这种大量的不正确格式要求构建复杂的解析器，这些解析器能够处理格式不正确的语法和词汇表。...通常情况下，一旦构建了简单的应用，词汇表也获得了低程度的采用，应用的开发者和站长就会要求使用更具表现力的词汇表，这相当于添加一些更多的描述性属性或子类型。...即使是对于一个相对常见的主题，比如汽车，也可能需要数百个属性才能从各种网站上找到各种汽车规格的详细信息。schema. org的策略是为这样的主题提供一个小的核心词汇表，并依靠扩展来覆盖长尾问题。...另外是外部扩展的概念，它们是参考 Schema.org 的核心词汇表设计的，期望在核心词汇表的基础上进行构建。...从汽车到产品细节等一系列的主题扩展，提供了一个统一的词汇表和必要的讨论空间。
图1 技术路线 研究现有文献及国内外 BRT 实践经验，在对 BRT 系统构成划分的基础上，分析研究 BRT 停靠站的站点位置选择、站间距的选择。...然后收集合肥现有的快速公交路线、BRT站点、运营时间、规划建设中的Metro路线及站点分布，再通过网络分析与空间分析扩展模块，从时间与空间，横向与纵向的不同角度去分析研究BRT和Metro系统对合肥市交通可达性的影响...对创建的网络数据集(有无BRT和Metro)，利用扩展模块网络分析工具构建OD成本矩阵，其中以“Minutes(行车时间)”或“Meters(行驶距离)”属性作为分析中的累加成本，出行时间由3部分组成：...通过ArcGIS软件导出属性表并在Excel表中处理，或利用ArcGIS中Spatial analyst tools工具中插值功能，在居民点的可达性基础上得到居民点到CBD、商业中心、工业中心的可达性空间分布专题图...对计算结果对应的属性表进行汇总统计分析，还有通过可达性直方图、正态分布图的变化，模拟中心城区内居民区可达性变化趋势。 ?
开源实用程序 Dynamo Data Transform 旨在简化基于 DynamoDB 的系统的安全和护栏，并将其构建为数据转换 - 构建在一个强大的手动框架之上，然后实现自动化和开源。...确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。...虽然有许多形式的数据转换，从替换现有项的主键到添加/删除属性，更新现有索引 - 列表还在继续（这些类型只是几个示例），但仍然没有简单的方法以托管和可重现的方式执行其中任何一个，而不使用可破解或一次性脚本...如下面的示例所示，数据聚合当前使用“全名”属性在表中写入名称。但是，假设我们要从全名转换，并将此字段拆分为名字和姓氏字段。...扫描用户记录 从每条记录中提取“全名”属性 将“全名”属性拆分为新的名字和姓氏属性 保存新记录 清理“全名”属性 但是，让我们讨论一下在开始之前需要考虑的一些问题，例如 - 如何在不同的应用程序环境中运行和管理这些转换
要在这样的表上启用位图索引，必须执行以下操作： 为类定义%BID属性/字段。这可以是类的现有属性，也可以是新属性。它可以有任何名称。如果这是新属性，则必须为表中的所有现有行填充此属性/字段。...如果位图范围索引存在(无论是定义的还是生成的)，该类从主超类继承位图范围索引。为类构建索引时，如果要求构建位图范围索引，或者正在构建另一个位图索引并且位图范围索引结构为空，则会构建位图范围索引。...这意味着从主要超类继承的位图范围索引被认为是位图索引，并且如果在该子类中没有显式定义位图范围索引，则将触发在子类中生成位图范围索引。...谓词条件 所有这些扩展都遵循InterSystems SQL位图表示约定，将一组正整数表示为一系列位图块，每个块最多包含64,000个整数。...这些扩展允许在查询和嵌入式SQL中更轻松、更高效地操作某些条件和筛选器。在嵌入式SQL中，它们支持位图的简单输入和输出，特别是在单个块级别。
，但很难将其融合到现有RDBMS。...论文做出定义：某表存储了数据集R，表上有M个属性（即M列），部分属性作为相似度的度量，记作A:{ A1, A2, ..., An } n≦M ,对于r∈R ，r[A]表示数据r属性{A1, A2, .....那么，如何构建这样的索引？...其次，TDSQL支持水平方向分布式扩展，免除单机存储容量不足的后顾之忧，无论MSQL+样本数据多大，TDSQL都可轻松应对。...生成签名S(r[A])，进而构建起索引。
并从“汽车领域实体”继承出“车型”、“配件”；从“配件”扩展出“发动机”、“座椅”；从“组织”扩展出“经销商”、“车厂”。 “自顶向下”的方法适用于对领域知识体系已有深刻的洞察和全面了解的情况。...在已有大量数据表、文本时，先基于业务，定义具体的概念及其属性、关系。再对拥有高重叠属性/关系的概念进行聚类，抽象出共同的 super-concept。...半自动构建的方法是，基于领域已有的术语表/词典及通用领域 schema，在此基础上进行 schema 的复用和扩展，使得概念的选择和继承有一个很好的起点，但可能带来本体/schema 融合的问题。...考查复用现有本体的可能性； schema 初步开发； 从通用本体或复用领域本体，列出相对 high-level 的概念集合。 概念划分。区分领域特定的概念和跨领域的概念。...跨领域概念尽量从通用概念扩展，并注意语义兼容性，如：经销商，厂商。领域特定概念要注意语义上的特异性：如，金融事件、研报、汽车配件、故障。
美团视觉技术团队对当前车道线检测存在的难点进行了重新思考，归纳为三个难点：缺乏对车道线统一且有效的表示方式、缺少对道路场景与车道线间结构关系的有效利用、难以扩展至车道线的其他属性。...第三，很难扩展到车道线的其他属性，例如区分车道线实例、预测车道线类型等（如图 1(c)所示）。这些属性同等重要，但目前方法难以进行高效扩展，以满足实际应用的需要。 ?...从表 2 中可以看出，消失点引导的锚生成机制可以有效提升车道线检测的性能，同时基于外接框 - 中心线 - 偏移量的表示方法更有利于表征车道线并且获得更好的性能。...从表 2 中可以看出，通过像素级、车道级和图像级的结构信息，车道线检测的性能可以持续提高，这表明多层次的约束是相互兼容的，并且可以联合使用来获得最佳性能。 表 2 消融实验设置： ?...五、结论 本工作重新思考了车道线检测发展中的难点（即车道线表征、结构关系建模、属性扩展），同时提出了一种结构信息引导的精准且快速的车道线检测框架。
下载信息 源码地址: Apache Hudi 源码 版本相关jar包: here 版本迁移指南 如果从旧版本进行迁移，还请检查下面每个后续版本的升级说明 在0.9.0中，Hudi添加了更多的表属性...，以帮助在现有的Hudi表使用spark-sql。...为了顺利地帮助这种过渡，这些属性添加到hoodie.properties文件上。每当使用更新的表版本(即2)启动Hudi时(或从pre 0.9.0移动到0.9.0)，都会自动执行升级步骤。...添加了HoodieClusteringJob[6]以作为独立作业来构建和执行Clustering计划。...SQLSource[14]使用 Spark SQL 语句从现有表中提取数据，对于基于 SQL 的简单回填用例非常有用，例如：过去 N 个月只回填一列。
执行和共享 SQL 语句通过复制和粘贴在类似 Excel 的网格中查看、筛选和编辑查询结果创建可视化和仪表板以通过拖放分析数据比较架构、数据、查询结果、文件和文件夹将数据库逆向工程为实体关系图01、可视化构建查询将表和视图拖放到可视白板中...，显示现有的和创建新的表连接，选择列，以及聚合属性，例如where子句和子查询。...项目的任务计划程序从工具菜单中，创建任务计划选项允许用户为Aquascript执行计划任务。...图片02、随机表和数据生成器随机生成测试表或数据。启动随机表和数据生成器时，用户有三种不同的选项来创建表和数据：没有任何数据的随机表、具有随机数据的随机表、具有随机数据的现有表。...为macOS用户提供任务计划程序添加了对 Aquascript 的支持现在可以利用公司的数据屏蔽功能，它可以让您屏蔽数据库表列可以创建没有数据的随机表、使用随机数据或将随机数据填充到现有表中。
MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。...MongoDB还设计了高可用性和可扩展性，并提供了即用型复制和自动分片功能。 四、 术语和概念 MySQL中的许多概念在MongoDB中具有相近的类比。本表概述了每个系统中的一些常见概念。...MongoDB还可以在多个分布式数据中心之间进行扩展，提供以前MySQL等关系数据库无法实现的新的可用性和可扩展性。...产品目录包括具有不同属性的多个产品，非常适合MongoDB的灵活数据模型。另一方面，需要复杂事务的结帐系统可能建立在MySQL或其他关系数据库技术上。...为了应对这些挑战，像MTV和思科这样的公司已经从关系数据库成功迁移到了MongoDB。在本白皮书中，您将学习： 一步一步如何从关系数据库迁移到MongoDB。
第一部分 SPO 三元组抽取，对不同种类的数据用不同的技术提取： 从结构化数据库中获取知识：D2R 难点：复杂表数据的处理 从链接数据中获取知识：图映射 难点：数据对齐 从半结构化（网站）数据中获取知识...一般在数据获取之前会先做个知识建模，建立知识图谱的数据模式，可以采用两种方法：一种是自顶向下的方法，专家手工编辑形成数据模式；另一种是自底向上的方法，基于行业现有的标准进行转换或者从现有的高质量行业数据源中进行映射...最初的想法是实体归实体，属性归属性，SPO 只存实体间的关系，属性由实体表检索得到，然而这样的话需要多表 JOIN，属性增加时扩展性也很差。因此把属性也存到 SPO 表中。...具体来说： 重新设计数据模型 引入”概念”，形成可动态变化的“概念—实体—属性—关系”数据模型，实现各类数据的统一建模； 扩展多源、异构数据，结合实体抽取、关系抽取等技术，填充数据模型； 展开知识融合...中产生； 二是更直接的，从 spo 表中，遇到 type == property 就给 node(subject) 增加属性 ({predicate:object})，遇到 type == relation
⼀、知识图谱基础概念 通⽤知识图谱的构建⼀般包含以下内容：本体、概念、属性、关系、实体、属性值。 上图简单描述了知识图谱中各个概念的关系。...并从“武器领域实体”继承出“冷武器”、“热武器”；从“冷武器”扩展出“⼑”、“剑”、“⼸弩”、“⼔⾸”、“棍棒”等；从“热武器”扩展出“轻武器”、“重武器”、“⼤规模杀伤性武器”等，基于“轻武器”再细化出...分析数据 使⽤⽂本聚类、词频分析、聚类、统计分析等，统计出领域⾼频特征词、术语； 考查复⽤现有本体的可能性； schema 初步开发； 从通⽤本体或复⽤领域本体，列出相对 high-level...跨领域概念尽量从通⽤概念扩展，并注意语义兼容性，如：经销商，⼚商。领域特定概念要注意语义上的特异性：如，⾦融事件、研报、汽⻋配件、故障。...⼤多数现有的⽅法通常依赖于诸如维基百科之类的实体外部信息，并且需要⼤量的⼈⼯标注特征来完成对⻬。本⽂提出了⼀种基于联合知识表⽰的实体对⻬⽅法。算法分为三部分：知识表⽰，联合表⽰，实体对⻬迭代。
今天给大家介绍的是MIT的在读博士金汶功等人发表在ICML的一篇关于分子图生成的论文，作者利用每个分子特性所对应的子结构（官能团或者更大的结构），构建属于这个属性的子结构库，通过学习子结构来抵消由于多个属性约束所带来的复杂性旨在使分子同时拥有多种特性...对于现有的计算模型，同时优化这些约束时具有挑战性的，其主要困难在于在现实世界中缺乏训练符合所有约束条件的分子实例。...对于之前提出的基于分子图模型，例如本文作者在2018年发表在ICML的JT-VAE，基于强化学习的最佳模型REINVENT等模型在面对四个属性约束时，性能都有le 很大程度的下降。...作者沿用JT-VAE使用分子子结构的思想，不同于之前只是将全部子结构作为一个库进行学习，RationaleRL针对某一特定性质对应的子结构（文中称为rationale）构建库，从特定性质子结构出发用分子图生成模型对图进行补全...该模型缓解了这个问题，因为生成的化合物是基于从用于训练特性预测因子的真实正向化合物中提取的rationale构建的。因此，本文生成的化合物比从头生成的化合物更接近真实的化合物。
知识图谱Schema一方面可以描述知识图谱中的实体类型、实体属性和关系等信息，另一方面也是知识图谱查询和分析的重要参考，相当于关系型数据库的表结构。...同现有的Schema设计方法不一样的是，gBuilder的Schema设计模块是一个轻量级的Web平台，以图的方式来表述知识图谱Schema，用户可以通过拖拽的方式在画布上设计类、类属性和关系。...结构化数据抽取 对于结构化项目而言，其知识抽取流程设计就是将结构化表及字段，与Schema中的实体类型、属性、关系等进行映射，并形成映射文件。...构建过程中可以随时使用系统自带的流程检查功能和测试功能来测试流程的正确性与构造效果。完成构建后，可以查看构建的结果，从非结构化数据集中抽取出了构建知识图谱所需要的三元组。...系统框架图 gBuilder具有可视化、易于使用、高扩展、高延伸、灵活性以及支持多种语言(英语、中文)的特性，有力的支撑知识图谱的构建，打破“巧妇难为无米之炊”的窘境。
所以，Table 可以提供一个逻辑上的时间字段，用于在表处理程序中，指示时间和访问相应的时间戳。 时间属性，可以是每个表 schema 的一部分。...定义处理时间属性有三种方法：在 DataStream 转化时直接指定；在定义 Table Schema时指定；在创建表的 DDL 中指定。...注意，这个 proctime 属性只能通过附加逻辑字段，来扩展物理 schema。因此，只能在 schema 定义的末尾定义它。...在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。...watermark 语句，定义现有事件时间字段上的 watermark 生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事件时间属性。
1.4.2 维度模型 维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。...第一阶段从主维表中选择维度属性或生成新的维度属性；第二阶段是从相关维表中选择维度属性或生成新的维度属性。...用户能够方便地从模型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 模型设计重点考虑的两个依据： 维度的不同分类的属性差异情况。当维度属性随类型变化较大时，采用方案 1 。 业务的关联程度。...3.2.3 垂直拆分 出于扩展性、产出时间、易用性等方面的考虑，设计主从维度。 主维表存放稳定、产出时间早、热度高的属性； 从维表存放变化较快、产 出时间晚、热度低的属性。...3.3.4 微型维度 微型维度的创建是通过将一部分不稳定的属性从主维度中移出，并 将它们放置到拥有自己代理键的新表中来实现的。这些属性相互之间没有直接关联，不存在自然键。
1.4.2 维度模型 维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。...第一阶段从主维表中选择维度属性或生成新的维度属性；第二阶段是从相关维表中选择维度属性或生成新的维度属性。...用户能够方便地从模型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 模型设计重点考虑的两个依据： 维度的不同分类的属性差异情况。当维度属性随类型变化较大时，采用方案 1 。 业务的关联程度。...3.2.3 垂直拆分 出于扩展性、产出时间、易用性等方面的考虑，设计主从维度； 主维表存放稳定、产出时间早、热度高的属性； 从维表存放变化较快、产 出时间晚、热度低的属性。...3.3.4 微型维度 微型维度的创建是通过将一部分不稳定的属性从主维度中移出，并 将它们放置到拥有自己代理键的新表中来实现的。这些属性相互之间没有直接关联，不存在自然键。
如果您有兴趣将现有的Gradle构建迁移到Kotlin DSL，也请参阅专用迁移部分。...的现有(非类型化)任务的引用并配置它—您只能使用此语法配置task上可用的属性和方法 注册一个名为myTask2的新非类型化任务并配置它——在这种情况下，您只能配置task上可用的属性和方法 获取对现有任务名称的引用...，其初始值由提供的lambda计算 从当前上下文(本例中是项目)绑定一个现有的额外属性到一个myProperty引用 是否与前一行相同，但允许属性有一个空值 这种方法适用于所有的Gradle脚本:项目构建脚本...从我们创建的项目额外属性读取值-注意项目。...现有的Java代码可以从Kotlin以一种自然的方式调用，Kotlin代码也可以在Java中相当顺畅地使用。
，可在物体间添加一个关系节点r，并建立从关系的主语物体指向r和r指向关系的宾语物体的两条边。...因此，我们将原始ASG的边扩展为不同的双向边，从而生成一个具有多关系的图，利用多关系图卷积神经网络(MR-GCN)进行图中上下文编码。。...因此，为了提高从编码图到句子描述的质量，我们提出了一个动态记录图节点访问状态的图更新机制。...由于细粒度可控图像描述生成是一个新的任务，我们基于现有模型精心设计了以下两类基线模型进行比较。第一类为传统意图无关的图像描述生成模型，第二类模型将上述模型扩展为基于ASG控制的图像描述生成模型。...我们与现有多样性评测最佳的方法进行比较，结果见表2，我们模型生成的图像描述具有更高的多样性。 表2. 和现有最佳模型比较多样化的图像文本描述生成。
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