Java开源搜索引擎分类列表
Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。
Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。借助Java的跨平台特性，Egothor能应用于任何环境的应用，既可配置为单独的搜索引擎，又能用于你的应用作为全文检索之用。
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Nutch
Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
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Lucene
Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎，利用它可以轻易地为Java软件加入全文搜寻功能。Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引，索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高，Lucen提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API，它的强大之处除了高效和简单外，是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。
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Oxyus
是一个纯java写的web搜索引擎。
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BDDBot
BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行，将结果保存在一个数据库中。它也支持一个简单的Web服务器，这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。它可以方便地集成到你的Web站点中。
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Zilverline
Zilverline是一个搜索引擎，它通过web方式搜索本地硬盘或intranet上的内容。Zilverline 可以从PDF, Word, Excel, Powerpoint, RTF, txt, java, CHM,zip, rar等文档中抓取它们的内容来建立摘要和索引。从本地硬盘或intranet中查找到的结果可重新再进行检索。Zilverline支持多种语言其中包括中文。
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XQEngine
XQEngine用于XML文档的全文本搜索引擎.利用XQuery做为它的前端查询语言.它能够让你查询XML文档集合通过使用关键字的逻辑组合.有点类似于Google与其它搜索引擎搜索HTML文档一样.XQEngine只是一个用Java开发的很紧凑的可嵌入的组件.
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MG4J
MG4J可以让你为大量的文档集合构建一个被压缩的全文本索引,通过使内插编码(interpolative coding)技术.
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JXTA Search
JXTA Search是一个分布式的搜索系统.设计用在点对点的网络与网站上.
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YaCy
YaCy基于p2p的分布式Web搜索引擎.同时也是一个Http缓存代理服务器.这个项目是构建基于p2p Web索引网络的一个新方法.它可以搜索你自己的或全局的索引,也可以Crawl自己的网页或启动分布式Crawling等.
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Red-Piranha
Red-Piranha是一个开源搜索系统,它能够真正"学习"你所要查找的是什么.Red-Piranha可作为你桌面系统(Windows,Linux与Mac)的个人搜索引擎,或企业内部网搜索引擎,或为你的网站提供搜索功能,或作为一个P2P搜索引擎,或与wiki结合作为一个知识/文档管理解决方案,或搜索你要的RSS聚合信息,或搜索你公司的系统(包括SAP,Oracle或其它任何Database/Data source),或用于管理PDF,Word和其它文档,或作为一个提供搜索信息的WebService或为你的应用程序(Web,Swing,SWT,Flash,Mozilla-XUL,PHP, Perl或c#/.Net)提供搜索后台等等.
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LIUS
LIUS是一个基于Jakarta Lucene项目的索引框架。LIUS为Lucene添加了对许多文件格式的进行索引功能如：
Ms Word,Ms Excel,Ms PowerPoint,RTF,PDF,XML,HTML,TXT,Open Office序列和JavaBeans。针对JavaBeans的索引特别有用当我们要对数据库进行索引或刚好用户使用持久层ORM技术如：Hibernate,JDO,Torque,TopLink进行开发时。
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Aperture
Aperture这个Java框架能够从各种各样的资料系统(如：文件系统、Web站点、IMAP和Outlook 邮箱)或存在这些系统中的文件(如:文档、图片)爬取和搜索其中的全文本内容与元数据。它当前支持的文件格式如下：
?Plain text
?HTML, XHTML
?XML
?PDF (Portable Document Format)
?RTF (Rich Text Format)
?Microsoft Office: Word, Excel, Powerpoint, Visio, Publisher
?Microsoft Works
?OpenOffice 1.x: Writer, Calc, Impress, Draw
?StarOffice 6.x - 7.x+: Writer, Calc, Impress, Draw
?OpenDocument (OpenOffice 2.x, StarOffice 8.x)
?Corel WordPerfect, Quattro, Presentations
?Emails (.eml files)
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Apache Solr
Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。
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Paoding
Paoding中文分词是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。
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Carrot2
Carrot2是一个开源搜索结果分类引擎。它能够自动把搜索结果组织成一些专题分类。Carrot2提供的一个架构能够从各种搜索引擎（YahooAPI、GoogleAPI、MSN Search API、eTools Meta Search、Alexa Web Search、PubMed、OpenSearch、Lucene index、SOLR）获取搜索结果。
Java开源搜索引擎分类列表 Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。 Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。借助Java的跨平台特性，Egothor能应用于任何环境的应用，既可配置为单独的搜索引擎，又能用于你的应用作为全文检索之用。 更多Egothor信息 Nutch Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 更多Nutch信息 Lucene Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎，利用它可以轻易地为Java软件加入全文搜寻功能。Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引，索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高，Lucen提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API，它的强大之处除了高效和简单外，是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。 更多Lucene信息 Oxyus 是一个纯java写的web搜索引擎。 更多Oxyus信息 BDDBot BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行，将结果保存在一个数据库中。它也支持一个简单的Web服务器，这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。它可以方便地集成到你的Web站点中。 更多BDDBot信息 Zilverline Zilverline是一个搜索引擎，它通过web方式搜索本地硬盘或intranet上的内容。Zilverline 可以从PDF, Word, Excel, Powerpoint, RTF, txt, java, CHM,zip, rar等文档中抓取它们的内容来建立摘要和索引。从本地硬盘或intranet中查找到的结果可重新再进行检索。Zilverline支持多种语言其中包括中文。 更多Zilverline信息 XQEngine
浅析各类搜索引擎之间的联系与区别 摘要internet上蕴藏着非常丰富的信息资源,但是要从浩如烟海的信息 中准确、及时、方便、迅速的找到自己所需要的信息,却并不是一件容易的事情.为此应对重点网络搜索引擎的检索技术和功能作一全面的介绍.使学生在网络信息检索中选择了好的搜索引擎,才能快速、准确地找到所需要信息.本文主要对百度和google两个典型搜索引擎之间的检索技术、各自特点进行全面的比较和分析，从而得出各类搜索引擎之间的联系与区别。 关键字google 百度搜索引擎比较分析 Google是世界上最大的搜索引擎,通过对200多亿网页信息的整理，每天为世界各地提供1.5亿次以上的网上信息查询服务。百度是全球最大的中文搜索引擎, 拥有超过10多亿的中文网页数据库, 每天响应超过亿次的网络信息搜索请求。在这两大搜索引擎之间, 搜索的结果平均有85%的不同,因此,有网站把两者结合建立了百Google度。然而,这两大搜索引擎之间究竟有什么特点和区别,本文将根据数据加以分析、比较研究。 Google与百度的特点 Google的特点 google秉持着开发“确解用户之意, 切返用户之需”的“完美的搜索引擎” , 使得搜索方式发生了根本性变化, 在业界独树一帜, 其强大的功能和独到的特点就在于： （1）“网页快照”功能。能从google服务器里直接取出缓存的网页。如果原地址打开很慢, 那么可以直接查看google缓存页面, 因为google服务器速度极快；如果原链接已经死掉或者因为网络的原因暂时链接不通, 那么可以通过google快照看到该页面信息；如果打开的页面信息量巨大, 一下子找不到关键词所在位置, 那么可以通过google快照, 因为快照中google用黄色表明关键字位置。 （2）“单词英文解释”功能。写英文文章的时候, 最头疼的事情就是对某个英文单词的用法不确定。现在有了google, 一切就迎刃而解了！无论你是想查找某个生词的意思还是想了解某个单词的用法, 均可使用在线词典。 （3）“网页翻译”功能。google提供了网页翻译功能, 虽然目前只支持有限的拉丁语、法语、西班牙语、德语和葡萄牙文, 但是不得不承认, 这是个杰出功能, 只要你点击“Translate this page ”按钮, google为你提供了人工智能的机器翻译, 翻译出来的结果让你大致能够看得明白。 （4）“搜索结果过滤”功能。网络上的成人信息浩如烟海, 而且很多站点具有欺骗或者其他不良企图, 浏览者很容易掉入其中的陷阱。为此google新设立了成人内容过滤功能, 见google的设置页面,不过, 中文状态下的尚没有这个功能。 （5）“超文本匹配分析”功能。google的搜索引擎, 同时也分析网页内容,
游戏特效师 岗位要求： 美术相关专业 1、具有专业美术知识，扎实的美术功底，较好的美术制作能力；熟练使用各类三维软件；熟练掌握常见后期制作软件；具有较强的色彩感觉，较强的动画感觉，能把握画面；对画面构成的运用有较深的认识；对运动规律有较好的认识，美感好，了解传统动画 2、沟通能力要强。工作中经常要与相关策划、程序进行配合完成工作 3、学习能力较强，有独立思考和完成任务的能力，善于发现和解决问题 4、态度积极，主动性强。 5、具有1年以上相关工作经验； 6、会使用unity3D制作者优先 高级UI美术师（游戏界面设计） 职位要求 1.完成游戏UI设计和制作； 2.根据游戏实现，对UI效果的改进； 3.根据游戏UI风格进行图标设计。 任职资格 1.美术专业院校毕业，二年以上游戏设计相关的工作经验，有一定的手绘功底； 2.熟练使用PHOTOSHOP,PAINTER等绘图软件； 3.具有创造力，喜欢玩游戏和具有一定工作经验者优先； 4.良好的团队合作和敬业精神，善于沟通。 游戏高级客户端开发（Unity 3d） 岗位要求： 1、热爱游戏，热衷开发，乐于接受有挑战性的任务； 2、一年以上C/C++游戏编程经验，熟悉游戏客户端结构，良好的面向对象编码习惯； 3、计算机相关专业大专以上学历，熟悉计算机图形学相关算法，数据结构和算法基础扎实； 4、有较强的主动性和执行力，良好团队意识、沟通学习能力和合作精神； 5、熟悉unity 3d 者优先录用。 岗位职责： #客户端程序相关模块的设计和编码； 2.基于unity 3d引擎的功能实现和性能优化； 3.基于EZGUI的UI模块的设计和编码。 卡牌游戏主策划 职位描述 1、根据公司战略制定相应的产品方向和开发要点，确定游戏核心规则、风格及内容； 2、搭建游戏系统基础架构，设计产品赢利点，把控系统数值框架平衡； 3、制定开发日程，协调美术、技术工作进度，推动项目进程，确认功能完成质量； 4、培养策划新人，壮大策划团队和对人才进行优化。 资格要求 1、三年以上资深游戏策划工作经验，一年以上主策工作经验，至少成功主导一款游戏项目
大数据相关开源系统简介汇总 本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类似, 一个分布式文件系统。 mapreduce 跟Google的MapReduce类似, 一个典型的简单的分布式计算框架。 yarn 资源管理系统, 跟Mesos类比。 Avro 跟PB类似, 用于将数据结构序列化成字节码, 在不同的语言之间切换。 官方举例是将C转换给Pig。 BigTop 一个给Hadoop打包和测试的软件。其本来是cloudera公司自己给自己写的一个方便OP部署和搭建环境的工具, 不过因为写得不错, 已经成为了Apache顶级项目。目前支持系列Hadoop生态链中的软件: Zookeeper, Flume, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Whirr, Mahout, SolrCloud, Crunch, DataFu and Hue Chukwa 收集各种实时监控数据(比如日志)并固化到HDFS上的事情。 Drill Google的Dremel的开源版本。PB以上数据实时秒级查询。 Flume 用来做数据迁移的工具。支持数据包括Avro, files, 系统日志, 落地的系统包括HDFS, HBase。
HBase Google的BigTable的开源版本。宽列存储, 底层基于HDFS。 HCatalog 为HDFS做的一个管理metadata的系统。基于Hive, 提供服务给MapReduce, Pig, 将来会支持HBase。 Hive 支持HSQL, 将SQL转换成MapReduce任务。 Mahout 一个数据挖掘, 机器分析的算法库。 Oozie 用来管理Hadoop中的多轮任务的工具, 类似DAG管理工具。 Tez 也是多个任务的DAG管理工具, 但是其做得更底层，直接替代了MR的调度程序，多个任务之间的数据传递不用再落地到hdfs上了。 Pig 跟Hive类似, 提供比裸写MR更友好的界面, 然后翻译成MapReduce。只是Hive提供的是SQL, Pig提供的是更高级别的语言Pig-Latin, 供用户做数据挖掘和分析。 Sqoop Sql-to-Hadoop。将关系型数据库中的数据导入到Hadoop当中。 ZooKeeper 提供高可用的存储服务。内部采用paxos一致性协议。 Whirr 用于将Hadoop放到各种IaaS里面去运行的环境部署类项目。 Crunch
1搜索环境 新搜索引擎：PC机，2G内存，数据量166万； 问天搜索：服务器，数据量500万 2搜索地址 问天搜索： https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/ClassifyResults.aspx?vectors=58+59+60+61+62+&journals=&field=qk&star t=1&resultperpage=20&source=all&sortoption=relevancy&query=&xTitleIndex=42&select=58+ 新搜索引擎： http://192.168.0.172/https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/zhishiku.aspx 3搜索结果对比表 4搜索结果截图(详见附表1) 5结论 搜索时间： 当数据量不是很大时，两个搜索引擎的搜索时间差距不是很大，而当数据量很大时，新搜索引擎的用时少。 搜索数量： 从结果对比表可以看出，问天搜索的结果数量较少，甚至搜索结果为0，而新搜索引擎的结果数量较多。 搜索相关度： 大多数情况下，问天搜索的相关度不是很理想，没有达到预期的效果，新搜索引擎的相关度则相对来说较好，满足了搜索的预期要求。 另外知识库的关键字是自定义的，所以关键字定义的越全面，新搜索引擎的搜索结果也更加全面更加准确。
1 搜索环境 新搜索引擎：PC机，2G内存，数据量166万； 问天搜索：服务器，数据量500万 2 搜索地址 问天搜索： https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/SearchResults.aspx?lang=s&start=1&source=all&resultperpage=10&query= &sortoption=relevancy&field=all 新搜索引擎： http://192.168.0.172/https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/search.aspx 3 搜索结果对比表 4搜索结果截图（详见附表2） 5 结论： 搜索时间： 当数据量不是很大时，两个搜索引擎用时没有很大的差距，但数据量很大时，新搜索引擎的用时明显少。 搜索相关度： 问天搜索的结果中包含有很多如“的”、“而且”等一些需要过滤的停用词，而且位置都排在搜索结果的前面，严重的影响着搜索的相关度。 新搜索引擎启用了较全面的停用词库，很好的过滤掉了那些不需要的停用词，相对于问天搜索，相关度明显提高很多。 搜索数量： 问天搜索的搜索数量很少，而且停用词占了一部分，并且还存在搜索不出结果的情况，新搜索引擎的搜索数量比问天搜索的搜索数量高出很多。
最常用的开源游戏引擎 开源即开放原代码(Open Source)，游戏引擎好比赛车的引擎，是用于控制所有游戏功能的主程序，从计算碰撞、物理加速系统和物体的相对位置，到接受玩家的输入，以及按照正确的音量输出声音等等。无论是角色扮演游戏、即时策略游戏、冒险解谜游戏或是动作射击游戏，哪怕是一个只有1兆的小游戏，都有这样一段起控制作用的代码。下面将列出一些著名的且经常被使用的开源游戏引擎。 Delta3D：Delta3D是一个功能齐全的游戏引擎，可用于游戏，模拟或其他图形应用。其模块化设计集成了其他的开源项目，如‘开放场景图’，‘开放动力学引擎’，‘人物动画库’和‘OpenAL’ 。Delta3D把这些开源项目集成到一个易于使用的应用程序编程接口中。下载Delta3D 2.1.0 127MB / Windows XP。 NeoEngine：NeoEngine是一个全功能的用C++编写的开源3D三维游戏引擎。该引擎是多平台的，包括OpenGL和DirectX渲染功能，支持Windows ，Linux和Mac OS X系统，它提供了场景管理，顶点和像素着色，骨骼动画和物理，脚本以及一个完全集成的工具链。NeoEngine 下载地址。 Irrlicht Engine：该Irrlicht Engine是一个开放源码的，高性能的实时3-D 引擎，用C++编写，也可用于.Net语言。它采用跨平台设计，使用D3D ，OpenGL 与自己的软件渲染。其功能特点可以与商业3D引擎相比。Irrlicht Engine 下载地址。 OGRE（面向对象的图形渲染引擎）：OGRE是用C++编写的，以现场为导向，灵活的三维引擎，它主要用于那些利用硬件加速的3D图形应用程序。它的类库提取了所有基础系统库的细节，如Direct3D和OpenGL ，并提供了一个基于世界对象和其他直观类的界面。OGRE 下载地址。 Bullet：Bullet是三维游戏多重物理库，提供最先进的碰撞检测，柔软身体和刚体动力学。这个游戏引擎被许多AAA级的游戏公司用在PS3 ，Xbox 360 ，任天堂的Wii、以及PC上。这个库可以免费用于商业用途。下载Bullet SDK、Bullet 文档（2MB PDF）。 RealmForge GDK https://www.doczj.com/doc/0d862084.html, ：RealmForge是.NET3D游戏引擎https://www.doczj.com/doc/0d862084.html, 的前身。 https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,的组成包括Visual3D框架，一个游戏引擎，运行时系统，.Net 2.0应用框架，XNA框架，以及Visual3D设计师，一个类似于Visual Studio 2005的可定制的可视化设计工作区，和其他开发工具。下载RealmForge 0.6.2 （81MB）。 Power Render：Power Render是一个为游戏和3D图形准备的软件开发工具包。它为开发者提供了一个API，为艺术家准备了一些工具，这些工具可以实时预览3ds Max、Maya和Lightwave的模型。新版本还可以预览高动态范围成像并支持OpenEXR文件格式。下载 Power Render 6 （35.1MB exe）。
一、界面、广告以及速度搜索引擎在我们日常操作中的使用频率非常高，大家使用它的目的都非常明确，就是用它来搜寻需要的内容，而不会为搜索引擎的页面做过多的停留，因此搜索引擎的界面设计和速度就对我们的使用产生不小的影响，下面来看看这六款搜索引擎在界面和速度上的表现。谷歌、百度和微软的Live Search，这三大搜索引擎的界面大家都已经相当熟悉，它们有着共同的特点，就是简洁至极：网站LOGO、搜索框和按钮以及个别功能服务链接，除此以外，页面上就没有其他多余和花哨的东西了，给人的感觉非常清爽，界面一目了然，特别是Live Search在不失简洁的同时还通过一些小脚本和背景图片使得页面整体更加美观。三者使用起来都很方便，并且首页界面上没有任何第三方的广告。搜索结果页面，三者同样是采用简洁的风格，页面左侧排列着搜索结果，百度搜索结果页面右侧有不少广告，谷歌视关键词的不同也可能出现右侧广告。 Live Search的界面十分简洁且美观 百度搜索结果页面右侧的广告与上面三者相比，雅虎全能搜在界面上显得更为活泼、色彩更加多样，并且在首页内容上也更丰富。首页上除了常规的搜索所需组成部分外，雅虎全能搜还加入了天气预报、邮箱登录的显示区域。虽然这些占据了一点点页面，但是它们功能实用且不影响正常使用。雅虎全能搜的搜索主页 搜狗搜索的界面可谓结合了谷歌和Live Search：在布局上
与谷歌类似，而在细节上与Live Search有着异曲同工之妙；而搜索新军——网易有道的界面与谷歌、百度站在同一阵线，风格、版式都十分一致。在搜索结果页面中，搜狗搜索页面左侧有少量广告。总的来说，六款搜索引擎的界面设计都比较合理、美观、大方。雅虎全能搜的界面稍有不同，加入了天气预报和邮箱模块，而其他五款都尽量精简，其中谷歌、百度和有道趋于一致，采用最简的风格，而Live Search和搜狗在首页的一些细节上多加以了一些修饰。此外，值得一提的是一些搜索引擎对于Logo文化的重视，在传统的节日或者一些特殊的纪念日时都会将首页的Logo徽标换成与该日子相关的设计。其中在这方面要数谷歌和百度做得最为出色：无论是三八节、五一节这样的国际节日，或者情人节、万圣节这样的西方舶来物，还是春节、清明、端午等传统的中国农历节日，谷歌和百度都会精心设计相应的节日Logo；此外，谷歌在一些特殊的纪念日，如达芬奇诞辰、地球日之类的纪念日也会推出专门的徽标；而百度近期开始定期在首页推出一个搜索封面人物，以此反映对互联网时代风云人物的价值取向，十分有特色。雅虎和搜狗在节日Logo设计方面也有所表现，在节日时也可经常看到其专门的徽标；网易有道正式版新近推出不久，我们还无法对其在特殊Logo的设计上是否会有所表现作出评价。搜索引擎的特色Logo其实并不仅仅是一个单纯的设计，它还有更多的作用：它承载了一种信息，传达了搜索引擎提供商对于创新、
Cocos2D-HTML5开源2D游戏引擎 Cocos2D-HTML5是基于HTML5规范集的Cocos2D引擎的分支，于2012年5月发布。Cocos2D-HTML5的作者林顺将在本文中介绍Cocos2D-HTML5的框架、API、跨平台能力以及强大的性能。Cocos2D-HTML5是Cocos2D系列引擎随着互联网技术演进而产生的一个分支。该分支基于HTML5规范集，目标是可对游戏进行跨平台部署。Cocos2D-HTML5采用MIT开源协议，设计上保持Cocos2D家族的传统架构，并可联合Cocos2D-XJavaScript-binding接口，最大程度地实现游戏代码在不同平台上的复用。 Cocos2D-HTML5由Cocos2D-X核心团队主导开发和维护，行业领袖、HTML5大力推动者Google为这个项目提供支持。Zynga、Google等大公司的工程师也参与到Cocos2D-HTML5的设计工作中，在各路高手的协作之下，Cocos2D-HTML5的技术方案和API设计正毫无疑问地朝着大气、简洁的方向快速发展。 Cocos2D程序员可分为三类：苦逼程序员，把自己游戏针对iOS、Android、WindowsPhone 三大主流平台分别用Objective-C、Java、C#移植一遍，不是熬夜换语言重写游戏逻辑，就是学习不同语言为熬夜移植做准备；普通程序员，采用C++，一次编码后争取最大限度地在iOS、Android、Windows8Metro之间复用；而作为后PC时代的文艺程序员，我认为跨全平台才是真的跨，配合Cocos2D-XJavaScript-binding，最终目标是能够实现NativeApp和WebBrowser之间的轻松跨越。 下文就细致地介绍Cocos2D-HTML5引擎以及如何玩转它。 引擎的框架设计 Cocos2D-HTML5引擎框架的设计目标总结下来有两个，第一个目标是“偷懒”，引擎运行目标平台是所有的平台，无论是PC浏览器还是移动浏览器，；第二个目标还是“偷懒”，兼容Cocos2D系列引擎，让已掌握开发要领的同学可以继续偷懒，让没有学过的同学可以轻松悟透、轻松入门、晋级。 在引擎的框架设计中，渲染层是Canvas或WebGL，如果浏览器支持WebGL，自动优先选择WebGL，运行速度会快一点，要是不支持也没关系，Canvas通过性能优化后，比起WebGL 一点也不逊色。 区别于其他Cocos2D系列引擎设计，Cocos2D-HTML5引擎框架引入了DomMenu的设计，浏览器支持多语言的优势得到了传承，开发者再也不用为游戏的多语言发愁了，再也不需要辛苦地到处找字库、贴图了，因为在引擎内已准备好了。值得注意的是，Dom实现的各项菜单还有各种动作和特效，甚至和Canvas可以实现互动，让开发者一点都感觉不到Dom的存在。 引擎的API封装和使用介绍 框架设计得简洁明了，API当然也不能复杂，Cocos2D-HTML5在API的封装上，直观易懂，最大程度地保留原Cocos2D系列的API的使用习惯，保持发扬偷懒的风尚，使开发者可以在悟解框架之后轻松继续晋级。 在引擎的设计和开发中，采用的是JohnResige类的继承方法，在使用上类似于C++，适合原有Cocos2D系列的游戏资源进行快速1:1移植，我们的目标是实现机械式翻译，因此
作者声明 本人郑重声明：所呈交的学位是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 本人完全了解有关保障、使用学位的规定，同意学校保留并向有关学位管理机构送交的复印件和电子版。同意省级优秀学位评选机构将本学位通过影印、缩印、扫描等方式进行保存、摘编或汇编；同意本被编入有关数据库进行检索和查阅。 本学位内容不涉及国家机密。 题目：全文搜索引擎的设计与实现 作者单位：江汉大学数学与计算机科学学院 作者签名：XXX 20XX年 5 月 20 日
学士学位 题目全文搜索引擎的设计与实现 （英文） Full-text search engine design and Implementation 学院数学与计算机科学学院 专业计算机科学与技术 班级 B09082021 姓名 XXX 学号 20XX08202137 指导老师 YYY 20XX 年5月20日
摘要 目前定制和维护搜索引擎的需求越来越大，对于处理庞大的网络数据，如何有效的去存储它并访问到我们需要的信息，变得尤为重要。Web搜索引擎能有很好的帮助我们解决这一问题。 本文阐述了一个全文搜索引擎的原理及其设计和实现过程。该系统采用B/S模式的Java Web平台架构实现，采用Nutch相关框架，包括Nutch，Solr，Hadoop,以及Nutch 的基础框架Lucene对全网信息的采集和检索。文中阐述了Nutch相关框架的背景，基础原理和应用。 Nutch相关框架的出现，使得在java平台上构建个性化搜索引擎成为一件简单又可靠的事情。Nutch 致力于让每个人能很容易, 同时花费很少就可以配置世界一流的Web 搜索引擎。目前国内有很多大公司，比如百度、雅虎，都在使用Nutch相关框架。由于Nutch是开源的，阅读其源代码，可以让我们对搜索引擎实现有更加深刻的感受，并且能够更加深度的定制需要的搜索引擎实现细节。 本文首先介绍了课题研究背景，然后对系统涉及到的理论知识，框架的相关理论做了详细说明，最后按照软件工程的开发方法逐步实现系统功能。 关键词 Nutch、Solr、Hadoop、Lucene、搜索引擎
技能训练5-1 主要搜索引擎特性的对比分析 以“六度空间理论”、“搜索引擎优化”、“手持移动电视”为关键字，在三大搜索引擎（百度、谷歌、搜搜）上进行“网页”搜索，将相关搜索结果整理为100字左右的文字描述，然后以4-6人为小组分享各自的结论，并就三大搜索引擎的特点、返回结果信息的相关性、价值度的大小等方面进行讨论，并将形成的结论填入下表。 表5-4 三大搜索引擎对比分析表 调查时间： 11·28 调查人：余思琪 搜索对象搜索引 擎种类 搜索引擎 特性描述 信息 相关 性 评价 信息 价值 度 评价 是 否存在 商业推 广 六度 空间理论百度 拥有目前世界上 最大的中文信息库， 支持主流的中文编码 标准，采用智能相关 度算法，支持二次检 索（又称渐进检索或 逼进检索），采用先进 的网页动态摘要显示 技术 相关 度高，前 20条里有 19条都与 之相关，大 多来自百 科.文库. 博客 信息 价值度，在 这19条中 我都能了 解到关于 六度空间 理论的相 关信息 没 有Google 目前规模最大搜 索引擎，提供常规搜 不高， 前十条中 一般， 其中有不 存 在关键
索和高级搜索两种功能。信息条目数量。但也要注意其多种语言字母无大小写之分，全部默认为小写，不使用词干法，也不支持通配符只有5条 与其相关 来自百科， 和一些网 页 少与所搜 索的东西 不相关 字广告 和广告 联盟 搜搜 腾讯出品为广 大用户提供的问答互 动平台。覆盖面广 ——接触庞大QQ用户 群，针对性强——准 确覆盖目标用户，互 动性强——即搜即Q， 立刻抓住您的客户， 灵活可控——快捷调 整广告内容和广告开 销 相关 度很高，前 十条内都 与之相关 信息 价值度高。 从前十条 中我都能 了解到六 度空间理 论的含义 没 有 什么是六度空间理论？ 你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。这就是六度分割理论，也叫小世界理论。
APE(物力引擎) APE，设么是APE呢。APE(Actionscript Physics Engine)是一个ActionScript3写成的物理引擎，用于模拟现实中物体发生的运动和碰撞。它是免费、开源的，遵循MIT协议。 看来特别适用用来做游戏开发，已经有许多很有趣的应用使用这个开发的。 现提供了Java Port,和C++ SDL Port 官方网址为：https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/ape/ 下载地址为：https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/ape/ape_a045.zip（包含两个demo，api，swc文件，和源码） 官网的两个例子: Demo1:https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/ape/demo1.htm
Demo2: https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/ape/demo2.htm
API地址: https://www.doczj.com/doc/0d862084.html,/ape/docs/api/ 下面中文版,网上搜集的 APE中总共才12个类，用起来相当的方便。这12个类的继承关系如下： 目录： AbstractCollection Group Composite AbstractItem AbstractConstraint SpringConstraint AbstractParticle RectangleParticle CircleParticle WheelParticle Vector APEngine AbstractCollection（子类有：Group和Composite） 此类为群组性的基类。你不应实例化这个类，而应该使用该类的子类。 属性： constraints 属性 constraints:Array [只读] 一个数组，包含所有被加入到AbstractCollection中的AbstractConstraint类的实例。 particles 属性 particles:Array [只读] 一个数组，包含所有被加入到AbstractCollection中的AbstractParticle类的实例。 sprite 属性 sprite:Sprite [只读] 为渲染和增加children而提供的作为容器使用的Sprite。当这个sprite第一次被请求时，这个sprite会自动的加入到APEngine类的全局容器中。 构造函数： public function AbstractCollection() 方法：
使用 Java 开源工具建立一个灵活的搜索引擎 揭示开源的力量 为应用程序添加搜索能力经常是一个常见的需求。本文介绍了一个框架，开发者可以使用它以最小的付出实现搜索引擎功能，理想情况下只需要一个配置文件。该框架基于若干开源的库和工具，如Apache Lucene，Spring 框架，cpdetector 等。它支持多种资源。 其中两个典型的例子是数据库资源和文件系统资源。Indexer 对配置的资源进行索引并传输到中央服务器，之后这些索引可以通过API 进行搜索。Spring 风格的配置文件允许清晰灵活的自定义和调整。核心API 也提供了可扩展的接口。 引言 为应用程序添加搜索能力经常是一个常见的需求。尽管已经有若干程序库提供了对搜索基础设施的支持，然而对于很多人而言，使用它们从头开始建立一个搜索引擎将是一个付出不小而且可能乏味的过程。另一方面，很多的小型应用对于搜索功能的需求和应用场景具有很大的相似性。本文试图以对多数小型应用的适用性为出发点，用Java 语言构建一个灵活的搜索引擎框架。使用这个框架，多数情形下可以以最小的付出建立起一个搜索引擎。最理想的情况下，甚至只需要一个配置文件。特殊的情形下，可以通过灵活地对框架进行扩展满足需求。当然，如题所述，这都是借助开源工具的力量。 基础知识 Apache Lucene 是开发搜索类应用程序时最常用的Java 类库，我们的框架也将基于它。为了下文更好的描述，我们需要先了解一些有关Lucene 和搜索的基础知识。注意，本文不关注索引的文件格式、分词技术等话题。 什么是搜索和索引 从用户的角度来看，搜索的过程是通过关键字在某种资源中寻找特定的内容的过程。而从计算机的角度来看，实现这个过程可以有两种办法。一是对所有资源逐个与关键字匹配，返回所有满足匹配的内容；二是如同字典一样事先建立一个对应表，把关键字与资源的内容对应起来，搜索时直接查找这个表即可。显而易见，第二个办法效率要高得多。建立这个对应表事实上就是建立逆向索引（inverted index）的过程。 Lucene 基本概念 Lucene 是Doug Cutting 用Java 开发的用于全文搜索的工具库。在这里，我假设读者对其已有基本的了解，我们只对一些重要的概念简要介绍。要深入了解可以参考参考资源中列出的相关文章和图书。下面这些是Lucene 里比较重要的类。 Document：索引包含多个Document。而每个Document则包含多个Field对象。Document 可以是从数据库表里取出的一堆数据，可以是一个文件，也可以是一个网页等。注意，它不等同于文件系统中的文件。 Field：一个Field有一个名称，它对应Document的一部分数据，表示文档的内容或者文档的元数据（与下文中提到的资源元数据不是一个概念）。一个Field对象有两个重要属性：Store ( 可以有YES, NO, COMPACT 三种取值) 和Index ( 可以有TOKENIZED, UN_TOKENIZED, NO, NO_NORMS 四种取值) Query：抽象了搜索时使用的语句。
开源搜索引擎的比较 1．N utch 简介： Nutch是一个用java实现的基于Lucene的开源搜索引擎框架，主要包括爬虫和查询两部分组成。Nutch所使用的数据文件主要有以下三种：1）是webDb，保存网页链接结构信息，只在爬虫工作中使用。2）是segment，存储网页内容及其索引，以产生的时间来命名。segment文件内容包括CrawlDatum、Content、ParseData、ParseText四个部分，其中CrawlDatum保存抓取的基本信息，content 保存html脚本，ParseData和ParseText这两个部分是对原内容的解析结果。3）是index，即索引文件，它把各个segment的信息进行了整合。爬虫的搜索策略是采用广度优先方式抓取网页，且只获取并保存可索引的内容。 Nutch0.7需要java1.4以上的版本，nutch1.0需要java1.6。 特点： 1、遵循robots.txt，当爬虫访问一个站点时，会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。 2、采用基于Hadoop的分布式处理模型，支持分布式的实现。 3、Nutch可以修剪内容，或者对内容格式进行转换。 4、Nutch使用插件机制，可以很好的被用户定制和集成。 5、Nutch采用了多线程技术。 6、将爬取和建索引整合在了一起，爬取内容的存储方式是其自己定义的 segment，不便于对爬取的内容进行再次处理，需要进行一定的修改。 7、因为加入了对页面分析，建索引等功能其效率与heritrix相比要相对较低。
GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目TensorFlow 作为谷歌的第二代机器学习系统，TensorFlow在过去的一年里成为了github上当之无愧的最受欢迎项目。按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的DistBelief 快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow 的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python 接口，要在TensorFlow 中表达想法也会很容易。Caffe Caffe是一个高效的开源深度学习框架。由表达式，速度和模块化组成。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。Caffe能够运行很棒的模型和海量的数据，可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。Neural style Torch实现的神经网络算法。Neural style 是让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制的算法。deepdream Deep Dream是一款图像识别工具。一个原本用来将图片分类的AI，让我们看到不一样的世界~在把一张图片喂入之后，
选择某一层神经网路（Google 的神经网路有10-30 层）进行重复处理的次数和变形的程度，就能获得一张非常后现代的「画作」。Keras 一款Python实现的深度学习库，包括卷积神经网络、递归神经网络等。运行在Theano和TensorFlow之上。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。RocAlphaGo 学生主导的一个独立项目，从新实现了DeepMind在2016 Nature发表的内容，《用深度神经网络和树搜索学习围棋》(Nature 529, 484-489, 28 Jan 2016)。 TensorFlow Models 基于TensorFlow开发的模型。这个库包含了各种机器学习模型在TensorFlow实践。 Neural Doodle 运用深度神经网络将涂鸦变为优雅的艺术品，从照片生成无缝纹理，转变图片风格，进行基于实例的提升，等等…还有更多！（语义风格传递的实现）CNTK 深度学习工具包。来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。这部分归功于CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个）在
深圳大学考试答题纸 (以论文、报告等形式考核专用) 二○～二○学年度第学期 课程编号1501320002 课程名称搜索引擎技术主讲教师王旭评分 学号姓名专业年级 题目：利用开源工具构建小型搜索引擎 一、项目操作环境及基本操作工具： 操作系统：Win10。 基本操作环境：基于Heritrix+ Lucene；java。 基本操作工具：JDK 1.8，MyEclipse Professional 2014，Tomcat 8.0.27，Heritrix 1.14.4，Lucene 2.1.0，— JE-analysis-1.5.3， Htmlparser 1.5。 基本操作工具基本功能介绍： JDK 1.8:JDK（Java SE Development Kit）包括Java开发包和Java开发工具，是一个写Java 的applet和应用程序的程序开发环境。它由一个处于操作系统层之上的运行环境还有 开发者编译，调试和运行用Java语言写的applet和应用程序所需的工具组成。 MyEclipse Professional 2014： Eclipse是一种可扩展的开放源代码IDE。2001年11月，IBM公司捐出价值4,000万美元的源代码组建了Eclipse联盟，并由该联盟负责这种工具的后 续开发。集成开发环境（IDE）经常将其应用范围限定在“开发、构建和调试”的周期 之中。为了帮助集成开发环境（IDE）克服目前的局限性，业界厂商合作创建了Eclipse 平台。MyEclipse，是在eclipse 基础上加上自己的插件开发而成的功能强大的企业级集 成开发环境。 Tomcat 8.0.27:—Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器，它是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、 Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。—Tomcat 8支持最新的Servlet 3.1 和JSP 2.3 规范。因为Tomcat技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并 得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web应用服务器。 Heritrix 1.14.4:Heritrix是一个开源、可扩展的Web爬虫项目。Heritrix设计成严格按照robots.txt 文件的排除指示和META robots标签。 Lucene 2.1.0:—Lucene是Apache软件基金会jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方 语言）。 JE-analysis-1.5.3:是一个免费的Lucene中文分词组件。 Htmlparser 1.5:是一个纯的java写的html解析的库，Htmlparser不依赖于其它的java库，Htmlparser主要用于改造或提取html。
百度、谷歌、搜狗、有道四大搜索引擎的比较分析学校：中南财经政法大学学号：2009357770832 姓名：李心彤 随着经济与科技的发展，信息对于人们来说越来越重要，而随着计算机的普及，人们利用搜索引擎来获取信息也是越来越频繁。因此，国内外的几家搜索引擎展开了角逐，在各自领域努力发挥着自己的优势。本文通过对百度、谷歌、搜狗、有道四大搜索引擎的个人化体验，对其作出比较与分析。体验主要从以下几个方面进行： 一、政治敏感度
搜索引擎百度搜狗有道谷歌 词条数量323 1433 43 69100 可以看出，在搜索较为敏感的政治事件时，各大搜索引擎表现出极大的不同。作为国内最大用户最多的百度搜索引擎，是唯一一个表现出明确屏蔽态度的搜索引擎，会在搜索框下方显示“根据相关法律法规和政策，部分搜索结果未予显示”，且其搜索数量也是几个搜索引擎中较少的。同时，在搜索出来的词条中，再未显示关键词中的任何一个字，仅在具体内容中偶有一两个相同字眼。可见百度对政治敏感内容十分顾忌。 而搜狗则在搜索页的最末用灰色字体显示“根据相关法律法规和政策，部分搜索结果未予显示”，不太能够引起人的注意。其搜索结果虽然在四个引擎中排名第二，但仍然并不算多。且其跟百度一样，搜索出来的结果中并未出现过多的关键词。 有道虽然是所有引擎中结果数量最少的，但出人意料的是，有道所搜索出来的前几个词条，是完全符合搜索词的。虽然其具体内容皆无法打开，但不得不说有道是国内引擎中最大胆的。 而谷歌作为国外开发的搜索引擎，一向对政治事件十分随意，因此，我们不难从图片中看出搜索政治敏感事件时，谷歌就像搜索随意的生活内容一样将各项结果显示，且有些资源是来自于国外的网站。但是具体点击时，视频、图片以及部分文字类内容明显在检测和过滤后是打不开的，且检测与过滤速度十分缓慢。但是，部分论坛里的讨论、对事件阐述并不太多也不太高调的文字类内容还是能够得以显现。 笔者随后更换搜索的关键词，使其更多与国家政治领导人相关，其搜索结果为： 搜索引擎百度搜狗有道谷歌 词条数量80200 3986 99 117000
开源许可协议说明 如今开源的软件已经越来越被广泛使用，各种专利纠纷也越来越多。工作上要求对开源协议的理解也很迫切，做技术架构是每一个技术人员最渴望的职责，但要做好初级的技术架构工作首先要对各种各样的开源协议有深入了解，知道什么开源软件是工作在什么协议之下，对自己的产品有什么影响。这篇博文将讲解开源协议的相关知识。 首先要弄懂一些基本概念： 1 什么是许可协议？ 什么是许可，当你为你的产品签发许可，你是在出让自己的权利，不过，你仍然拥有版权和专利（如果申请了的话），许可的目的是，向使用你产品的人提供一定的权限。 不管产品是免费向公众分发，还是出售，制定一份许可协议非常有用，否则，对于前者，你相当于放弃了自己所有的权利，任何人都没有义务表明你的原始作者身份，对于后者，你将不得不花费比开发更多的精力用来逐个处理用户的授权问题。 而开源技术许可协议使这些事情变得简单，开发者很容易向一个项目贡献自己的代码，它还可以保护你原始作者的身份，使你至少获得认可，开源许可协议还可以阻止其它人将某个产品据为己有。 2. 常用开源协议 GPL(GNU General Public License) 我们很熟悉的Linux就是采用了GPL。GPL协议和BSD，Apache Licence等鼓励代码重用的 许可很不一样。GPL的出发点是代码的开源/免费使用和引用/修改/衍生代码的开源/免费使用，但不允许修改后和衍生的代码做为闭源的商业软件发布和销售。这也就是为什么我们能用免费的各种linux，包括商业公司的linux和linux上各种各样的由个人，组织，以及商业软件公司开发的免费软件了。 GPL协议的主要内容是只要在一个软件中使用(”使用”指类库引用，修改后的代码或者衍生代码)GPL协议的产品，则该软件产品必须也采用GPL协议，既必须也是开源和免费。这就是所谓的”传染性”。GPL协议的产品作为一个单独的产品使用没有任何问题，还可以享受免费的优势。GPL协议最主要的几个原则：