Springboot整合ES搜索引擎构建文章和古诗词索引

Java领域新星创作者

博客专家认证

2024-09-17 14:33:25

Springboot整合ES搜索引擎构建文章和古诗词索引

...全文

150 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

Elasticsearch学习日记简介 Elasticsearch(下文简称es) 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。查询： Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。分析：找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch ...

本文深度解析 Java 大数据在虚拟偶像领域的全栈应用，涵盖多源数据采集（Netty+Kafka）、实时情感分析（Spark+BERT）、动态画像存储（HBase+Phoenix）全流程，结合 “云璃” 实战案例展示互动量增长 40 倍的技术路径，附可运行代码与隐私安全方案，展望多模态融合与联邦学习前沿趋势。

900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。

内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。

58,451

社区成员

49,461

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章