当前位置: 首页 > news >正文

【Python项目】信息安全领域中语义搜索引擎系统

【Python项目】信息安全领域中语义搜索引擎系统
技术简介:采用Python技术、MYSQL数据库等实现。
系统简介:系统主要是围绕着语义搜索展开的,要将输入的文字在爬取数据时能够通过深层次的内涵理解,来更好的查找到与之相关的精准信息。在功能的设计上,是通过以安全语义相关的搜索为主要的搜索语义内容,来通过搜索引擎、新闻展示、在线注册等多个功能来实现用户对网站的正常使用实现。
 

背景:

在21世纪的今天,网络中的网页搜索模式也在不断创新。在线网页搜索为人们提供了极其便利的使用条件,极大地改变了人们获取信息的方式。搜索引擎的出现是网络普及的必然产物,它为网民带来了更加便捷的信息检索工具。在搜索引擎出现之前,人们需要输入准确的网址才能进入特定的网站,一旦地址错误,就无法打开相应的网页。然而,搜索引擎的出现彻底改变了这一局面。通过简单的关键词输入,搜索引擎能够根据语义内容在网络中进行爬虫搜索,并将与语义相关的内容呈现给用户。这种搜索方式不仅包括网站链接,还可以是与语义相关的内容片段等。

语义搜索技术的应用进一步提升了搜索引擎的效率和准确性。与传统的关键词搜索不同,语义搜索能够理解用户查询的真实意图,而不仅仅是关键词的表面匹配。通过自然语言处理和知识图谱等技术,搜索引擎可以更准确地捕捉用户需求,并提供更相关的搜索结果。例如,语义搜索可以通过上下文理解、实体识别和知识图谱等技术,区分不同语义背景下的相同词汇。这种技术的应用不仅提高了搜索结果的相关性,还为用户提供了更个性化的搜索体验。

搜索引擎的使用简单、功能直接且操作便捷,极大地提升了人们利用网络的效率。用户可以通过模糊的词语输入快速查找到所需内容,而搜索引擎则通过智能算法和大数据分析,为用户提供精准的信息。这种高效的搜索模式不仅改变了人们的生活方式,也推动了信息传播和知识共享的快速发展。

综上所述,网页搜索方式的不断创新和语义搜索技术的应用,为现代社会带来了巨大的便利和变革。从简单的关键词匹配到复杂的语义理解,搜索引擎的发展不仅提升了信息检索的效率,还为用户提供了更加个性化和智能化的服务。随着信息技术的进一步发展,未来的搜索引擎将更加智能和高效,为人们的生活和工作带来更多便利。

目录

摘要 

abstract 

一、 绪论 

1.1研究的背景 

1.2研究的现状 

1.3研究的意义 

二、开发环境和相关技术 

2.1开发环境 

2.2Python语言 

2.3Python搜寻器框架 

2.4MySQL数据库 

2.5语义搜索的概念 

三、系统分析 

3.1系统开发流程分析 

3.1.1模块实现 

3.1.2信息管理模块实现 

3.2 可行性分析 

3.2.1技术可行性 

3.2.2经济可行性 

3.2.3操作可行性 

3.2.4法律的可行性 

3.3对功能的规定 

四、 数据库设计 

4.1数据库的概念设计 

4.2数据库的逻辑设计 

五、系统的实现 

5.1搜索引擎首页界面 

5.2注册页面实现 

5.3最新资讯的实现 

5.4牛闻牛评界面实现 

5.5搜索功能的实现 

六、测试 

6.1 测试的目的 

6.2 问题层次 

6.3 测试评定 

6.4 测试的设计 

6.4测试结果 

六、总结 

七、致谢 

八、参考文献 

相关文章:

【Python项目】信息安全领域中语义搜索引擎系统

【Python项目】信息安全领域中语义搜索引擎系统 技术简介:采用Python技术、MYSQL数据库等实现。 系统简介:系统主要是围绕着语义搜索展开的,要将输入的文字在爬取数据时能够通过深层次的内涵理解,来更好的查找到与之相关的精准信息…...

网站搭建基本流程

需求分析: 实现网站搭建的过程:首先进行网站的需求性分析 网站可分为前台系统和后台系统,由不同的功能拆分为不同的模块 如下是一个电商网站可以拆分出的模块: 在编写代码前,我们要先对网站进行架构,通过…...

mysql 存储空间增大解决方案

一:查询数据库中表占比比较多的表 SELECT table_name AS "Tables", round(((data_length index_length) / 1024 / 1024), 2) AS "Size (MB)" FROM information_schema.tables WHERE table_schema "自己的数据库名"; …...

深入解析队列与广度优先搜索(BFS)的算法思想:原理、实现与应用

目录 1. 队列的基本概念 2. 广度优先搜索(BFS)的基本概念 3. 队列在BFS中的作用 4. BFS的实现细节 5. C实现BFS 6. BFS的应用场景 7. 复杂度分析 8. 总结 1. 队列的基本概念 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO, …...

Swap to Gather-----

C - 烟销日出不见人 问题陈述 给定一个长度为 NN 的字符串 SS,由 0 和 1 组成。保证 SS 至少包含一个 1。 您可以执行以下操作任意次数(可能为零): 选择一个整数 ii (1≤i≤N−11≤i≤N−1),并交换 SS 的第 ii 个和…...

使用DeepSeek+本地知识库,尝试从0到1搭建高度定制化工作流(自动化篇)

7.5. 配图生成 目的:由于小红书发布文章要求图文格式,因此在生成文案的基础上,我们还需要生成图文搭配文案进行发布。 原实现思路: 起初我打算使用deepseek的文生图模型Janus进行本地部署生成,参考博客:De…...

Python 函数式编程全攻略:从理论到实战的深度解析

本文深入剖析 Python 函数式编程,详细讲解其概念、核心特性(迭代器、生成器等)、内置函数及相关模块(itertools、functools ),结合丰富示例与直观图表,助力读者全面掌握函数式编程技巧&#xff…...

Ollama 在 LangChain 中的使用

文章目录 一、langChain 介绍二、环境安装1.依赖库安装2.下载模型 三、基本使用示例1.使用 ChatPromptTemplate 进行对话2.流式输出3.工具调用4.多模态模型调用 四、进阶使用1.使用 ConversationChain 进行对话2.自定义提示模板3.构建一个简单的 RAG 问答系统 五、遇到问题与解…...

使用apt-rdepends制作软件离线deb安装包

使用apt-rdepends制作软件离线deb安装包 除基础软件外,还要获取软件依赖包。 依赖包工具安装 apt-get install apt-rdependsapt-rdepends工具使用 使用apt-rdepends工具,递归方式分析软件依赖,下载软件包本体,和依赖包。制作时…...

根据POD名称生成 三部曲:get、describe、log、exec

#!/bin/bash# 定义颜色变量 RED\033[0;31m GREEN\033[0;32m YELLOW\033[0;33m NC\033[0m # No Color# 检查是否传入 Pod 名称作为参数 if [ -z "$1" ]; then# 如果没有传参,则提示用户输入 Pod 名称echo -e "${YELLOW}Please enter the Pod name:${…...

SQL sever数据导入导出实验

1.创建数据库TCP-H (1)右键“数据库”,点击“新建数据库”即可 (2)用sql语言创建,此处以创建数据库DB_test为例,代码如下: use master;go--检查在当前服务器系统中的所有数据里面…...

python环境的yolov11.rknn物体检测

1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型: 2.比对一下yolov5的模型: 2.1 yolov5模型的后期处理: outputs rknn.inference(inputs[img2], data_format[nhwc])np.save(./onnx_yolov5_0.npy, outputs[0])np.save(./onnx_yolov5_1.npy, outpu…...

I2C、SPI、UART

I2C:串口通信,同步,半双工,双线(数据线SDA时钟线SCL),最大距离1米到几米 SPI(串行外设接口):串口通信,同步,全双工,四线&…...

如何监控和优化 MySQL 中的慢 SQL

如何监控和优化 MySQL 中的慢 SQL 前言一、什么是慢 SQL?二、如何监控慢 SQL?1. 启用慢查询日志启用方法:日志内容: 2. 使用 mysqldumpslow 分析日志 三、如何分析慢 SQL?1. 使用 EXPLAIN 分析执行计划使用方法&#x…...

13-二叉树最小深度-深度优先(DFS)

一、定义 什么是二叉树的最小深度? 二叉树的最小深度是指从根节点到最近的叶子节点的最短路径上的节点数。叶子节点是指没有子节点的节点。 举个例子: 1/ \2 3/ 4 这棵树的最小深度是 2,因为从根节点 1 到叶子节点 3 的路径最短&#x…...

51单片机入门_10_数码管动态显示(数字的使用;简单动态显示;指定值的数码管动态显示)

接上篇的数码管静态显示,以下是接上篇介绍到的动态显示的原理。 动态显示的特点是将所有位数码管的段选线并联在一起,由位选线控制是哪一位数码管有效。选亮数码管采用动态扫描显示。所谓动态扫描显示即轮流向各位数码管送出字形码和相应的位选&#xff…...

代码补全『三重奏』:EverEdit如何用上下文识别+语法感知+智能片段重构你的编码效率!

1 代码自动完成 1.1 应用场景 在编辑文档时,为了提高编辑效率,编辑器一般都会带有自动完成功能,比如:输入括号时自动补全另一半,输入文字时,自动补全剩下的部分。 1.2 使用方法 1.2.1 自动缩进 单击主菜…...

电脑系统损坏,备份文件

一、工具准备 1.U盘:8G以上就够用,注意会格式化U盘,提前备份U盘内容 2.电脑:下载Windows系统并进行启动盘制作 二、Windows启动盘制作 1.微软官网下载启动盘制作工具微软官网下载启动盘制作工具https://www.microsoft.com/zh-c…...

Token Statistics Transformer:线性注意力革命,重新定义Transformer效率天花板

“TOKEN STATISTICS TRANSFORMER: LINEAR-TIME ATTENTION VIA VARIATIONAL RATE REDUCTION” 由Ziyang Wu等人撰写。文章提出一种新型Transformer注意力算子,通过对最大编码率降低( M C R 2 MCR^{2} MCR2)目标的变分形式进行展开优化得到&…...

Django 5实用指南(二)项目结构与管理

2.1 Django5项目结构概述 当你创建一个新的 Django 项目时,Django 会自动生成一个默认的项目结构。这个结构是根据 Django 的最佳实践来设计的,以便开发者能够清晰地管理和维护项目中的各种组件。理解并管理好这些文件和目录结构是 Django 开发的基础。…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例:使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例:使用OpenAI GPT-3进…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

Rust 异步编程

Rust 异步编程 引言 Rust 是一种系统编程语言,以其高性能、安全性以及零成本抽象而著称。在多核处理器成为主流的今天,异步编程成为了一种提高应用性能、优化资源利用的有效手段。本文将深入探讨 Rust 异步编程的核心概念、常用库以及最佳实践。 异步编程基础 什么是异步…...

数据库分批入库

今天在工作中&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;就是分批查询的时候&#xff0c;由于批次过大导致出现了一些问题&#xff0c;一下是问题描述和解决方案&#xff1a; 示例&#xff1a; // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09;长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09…...

学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2

每日一言 今天的每一份坚持&#xff0c;都是在为未来积攒底气。 案例&#xff1a;OLED显示一个A 这边观察到一个点&#xff0c;怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 &#xff1a; 如果代码里信号切换太快&#xff08;比如 SDA 刚变&#xff0c;SCL 立刻变&#…...

网站指纹识别

网站指纹识别 网站的最基本组成&#xff1a;服务器&#xff08;操作系统&#xff09;、中间件&#xff08;web容器&#xff09;、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些&#xff1f;举个例子&#xff1a;发现了一个文件读取漏洞&#xff0c;我们需要读/etc/passwd&#xff0c;如…...

Python Ovito统计金刚石结构数量

大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...

【C++特殊工具与技术】优化内存分配(一):C++中的内存分配

目录 一、C 内存的基本概念​ 1.1 内存的物理与逻辑结构​ 1.2 C 程序的内存区域划分​ 二、栈内存分配​ 2.1 栈内存的特点​ 2.2 栈内存分配示例​ 三、堆内存分配​ 3.1 new和delete操作符​ 4.2 内存泄漏与悬空指针问题​ 4.3 new和delete的重载​ 四、智能指针…...