Lucene实战（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 麦肯德利斯（McCandless M.） 著，牛长流，肖宇 译

图书标签:

• Lucene
• 搜索引擎
• 信息检索
• 全文检索
• Java
• 开发
• 技术
• 实战
• 数据挖掘
• 索引

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115251770

版次：1

商品编码：10661841

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：454

字数：669000

正文语种：中文，英文

产品特色

内容简介

　　《lucene实战（第2版）》基于apache的lucene3.0，从lucene核心、lucene应用、案例分析3个方面详细系统地介绍了lucene，包括认识lucene、建立索引、为应用程序添加搜索功能、高级搜索技术、扩展搜索、使用tika提取文本、lucene的高级扩展、使用其他编程语言访问lucene、lucene管理和性能调优等内容，最后还提供了三大经典成功案例，为读者展示了一个奇妙的搜索世界。

　　《lucene实战（第2版）》适合于已具有一定java编程基本的读者，以及希望能够把强大的搜索功能添加到自己的应用程序中的开发人员。lucene实战（第2版）》对于从事搜索引擎工作的工程技术人员，以及在java平台上进行各类软件开发的人员和编程爱好者，也具有很好的学习参考价值。

目录

第1部分　lucene核心
第1章　初识lucene
1.1　应对信息爆炸
1.2　lucene是什么
1.2.1　lucene能做些什么
1.2.2　lucene的历史
1.3　lucene和搜索程序组件
1.3.1　索引组件
1.3.2　搜索组件
1.3.3　搜索程序的其他模块
1.3.4　lucene与应用程序的整合点
1.4　lucene实战：程序示例
1.4.1　建立索引
1.4.2　搜索索引
1.5　理解索引过程的核心类
1.5.1　indexwriter
1.5.2　directory
1.5.3　analyzer
1.5.4　document
1.5.5　field
1.6　理解搜索过程的核心类
1.6.1　indexsearcher
1.6.2　term
1.6.3　query
1.6.4　termquery
1.6.5　topdocs
1.7　小结
第2章　构建索引
2.1　lucene如何对搜索内容进行建模
2.1.1　文档和域
2.1.2　灵活的架构
2.1.3　反向规格化（denormalization）
2.2　理解索引过程
2.2.1　提取文本和创建文档
2.2.2　分析文档
2.2.3　向索引添加文档
2.3　基本索引操作
2.3.1　向索引添加文档
2.3.2　删除索引中的文档
2.3.3　更新索引中的文档
2.4　域选项
2.4.1　域索引选项
2.4.2　域存储选项
2.4.3　域的项向量选项
2.4.4　reader、tokenstream和byte[ ]域值
2.4.5　域选项组合
2.4.6　域排序选项
2.4.7　多值域
2.5　对文档和域进行加权操作
2.5.1　文档加权操作
2.5.2　域加权操作
2.5.3　加权基准（norms）
2.6　索引数字、日期和时间
2.6.1　索引数字
2.6.2　索引日期和时间
2.7　域截取（field truncation）
2.8　近实时搜索（near-real-time search）
2.9　优化索引
2.10　其他directory子类
2.11　并发、线程安全及锁机制
2.11.1　线程安全和多虚拟机安全
2.11.2　通过远程文件系统访问索引
2.11.3　索引锁机制
2.12　调试索引
2.13　高级索引概念
2.13.1　用indexreader删除文档
2.13.2　回收被删除文档所使用过的磁盘空间
2.13.3　缓冲和刷新
2.13.4　索引提交
2.13.5　acid事务和索引连续性
2.13.6　合并段
2.14　小结
第3章　为应用程序添加搜索功能
3.1　实现简单的搜索功能
3.1.1　对特定项的搜索
3.1.2　解析用户输入的查询表达式：queryparser
3.2　使用indexsearcher类
3.2.1　创建indexsearcher类
3.2.2　实现搜索功能
3.2.3　使用topdocs类
3.2.4　搜索结果分页
3.2.5　近实时搜索
3.3　理解lucene的评分机制
3.3.1　lucene如何评分
3.3.2　使用explain（）理解搜索结果评分
3.4　lucene的多样化查询
3.4.1　通过项进行搜索：termquery类
3.4.2　在指定的项范围内搜索：termrangequery类
3.4.3　在指定的数字范围内搜索：numericrangequery类
3.4.4　通过字符串搜索：prefixquery类
3.4.5　组合查询：booleanquery类
3.4.6　通过短语搜索：phrasequery类
3.4.7　通配符查询：wildcardquery类
3.4.8　搜索类似项：fuzzyquery类
3.4.9　匹配所有文档：matchalldocsquery类
3.5　解析查询表达式：queryparser
3.5.1　query.tostring方法
3.5.2　termquery
3.5.3　项范围查询
3.5.4　数值范围搜索和日期范围搜索
3.5.5　前缀查询和通配符查询
3.5.6　布尔操作符
3.5.7　短语查询
3.5.8　模糊查询
3.5.9　matchalldocsquery
3.5.10　分组查询
3.5.11　域选择
3.5.12　为子查询设置加权
3.5.13　是否一定要使用queryparse
3.6　小结
第4章　lucene的分析过程
4.1　使用分析器
4.1.1　索引过程中的分析
4.1.2　queryparser分析
4.1.3　解析vs分析：分析器何时不再适用
4.2　剖析分析器
4.2.1　语汇单元的组成
4.2.2　语汇单元流揭秘
4.2.3　观察分析器
4.2.4　语汇单元过滤器：过滤顺序的重要性
4.3　使用内置分析器
4.3.1　stopanalyzer
4.3.2　standardanalyzer
4.3.3　应当采用哪种核心分析器
4.4　近音词查询
4.5　同义词、别名和其他表示相同意义的词
4.5.1　创建synonymanalyzer
4.5.2　显示语汇单元的位置
4.6　词干分析
4.6.1　stopfilter保留空位
4.6.2　合并词干操作和停用词移除操作
4.7　域分析
4.7.1　多值域分析
4.7.2　特定域分析
4.7.3　搜索未被分析的域
4.8　语言分析
4.8.1　unicode与字符编码
4.8.2　非英语语种分析
4.8.3　字符规范化处理
4.8.4　亚洲语种分析
4.8.5　有关非英语语种分析的其他问题
4.9　nutch分析
4.10　小结
第5章　高级搜索技术
5.1　lucene域缓存
5.1.1　为所有文档加载域值
5.1.2　段对应的reader
5.2　对搜索结果进行排序
5.2.1　根据域值进行排序
5.2.2　按照相关性进行排序
5.2.3　按照索引顺序进行排序
5.2.4　通过域进行排序
5.2.5　倒排序
5.2.6　通过多个域进行排序
5.2.7　为排序域选择类型
5.2.8　使用非默认的locale方式进行排序
5.3　使用multiphrasequery
5.4　针对多个域的一次性查询
5.5　跨度查询
5.5.1　跨度查询的构建模块：spantermquery
5.5.2　在域的起点查找跨度
5.5.3　彼此相邻的跨度
5.5.4　在匹配结果中排除重叠的跨度
5.5.5　spanorquery类
5.5.6　spanquery类和queryparser类
5.6　搜索过滤
5.6.1　termrangefilter
5.6.2　numericrangefilter
5.6.3　fieldcacherangefilter
5.6.4　特定项过滤
5.6.5　使用querywrapperfilter类
5.6.6　使用spanqueryfilter类
5.6.7　安全过滤器
5.6.8　使用booleanquery类进行过滤
5.6.9　prefixfilter
5.6.10　缓存过滤结果
5.6.11　将filter封装成query
5.6.12　对过滤器进行过滤
5.6.13　非lucene内置的过滤器
5.7　使用功能查询实现自定义评分
5.7.1　功能查询的相关类
5.7.2　使用功能查询对最近修改过的文档进行加权
5.8　针对多索引的搜索
5.8.1　使用multisearch类
5.8.2　使用parallelmultisearcher进行多线程搜索
5.9　使用项向量
5.9.1　查找相似书籍
5.9.2　它属于哪个类别
5.9.3　termvectormapper类
5.10　使用fieldselector加载域
5.11　停止较慢的搜索
5.12　小结
第6章　扩展搜索
6.1　使用自定义排序方法
6.1.1　针对地理位置排序方式进行文档索引
6.1.2　实现自定义的地理位置排序方式
6.1.3　访问自定义排序中的值
6.2　开发自定义的collector
6.2.1　collector基类
6.2.2　自定义collector：booklinkcollector
6.2.3　alldoccollector类
6.3　扩展queryparser类
6.3.1　自定义queryparser的行为
6.3.2　禁用模糊查询和通配符查询
6.3.3　处理数值域的范围查询
6.3.4　处理日期范围
6.3.5　对已排序短语进行查询
6.4　自定义过滤器
6.4.1　实现自定义过滤器
6.4.2　搜索期间使用自定义过滤器
6.4.3　另一种选择：filterquery类
6.5　有效载荷（payloads）
6.5.1　分析期间生成有效载荷
6.5.2　搜索期间使用有效载荷
6.5.3　有效载荷和跨度查询
6.5.4　通过termpositions来检索有效载荷
6.6　小结
第2部分　lucene应用
第7章　使用tika提取文本
7.1　tika是什么
7.2　tika的逻辑设计和api
7.3　安装tika
7.4　tika的内置文本提取工具
7.5　编程实现文本提取
7.5.1　索引lucene文档
7.5.2　tika工具类
7.5.3　选择自定义分析器
7.6　tika的局限
7.7　索引自定义的xml文件
7.7.1　使用sax进行解析
7.7.2　使用apache commons digester进行解析和索引
7.8　其他选择
7.9　小结
第8章　lucene基本扩展
8.1　luke：lucene的索引工具箱
8.1.1　overview标签页：索引的全局视图
8.1.2　浏览文档
8.1.3　使用queryparser进行搜索
8.1.4　files and plugins标签页
8.2　分析器、语汇单元器和语汇单元过滤器
8.2.1　snowballanalyzer
8.2.2　ngram过滤器
8.2.3　shingle过滤器
8.2.4　获取捐赠分析器
8.3　高亮显示查询项
8.3.1　高亮显示模块
8.3.2　独立的高亮显示示例
8.3.3　使用css进行高亮显示处理
8.3.4　高亮显示搜索结果
8.4　fastvector highlighter类
8.5　拼写检查
8.5.1　生成提示列表
8.5.2　选择最佳提示
8.5.3　向用户展示搜索结果
8.5.4　一些加强拼写检查的考虑
8.6　引人注目的查询扩展功能
8.6.1　morelikethis
8.6.2　fuzzylikethisquery
8.6.3　boostingquery
8.6.4　termsfilter
8.6.5　duplicatefilter
8.6.6　regexquery
8.7　构建软件捐赠模块（contrib module）
8.7.1　源代码获取方式
8.7.2　contrib目录的ant插件
8.8　小结
第9章　lucene高级扩展
9.1　链式过滤器
9.2　使用berkeley db存储索引
9.3　wordnet同义词
9.3.1　建立同义词索引
9.3.2　将wordnet同义词链接到分析器中
9.4　基于内存的快速索引
9.5　xml queryparser：超出“one box”的搜索接口
9.5.1　使用xmlqueryparser
9.5.2　扩展xml查询语法
9.6　外围查询语言
9.7　spatial lucene
9.7.1　索引空间数据
9.7.2　搜索空间数据
9.7.3　spatial lucene的性能特点
9.8　远程进行多索引搜索
9.9　灵活的queryparser
9.10　其他内容
9.11　小结
第10章　其他编程语言使用lucene
10.1　移植入门
10.1.1　移植取舍
10.1.2　选择合适的移植版本
10.2　clucene（c++）
10.2.1　移植目的
10.2.2　api和索引兼容
10.2.3　支持的平台
10.2.4　当前情况以及未来展望
10.3　lucene.net（c#和其他.net编程语言）
10.3.1　api兼容
10.3.2　索引兼容
10.4　kinosearch和lucy（perl）
10.4.1　kinosearch
10.4.2　lucy
10.4.3　其他perl选项
10.5　ferret（ruby）
10.6　php
10.6.1　zend framework
10.6.2　php bridge
10.7　pylucene（python）
10.7.1　api兼容
10.7.2　其他python选项
10.8　solr（包含多种编程语言）
10.9　小结
第11章　lucene管理和性能调优
11.1　性能调优
11.1.1　简单的性能调优步骤
11.1.2　测试方法
11.1.3　索引-搜索时延调优
11.1.4　索引操作吞吐量调优
11.1.5　搜索时延和搜索吞吐量调优
11.2　多线程和并行处理
11.2.1　使用多线程进行索引操作
11.2.2　使用多线程进行搜索操作
11.3　资源消耗管理
11.3.1　磁盘空间管理
11.3.2　文件描述符管理
11.3.3　内存管理
11.4　热备份索引
11.4.1　创建索引备份
11.4.2　恢复索引
11.5　常见错误
11.5.1　索引损坏
11.5.2　修复索引
11.6　小结
第3部分　案例分析
第12章　案例分析1：krugle
12.1　krugle介绍
12.2　应用架构
12.3　搜索性能
12.4　源代码解析
12.5　子串搜索
12.6　查询vs搜索
12.7　改进空间
12.7.1　fieldcache内存使用
12.7.2　合并索引
12.8　小结
第13章　案例分析2：siren
13.1　siren介绍
13.2　siren优势
13.2.1　通过所有域进行搜索
13.2.2　一种高效词典
13.2.3　可变域
13.2.4　对多值域的高效处理
13.3　使用siren索引实体
13.3.1　数据模型
13.3.2　实现问题
13.3.3　索引概要
13.3.4　索引前的数据准备
13.4　使用siren搜索实体
13.4.1　搜索内容
13.4.2　根据单元限制搜索范围
13.4.3　将单元合并成元组
13.4.4　针对实体描述进行查询
13.5　在solr中集成siren
13.6　benchmark
13.7　小结
第14章　案例分析3：linkedin
14.1　使用bobo browse进行分组搜索
14.1.1　bobo browse的设计
14.1.2　深层次分组搜索
14.2　使用zoie进行实时搜索
14.2.1　zoie架构
14.2.2　实时vs近实时
14.2.3　文档与索引请求
14.2.4　自定义indexreaders
14.2.5　与lucene的近实时搜索进行比较
14.2.6　分布式搜索
14.3　小结
附录a　安装lucene
a.1　二进制文件安装
a.2　运行命令行演示程序
a.3　运行web应用演示程序
a.4　编译源代码
a.5　排错
附录b　lucene索引格式
b.1　逻辑索引视图
b.2　关于索引结构
b.2.1　理解多文件索引结构
b.2.2　理解复合索引结构
b.2.3　转换索引结构
b.3　倒排索引
b.4　小结
附录c　lucene/contrib benchmark
c.1　运行测试脚本
c.2　测试脚本的组成部分
c.2.1　内容源和文档生成器
c.2.2　查询生成器
c.3　控制结构
c.4　内置任务
c.4.1　建立和使用行文件
c.4.2　内置报表任务
c.5　评估搜索质量
c.6　出错处理
c.7　小结
附录d　资源
d.1　lucene知识库
d.2　国际化
d.3　语言探测
d.4　项向量
d.5　lucene移植版本
d.6　案例分析
d.7　其他
d.8　信息检索软件
d.9　doug cutting的著作
d.9.1　会议论文
d.9.2　美国专利

前言/序言

　　当我首次接触Lucene时，已经是《Lucene实战》第1版出版一年后了，当时我已有一些搭建搜索引擎方面的经验，但并不知道Lucene的细节信息。因此，我找到一本由Erik和Otis撰写的《Lucene实战》，开始从头到尾进行阅读，最后我简直被它吸引住了！

　　当使用Lucene后，我发现它在很多地方都有改进，因此我开始贡献一些小的补丁、更新Java文档，在Lucene邮件列表中讨论一些相关话题，等等。最后我终于成为一名活跃的Lucene核心提交人员和PMC成员，这些年已提交了许多修改。

　　现在距离《Lucene实战》第1版的出版已经5年半了，这对于开源世界来说已经是太长的时间了。Lucene在此间已发布过两个主版本，目前它已具有各种新功能，如数值域、可重用分析API、有效载荷、近实时搜索、用于索引和搜索的互通API等。

　　当Manning首次找到我时，很明显该书第2版已到了急需出版的时候了。此外，我作为Lucene开源社区的核心提交人员之一，主要负责提交这些变更内容，我有义务为本书第2版的撰写出力。所以我答应了Manning，并疯狂地投入《Lucene实战》第2版的撰写工作中，我对最后的结果也是非常满意的。我希望《Lucene实战》第2版能满足读者的需要，有助于大家建立自己的搜索程序，并且我期待着能在用户和开发人员列表中看到你们，以及你们提出的富有价值的问题，并继续推动Lucene的快速成长！

　　Michael McCandless

《深度学习入门：模型、算法与实践》 一、 前言：拥抱智能的黎明 我们正处在一个由数据驱动的智能时代。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从疾病诊断到自然语言理解，深度学习技术正以前所未有的速度重塑着我们的世界，引领着一场深刻的科技革命。而这场革命的核心，是那些能够模仿人脑学习机制的复杂神经网络模型。 本书《深度学习入门：模型、算法与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习知识体系。我们不回避理论的严谨性，也不忽视实践的重要性，力求在抽象的数学原理与具体的操作代码之间搭建起一座坚实的桥梁。本书适合具有一定编程基础，对人工智能、机器学习怀有浓厚兴趣，并希望系统掌握深度学习核心概念和应用技术的开发者、研究者、学生以及技术爱好者。 我们相信，理解深度学习的精髓，不仅是掌握一项技术，更是掌握一种洞察复杂数据、解决现实问题的新视角。通过本书的学习，您将能够： 理解深度学习的基本原理： 掌握神经网络的构成、前向传播与反向传播的原理，以及各种激活函数、损失函数和优化算法的作用。 掌握主流深度学习模型： 深入学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等在图像、文本、序列数据处理中的经典模型。 熟悉深度学习框架： 学习使用TensorFlow和PyTorch这两个当前最主流的深度学习框架进行模型构建、训练和评估。 掌握实际应用技巧： 了解数据预处理、模型调优、正则化、迁移学习等关键技术，能够应对实际项目中的挑战。 探索前沿领域： 初步接触生成对抗网络（GAN）、强化学习等深度学习的前沿方向。 本书的编写力求清晰、准确、详实，每一处理论推导都尽可能简化，每一个代码示例都经过反复验证。我们希望本书能成为您深度学习探索之旅的可靠向导，助您在智能时代浪潮中乘风破浪。 二、 第一部分：深度学习基石——理解神经网络的运作 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的脉络 在正式深入深度学习之前，我们首先需要厘清人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的关系。AI是一个广义的概念，指让机器具备类似人类的智能；机器学习是实现AI的一种重要方法，它赋予机器从数据中学习的能力，而无需显式编程；深度学习则是机器学习的一个子集，它利用多层神经网络来学习数据的表示。本章将梳理这三者之间的发展脉络，介绍机器学习的基本范式（监督学习、无监督学习、强化学习），并为深度学习的出现奠定背景。我们将简要回顾感知机、支持向量机等早期机器学习算法，引出神经网络的魅力所在。 第二章：人工神经网络入门 神经网络是深度学习的核心。本章将从最基础的“感知机”模型开始，逐步介绍人工神经网络（ANN）的基本构成单元——神经元。我们将详细讲解神经元的输入、权重、偏置、激活函数以及输出的概念。随后，我们将介绍如何将多个神经元连接起来，形成一个多层感知机（MLP），包括输入层、隐藏层和输出层。激活函数作为神经网络的灵魂，我们将重点介绍Sigmoid、Tanh、ReLU等常用激活函数的特性、优缺点及其在不同场景下的适用性。 第三章：神经网络的训练——前向传播与反向传播 理解神经网络如何学习是本章的重点。我们将深入剖析“前向传播”过程：数据如何从输入层流经隐藏层，最终到达输出层，得到预测结果。随后，我们将详细介绍“反向传播”算法，这是神经网络训练的核心机制。我们将分解反向传播的数学原理，讲解如何计算损失函数关于网络权重的梯度，以及如何利用梯度下降法来更新权重，从而最小化预测误差。本章还将介绍梯度下降的不同变体，如批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和Mini-batch梯度下降，以及它们的优劣。 第四章：损失函数与优化器——衡量与改进学习效果 损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值与真实值之间差异的度量，它直接指导着模型的学习方向。本章将介绍多种常用的损失函数，例如用于回归问题的均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），以及用于分类问题的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。我们还将探讨不同损失函数在不同任务中的选择依据。优化器（Optimizer）则是利用梯度信息更新模型参数的算法。除了基础的梯度下降，本章还将详细介绍更高级的优化器，如Momentum、Nesterov Momentum、Adagrad、RMSprop和Adam。我们将分析这些优化器的原理，以及它们如何加速收敛、克服局部最小值等问题。 三、 第二部分：构建强大的深度学习模型——经典网络架构 第五章：卷积神经网络（CNN）——洞悉图像世界的利器 卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测、图像生成等领域取得了巨大成功。本章将详细讲解CNN的核心组成部分： 卷积层（Convolutional Layer）： 介绍卷积核（Filter）的工作原理，如何通过滑动卷积核提取图像的局部特征。我们将讲解卷积的步长（Stride）、填充（Padding）等参数的意义。 池化层（Pooling Layer）： 介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，它们如何降低特征图的维度，增强模型的鲁棒性。 全连接层（Fully Connected Layer）： 介绍CNN最后阶段的分类器是如何工作的。 我们将通过经典的CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，来展示CNN架构的演进及其在解决复杂图像问题上的能力。 第六章：循环神经网络（RNN）——处理序列数据的基石 序列数据，如文本、语音、时间序列，是深度学习的另一个重要应用领域。循环神经网络（RNN）因其能够处理输入序列的依赖关系而应运而生。本章将详细介绍RNN的结构，包括其“循环”的特性，以及如何通过隐藏状态（Hidden State）来传递信息。 然而，基本的RNN存在“长期依赖”问题，即难以捕捉序列中距离较远的依赖关系。为此，我们将深入介绍两种更强大的RNN变体： 长短期记忆网络（LSTM）： 详细讲解LSTM的内部机制，包括遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）、输出门（Output Gate）以及单元状态（Cell State），它们如何协同工作以解决梯度消失/爆炸问题，并有效捕捉长期依赖。 门控循环单元（GRU）： 介绍GRU作为LSTM的简化版本，其更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）如何实现类似LSTM的功能，并分析GRU的优势。 我们将通过文本生成、机器翻译、语音识别等经典任务，来演示RNN、LSTM和GRU的应用。 第七章：Transformer模型——解锁并行化与注意力机制 Transformer模型自提出以来，迅速成为自然语言处理（NLP）领域的主流架构，并逐渐扩展到计算机视觉等其他领域。本章将揭示Transformer的强大之处： 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）： 详细讲解Query（Q）、Key（K）、Value（V）的概念，以及如何计算词语之间的相关性，实现对输入序列的全局依赖建模。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 介绍如何并行地执行多个注意力机制，从而捕获不同表示子空间中的信息。 编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）： 分析Transformer整体的结构，以及其如何应用于机器翻译等序列到序列的任务。 位置编码（Positional Encoding）： 解释为何Transformer需要位置编码来保留序列的顺序信息。 我们将重点关注Transformer在机器翻译、文本摘要、问答系统等NLP任务中的应用，并简要介绍其在计算机视觉领域的进展（如Vision Transformer）。 四、 第三部分：深度学习实战——工具、技巧与应用 第八章：TensorFlow与Keras入门 TensorFlow是Google开源的深度学习框架，而Keras是其高层API，大大简化了模型构建的过程。本章将带领读者从零开始学习如何使用TensorFlow和Keras： 环境搭建： 指导读者完成TensorFlow的安装，以及Jupyter Notebook/Colab等开发环境的配置。 基本概念： 讲解Tensor、Operation、Graph等TensorFlow的核心概念。 Keras模型构建： 演示如何使用Keras的Sequential API和Functional API构建线性模型、多层感知机、CNN和RNN模型。 数据加载与预处理： 介绍TensorFlow提供的数据集API，以及常用的数据预处理技术。 模型编译与训练： 讲解如何配置损失函数、优化器、评估指标，并进行模型训练、验证和测试。 模型保存与加载： 介绍如何保存和加载训练好的模型，以便复用或部署。 我们将通过一个简单的图像分类任务（如MNIST数据集）来贯穿本章的教学。 第九章：PyTorch入门 PyTorch是Facebook（Meta）开源的另一个主流深度学习框架，以其灵活性和动态图特性而受到研究者和开发者的青睐。本章将介绍PyTorch的使用： 环境搭建： 指导读者完成PyTorch的安装。 Tensor对象： 介绍PyTorch中的Tensor，及其与NumPy数组的交互。 Autograd自动微分： 深入讲解PyTorch的Autograd机制，这是其动态图特性的关键。 nn模块： 介绍PyTorch的`torch.nn`模块，包括各种层（Linear, Conv2d, RNN等）、激活函数、损失函数。 DataLoader与Dataset： 讲解如何使用`DataLoader`和`Dataset`进行高效的数据加载和批处理。 模型定义、训练与评估： 演示如何使用PyTorch定义模型，进行训练循环，并评估模型性能。 同样，我们将通过一个实际案例来辅助学习PyTorch。 第十章：模型训练的进阶技巧与挑战 在实际项目开发中，仅仅掌握模型架构和框架是不够的，还需要应对各种挑战。本章将探讨模型训练中的关键技巧： 过拟合与欠拟合： 讲解过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的现象，以及如何诊断它们。 正则化技术： 介绍L1、L2正则化、Dropout、Batch Normalization等技术，它们如何有效防止过拟合，提升模型的泛化能力。 学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 探讨如何动态调整学习率，以加速收敛并避免陷入局部最优。 数据增强（Data Augmentation）： 介绍如何通过对训练数据进行变换（如旋转、翻转、裁剪等）来扩充数据集，增强模型鲁棒性。 迁移学习（Transfer Learning）： 讲解如何利用预训练模型（Pre-trained Models）来加速新任务的学习，尤其是在数据量不足的情况下。 第十一章：模型评估与部署 训练完成的模型需要被准确评估其性能，并最终部署到实际应用中。本章将： 模型评估指标： 介绍适用于不同任务的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值（分类任务），以及RMSE、MAE（回归任务）。 混淆矩阵（Confusion Matrix）： 讲解如何通过混淆矩阵来全面分析分类模型的性能。 模型调优（Hyperparameter Tuning）： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高级的贝叶斯优化等超参数搜索方法。 模型部署基础： 简要介绍模型部署的常见方式，如使用RESTful API（Flask/Django）、TensorFlow Serving、TorchServe等。 模型压缩与优化： 探讨模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等技术，以便在资源受限的环境（如移动端）部署模型。 五、 第三部分：深度学习前沿探索（选读） 第十二章：生成对抗网络（GAN）与生成模型 生成对抗网络（GAN）是近年来在生成模型领域引起巨大轰动的技术，它能够生成逼真的人脸、图像、文本等。本章将： GAN的基本原理： 介绍生成器（Generator）和判别器（Discriminator）如何通过对抗训练来不断提升生成能力。 GAN的变体： 简要介绍DCGAN、WGAN、StyleGAN等经典GAN模型的改进。 应用场景： 探讨GAN在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用。 第十三章：强化学习入门 强化学习（Reinforcement Learning）是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）互动，从奖励（Reward）中学习最优策略。本章将： 马尔可夫决策过程（MDP）： 介绍强化学习的数学框架。 Q-Learning和Deep Q-Networks（DQN）： 讲解基于值函数的学习方法，以及如何结合深度学习来解决更复杂的问题。 策略梯度（Policy Gradients）： 介绍基于策略的学习方法。 应用场景： 探讨强化学习在游戏（AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域的应用。 六、 结语：持续学习，探索无限可能 深度学习领域发展迅速，技术更新迭代极快。本书为您提供了一个坚实的起点，但学习之路永无止境。我们鼓励您在掌握本书内容的基础上，继续关注最新的研究论文，探索新的模型和算法，并通过参与实际项目来不断提升自己的能力。 人工智能的未来充满无限可能，而深度学习正是驱动这一未来的强大引擎。愿本书成为您探索智能世界、创造美好未来的有力伙伴。

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作为一名多年的Java开发者，我对Lucene的了解一直停留在“知道它是一个搜索引擎库”的层面。最近因为项目需要，开始深入研究搜索技术的细节，这才发现Lucene的强大之处和复杂性。市面上关于Lucene的书籍不少，但很多都写得过于晦涩，或者只讲API的使用，而忽略了背后的原理。《Lucene实战（第2版）》这本书，从书名上就给人一种踏实可靠的感觉，让我相信它会从根本上解决我对Lucene的疑惑。我特别期待书中对于索引优化、查询性能调优以及高级搜索功能的讲解。毕竟，在实际应用中，性能和相关性是衡量搜索效果最重要的两个指标。如果这本书能提供一些实用的技巧和最佳实践，那就太棒了。我已经准备好投入大量时间去学习它，相信这本书会成为我工具箱里的一件利器，帮助我在开发过程中游刃有余。

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最近在工作中遇到了一个棘手的搜索问题，现有的解决方案在性能和相关性上都存在瓶颈。我尝试了各种方法，包括调整相关性评分算法，但始终没有找到满意的答案。在寻求解决方案的过程中，我了解到Lucene作为很多搜索引擎底层的基础，其核心原理的掌握对于解决这类问题至关重要。《Lucene实战（第2版）》这本书的出现，让我看到了突破口。我希望能通过这本书，深入理解Lucene的索引结构、查询执行流程以及各种评分模型的工作原理。我尤其关注书中关于如何优化索引以提升查询速度，以及如何通过自定义评分逻辑来提高搜索结果的相关性。如果书中能够提供一些实际案例分析，或者讲解一些常见的性能优化技巧，那对我来说将是巨大的帮助。我已经准备好，通过这本书的学习，彻底解决我目前在搜索技术上面临的难题。

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我一直对信息检索和自然语言处理领域非常感兴趣，而Lucene作为文本搜索的核心技术，一直是我想要深入了解的对象。市面上关于Lucene的书籍有很多，但真正能够系统地讲解其原理和实践的书籍却不多。《Lucene实战（第2版）》这本书，从名字上就充满了吸引力，让我觉得它能够带领我真正地“实战”起来，而不是停留在理论的层面。《Lucene实战（第2版）》让我期待的是，它能够清晰地解释Lucene的内部工作机制，例如它是如何对文本进行分词、索引，以及它是如何根据用户的查询来匹配文档并进行排序的。我尤其希望书中能够涵盖一些关于如何构建高效索引、如何设计复杂的查询以及如何进行搜索性能调优的章节。我相信，通过对这本书的学习，我能够更好地理解全文检索的底层原理，并将其应用于我的个人项目或未来的工作之中。

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最近在学习一些关于信息检索和文本分析的理论，发现Lucene作为底层技术的重要性不容忽视。虽然我主要工作在使用Elasticsearch，但很多时候，对Elasticsearch内部机制的理解，离不开对Lucene的深入掌握。《Lucene实战（第2版）》的出现，对我来说就像是及时雨。我之前尝试过阅读Lucene的官方文档，但感觉内容庞杂，而且很多细节之处不够清晰，作为初学者来说，入门的门槛确实比较高。这本书的“实战”二字，让我看到了希望，我希望它能以一种更加直观、易懂的方式，将Lucene的核心概念和工作流程娓娓道来。尤其是关于倒排索引、词典、文档频率、逆文档频率等基础概念的解释，如果能结合实际的例子，相信会帮助我更好地理解搜索的本质。我个人比较喜欢那种图文并茂，并且有大量代码示例的书籍，这样可以帮助我将理论知识与实践操作相结合，快速掌握核心技能。

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终于拿到《Lucene实战（第2版）》了！我之前一直在寻找一本能够深入理解Lucene核心概念的书，市面上虽然有不少关于搜索技术和Elasticsearch的资料，但真正从底层原理讲清楚Lucene的却不多。这本书的书名就直接击中了我的需求，"实战"两个字也让我对接下来的学习充满了期待。虽然还没来得及深入研读，但光从目录和前几章的排版来看，就觉得这本书的编排相当用心。作者似乎很注重从基础出发，一点点构建起读者的Lucene知识体系。我尤其关注了关于索引构建、查询解析以及评分机制的部分，这些都是决定搜索效果的关键。希望这本书能帮助我理清这些复杂的逻辑，而不是仅仅停留在API的使用层面。对于我这种需要构建高性能、高相关性搜索系统的开发者来说，一本这样扎实的Lucene参考书是不可或缺的。我已经迫不及待想要开始我的Lucene探索之旅了，这本书绝对是我这次技术学习路上的一个重要里程碑。

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纸张很薄，质量不行

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正在研究 ElasticSearch/Lucene，除了网站资料外，需要一些经验类参考书。这本书很不错。

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理论基础，值得花费时间去学习

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毫无价值的东西，京巴lan

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lucence领域不错的书籍

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第一页几乎可以看到第三页的

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值得质量很好，内容还没看，期待不错哦

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东西特别好 以后会继续购买

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不错的