本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。来自复旦大学，先上路径：
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）目前在学习知识图谱（KG）中的知识表达上具有很强的能力。在以往的研究中，很多工作主要针对单个三元组（triplet）建模，然而对 KG 而言，三元组间的长链依赖信息在一些任务上也很重要。
近年来，图嵌入和图神经网络的相关技术在知识图谱、推荐系统、视觉、NLP等诸多领域有了广泛的应用。本文主要参考清华大学发表的《Graph neural networks: A review of methods and applications》一文，同时结合多篇图神经网络的研究，对图神经网络技术进行梳理。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知，这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在今天分享中，研究者提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。
微信作为国内最大的社交平台，其拥有庞大的用户基础和强大的社交影响力，一向是App分享裂变和活动营销的最佳阵地。但自从两年前微信宣布关闭“微信小程序打开App技术服务”后，众多App在微信生态中大多采用了H5页面作为分享引流方式。
1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询的类型进行更好的解耦,使用EF,我们查询的对象不再是C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model,这提供了额外的灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失. EF的优点:在数据库架构和实体类之间的映射提供了更好的灵活性,还通过程序支持除了SqlServer之外的数据库. Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样的查询功能,所以
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用，Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源，可遗憾的是，国内没有关于它的书籍，更不用说好书了，可能是因为EF版本更新太快，没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了，但用得很肤浅，最近想深入学习，只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版，慢慢啃。首先需要说明的是，我英文不好，只是为了学习EF。把学习的过程写成博客，一是督促自己，二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术，它已经成熟，做为一名.NET开发人员，如果你还没有使用它的话，那感紧开始吧，特别是DDD（领域驱动设计）的爱好者，更应该学习它，因为它是领域模型的绝佳搭档！另外，本书也是一本关于EF的佳作（其实，英文的关于EF的书也就那么几本，中文的目前还没有，只有一些零星的资料，这会让初学者会感觉到混乱，特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分，实体拆分，TPT,TPH,TPC，CodeFirst和DDD的配合等等），就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧，老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方，恳请你指正，以免误导大家。谢谢！由于书中的代码只贴出核心部分，如果你想运行示例代码，可以加入QQ群下载，因为太大，超过博客园的限制，所以这里提供不了下载。要说的就这么多，下面就开始这一段学习过程吧。
前言 在以前的一篇文章中，为大家分享了《什么是ORM？为什么用ORM？浅析ORM的使用及利弊》。那么，在目前的.NET(C#)的世界里，有哪些主流的ORM，SqlSugar，Dapper，Entity Framework(EF)还是ServiceStack.OrmLite？或者是你还有更好的ORM推荐呢？ 如果有的话，不防也一起分享给大家。 .NET(C#)主流ORM总揽 今天这篇文章分享几款收集的目前.NET(C#)中比较流行的ORM框架，比如(以下框架均为开源框架，托管于github上)： SqlSug
该文介绍了Mobius项目，它是一个基于以太坊的区块链协议，旨在解决区块链与实体经济连接的问题。Mobius通过创建一个去中心化的应用商店来促进区块链应用的采用，同时通过提供通用代币、通用登录协议和通用治理协议来简化开发者和用户的区块链体验。Mobius团队由一群区块链狂热爱好者和资深开发者组成，该项目旨在推动区块链技术进入主流人群，让区块链技术成为人们日常生活的一部分。
在《C# 数据操作系列 - 5. EF Core 入门》篇中，我们简单的通过两个类演示了一下EF增删改查等功能。细心的小伙伴可能看了生成的DDL SQL 语句，在里面发现了些端倪。没看的小伙伴也不急，这就贴出来。
人工智能正在改变世界，而关键是人类应该如何塑造人工智能。我们在“热”推进的同时，必须进行“冷”思考。本文立足于哲学视域，来探讨智能化社会有可能带来的十大挑战。
从Entity Framework 4开始在ObjectContext对象上提供了2个方法可以直接执行SQL语句：ExecuteStoreQuery<T> 和 ExecuteStoreCommand。 1、使用ExecuteStoreQuery<T> ：通过sql查询返回object实体，有有许多需要注意： 1.sql = "select * from Payment where Vendor= @vendor";之所以能写成select *是因为Payment对象的属性和表的字段命名完全一致，如果不一致
索引是跨多个数据存储区的常见概念。 尽管它们在数据存储中的实现可能会有所不同，但也可用于基于列（或一组列）更高效地进行查找。
在 CSS 还原拉斯维加斯球数字动画 - 掘金 一文中，我们利用纯 CSS，实现了一个非常 Amazing 的动画效果：
Cascade EF-GAN可以更好地保留与身份相关的特征和细节，特别是在眼睛、鼻子和嘴巴周围，进一步帮助减少生成的面部图像中的伪影和模糊。
总的来说，结合目前搜集到的一些资料，可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成，主要的抽象模块是Column、DataType、Block、Functions、Storage、Parser与Interpreter。
回归，最初是遗传学中的一个名词，是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时，发现高个子回归于人口的平均身高，而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
【磐创AI导读】：本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
本文是第12篇，主要讲述MongoDB电子商务产品目录模型设计实战操作，非常值得一看。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。
本文原刊登于IEEE IT Professional杂志。 由于系统改造的代价之高，使用适于系统设计的网络安全措施则是最好的选择。而新科技和应用则带来更多安全与隐私的新挑战。此外，新技术的应用效果经常难以预测，例如本文介绍的图像数据库——一项越来越受欢迎的数据库科技。本文探索了图像数据库的价值以及调查了其中一些数据库的安全与隐私问题。 FreeBuf百科 NoSQL的出现 关系数据库管理系统(RDBMS) 是在E.F.Codd博士发表的论文《大规模共享数据银行的关系型模型》(Communications
本文希望通过结合多种类型的行为（访问页面，喜欢，购买等），从而发掘用户和商品之间的复杂关联。但是这类方法通常面临两个问题：
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能(NOSQL)的key-value数据库,Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。(Vmware在资助着redis项目的开发和维护)
在上一篇中，我们知道了如何使用SqlSugar，但是也只是简单的了解了如何使用，仿佛是套着镣铐行走，这明显不符合一个合格的程序员应有的素养。所以，这一篇我们将对其进行深挖，探究其背后的秘密。
上篇文章《简单而强大的线性回归详解》（点击跳转）详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量 的方程式
ACL 2019已经结束，但其空前的规模仍然震撼人心：2900多篇提交论文，660篇被接收，3000多名会议注册人员，以及4个超过400人的研讨会（比一些国际CS会议都大）。
使用EF Core的第一步是创建数据模型，模型建的好，下班走的早。EF Core本身已经设置了一系列约定来帮我们快速的创建模型，例如表名、主键字段等，毕竟约定大于配置嘛。如果你想改变默认值，很简单，EF Core提供了Fluent API或Data Annotations两种方式允许我们定制数据模型。
之前的一些推文，大部分收录专题于生物信息学，目的是帮助大家入门生物信息学的领域。本次开设新专题，“富集分析”，了解富集分析的各种手段，学会十八般武艺。
常见面试题：如何用一句 linux 指令，查找到指定名称的进程并杀掉 常用的杀进程的三个指令：killall 、kill 、pkill
BaseCrack是一款功能强大的Base编码/解码工具，该工具采用Python语言开发，是一个能够对所有字母和数字进行解码和编码的Base编码解决方案。该工具能够接收单用户输入、来自一个文件的多个输入、来自参数的输入以及多重Base编码数据，并且能够以非常快的速度完成编码/解码。 BaseCrack能够支持目前社区使用最为频繁的Base编码机制，其中包括Base16、Base32、Base36、Base58、Base62、Base64、Base64Url、Base85、Base91、Base92等等。除此
Code First之所以能够让开发人员以一种更加高效、灵活的方式进行数据操作有一个重要的原因在于它的约定配置。现在软件开发越来越复杂，大家都试图将软件设计的越来越灵活，很多内容我们都希望是可配置的，但是过多的配置也会带来很大的工作量，解决这个问题的方法就是约定。对于一些简单的，不太可能经常变化的内容我们以一种约定的方式进行设计。使用过其他ORM框架的朋友可能知道一般ORM都有对应的映射配置文件（一般是一个Xml文件），但是EF并没有。在EF中是以一种约定的方式进行表、列同实体类进行映射的，与此同时为了提高最大的灵活性EF中可以通过Fluent API和Data Annotations两种方式对映射进行灵活配置。
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多对多关系不像其他关系那么简单，在这篇文章中，我将向您展示如何创建多对多关系以及如何在 EF Core 中使用它们。
其实拿传统关系型数据库和 Elasticsearch 直接来对比有些牵强，毕竟一个是数据库，一个是搜索引擎。
最后两种语法mysql不支持，但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
等价类划分法和边界值法都是着重考虑到了输入条件，但是没有考虑到输入条件的组合与输入条件的相互制约关系。这样有可能忽视了很多错误 如果测试时考虑到了各种组合，测试所有组合将是一个天文数字，因此需要考虑采用一种适用与多种条件组合相应产生多种动作的形式来进行测试用例的设计，这就需要因果图（逻辑模型）
在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。所以本文将继续上一篇，一个个找出每个没有执行的变量，并尝试修复它们。
数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。不过现在人们逐渐意识到 PageRank 已难再唱主角，麻烦就出在它在概念上太容易理解了——一旦容易被理解，就容易被控制。搜索引擎的价值和魅力，就在于我们无法了解它幕后的排名技术。相反，如果我们了解了一个搜索引擎是如何对搜索结果进行排名的，那么我们完全可以从中做手脚，这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。 然而即使辉煌不再，不可否认的是，P
0. 写在前面 本篇文章虽说是入门学习，但是也不会循规蹈矩地把EF1.0版本一直到现在即将到来的EF Core 2.0版本相关的所有历史和细节完完整整还原出来。在后文中，笔者会直接进入正题，所以这篇文章仍然还是需要一定的EF ORM基础。 对于纯新手用户，不妨先去看看文末链接中一些优秀博客，笔者当初也是从这些博客起家，也从中得到了巨大的帮助。当然了，官方教程同样至关重要，笔者之前也贡献过部分EF CORE 官方文档资料（基本都是勘误，逃…），本篇文章中很多内容都是撷取自官方的英文文档和示例。 下文示例中
随着区块链技术、大数据、云计算、智能技术等底层技术发展的日益成熟，金融科技时代来临的路径略显清晰。“互联网+”时代的淡出则为金融科技的发展提供了沃土，与金融科技有关的事物开始生根发芽。以蚂蚁金服、苏宁金融、京东金融为代表的巨头融入更加坚定了市场对于金融科技来临的判断。 以“互联网+”为代表的科技金融时代开始朝着以区块链技术、大数据、云计算、智能技术为代表的金融科技时代迈进。作为科技金融时代的衍生品，P2P、网络借贷、众筹等互联网金融产品在金融科技时代有了发展的可能。作为一个兼具金融属性和社交属性的门类，众
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
本章要整理下 常见的复杂的 linux面试问题，大家收藏后，以后面试之前拿出来快速看一遍！
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
今天跟大家分享的是2020年2月发表在Nature Communications(IF=11.878)杂志上的一篇文章Inferring structural variant cancer cell fraction。文章中作者推断了结构变异癌细胞分数。
方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。 它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。
我不了解您，但就我个人而言，通过查看实际示例和代码片段，我学到了更多。对我来说，这是难以处理在在例子你读一个概念 Class A和 Class B，或者当我看到经典的 foo(bar)例子。我不想和你做那种事。
專 欄 ❈ 王勇，Python中文社区专栏作者，目前感兴趣项目为商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。 ❈ 本文目标是通过比较，引入传统的统计方法（上古魔法），打开数据集的黑盒子。探讨如下方法： 1、检验训练集和测试集是否相同分布。相同分布，是统计方法和机器学习的共同前提。 这可以帮助预判后面的机器学习的训练，调参和stackin
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