java 搜索_Java实现搜索功能代码详解
时间: 2024-02-23 17:10:01 浏览: 24
实现搜索功能的代码需要涉及到前端页面和后台Java代码。下面是一个简单的例子，可以用作参考：
1. 前端代码：
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>搜索</title>
</head>
<body>
<form action="/search" method="post">
<input type="text" name="keyword">
<input type="submit" value="搜索">
</form>
</body>
</html>
```
2. 后台Java代码：
```
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation.WebServlet;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
@WebServlet("/search")
public class SearchServlet extends HttpServlet {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
request.setCharacterEncoding("utf-8");
response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
PrintWriter out = response.getWriter();
String keyword = request.getParameter("keyword");
List<String> results = search(keyword);
out.println("<html>");
out.println("<head><title>搜索结果</title></head>");
out.println("<body>");
out.println("<h3>搜索结果：</h3>");
for (String result : results) {
out.println("<p>" + result + "</p>");
}
out.println("</body>");
out.println("</html>");
}
private List<String> search(String keyword) {
// 这里可以根据实际需要进行搜索操作，这里只是简单的返回一些结果
List<String> results = new ArrayList<>();
results.add("Java实现搜索功能代码详解");
results.add("Java搜索技巧");
results.add("Java搜索引擎开发");
return results;
}
}
```
这个例子中，用户在前端页面输入关键词并提交后，后台Java代码会接收到关键词并进行搜索操作，最后将搜索结果返回给前端页面展示。需要注意的是，这个例子只是一种简单的实现方式，具体实现方式需要根据实际需求进行调整。
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：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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