红外搜索引擎 最少的搜索引擎在信息检索课程中的应用 描述 这是一个最小的搜索引擎应用程序项目。 有关更多详细信息，请检查project documents目录中的project documents 。 使用的技术 Java 1.8 Lucene 6.6 Maven的3.3.9 详细说明 主要成分： 搜索器：搜索器组件的主要任务是在提供索引文件路径和查询文件路径的情况下搜索索引，然后准备查询结果列表。 索引器：索引器组件的主要任务是索引给定路径中的文档并将结果写入给定目录。 分解器：此组件采用语料库文件的路径并将其分解为单独的文本文件，因此在给定路径中索引和检索并保存分解结果将更加容易。 NewTFIDF：这是一种新的tf-idf相似性评分策略，可计算术语的tf-idf度量。 如何定义新的TF-IDF评分策略： 为了定义新的td-idf相似性评分策略，我创建了一个名为BaseT

课业1-大型文本语料库的搜索引擎 UoE-IADS CW1

一个用java/mysql编写的网络搜索引擎和爬虫，全文和垂直搜索，分词系统。

DLC搜索引擎 简单的搜索引擎Demo

搜索引擎 一个用java开发的搜索引擎。

标签Lask 在 Flask 上制作的轻量级 web 应用程序，用于索引和搜索用户文件。 它包含三个文件： 添加标签.py findmyfiles.py webapp.py addtags.py和findmyfiles.py也可以单独用作命令行应用程序，而无需使用 webapp.py 添加标签.py 使用此脚本遍历目录并向其添加标签。 它可以用作命令行应用程序，如下所示： python addtags.py -h寻求帮助，你会得到以下信息： usage: addtags.py [-h] [-d DIRECTORY] Index & alot tags to files. optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d DIRECTORY, --director

图像搜索引擎 使用Python，Flask和OpenCV实现的基于内容的图像检索系统。 给定一个查询图像，此应用将按相似颜色内容的顺序从数据库返回其他图像。 使用颜色直方图定义图像的颜色内容，使用卡方距离确定两个图像直方图的相似程度。 使用指南 使用其他图像数据集（可选） 在app/static/images填充图像数据库 然后在终端： >> python3 -m venv venv >> source venv/bin/activate >> pip install -r requirements.txt >> cd app >> python index.py --dataset s

英文原版PDF文件，非扫描件。 Search Engine Marketing, Inc.: Driving Search Traffic to Your Company’s Web Site 英文版非扫描 By Mike Moran and Bill Hunt Second Edition: ISBN-13: 978-0-13-606868-6, © 2009, 672 pages Search Engine Marketing, Inc., is a no-nonsense book about developing and implementing a search marketing program in your business. Full of explanations of both the business and technical aspects of search marketing, a beginner can learn each step—but this book is also full of tips that even experienced search marketers may not know. More than just quick fixes, this book offers timeless strategies for implementing a search engine marketing program in your business—one that delivers long-term results. Your search marketing program must focus on your Web site’s underlying goals (such as sales) rather than fixating on your rankings in search results. The second edition updates all chapters with the important developments in search marketing, including the sea change in paid search toward hybrid auctions, the advent of sitemaps to index your organic content, new keyword tools, and more. In addition, two brand-new chapters have been added: Explore New Media and Social Media: Find out how videos, podcasts, and other new kinds of media are sudden;y showing up in “blended” search results. And learn how you can get customers to pass along your marketing message through social media. Optimize Your Web Site Search: You’ve already learned so much about how organic search works. Why not apply that knowledge to improve the results of the search engine on your own Web site? Find out how a little extra knowledge can send you on your way to help your customers find what they are looking for once they are on your Web site. The second edition also adds a companion DVD with even more from Mike and bill, including over two hours of video presentations, audio podcasts, white papers, magazine columns, and more. This book is: A step-by-step guide to setting up and managing a

Javaweb方面的毕业外文原文，《基于web搜索引擎的java实现问题》，基于web搜索引擎的java实现问题。

Vector AI是一个框架，旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速，轻松地进行。 与json文档一起创建，存储，操纵，搜索和分析向量，以增强诸如神经搜索，语义搜索，个性化推荐建议等应用程序。 访问我们的网站并注册一个api-key： : 对于Python文档： : 对于REST API文档： : 加入我们的不和： : 有关比较我们功能的更温和的介绍，请阅读 特征 多媒体数据矢量化：Image2Vec，Audio2Vec等（任何数据都可以通过机器学习转换为矢量） 面向文档的存储：将向量与文档一起存储，而无需对向量的元数据进行数据库查找。 向量相似度搜索：可以使用向量相似度搜索来搜索向量和丰富的多媒体。 许多流行的AI用例的中坚力量，例如反向图像搜索，推荐，个性化等。 混合搜索：在某些情况下，矢量搜索不如传统搜索有效，例如搜索skus。 Vector AI