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一个基于Java的搜索引擎。

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简介:
通过开发了简化的搜索引擎系统,并成功构建了爬虫程序以及网页处理模块,最终完成了正向索引和倒排索引的建立,从而实现了高效的检索功能。

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客服
客服
  • Java
    优质
    本项目为一个基于Java语言开发的搜索引擎,旨在实现网页抓取、索引构建及高效查询功能,提供快速准确的信息检索服务。 我们开发了一个简单的搜索引擎,包括爬虫程序来抓取网页,并对这些页面进行处理。然后建立了正向索引和倒排索引,并实现了检索功能。
  • 人化
    优质
    个人化搜索引擎是一种利用用户数据和偏好来提供定制化搜索结果的技术或服务。它能够学习并适应用户的在线行为模式,从而为用户提供更加精准、个性化的信息检索体验。 系统采用的是Bing引擎,在国内由于政策原因无法使用Google引擎。通过Bing引擎爬取百度网盘关于关键字的信息,并使用Jsoup解析结果页后展示给用户。在登录状态下,会自动统计搜索的关键词数量,并将最常搜索的三条记录展示给用户。
  • 款用Java开发FTP
    优质
    这是一款基于Java编程语言开发的功能强大的FTP搜索引擎工具,旨在为用户提供便捷高效的文件搜索解决方案。 一个用Java编写的FTP搜索引擎,采用深度搜索算法实现,非常实用且具有学习和参考价值,欢迎下载使用。
  • 9源码
    优质
    本资源包含9种不同类型的搜索引擎源代码,适合开发者学习研究,深入理解搜索引擎的工作原理和实现方式。 此源码无需任何修改即可上传至子目录或根目录使用,避免了对他人代码进行更改的繁琐过程。若用户对现有搜索结果不满意,可以轻松将其更改为其他搜索引擎的结果页面,并且增加了多语言搜索功能,有助于扩大网站访问人群、提高国家和地区覆盖范围以及用户的回头率和粘性。此类源码共有九种版本,在此压缩包中均可找到。此外,还包含演示截图及详细说明供参考。
  • QtC++
    优质
    本项目是一款采用C++编程语言并基于Qt框架开发的桌面搜索引擎。用户可利用其快速便捷地检索本地文件与网络信息,提供直观高效的搜索体验。 基于Qt的搜索引擎是一个利用Qt框架开发的应用程序,旨在为用户提供高效、便捷的信息检索服务。该引擎结合了Qt强大的图形界面设计能力和高效的编程接口,以实现快速响应用户的查询请求并返回相关结果的功能。开发者在构建此应用时注重用户体验和搜索算法优化,力求提供准确且个性化的搜索体验。 此外,为了进一步提升搜索引擎的性能与稳定性,在开发过程中采用了多种技术手段来确保系统的高效运行,并通过不断迭代改进来满足用户需求的变化和发展趋势。
  • Lucene简易
    优质
    本项目是一款基于Apache Lucene开发的简易搜索引擎,旨在提供快速、高效的文档检索服务。用户可以轻松实现对大量文本数据的高效搜索与管理。 毕业设计采用百度音乐的数据,这些数据是通过Heritrix爬虫获取的,并对页面进行解析后保存到本地txt文件或数据库里。接着建立索引,并使用jsp技术实现界面交互功能。
  • Python简易
    优质
    本项目是一款基于Python编程语言开发的简易搜索引擎,旨在帮助用户快速查找本地文件或网页中的信息。通过简单的界面和高效的搜索算法,提供便捷的信息检索服务。 利用MongoDB、Django和Elasticsearch搭建了一个小型搜索引擎。数据通过Scrapy框架爬取并存入MongoDB中。具体的使用方法请参考我的GitHub仓库:https://github.com/Weifanwong/search_engine.git。
  • Google
    优质
    谷歌搜索引擎是由Google公司开发的一款全球领先的网络搜索技术工具,旨在帮助用户快速找到所需信息。 这个搜索引擎很好用。
  • Yandex
    优质
    Yandex是俄罗斯最大的搜索引擎,提供包括网页搜索、地图、新闻、图像和视频等多种服务,旨在为全球俄语用户提供便捷的信息获取途径。 **正文** Yandex这个名字可能对许多人来说并不陌生,在俄罗斯和东欧地区尤其如此。它是搜索引擎巨头之一,类似于Google在全球的地位。除此之外,Yandex还提供了各种在线服务,包括地图、邮箱、翻译等。然而在这里,我们将关注于与IT相关的层面,并且特别聚焦在Jupyter Notebook这一标签关联的内容上。 **Yandex与Jupyter Notebook的结合** 除了作为一个搜索平台外,Yandex也积极参与开源技术的研发工作,例如数据科学工具。Jupyter Notebook是一个广受欢迎的交互式计算环境,深受数据科学家和程序员的喜爱。它允许用户编写并运行代码,并同时展示结果——包括文本、图表以及数学公式等元素,在数据分析及机器学习项目中非常常用。 在yandex-master这个压缩包文件里,很可能是Yandex团队发布的一个关于使用Jupyter Notebook的项目或者教程。通常来说,这样的项目会包含一系列的.ipynb文件(这是Jupyter Notebook特有的文件格式),里面包含了代码、解释以及输出结果等内容。 **Jupyter Notebook的核心功能** 1. **多语言支持**: Jupyter Notebook能够支持多种编程语言,例如Python, R和Julia等,并通过内核切换在不同语言间轻松转换。 2. **交互性:** 用户可以直接在浏览器中运行代码并实时查看结果,这有助于调试及理解代码逻辑。 3. **Markdown文档编写功能**:可以方便地使用markdown格式书写文档(包括标题、列表以及代码块等内容),使得报告和教程的撰写更加简便快捷。 4. **富媒体支持**: 支持嵌入图像、视频乃至HTML等元素,让数据可视化变得更加生动有趣。 5. **版本控制**: 与Git等版本控制系统结合使用时可以追踪代码修改历史记录,有利于团队协作开发工作开展。 6. **分享和部署能力**:通过nbviewer网站将Notebook以网页形式展示,或者转换成HTML、PDF等形式方便传播。 **可能的项目内容** yandex-master中的资料或文档可能会涵盖以下方面: 1. **数据分析教程**: Yandex或许会提供使用Python等语言进行数据预处理及探索性分析(EDA)的相关案例。 2. **机器学习实例展示**: 利用Yandex自家的机器学习库或平台,演示如何构建和训练模型的过程与方法。 3. **算法讲解**:深入探讨特定算法的工作原理,如推荐系统、自然语言处理等领域的技术细节。 4. **竞赛项目分享**: Yandex可能还会与其他竞赛平台(例如Kaggle)合作发布获胜解决方案的Notebook文档。 5. **工具集介绍**: 提供Yandex自家的数据科学工具或库使用指南等相关资料。 6. **实战案例分析**:涵盖从数据获取到最终模型部署的实际问题解决流程。 通过这个项目,无论是初学者还是经验丰富的开发者都能够从中学习并借鉴Yandex在数据科学研究领域的实践经验和独特见解。如果你对数据科学、机器学习等领域感兴趣的话,则此yandex-master资源绝对值得进一步深入研究和探索。