重構的要點：
1、關鍵點詳細記錄傳過來的資料，不需要到處記錄logger，在indexdoc處 。
2、查詢時將gquery中含義統一，然後將解析統一 。
3、gquery中在map中新增搜尋，若是key為null或者""時候則在預設域(title 和 descriotion)中搜尋 。
4、將搜尋的搜尋與詳情頁的資訊讀取的分離 ：提高搜尋的速度以及相應的過濾 。
原架構的優點以及注意點：
1、將一部分資料存於cash中，便於搜尋的實時性（跑馬燈），修改索引中跑馬燈的資料時候，需要重新整理其中的資料 。
2、在推資料時候，每推一條儲存與檔案中，等下次lucene合併時候（將索引寫到硬碟上），表明這一部分索引已經寫到硬碟上，再將其刪除。
3、確定在zoie中的唯一性標誌的字段--msaterid（後來的資料會覆蓋先來的） 。
5、對於乙個資料的列印只在入口處logger乙份，對於常用的model類進行處理，較好的將所有內部資料呈現，可以用reflectiontostringbuilder(this,tostringstyle.multi_line_style) 以及相關的類 。
6、在使用spring注入路徑等引數時候：注意引數的名字的意義，要和實際意義、實際路徑對應、實際值。
比如：string segmentspath=「/data/index/segments」 ,實際表示的也是segment的存放路徑 。
7、添對於lucene的not的支援 。
pytorch fine tuning注意事項
前言 這篇文章算是論壇pytorch forums關於引數初始化和finetune的總結，也是我在寫 中用的算是 最佳實踐 吧。最後希望大家沒事多逛逛論壇，有很多高質量的回答。引數初始化 引數的初始化其實就是對引數賦值。而我們需要學習的引數其實都是variable，它其實是對tensor的封裝，同時...
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