（已校对）深度学习搜索引擎开发 Java实现 2020 (托马索•泰奥菲)

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1. 深度学习基础：介绍神经网络、激活函数、反向传播等深度学习基本概念。
2. 卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和特征提取的深度学习模型。
3. 循环神经网络（RNN）及其变体：如长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU），用于处理序列数据。
4. 词嵌入与Word2Vec：将单词转换为向量表示，便于机器学习模型处理。
5. Transformer模型与BERT：先进的自然语言处理模型，用于文本表示和语义理解。
6. 搜索引擎架构：介绍搜索引擎的基本组成，如爬虫、索引器、查询处理器等。
7. 倒排索引：实现高效搜索的关键数据结构，能够快速定位到包含特定关键词的文档。
8. 分词与词干提取：将文本拆分成单独的词汇单元，便于索引和查询。
9. TF-IDF与文本权重：用于评估词汇在文档中的重要性，影响搜索结果的排序。
10. 相似度计算：如余弦相似度、欧几里得距离等，用于衡量文本之间的相似程度。
11. 排序算法：如PageRank、BM25等，用于对搜索结果进行排序。
12. Java Web开发：使用Java构建搜索引擎的Web界面，如使用Spring Boot、JSP等技术。
13. 多线程与并发处理：提高搜索引擎性能的关键技术，如处理大量并发查询。
14. 数据库与存储：介绍如何存储和管理搜索引擎的索引和元数据。
15. 缓存机制：如Redis等，提高搜索速度，减少数据库访问。
16. API设计与调用：为搜索引擎提供外部访问接口，方便其他应用集成。
17. 日志与监控：记录搜索引擎的运行状态，及时发现并解决问题。
18. 安全性与隐私保护：保护用户数据和搜索结果的隐私安全。
19. 性能优化：针对搜索引擎的特定场景进行性能调优，提高响应速度和准确性。
20. 可扩展性与分布式系统：介绍如何构建可扩展的搜索引擎系统，以应对大规模数据和查询。