"许可证颁发者"是指版权所有者或者由版权所有者批准的授权许可证的实体。 "法律实体"是指实施实体和进行控制的所有其它实体受该实体控制，或者受该实体集中控制。..."贡献"是指任何著作作品，包括作品的原始版本和对该作品或衍生作品所做的任何修订或补充，意在提交给许可证颁发者以让版权所有者或代表版权所有者的授权个人或法律实体包含在其作品中。..."贡献者"是指许可证颁发者和代表从许可证颁发者接受之贡献的并随后包含在作品之贡献中的任何个人或法律实体。...文本必须以文件格式适当的注释句法包含在其中。 另外建议将文件名或类别名以及目的说明包含在相同的"打印页"上作为版权通知，以更加容易的区分出第三方档案。...你可以二次包装出售，但还请保留文件中的版权和作者信息，并在你的产品说明中注明。 7. 你可以以任何方式获得，你可以修改包名或类名，但还请保留文件中的版权和作者信息。
在搜索结果页面的左上角（在图中未给出），百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。...通过上述的介绍，大家应该对知识图谱的表示以及其在搜索中的展现形式有了更深的了解。接着，我将介绍知识图谱的构建以及如何在搜索中应用知识图谱返回相应的知识卡片以及答案。 知识图谱的构建 1....这些模式将被用于抽取查询和页面标题中出现的其他实体及其属性。如果当前抽取所得的实体未被包含在知识图谱中，则该实体成为一个新的候选实体。...b) 实体重要性排序 搜索引擎识别用户查询中提到的实体，并通过知识卡片展现该实体的结构化摘要。当查询涉及多个实体时，搜索引擎将选择与查询更相关且更重要的实体来展示。...具体来说，用户可以对搜索结果中展现的知识卡片所列出的实体相关的事实进行纠错。当很多用户都指出某个错误时，搜索引擎将采纳并修正。这种利用群体智慧的协同式知识编辑是对专业团队集中式管理的互补。
这些模式将被用于抽取查询和页面标题中出现的其他实体及其属性。如果当前抽取所得的实体未被包含在知识图谱中，则该实体成为一个新的候选实体。...b) 实体重要性排序 搜索引擎识别用户查询中提到的实体，并通过知识卡片展现该实体的结构化摘要。当查询涉及多个实体时，搜索引擎将选择与查询更相关且更重要的实体来展示。...一个常用的做法是将这些查询或会话看作是虚拟文档，将其中出现的实体看作是文档中的词条，使用主题模型(如LDA)发现虚拟文档集中的主题分布。...具体来说，用户可以对搜索结果中展现的知识卡片所列出的实体相关的事实进行纠错。当很多用户都指出某个错误时，搜索引擎将采纳并修正。这种利用群体智慧的协同式知识编辑是对专业团队集中式管理的互补。...比如搜索一个人的身份证号，我们的智能搜索引擎可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人信息、行为特征和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。
相反，我们可以按功能分包并创建独立自治的程序包。结果是一个易于理解且不易出错的代码库。 ? 整体分析 按照技术分包造成的缺点： 对属于某个功能的所有类的概述不佳。...结果是： 当添加更多方法时，类将变得更大。因此，仅凭代码量，就很难理解它。 更改通用重用代码很危险。尽管您只想处理一个用例，但您可以轻松地打破所有用例。...⚠️：我们达到了DRY，但违反了KISS。 ---- 按功能（特性）分包 让我们将这些类重新排列成独立的功能包。 ? ?...我们可以使用针对出口用例量身定制的结构（DTO，实体）。它们仅包含相关字段，并且可以基于具有相关列的良好投影的查询来创建实体-别无其他。...在通用包中找到所有实体可能是有意义的。我们还对某些项目执行了此操作，其中许多功能包一次又一次地使用相同的实体。一些开发人员还希望将所有实体放在中心位置，以便能够整体查看数据库架构的映射。
随着多组学数据的增加，如何将已有的数据进行整合供后续研究者使用成了一个关键的问题。...从多个角度提取相关图形和关键信息，并提供搜索、浏览和统计三个主要功能模块，以及三种突出作者与实体之间联系的知识图谱。...iSMOD支持用户来搜索、浏览和分析包含在数据库中的论文，以帮助阐明与染色质、信使RNA和关键蛋白的空间位置相关的基因调控。...iSMOD结合了包含的所有文章的交互信息生成的多组实体交互图的相关知识，为发现新机制提供了类似的高级过滤能力。...在搜索结果页面中嵌入的一个实时交互图，可用于描述当前查询中可能包含的多组学主题之间的联系，然后生成细胞类型过滤器，用于探索细胞特异性交互。
Entity Types 明确包含在 Dataset 中。一个 Entity Type 不能出现在多个数据集中。 实体类型之间的关系 数据集中的实体类型在逻辑上是相关的。...一组实体类型可以共享一个父实体类型。子类型从父类型继承 schema。从语义上讲，父实体类型必须表示其类型从其继承的所有实体的联合。还必须能够查询父实体类型。这不能仅仅是一种逻辑关系。...这些一次只能对一种实体类型起作用，否则，它们将需要实体类型之间的一致性，而我们不支持这种一致性。 请注意!...Query Planner 将根据查询是否可以在聚合数据上执行来选择 storage。 多个实体类型数据集 此数据集的典型示例是 Discover 数据集。 这具有三种 Entity Type。...连接实体类型 这是一个简单的数据集示例，其中包含可以在查询中连接在一起的多个实体类型。
虽然很多关注点都集中在文本增强上，但最近在视觉语言任务背景下也投入了类似的研究努力。沿着这个方向，[13]中的工作提出了一种检索增强型的视觉语言模型，将世界知识编码到大规模记忆中。...因此，作者在验证集上报告作者的结果。验证集和测试集都包含与训练集中未包含的新实体相关的问题，以及训练期间未见的问题。 除了图像-问题-答案三元组之外，还提供了一个由6M维基百科实体组成的知识库。...这是由于提供给MLLM的附加外部上下文中的噪声文本段落，这些文本段落与不同实体相关，通常不包含信息性内容。 总体来说，从不同实体检索段落并不总是能帮助提高结果。...(MMB) [26]它包括20个不同领域的多项选择题，以及专注于评估目标幻觉的POPE [22]，包含与图像相关的二元分类条目。...不管其当前的局限性如何，作者的研究证明了将多模态外部知识添加到MLLM中的潜力，并继承了所有检索增强方法的优点，比如适应不同领域的灵活性以及预训练信息与可检索数据之间的松耦合关系。
此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...虽然此过程会自动创建新特征，但仍需要数据科学家来弄清楚如何处理所有这些特征。例如，如果我们的目标是预测客户是否会偿还贷款，我们可以寻找与指定结果最相关的特征。...虽然在拟合模型之前很难说哪些特征很重要，但很可能并非所有这些特征都与我们想要训练模型的任务相关。此外，特征太多可能会导致模型性能不佳，因为一些不是很有用的特征会淹没那些更重要的特征。
退一步讲，即使模型容量大到能够装下所有知识，「我们也很难方便地扩展或修改这些知识」，因为这些知识是分布式地存储或隐含在模型的所有参数中的，如果我们想让模型知道当前的美国总统变成拜登了，我们就必须想办法去微调模型并验证模型的确更新了相关知识...另外，「我们很难解释模型是如何做出预测的，也很难控制模型给出的结果，无法保证模型不会给出意外的回复。」 假如GPT-3给出了带有种族歧视的回复，我们就很难去纠正模型不要生成这类回复。...虽然可以直接从文档中抽取答案片段，但直接生成答案有一些额外的好处，比如有些文档并不直接包含整个答案，但包含答案的线索，「这些线索就能帮助模型生成更正确的答案」，而这对抽取式模型来说是做不到的。...实验结果表明训练检索器对所有生成任务都是有帮助的，但在事实验证任务上BM25表现却是最好的，这可能是因为该任务主要以实体为中心，因此非常适合基于单词重叠的BM25检索器，所以数据集的特征对于模型的选择还是很重要的...），大禹BGP高防（包含高防包及高防IP），云解析，SSL证书，手游安全MTP，移动应用安全、 云直播等等。
在搜索结果页面的左上角（在图中未给出），百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。...二、实体重要性排序：是指当用户查询涉及多个实体时，搜索引擎将选择与查询更相关且更重要的实体来展示。实体的相关性度量需在查询时在线计算，而实体重要性与查询无关可离线计算。...一个常用的做法是将这些查询或会话看作是虚拟文档，将其中出现的实体看作是文档中的词条，使用主题模型（如LDA）发现虚拟文档集中的主题分布。当用户输入查询时，搜索引擎分析查询的主题分布并选出最相关的主题。...同时，搜索引擎将给出该主题中与知识卡片所展现的实体最相关的那些实体作为“其他人还搜了”的推荐结果。...具体来说，用户可以对搜索结果中展现的知识卡片所列出的实体相关的事实进行纠错。当很多用户都指出某个错误时，搜索引擎将采纳并修正。这种利用群体智慧的协同式知识编辑是对专业团队集中式管理的互补。
中展示了SKE数据集中包含的50个schema及对应的例子。...，表2 中展示了DuIE2.0数据集中包含的5个复杂知识的schema及对应的例子。...具体地，将已知实体对作为查询语句，抓取搜索引擎返回的前n个结果文档并保留包含该实体对的句子集合，寻找包含实体对的最长字串作为统计模板，保留置信度较高的模板用于关系分类。 2.1.1....，及其他特定的结构信息 标准流程： 预先定义提取的关系集合 选择相关命名实体集合 寻找并标注数据 选择有代表性的语料库 标记命名实体 人工标注实体间关系 分割训练、开发、测试集 设计特征 选择并训练分类器...但存在以下缺点： 误差积累：实体抽取的错误会影响下一步关系抽取的性能。
实体包头经常出现在回复数据包中，但如果客户端使用PUT或POST向服务器传输数据时，它也会包含在请求数据包里。...当客户端使用HEAD请求时，服务器回复的数据包中会包含大量实体包头以便将资源的各种信息或属性告诉客户端。 我们看常用的几种实体包头。...但并不是所有数据都能有固定长度，例如直播的视频数据就不会有固定长度，关于传输数据长度的计算在后续章节会详细研究。...6，Content-Range，当返回的数据包只包含了客户端所请求资源的某一部分时，该包头必须包含在数据包里。...下一节我们将看看如何用代码来实现POST请求。
这种编码技术一个实体需要4个字节，这将使得稠密的过滤器 (数据比较集中，结果集比较大的)变得非常消耗内存。...一个bitmap就是一个每个实体都只占用一个bit(位)的数组，所以它们只可能有两个值：0或者1。为了 知道一个docID是否包含在bitmap中，你需要去读取bitmap中索引的docID的值。...skipping:能够从大于或等于某一个整数的位置前进到集合中包含的第一个doc ID。这一点的典型应用是你将一个过滤器插入一个查询中。 4....，但是它在稠密结果集中要比其他实现要快。...roaring bitmaps不是最快的实现，但并不失为一种好的选择。
主要问题是： 推送比拉动要好：虽然直接从源中拉动元数据似乎是收集元数据的最直接方法，但开发和维护集中的特定域爬网程序却很快成为噩梦。...以下是实际应用中的一些示例屏幕截图： DataHub应用截图 类似于典型的搜索引擎体验，用户可以通过提供关键字列表来搜索一种或多种类型的实体。他们可以通过筛选多个方面来进一步对结果进行切片和切块。...为了演示如何使用Pegasus对元数据进行建模，让我们看一下下面的修改后的实体关系图（ERD）所说明的简单示例。 该示例包含三种类型的实体-用户，组和数据集-由图中的蓝色圆圈表示。...使用虚线表示元数据方面与实体的关联。例如，配置文件可以与用户相关联，所有权可以与数据集相关联，等等。...在这种情况下，OwnedBy关系只能用于将数据集连接到用户。 最后，您将在下面找到所有权元数据方面的模型。在这里，我们选择将所有权建模为包含type和ldap字段的记录数组。
Atlas用户界面是一个包含两个部分的元数据仪表板： 左侧的搜索面板。 右侧的“详细信息”面板将在其中显示搜索结果，并在您深入特定实体时显示该实体的详细信息。...搜索 搜索面板上有三个用于搜索的选项卡：常规“搜索”选项卡和基于“分类”和“词汇表”术语的预定义搜索。在常规“搜索”选项卡中，从现有的元数据类型列表中进行选择以缩小搜索结果的范围。...切换到高级搜索，您可以输入特定的搜索查询；基本搜索和高级搜索均可保存，以方便重复使用。 ? 在分类选项卡中，选择一个分类将显示所有用该分类标记的实体。...使用搜索框查找特定的分类、或浏览创建分类时定义的分类层次。 在词汇表选项卡中，选择一个术语将显示所有用该术语标记的实体。使用搜索框查找特定术语，或按词汇表浏览术语。...查看实体详细信息 当您单击搜索结果中实体的链接时，Atlas将打开一个实体详细信息页面，其中包含为该实体收集的元数据。
这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的方式存储，一般只需要简单预处理即可以作为后续AI系统的输入； 网络上公开、抓取的数据。...实体抽取，也称为命名实体识别( named entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别出命名实体。...关系抽取，文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体(概念)联系起来，才能够形成网状的知识结构。...然而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性，因此有必要对其进行清理和整合。知识融合包括2部分内容:实体链接和知识合并。...当前流行的方法是选择百科类网站等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。
网络层数据实体在接受到该原语时，为传送NSDU包，需要构造一个NPDU包。在处理过程中，如果网络层数据实体在发送NSDU包之前，先发送了NLDE-DATA.cindirm原语，则将发起所有的后续处理。...3.3.2.2.3 接收 其上层接收到该原语后，就可得到网络的搜索结果。 3.3.3网络的形成 本小节原语定义了一个设备的应用层如何初始化，使其自身成为一个新的ZigBee网络协调器。...一些设备在ROM存储单元中可能存储了网络层信息，在复位后将恢复这些存储信息。但设备在复位后，将丢弃它的网络地址。这些设备搜索网络连接网络并从它的父设备得到一个网络地址。...Report信息域将包含一个在本地邻居表中使用的所有16位PAN标识符的列表。在协议范围之外如何建立这个列表，然而从ACTIVE类型的MLME-SCAN.request原语结果构建时推荐使用。...否则，设备将搜索与路由应答命令帧中的发送者地址相对应的路由选择表入口。如果路由搜索表入口存在，但没有相对应的路由选择表入口，此时就是产生一个错误，则应丢弃该路由应答命令帧。
通过将这些句子片段嵌入到适当的嵌入空间（如BERT）中，我们可以使用搜索输入片段作为对该嵌入空间的探测，以发现相关文档。...虽然它们确实在一定程度上增加了宽度，例如，“猕猴中的冠状病毒”的查询扩展为“棕榈果子狸中的冠状病毒”，包含在统计结果的分布尾端，但其宽度不如word2vec提供的单词和短语。...如何计算文档结果的相关性可以通过片段基于到输入片段的余弦距离的排序。并且集中匹配每个片段的文档将被优先挑选出来，并按照与输入片段顺序相同的顺序列出。...对于长短语，即使出现的次数很高，这种向量化几乎可以分解为一种“病态形式”，在高端聚集，其余的集中在低端。长短语的分布形状也有所不同。然而，不管形状如何，邻域结果都清楚地表明了这种质量下降。 6....当片段不包含所有名词时，需要考虑的一种方法是找到该术语的Word2vec的近义词并使用这些术语重建查询。 7.
主属性：包含在任一候选码中的属性。 非主属性：不包含在任一候选码中的属性。 主键：有时一个关系有多个候选码，可以选择其中一个作为主键。每个关系有且只有一个主键。...2 需求分析 需求分析阶段就是分析用户的需要与要求，它是设计数据库的起点，需求分析的结果能否准确地反映用户的实际要求，将直接影响到后面各个阶段的设计，并影响到设计结果是否合理和实用。...导出属性不仅可以从另外的属性中导出，也可以从相关的实体导出。例如一个公司实体的员工数量属性的值可以通过累计该公司所有员工数得到。...结合本例，A 属性只出现在依赖关系的左侧，所以它一定包含在候选码中，而 B 属性只出现在依赖关系的右侧，所以它一定不包含在候选码中，其余的为左右两侧都有出现，所以它们可能包含在候选码中也可能不包含在候选码中...（4）数据库的重组织和重构造 重组织的形式分为全部重组织和部分重组织（只对频繁增、删的表进行重组织），它指按原设计要求重新安排存储位置、回收垃圾、减少指针链等，以提高系统性能，但其不会修改原设计的逻辑和物理结构
注意 - 有关命名空间的更多信息包含在文档对象模型中的使用 XML Schema 进行验证中。现在，将这些属性视为您用来验证不使用它们的简单 XML 文件的"魔法咒语"。...为了更加健壮，DOM 应用程序必须做到以下几点： 在搜索元素时： 忽略注释、属性和处理指令。 允许子元素不按预期顺序出现的可能性。...搜索节点 当您搜索具有特定名称的节点时，需要考虑更多因素。虽然诱人的做法是获取第一个子节点并检查它是否正确，但搜索必须考虑到子列表中的第一个子节点可能是注释或处理指令。...如果 XML 数据尚未经过验证，甚至可能是包含可忽略空格的文本节点。 本质上，您需要查看子节点列表，忽略那些不相关的节点，并检查您关心的节点。以下是在 DOM 层次结构中搜索节点时需要编写的一种例程。...然后，您使用来自其他三个包中的类创建源（source）和结果（result）对象，并调用其transform()方法使转换发生。源和结果对象是使用其他三个包中的类创建的。
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