基于Web的Lucene全文搜索排序算法的研究

在计算机与网络技术支撑日趋成熟的情况下,企业内部充斥着大量的电子信息。为了能够满足企业对高效、准确地检索出所需讯息的需求。搜索引擎技术的革新、发展被提上日程,而人们在文本检索中使用的排序算法又是影响搜索引擎质量的一个不可忽略的因素。原始的Lucene搜索引擎使用基于向量模型的排序算法,然而这种原始的算法在自然语义理解上面有很大的弊端。由此论文在剖析Lucene组织结构、文档排序算法以及对比经典排序算法DirectHit、PageRank的基础之上,提出了一种新型的Vector-PageRank排序算法,算法针对基础算法的不足之处进行优化,并在此算法的基础之上设计实现了一款适合企业的搜索引擎系统。实验结果表明,经过优化后的Lucene的排序算法精确度更高,更符合用户的关切度。

借语文错题集释放学生潜能的实践研究

习题训练是提高语文水平必不可少的途径。整理练习中的错题不仅可以促使学生重新梳理学习过的知识,而且能够培养学生的能力、激发学生的潜能,对学生学习相关的新知识也有较大的促进作用。在小学语文教学中,教师应引导学生按照题目类型进行分类整理,并通过反复阅读、相互交流,从而达到温故而知新、释放学生潜能的目的。

核函数在不规则人脸识别中的应用

核函数技术是机器学习领域应用广泛且非常有效的方法,采用核函数技术可以有效地解决在高维空间运算时遇到的维数灾难问题,不仅大大减少了在输入空间中的计算量还能够有效改善学习机的分类性能,核函数的选择以及核函数的构造一直是机器领域非常重要的问题,然而这方面的研究成果并不多。论文首先阐述了支持向量机的理论以及核函数的基本原理,介绍了目前应用比较广泛的核函数类型,考虑到局部核函数和全局核函数的优缺点并将两者结合组成新的核函数,使用改进的网格搜索法对构造核函数进行参数和组合系数进行寻优。最后将该算法应用到ORL人脸数据库中,验证了混合核函数SVM人脸分类识别效果明显优于单一核函数分类效果,实验结果证实了该算法的有效性。

小学低年级儿童诗欣赏教学摭谈

随着我国素质教育的全面实行,小学语文教材中也充实了一定数量的儿童诗,其不仅语言生动凝练、行文明快简洁,富有节奏感和跳跃性,其中诗文中更是蕴含了充足的想象空间,对实现学生综合素质和人文素养的全面发展具有积极意义。但是当前,一些教师在具体教学中,对儿童诗教学缺乏足够的重视,教学目标仅仅停留在熟读成诵、了解大意以及识字会词的层面,没有挖掘其中蕴含的德育价值和教学内涵。因此,教师需要给予儿童诗教学以高度重视,将教学变为感悟、品位、识别的欣赏过程。