SpringCloud学习路线（10）——分布式搜索ElasticSeach基础

news2024/11/24 4:39:59

一、初识ES

（一）概念：

ES是一款开源搜索引擎，结合数据可视化【Kibana】、数据抓取【Logstash、Beats】共同集成为ELK（Elastic Stack），ELK被广泛应用于日志数据分析和实时监控等领域，ES是核心组件。

（二）作用： 高效查询搜索内容。

（三）发展史：

1、底层实现是 Lucene，一个Java语言的搜索引擎类库，Apache公司的Top产品之一，由DoungCutting 于 1999 年开发，官方地址：https://lucene.apache.org/
Lucene的优势： 易扩展（可二次开发）、高性能（基于倒排索引）
Lucene的缺点： 只限于Java开发、学习曲线陡峭、不支持水平扩展

2、2004年Shay Banon 基于 Lucene 开发了 Compass

3、2010年Shay Banon 重写了 Compass，重命名为 Elasticsearch
官方地址： https://www.elastic.co/cn/
ES的优势：

  • 支持分布式，支持水平扩展
  • 提供RESTful接口，可被任何语言调用

（四）ES对比其它搜索引擎的优势

根据搜索引擎技术使用频率排名，前三名是

  • ES：开源的分布式搜索引擎（常用）
  • Splunk：商业项目
  • Solr：Apache的开源资源引擎（常用）

（五）正向索引和倒排索引

1、正向索引
传统数据库（例如MySQL）采用的是正向索引。

  • 匹配内容进行逐条查询
  • 若不匹配则丢弃，若匹配放入结果集

2、倒排索引

ES使用倒排索引。

  • 文档（document）： 每条数据就是一个文档
  • 词条（term）： 文档按照语义分成的词语

倒排索引首先会把索引应用的字段分出各个词条，并且存储在 term-id 键值对表中，若分出的词条相同，则只将当前数据行的id记录到索引表的id字段中。

倒排索引的匹配数据顺序：

  • 搜索内容分词
  • 获得的词条去词条列表查询id
  • 根据文档id查询文档
  • 数据存入结果集

（六）ES与MySQL的概念对比

  • ES是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。
  • 文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。

1、ES文档

{
	"id"： 1，
	“title”： "小米手机",
	"price"： 2499
}
{
	"id"： 2，
	“title”： "华为手机",
	"price"： 4699
}
{
	"id"： 3，
	“title”： "华为小米充电器",
	"price"： 49
}
{
	"id"： 4，
	“title”： "小米手环",
	"price"： 299
}

2、ES索引

索引（Index） 是相同类型的文档集合（看文档结构就知道类型是否相同）。

3、MySQL与ES的概念对比

  • Table：Index —— 索引，就是文档的集合，类似库的表（Table）
  • Row：Document —— 文档，就是数据行，类似数据库中的行（Row），文档是JSON格式
  • Column：Field —— Field，就是JSON文档中的属性，类似数据库中的列（Column）
  • Schema：Mapping —— Mapping（映射）是索引中的文档约束，例如字段类型约束。类似于数据库的表结构（Schema）
  • SQL：DSL —— DSL 是 ES 提供的JSON风格的请求语句，用来才做ES，实现CRUD

4、架构

MySQL架构：擅长事务类型操作，确保数据的安全和一致性。（主要是写操作）
ES 架构：擅长海量数据的搜索、分析、计算。（主要是读操作）

（七）安装ES和kibana

为什么要安装kibana？ 因为kibana可以协助我们操作ES。

1、部署单点 ES

（1）创建网络

因为我们还需要部署 kibana 容器，因此需要让es和kibana容器互联，需要创建一个网络。

docker network create es-net

在这里插入图片描述
（2）加载镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

在这里插入图片描述
（3）运行ES

运行docker命令，部署单点es：

# -e "cluster.name=es-docker-cluster：设置集群名称
# -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m": 设置堆内存大小
# -e "discovery.type=single-node": 配置部署类型为单点
# -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data: ES数据挂载点
# -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins: ES插件挂载点
# --network es-net: 容器加载到网络
# -p 9200:9200: 暴露的HTTP访问接口 
# -p 9300:9300: 暴露容器访问端口

docker run --name es \
	-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
	-e "discovery.type=single-node" \
	-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
	-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
	--privileged \
	--network es-net \
	-p 9200:9200 \
	-p 9300:9300 \
	-d elasticsearch:7.12.1

在这里插入图片描述
访问9200端口

在这里插入图片描述

2、部署 kibana

docker pull kibana:7.12.1

在这里插入图片描述

# --network=es-net: 加入到ES的网络中
# -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200: 配置ES主机地址，因为在同一个网络中，所以可以直接用容器名访问ES
# -p 5601:5601: 端口映射配置
docker run --name kibana \
	-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
	--network=es-net \
	-p 5601:5601 \
	-d kibana:7.12.1

在这里插入图片描述
访问Kibana控制台

在这里插入图片描述

DSL请求台

在这里插入图片描述

（八）分词器

ES在创建倒排索引时需要对文档分词；在搜索时，需要对用户输入内容分词，但默认的分词规则对中文处理并不好。

我们利用Kibana控制台做个中文测试：
在这里插入图片描述

中文分词器 IK

官网：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

1、部署 IK 分词器

在线安装可能会存在连接拒绝

#进入ES容器
docker exec -it es /bin/bash

#下载 IK分词器
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit

#重启容器
docker restart elasticsearch

离线安装 ik

1、下载 ik.7.12.1,zip
2、解压之后，传输到 elasticsearch-plugins 数据卷
3、重启docker

docker restart es

4、查看IK分词器加载成功

docker logs -f es

在这里插入图片描述
5、测试

  • ik_smart： 粗粒度区分，只拆分一次的方式进行解析。
    在这里插入图片描述

  • ik_max_word： 最细粒度拆分，最大可能的分出更多的词

在这里插入图片描述

（九）IK分词器的扩展词条和停用词条

IK分词器的底层基于词典进行匹配，若匹配到词典那么就直接拆分，若没有匹配到则不做拆分。

所以我们需要对IK分词进行扩展。

1、修改 IK分词器 的 /config/IKAnalyzer.cfg.xml 文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

2、创建 ext.dic 和 stopword.dic

这两个文件只是个文本文件，使用回车进行间隔，一个词一行。

这两个文件要配置在config目录下，不然读取不到，插件作者的词典也在config目录下。

3、重启docker

docker restart es

二、操作索引库

（一）mapping映射

常见的mapping属性

  • type： 字段数据类型，常见类型有
    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（不可分词的文本）
    • 数值： byte、short、integer、long、float、double
    • 布尔： boolean
    • 日期： date
    • 对象： object
    • geo_point： 由经度和维度确认的点，例如"32.8138,120.58558"
    • geo_shape： 多个点复合的几何图形，例如一条直线LINESTRING(-77.06581831,-77.008463181)
  • index： 是否创建索引，默认为true
  • analyzer： 使用的分词器
  • properties： 该字段的子字段，例如对象中的属性
  • text： 分词文本

关于数组集合问题： mapping 支持单个类型能有多个。

（二）创建索引库

ES通过 RESTful 请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。

创建索引库和mapping 的DSL语法如下：

PUT /test
{
	"mappings": {
		"properties": {
				"info": {
					"type": "text"
					"analyzer": "ik_smart
				},
				"email": {
					"type": "keyword",
					"index": "false"
				},
				"name": {
     			   "type": "object",
					"properties": {
						"firstName": {
							"type": "keyword"
						},
						"lastName": {
							"type": "keyword"
						}
					}
				}
		}
	}
}

常见成功效果

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "test"
}

这里还有个小技巧： 当我们需要多字段搜索可以使用 copy_to进行属性拷贝。

"all": {
	"type": "text",
	"analyzer: "ik_max_word"
},
"brand": {
	"type": "keyword",
	"copy_to": "all"
}

（三）查看、删除、修改索引库

1、查看索引库

GET /test

使用效果

{
  "test" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "email" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "info" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_smart"
        },
        "name" : {
          "properties" : {
            "firstName" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "lastName" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "test",
        "creation_date" : "1690214456747",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "IIdXK-pATYOns4c8BDoaMw",
        "version" : {
          "created" : "7120199"
        }
      }
    }
  }
}

2、删除索引库

DELETE /test

使用效果

删除成功效果
{
  "acknowledged" : true
}

再次查询索引库
{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "index_not_found_exception",
        "reason" : "no such index [test]",
        "resource.type" : "index_or_alias",
        "resource.id" : "test",
        "index_uuid" : "_na_",
        "index" : "test"
      }
    ],
    "type" : "index_not_found_exception",
    "reason" : "no such index [test]",
    "resource.type" : "index_or_alias",
    "resource.id" : "test",
    "index_uuid" : "_na_",
    "index" : "test"
  },
  "status" : 404
}

3、修改索引库（只能添加字段）

PUT /test/_mapping
{
	"properties": {
		"age": {
			"type": "integer
		}
	}
}

使用效果

新增成功
{
  "acknowledged" : true
}
再次查询/test索引库
{
  "test" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer"
        },
        "email" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "info" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_smart"
        },
        "name" : {
          "properties" : {
            "firstName" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "lastName" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "routing" : {
          "allocation" : {
            "include" : {
              "_tier_preference" : "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards" : "1",
        "provided_name" : "test",
        "creation_date" : "1690214957185",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "HeoHP6GYS-uovI1DQyxEsg",
        "version" : {
          "created" : "7120199"
        }
      }
    }
  }
}

三、文档操作

（一）新增文档

POST /test/_doc/1
{
	"info": "Java是最好的语言",
	"age": 18,
	"email": :"zengoo@163.com",
	"name": {
		"firstName": "Zengoo",
		"lastName": "En"
	}
}

使用效果

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

（二）删除文档

DELETE /test/_doc/1

使用效果

删除成功
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1
}

再次查询
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "found" : false
}

（三）修改文档

PUT /test/_doc/1
{
	"info": "这是我的ES拆分Demo"
}

使用效果

修改成功
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1
}

再次查询
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "这是我的ES拆分Demo"
  }
}

我们可以看到直接使用PUT进行修改，会直接覆盖原有的文档。

所以我们使用第二种修改方法。

POST /test/_update/1
{
	"doc": {
		"info": "这是我的ES拆分Demo"
	}
}

使用效果

更新成功
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 11,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 12,
  "_primary_term" : 1
}

查询文档
{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 11,
  "_seq_no" : 12,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "这是我的ES拆分Demo",
    "age" : 18,
    "email" : "zengoo@163.com",
    "name" : {
      "firstName" : "Zengoo",
      "lastName" : "En"
    }
  }
}

（四）查询文档

GET /test/_doc/1

使用效果

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "info" : "Java是最好的语言",
    "age" : 18,
    "email" : "zengoo@163.com",
    "name" : {
      "firstName" : "Zengoo",
      "lastName" : "En"
    }
  }
}

四、RestClient操作索引库

（一）RestClient

ES官方提供了不同语言的ES客户端，这些客户端的本质是组装DSL语句，通过HTTP请求发送给ES。
官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

（二）安装RestClient

安装RestHighLevelClient依赖

<dependency>
	<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
	<artifactId>elasticsearch-rest-hight-level-client</artifatId>
</dependency>

覆盖默认的ES版本

<properties>
	<elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
</properties>

初始化RestHighLevelClient

RestHightLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.92.131:9200")));

（三）RestClient操作索引库

创建索引库

//1、创建Request对象
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
//2、请求参数,
//MAPPING_TEMPLATE 是静态常量字符串,描述的是自定义的创建索引库的DSL语句
//XContentType.JSON 是指定DSL语句以JSON格式化
request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
//3、发起请求
//indices, 返回对象中包含的所有索引库操作方法
//RequestOptions.DEFAULT, 默认请求头
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

删除索引库

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

查询索引库存在状态

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test");
boolean status = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

（四）RestClient操作数据文档

创建文档

//根据ID查询数据, hotelService的自定义的方法getById
Hotel hotel = hotelService.getById(1L);
//转换类型，由于数据库类型与DSL类型有差异，所以需要定义一个转换类进行属性转换，即转换类构造器改造实体类。
HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
//1、创建Request对象
IndexRequest request = new IndexRequest("test").id(hotel.getId().toString());
//2、准备JSON文档, 通过fastjson快速转换成json格式文本
request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc, XContentType.JSON);
//3、发送请求
//index, 就是发送请求的那个索引
client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

查询文档

//1、创建request对象
GetRequest request = new GetRequest("test").id("1");
//2、发送请求，得到结果
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
//3、解析结果
String json = response.getSourceAsString();
System.out.println(JSON.parseObject(json, HotelDoc.class));

删除文档

//1、创建request对象
DeleteRequest request = new DeleteRequest("test").id("1");
//2、发送请求，得到结果
client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);

修改文档

方式一：全量修改

方式二：局部修改

//1、创建Request对象
UpdateRequest request = new UpdateRequest("test","1");
//2、准备参数，每两个参数为一对
request.doc(
	"age": 18,
	"name": "Rose"
);
//3、更新文档
client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);

批量导入文档

使用思路

1、通过mybatis查询数据库数据
2、实体类数据转换成文档类型数据
3、RestClient利用Bulk批处理

//1、创建Bulk请求
BulkRequest request = new BulkRequest();

//2、添加批量处理请求
for(Hotel hotel: hotels){
	HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
	request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(JSON.tJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));
}

//3、发起请求
client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);

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使用Docker构建LNMP环境并运行Wordpress网站平台 1.基于Dockerfile构建LNMP镜像1.1 基于Dockerfile构建nginx镜像1.1.1 修改/usr/local/nginx/conf/nginx.conf文件1.1.2 再次修改nginx服务的Dockerfile文件&#xff08;多级构建&#xff09;1.1.3 创建安装环境依赖包的镜像 1.2…
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系统设计《System Design Interview》读书笔记

系统设计《System Design Interview》读书笔记

设计性能认知 延时 操作名称时间1级缓存引用0.5ns2级缓存引用7ns互斥锁/解锁100ns主存引用100ns用zippy压缩1k字节10,000ns10μs通过1GB网络传输2KB字节20,000ns 20μs内存按照顺序读取1MB250,000ns250μs同一个数据中心内的往返500,000ns 500μs磁盘寻找10,000.000ns10ms从…
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Qt - .ui 文件的使用

Qt - .ui 文件的使用

文章目录 目录工具栏Dock Widget代码控制 ui添加资源添加文件 目录 子目录只能输入英文&#xff0c;想要显示中文&#xff0c;可以修改右下方表中的 text 属性&#xff1a; 工具栏 让工具栏共用 菜单栏的 new 和 open&#xff0c;只需将下方列表的控件&#xff0c;拖拽到工具栏…
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解决@Scope(“prototype“)不生效的问题

解决@Scope(“prototype“)不生效的问题

目录 Scope(“prototype“)不生效Scope(“prototype“)正确用法——解决Bean多例问题 1.问题&#xff0c;Spring管理的某个Bean需要使用多例2.问题升级3. Spring给出的解决问题的办法&#xff08;解决Bean链中某个Bean需要多例的问题&#xff09; Scope(“prototype“)不生效 …
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STM32(HAL库)驱动st7789LCD屏幕（7引脚240*240）

STM32(HAL库)驱动st7789LCD屏幕（7引脚240*240）

目录 1、简介 2、CubeMX初始化配置 2.1 基础配置 2.1.1 SYS配置 2.1.2 RCC配置 2.2 屏幕引脚配置 2.3 项目生成 3、KEIL端程序整合 3.1 LCD驱动添加 3.2 函数修改 3.2.1 lcd.h修改 3.2.2 lcd_innit.h 修改 3.2.3 lcd.c修改 3.2.4 lcd_inut.c修改 3.3 主函数代码 3.3…
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VsCode上传到gitee码云仓库详细教程

VsCode上传到gitee码云仓库详细教程

首先下载git&#xff0c;地址:https://git-scm.com/downloads 1、到你要提交项目的gitee的项目中&#xff0c;右键点击Git Bash Here进入&#xff0c;进入后按顺序输入&#xff1a; 2、第二步输入你的gitee码云账户 输入ssh-keygen -t ed25519 -C "xxxxxxxxxxxxxxxxx&qu…
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docker部署应用的三种方式——最后一种直接使用shell脚本一键化部署

docker部署应用的三种方式——最后一种直接使用shell脚本一键化部署

docker命令部署 拉取ubuntu的基础镜像 docker pull ubuntu注意基础镜像是压缩版的&#xff0c;只保证能够运行项目的最基础条件&#xff0c;很多命令都是没有的&#xff0c;在使用过程中如果需要那些命令需要提前安装。 安装openjdk sudo apt install openjdk-11-jdk安装mys…
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【c++】万字长文，浅析c++继承特性

【c++】万字长文，浅析c++继承特性

继承 1. 继承的概念和定义1.1 概念1.2 定义1.2.1 定义格式 2.基类和派生类对象赋值转换&#xff08;##&#xff09;3. 继承中的变量和函数隐藏(#)4.派生类的默认成员函数&#xff08;###&#xff09;5.友元函数和静态成员5.1.友元函数5.2.静态成员 6.菱形继承&#xff08;###&a…
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广德上汽通用汽车平行试车场

广德上汽通用汽车平行试车场

技术栈&#xff1a;使用vue2JavaScriptElement UIvuexaxioscesium 项目描述&#xff1a;广德上汽通用汽车平行试车场是依托千寻孪界开发的一套展示实时车辆位置同步展示光照&#xff0c;时间&#xff0c;阴影等特效&#xff0c;完成平行时空效果的一款软件。 工作内容&#xff…
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Linux 桌面份额突破 3%

Linux 桌面份额突破 3%

导读今天来聊一聊linux桌面。 Linux 桌面份额突破 3% 根据 Statcounter 的数据&#xff0c;Linux 的使用率在过去几年中一直在缓慢上升&#xff0c;趋势非常明显。今年&#xff0c;Linux 桌面的统计数据如下&#xff1a;一月&#xff0c;2.91%&#xff1b;二月&#xff0c;2.9…
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基于Python+WaveNet+CTC+Tensorflow智能语音识别与方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）

基于Python+WaveNet+CTC+Tensorflow智能语音识别与方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境Tensorflow 环境 模块实现1. 方言分类数据下载及预处理模型构建模型训练及保存 2. 语音识别数据预处理模型构建模型训练及保存 3. 模型测试功能选择界面语言识别功能实现界面方言分类功能实现界面 系统测试1. 训…
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SpringCloud是SpringBoot 的升级版吗？有什么区别？

SpringCloud是SpringBoot 的升级版吗？有什么区别？

目录 一、什么是SpringBoot 二、什么是SpringCloud 三、SpringCloud是SpringBoot 的升级版吗 四、SpringCloud和SpringBoot 有什么区别 一、什么是SpringBoot Spring Boot是一种用于快速构建基于Spring框架的Java应用程序的开发框架。它简化了Spring应用程序的配置和部署过…
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超详细图文教程：3DS Max 中创建低多边形游戏长剑模型-下部

超详细图文教程：3DS Max 中创建低多边形游戏长剑模型-下部

推荐&#xff1a; NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 在由两部分组成的教程的第一部分中&#xff0c;我向您展示了如何&#xff1a; 剑柄建模为剑的护手建模剑刃建模 在本教程系列的第二部分中&#xff0c;我将向您展示如何&#xff1a; 打开紫外线包装创建…
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