描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
示例：检测实例 Allen 是否在 Woman中？ 即：检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ？
大家好,我是webfansplz.继将 Vue 渲染到嵌入式液晶屏后,今天要跟大家分享的是如何将Vue渲染到命令行工具 :).关于命令行工具,大家应该都比较熟悉了,比如vue-cli、Vite等.我们在编写前端应用面向用户时,通常会非常关注用户体验,作为开发者,我们在使用工具时,它给予我们的开发者体验(DX)我们也会十分关注. 现代前端工程化离不开CLI的开发与使用、那么是否能有较低成本的方案能让前端小伙伴快速开发CLI,大家可以像编写前端应用一样搞定它.因此,Temir应运而生.
资源描述框架（Resource Description Framework），一种用于描述Web资源的标记语言。使用XML语法和RDF Schema（RDFS）来将元数据描述成为数据模型。
在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务，但它有两个缺点：
LCN事务控制原理是由事务模块TxClient下的代理连接池与TxManager的协调配合完成的事务协调控制。
基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、而且不完全适用，依领域而定） 人工非结构化数据抽取（众包标注平台）、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充，可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据（本体对齐） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford
RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个
这里推荐一款嵌入式的cpp框架与封装代码，小而轻量级，很不错的开源代码。交叉编译也很方便，模块化编译，可根据需要选择编译模块。
前言 大家好,我是webfansplz.本文要分享的是如何使用Vue.js实现一个命令行贪吃蛇游戏(temir-snake-game).对于贪吃蛇游戏想必大家都不陌生了,使用Vue.js实现一个We
TBOX的内存管理模型，参考了linux kernel的内存管理机制，并在其基础上做了一些改进和优化。
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。
这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP)
为了让xmake更好得支持交叉编译，这个版本我重构了整个工具链，使得工具链的切换更加的方便快捷，并且现在用户可以很方便地在xmake.lua中扩展自己的工具链。
针对各个平台，封装了统一的接口，简化了各类开发过程中常用操作，使你在开发过程中，更加关注实际应用的开发，而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面，并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。
日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到，Acemap 知识图谱（AceKG）描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息，包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等，数据集将近 100G。 知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S)，作为语义网上表示本体的推荐语言。
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
因csdn语法支持与github不太一样，欢迎访问本文github版：https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master/知识推理机复现.md
一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉，被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技（疯）术（狂）调（百）研（度）之路。。。。
这个版本重点对其他语言的支持做了一些改进，比如新增了fortran的编译支持，zig语言的实验性支持，另外对golang/dlang增加了第三方依赖包支持以及交叉编译支持。
启动tbox service test apk adb root adb shell am start -n com.demo.hmi.xxxservices.xxx/.MainActivity
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本^1，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。
BitArray类用于以紧凑的方式表示"位的集合"(sets of bits). 虽然我们能把位的集合存储在常规数组内, 但是如果采用专门为位的集合设计的数据结构就能创建更加有效率的程序. 本章将会介绍如何使用这种数据结构, 并且将讨论一些利用位的集合所解决的问题. 此外, 本章节还包含二进制数、按位运算符以及位移(bit shift)运算符的内容。
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组，近日发布了学术知识图谱AceKG，提供了近100G大小的数据集，为每个实体提供了丰富的属性信息，涵盖权威学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址： http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展，受到了业界和学术界
在VBE中，插入一个用户窗体，在其中绘制几个文本框。打开用户窗体代码模块，输入代码：
Machine learning approaches are increasingly used to extract patterns and insights from the ever-increasing stream of geospatial data, but current approaches may not be optimal when system behaviour is dominated by spatial or temporal context. Here, rather than amending classical machine learning, we argue that these contextual cues should be used as part of deep learning (an approach that is able to extract spatio-temporal features automatically) to gain further process understanding of Earth system science problems, improving the predictive ability of seasonal forecasting and modelling of long-range spatial connections across multiple timescales, for example. The next step will be a hybrid modelling approach, coupling physical process models with the versatility of data-driven machine learning.
Github地址: https://github.com/ultralytics/yolov3
本篇使用的数据集是由Max-Planck-Institute for Biogeochemistry记录的天气数据。每10分钟观测一次气压、气温、风速等天气数据。数据集有共420551条记录，历时八年（2009~2016）。训练集取前30万条记录，余下的记录做为验证集。
今日话题 在新项目中，往往会有一些瓶颈的问题阻碍项目进程，如鲠在喉。而腾讯手游助手项目中，启动卡98%的问题就属于这种问题。幸运的是团队最终解决了此问题，现在回过头来总结与思考一下，看看有什么收获和改进的地方。 1.背景 腾讯手游助手是基于virtualbox二次开发的产品，在virtualbox的基础上做一层UI，封装一些常用的操作，针对游戏设置一些默认虚拟按键，让玩家可以愉快的在电脑上玩手游，而不用操心繁琐的设置问题。 (图一) 模拟器模块结构 在项目初期，陆续接到一些用户的反馈，加载模拟器卡在98
本篇所要介绍的是作者在车企所参与过的项目，如网约车、品牌App、远控与蓝牙、智能座舱云端等测试工作的总结。
本文涉及到大量超链接可能被微信吃掉，建议在我们的文档网站查看原始文章：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/source_code_interpretation/utils/loss_py.html
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
从文章一将各个算法整合： 文章（一）算法传送门： https://blog.csdn.net/weixin_38927522/article/details/123799022
灵魂拷问，你真的懂YOLOV1的损失函数吗？进一步，懂了损失函数，你清楚它的反向求导过程吗？为了解决这俩问题，本文就结合DarkNet中的YOLOV1的损失函数代码实现(在src/detection_layer.c中)来帮助你理解，相信我，看完你真的能理解。关于YOLOV1就不做过多介绍了，之前写过一篇详细的推文介绍，地址为：目标检测算法之YOLOv1
RC4是一种对称加密算法,加密和加密使用同一个函数. 其中关于其历史这里也不多说了.
前言 我一开始写页面的时候，用的最多的就是 alert ，但是这只能满足简单需求，一旦你有其它的需求，就无法满足了…… 比如我要实现如下的效果，这里就用到 css 相关只是，但是也并不难实现。
A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
它基于 xmake 提供的运行时，但却是一个完整独立的包管理程序，相比 vcpkg/homebrew 此类包管理器，xrepo 能够同时提供更多平台和架构的 C/C++ 包。
随着时间的推移，从4月份更新第一个版本以来，Arm-2D也逐渐走入成熟期，截止到我编写这篇文稿的时间，其版本已经来到了0.9.8，而Github开发分支上的版本也进入了0.9.9 dev。
网页安全色有216中，但支持颜色名称作为颜色值的只有16种，分别是aqua, black, blue, fuchsia, gray, green, lime, maroon, navy, olive, purple, red, silver, teal, white, yellow。 然而这16种Web自带的标准色看上去是极为「老土」的，几乎没有设计师愿意去使用，在这里为大家分享16 种更好看的 WEB 默认标准色：colors.css，颜色变好看了，而且已有写好的 CSS 样式文件。
实际上，不光很多明眼人看得出来，Arm-2D自己也在仓库的README里写的明明白白：
！ 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座30期总结及反馈收集 全力以赴 感谢支持 运筹优化 人工智能 认真学习 努力研究 希望你成为 最好的自己 不知不觉 2022年已经悄然而至啦 数据魔术师从2020年6月9日开始 开展 运筹优化及人工智能系列讲座 至今已经有30期啦！ 每一期讲座的成功开展，都离不开各位讲座专家的鼎力支持和辛勤付出，离不开粉丝们的认可和参与。每期讲座都是干货，绝对的干货，半数以上的讲座时长超过3个小时 ，非常的烧脑，但是绝对可以学到真东西。 为了更好地为大家组织讲座，麻
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