DocFetcher: 快速搜索文件内容的强大工具

需积分: 9 2 下载量 113 浏览量 更新于2024-10-13 1 收藏 13.36MB ZIP 举报
资源摘要信息:"docfetcher_1.0_beta_portable.zip" DocFetcher是一款基于Java开发的桌面搜索工具,适用于32位和64位操作系统,无需安装即可在便携式存储设备上运行。该软件通过建立索引,让用户能够迅速定位到包含特定内容的文件,非常适合记忆文件内容但忘记文件名的情况。DocFetcher支持多种常见文本格式的搜索,用户可以根据需求指定对特定文件夹或文件进行索引,以缩小搜索范围并提高搜索效率。 详细知识点如下: 1. DocFetcher概述: - DocFetcher是一个便携式桌面搜索工具,允许用户通过内容检索文件,而不需要知道文件的具体名称。 - 该软件支持多语言版本,但建议中文用户使用1.1.19版本,因为在此之后的版本中文查询功能存在问题。 2. 系统要求: - DocFetcher运行需要Java环境,因此在首次使用前,用户需要下载并安装Java运行环境。 3. 功能特点: - 支持建立索引:用户需先创建索引才能搜索,索引过程会扫描文件夹中的内容并建立数据库。 - 快速搜索:一旦建立了索引,DocFetcher能够非常快速地对文件内容进行搜索。 - 支持的文本格式:该工具支持多种文本格式的搜索,包括纯文本和一些压缩包格式。 4. 索引设置与使用: - 用户应避免在文件扩展名选择中加入如PDF、docx等格式,这会导致索引建立缓慢且不必要的,因为DocFetcher已经能够处理这些格式。 - 索引建立:用户需要右键点击“搜索范围”的空白处,选择“创建索引”—“文件夹”,随后选择目标文件夹来设定搜索范围。 - 索引建立所需时间:根据文件夹大小的不同,建立索引的时间会有所变化,一般情况下大约1G的文件夹需要1分钟的建立时间。 5. 搜索与结果操作: - 用户可以在搜索时选择特定的文件夹或子文件夹来限制搜索范围,以提高搜索的精确性和速度。 - 搜索完成后,用户可以利用界面提供的工具,例如↑或↓按钮,快速找到搜索结果中的具体位置。 6. 软件版本: - 在提供的文件信息中,唯一提及的版本是“DocFetcher-*.*.*.*”,这可能是用户在实际使用过程中可能会遇到的版本之一。 7. 兼容性: - 软件设计为跨平台应用,兼容32位和64位Windows操作系统。 8. 压缩包内文件列表: - "docfetcher_1.0_beta_portable.zip"压缩包中包含了多个文件,其中"DocFetcher-*.*.*.*"表明该文件夹包含了*.*.*.*版本的DocFetcher。 DocFetcher作为一款桌面搜索工具,在处理大量文档内容搜索任务时显示出其优势,尤其适合个人文件管理和快速内容检索。然而,用户需要注意的是,DocFetcher的使用依赖于Java平台,并且在选择文件扩展名时应避免错误选择,以免影响索引效率。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传