枪重：12.7千克战斗射速：800发/分有效射程：1500米主要用户：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦研制历程此枪之名“Pecheneg”是来自佩切涅格人，1990年代由俄罗斯工业设计局研究精密机械制造局以PKM通用机枪为蓝本研制、V.A.狄格特亚耶夫工厂生产的现代化通用机枪。结构特点Pecheneg通用机枪以PKM为基础，有80%的零件可以通用。与PKM相比Pecheneg最主要的改进是强制气冷的新枪管，但不能像大多数现代通用机枪那样进行迅速更换。新枪管表面纵向散热开槽，并包裹有金属衬套。据说Pecheneg机枪能够持续每分钟1000发的实际射速，或以40-50发的长点射速度连续射击600发子弹，且不会减短枪管寿命。所有枪管的寿命大约是30000发或以上。Pecheneg与PKM的另外几点区别是机匣顶部的固定提把和安置在枪口的两脚架。强制气冷也使Pecheneg具有另一个优点，在长时间射击时不会像PKM那样在枪管表面形成上升热气，因而不会干扰瞄准目标。

1、主干句：these systems emit no heat-trapping carbon dioxide or other air pollutants and need no water for cooling. — 主语：these systems：这些系统 — 并列谓语部分 —— * emit no heat-trapping carbon dioxide or other air pollutants and 不放射出吸热的二氧化碳或者其他空气污染物 * need no water for cooling. 无需冷却水。2、附加成分：With a moderate to fairly high net energy yield 对相当高纯的能量产额具有一种稳定性的情况下 * 核心词：a moderate * 后置定语：to fairly high net energy yield （修饰 moderate，） 其中——核心词是energy yield，形容词net 是它的定语（即纯能量产额），副词high 修饰形容词 net（即高度纯的），另一个副词修饰fairly， 修饰副词 high（即非常高度地），整个意思是“相当高纯的能量产额”。参考译文：对相当高纯的能量产额具有一种稳定性的情况下，这些系统不散发吸热的二氧化碳或者其他空气污染物，无需冷却水。

一、释义芮妮。二、读音英 [u02ccriu02d0u02c8neu026a]，美 [ru0259u02c8neu026a]。三、词性名词。四、来源语种来源于德语。其他好听的英文名有：1、Nicole 希腊语中“胜利的人们”。人们把Nicole比作中国娃娃，意谓娇小、美丽的年轻女孩，甜美浪漫，但容易破碎；但在那美丽、纤细的外表之内，却带着一股刚毅、独立的气质。2、Jessica 希伯来语中的“财富”。大部分人认为Jessica是个甜美、受欢迎的女孩；也有人认为她是个美丽骄纵的富家女孩；还有人认为她是个难以驾驭的女强人。3、Megan 古英文中“伟大的”意思。Megan给人的印象是个像小精灵般的女孩，她可爱、充满朝气、轻快灵活、爱嬉笑。

选第一个吧。

意思是：一般途径

tightly-writtened严谨的写

西班牙语毒物，毒药（相当于英语里面的venom）