索引频道/组文件以进行内联搜索。 当您打算在电报频道/群组上发布文件时，该机器人会将其保存在数据库中，因此您可以以内联模式轻松地进行搜索。 支持带字幕的文档，视频和音频文件格式。 安装 简单的方法 观看此视频以创建机器人-https: 艰辛的道路 python3 -m venv env . ./env/bin/activate pip3 install -r requirements.txt # Edit info.py with variables as given below python3 bot.py 在编辑info.py文件之前检查sample_info.py 变数 必需变量

更新至V1.0版本必须执行update_to_v1.0.py ！ 电报搜索机器人 为了解决Telegram中文搜索相关问题而写的机器人，可以称为复读机，后面可能添加更多功能。 写了一篇博客文章记录了一下过程，供参考： : 特征 消息记录，搜索，复读定位（主要功能，解决中文搜索的问题）。 定时任务（有能力可根据需要修改，目前是报时，删除文件可取消）。 具有定时撤回，排除ID等额外配置。 指令 @your_bot {keyword} {page} ：用于搜索， @无参数为显示历史消息，此时* {page}用* {page} ，无页码唯一第一页， pagesize可自行设置。 /chatid ：

Google Api 无缝的Google Api集成。 Google地图，地点，道路，搜索和翻译。 随时贡献，提出问题和报告问题。 我通常会快速回应（24-48小时）。 入门... 该库非常易于使用和使用。 每个api实现都包括一个请求和一个响应，以及执行请求并返回响应的通用外观操作。 该请求具有反映支持的参数的属性，并且响应表示返回的json的对象模型。 下面的示例仅填充一个请求，调用Facade操作，然后接收响应作为回报。 TRequest request = new TRequest (); TResponse response = await { Api }.{ Action }. QueryAsync ( request ); 其他一些值得注意的成员。 要求 var uri = request . GetUri ();

提出了涡旋搜索 (VS) 算法来执行数值函数优化。 所提出的 VS 算法的灵感来自于由搅拌流体的涡流产生的涡流模式。 为了在搜索的探索性和开发性行为之间提供良好的平衡，所提出的方法通过使用自适应步长调整方案将其搜索行为建模为涡流模式。 所提出的 VS 算法经过 50 多个基准数学函数的测试，并将结果与​​基于单解（模拟退火、SA 和模式搜索、PS）和基于种群（粒子群优化、PSO2011 和人工蜂群、ABC）进行比较) 算法。 执行 Wilcoxon-Signed Rank Test 以测量算法的成对统计性能，结果表明所提出的 VS 算法在与 PSO2011 算法竞争的同时优于 SA、PS 和 ABC 算法。 有关详细信息： Doğan, B., & Ölmez, T. (2015)。 数值函数优化的新元启发式算法：涡旋搜索算法。 信息科学，293, 125-145。

tabris-flickr-搜索 使用Tabris.js框架按标签搜索Flickr公共图像

matlab广度优先算法代码人工智能搜索算法 搜索是AI中解决问题的通用技术。 这个项目将使您开始使用这些不同的算法： 蛮力搜索策略 广度优先搜索：它从根节点开始，先探索相邻节点，然后再向下一级邻居移动。 每次生成一棵树，直到找到解决方案。 可以使用FIFO队列数据结构来实现。 此方法提供了最短的解决方案路径。 缺点：由于保存了每个级别的节点用于创建下一个节点，因此它会占用大量内存空间。 存储节点的空间要求是指数级的。 （请参见代码：） 深度优先搜索：它是通过LIFO堆栈数据结构递归实现的。 它仅按不同顺序创建与“广度优先”方法相同的节点集。 缺点：该算法可能不会终止并在一条路径上无限进行。 解决此问题的方法是选择截止深度。 如果理想截止值是d，并且选择的截止值小于d，则该算法可能会失败。 如果选择的截止值大于d，则执行时间会增加。 （请参见代码：） 知情（启发式）搜索策略 星级搜索：这是“最佳优先”搜索的最著名形式。 它避免了扩展已经很昂贵的路径，而是首先扩展了最有希望的路径。f（n）= g（n）+ h（n），其中： g（n）到达节点的成本（到目前为止） h（n）从节点到目标的估计成

网络搜索引擎 信息检索课程作业，基于空间向量模型和PageRank的搜索引擎。代码的组织以及使用，请查看实验报告。

源自于论文《Object localization by efficient subwindow search》中所介绍的ESS子窗口搜索算法，本工程使用VS2015+OpenCV2.4.13实现，可以完美运行。其中内置大量程序注释，甚至每一个变量含义都解释得非常清楚

杜克图书馆SpringerLink搜索 点击右键，直接从浏览器中搜索杜克大学的SpringerLink eBook Collection。 支持语言:English (United States)

kdtree 实现KNN search，包含测试数据 测试了很多次了 希望对大家有用