在编程时，我们经常要作条件判断，并根据条件的结果选择执行不同的语句块。在许多编程语言中，最常见的写法是三元运算符，但是，Python 并不支持三元运算符，无独有偶，两个最热门的新兴语言 Go 和 Rust 也不支持！
在Java开发过程中有很多通用的准则，遵守这些准则能够避免很多不必要的错误发生，让代码的质量更高，下面的内容为书籍第一章《Java开发中通用的方法和准则》的阅读笔记。
知识图谱能够提供重要的关系信息，在各种任务中得到了广泛的应用。然而，在KGs中可能存在大量的噪声和冲突，特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题，我们提出了一个新的置信度感知（confidence-aware）知识表示学习框架(CKRL)，该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说，我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用，我们只利用KGs中的内部结构信息，提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明，我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进，这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
进入现在这家公司我的第一个任务就是对HDBS进行代码质量优化。HDBS可能大家不是很了解，现在给大家简单介绍下：HDBS是HadoopBaseService的简称，Hadoop有了解过大数据的朋友相信并不陌生，BaseService自然也就是基础服务的意思；所以HDBS这个服务主要是基础服务的配置，同时Hadoop则表示数据量的大。以下是我暂时了解的应用架构图方便各位理解，毕竟才来这个公司一个星期可能画的不是很完整不过总体就是这么回事：
散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。
本文主要详细解读关系抽取SOTA论文Two are Better than One:Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders[1]， 顺带简要介绍关系抽取的背景，方便完全不了解童鞋。
接受参数并生成新值。与普通方法调用殊途同归。所有运算符都能根据自己的运算对象生成一个值。
Java三元表达式提供了一种基于条件的值选择机制，它允许开发者在一行代码中决定两个值中的哪一个应该被使用。这种表达式在某些情况下可以替代更为冗长的if-else语句，从而使代码更加简洁。
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可以说，Java是现阶段中国互联网公司中，覆盖度最广的研发语言，掌握了Java技术体系，不管在成熟的大公司，快速发展的公司，还是创业阶段的公司，都能有立足之地。
一、分布式架构 分布式架构是 分布式计算技术的应用和工具，目前成熟的技术包括J2EE, CORBA和.NET(DCOM)，这些技术牵扯的内容非常广，并不是一两句话就能说清楚的。因此想了解分布式知识点的
SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量。同时 SonarQube 还对大量的持续集成工具提供了接口支持，可以很方便地在持续集成中使用 SonarQube。此外， SonarQube 的插件还可以对 Java 以外的其他编程语言提供支持，对国际化以及报告文档化也有良好的支持。
分布式架构是 分布式计算技术的应用和工具，目前成熟的技术包括J2EE, CORBA和.NET(DCOM)，这些技术牵扯的内容非常广，并不是一两句话就能说清楚的。因此想了解分布式知识点的可以进群：697579751 获取免费的视频录像学习：Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。性能调优、Spring，MyBatis，Netty源码分析
最近，阿里的《Java开发手册》又更新了，这个版本历经一年的修炼，取名：《Java开发手册（泰山版）》正式出道。
前言 Linux版本:centos7.6 Java:Jdk11 SonarQube:8.2.0.32929 PostgreSQL:12 sonar-scanner:4.6.2.2472
SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量。同时 SonarQube 还对大量的持续集成工具提供了接口支持，可以很方便地在持续集成中使用 SonarQube。此外， SonarQube 的插件还可以对 Java 以外的其他编程语言提供支持，对国际化以及报告文档化也有良好的支持。 官方网址：https://www.sonarqube.org/ 通过插件形式，可以支持包括 Java,C#,C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScrip、Groovy、Ruby 等二十五种编程语言的代码质量管理与检测，针对不同的编程语言其所提供的分析方式也有所不同：对于所有支持的编程语言，SonarQube 都提供源了代码的静态分析功能；对于某些特定的编程语言，SonarQube 提供了对编译后代码的静态分析功能。 SonarQube 支持多种客户端集成方式，包括但不限于 Scanner 客户端、Ant、Gradle、Maven、Jenkins、IDEA 插件等。比较常用的为 Gradle 和 Maven。 SonarQube 并不是简单地将各种质量或覆盖率检测工具的结果（例如 CheckStyle、JaCoCo 等）直接展现给客户，而是通过不同的插件算法来对结果进行再加工，并最终以量化的方式来衡量代码质量，从而方便地对不同规模和种类的工程进行相应的代码质量管理，以便进行有针对性的代码修复或重构。 SonarQube 在进行代码质量管理时，会从以下的七个纬度对项目代码质量进行分析。 Sonar 实际上是一个 Web 系统，展现了静态代码扫描的结果，结果是可以自定义的，而真正实现代码扫描的是 Sonar Scanner 这个工具，另外同时支持多种语言的原理是它的扩展性，通过插件实现的，也就是 Java Jar 架包，可以在 Sonar 平台上在线安装或者离线安装。 1.已安装 JDK1.8 环境 2.已安装 Maven（用于后期与 SonarQube、JaCoCo 的集成） 3.已安装 MySQ L数据库（Sonar 默认的数据库是自带 H2 数据库，是很小的嵌入式数据库引擎，这里的配置换成了 MySQL，为了方便通过数据库客户端进行数据查询） 1.下载 SonarQube，地址为: Download | SonarQube 2.配置数据库（下面的SQL是指定了schema为sonar，password为sonar，其中第四条SQL是localhost是因为MySQL安装在本地） 3.安装 SonarQube I. 将下载的 sonar-3.7.zip 包解压至 Windows某个路径，如 D:\Tools\sonar（如是其他OS，请选择对应路径，如Linux的/usr/local/等）。 II. 修改 sonar.properties 在 /conf/sonar.properties 文件中，配置数据库设置（默认已经提供了各类数据库的支持这里使用 MySQL，因此取消 MySQL 模块的注释），同时因为端口冲突而改成端口为 11000。 III.在 /bin/ 目录下，运行 /windows-x86-64/StartSonar.bat （因为本 demo 是在 win10 64位安装的，如果是 Linux 的话，运行 nohup bash sonar.sh start &） IV. 访问 http://localhost:11000，如果不是本机就输入 http://[remote IP]:11000，如果你看到下图所示即证明配置成功。 4.用 admin/admin（默认）进行登录，并安装汉化包 Chinese pack installation Chinese pack restart Chinese pack restart confirm Well done!
因为现今是一个信息时代，大量的信息都是需要存储并检索的，数据库设计的不好，将会严重影响系统的性能，而这一点往往会被我们的设计人员忽略，他们只知道遵守那些范式而不会结合数据的特性去设计数据库。
（四舍五入：小数点后面的第一位小于等于4，直接舍弃，大于4向前进一位再舍弃。比如：3.4四舍五入后 为3；3.5四舍五入后为4） 当涉及在Java中实现四舍五入操作时，三元运算符是一种有效且简洁的方法。本文将介绍如何使用Java的三元运算符来实现四舍五入，以下是相关内容的整理：
在 Java 中我们常见的操作符分为三种，分别是逻辑操作符、关系操作符、算术操作符，其优先级和结合规则确定了操作符计算的顺序，那么你会具体运用它们吗？又有哪些注意事项呢？它们各自的优先级又该如何区分呢？德模佛定理又该如何应用呢？本文来带你详细了解。
讲三元运算符之前，我们先讲一讲双目运算符，比如我们常用 “=” 赋值运算符，就是一个双目运算符。它的格式如下：
简单来说，哈希函数就是快速的将1个数值转换为1个哈希值，哈希值是整数，并且要保证，相同的输入得到的哈希值是一样的，如果两个不同的输入得到了相同的结果，这就是哈希值冲突。我们应该通过精心的设计去减少冲突，但是不能完全避免，如何处理冲突是一个重点，后面会详细说到。
随着业务的发展，系统会越来越庞大，原本简单稳定的功能，可能在不断迭代后复杂度上升，潜在的风险也随之暴露，导致最终服务不稳定，造成业务价值的损失。而为了减少这种情况，其中一种比较好的方式就是提高代码质量，比如通过代码审查，从而降低错误风险，但是，代码审查难度大，代码缺陷、漏洞不易发现，且审查工作随着代码量增加而增加，审查效率低。
sonarqube安装很简单，下载（直接win下载，然后上传到linux服务器）安装包后直接解压即可：
关于 Java 中操作符优先级、一二三元操作符以及逻辑操作符中德模佛定理小结。操作符的优先级和结合规则确定了操作符计算的顺序。
强大对于编程语言来说是一个没有意义的形容词。每种编程语言都称自己长处。官方 Python 教程开头就说 Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言。但是没有一种语言可以做另一种语言不能做的算法，也没有量化编程语言“能力”的度量单位（尽管你可以用编程需要在程序员中受欢迎的成都来度量）。
关于Java中的三元运算符的详解，请参照这篇文章，写得很好：java三元运算符详解
架构师是一个充满挑战的职业，知识面的宽窄往往决定着一个架构师的架构能力 知识面的宽广对于一名出色的架构师来说是必不可少的技能，也许很多人对架构的理解还停留在设计模式，重构，SOA等等的软件层面，然而这仅仅是非常基本的东西，架构师的脑子里不光需要知道让软件如何高效的运行，还需要知道如何去结合网络，存储，甚至一些文件系统的特性，比如GFS，NFS，XFS，NTFS等等，而且架构师还需要知道一些编程语言的特性，C，C++，Java，PHP，Python，Lisp，JS等等，现在是一个混合编程的时代，只了解一种语
++ 运算，变量自己增长 1 。反之， -- 运算，变量自己减少 1 ，用法与 ++ 一致。
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程，从大方面来讲，分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分，也就是上面架构图从下往上走的一个流程，简单来走一下这个流程。
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
Bagging算法（bootstrap aggregation）由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器，通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。 Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果
他们的共同特点是：10 年以上的工作经验，在大公司当过螺丝钉，也在创业公司做过技术 leader，有过一两段不算成功的创业经历。
各位大神，大家好，相约周三。我们又见面了。 众所周知，三元表达式在代码量上比if…else语句更简洁一些。但是博主在可读性上更加偏向于if…else语句。三元表达式不仅在js中使用，在很多后台程序语言，比如java、php中都有使用，不过在js中对于三元表达式的要求貌似要松很多。废话不多说。下面一起看看三元表达式。
出现：Skipping JaCoCo execution due to missing execution data file. 报错
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1）表达式1 和 表达式2 要为可以赋给接受变量的类型，或者可以自动转换的数据类型。
纯KG技术领域分享:解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍。
03.01_Java语言基础(逻辑运算符的基本用法)(掌握) * A:逻辑运算符有哪些 * &,|,^,! * &&,|| * B:案例演示 * 逻辑运算符的基本用法 * 注意事项： * a:逻辑运算符一般用于连接boolean类型的表达式或者值。 * b:表达式：就是用运算符把常量或者变量连接起来的符合java语法的式子。 * 算术表达式：a + b * 比较表达式：a == b(条件表达式) * C:结论： * &逻辑与:有false则false。 * |逻辑或:有true则true。 *
文章目录 三元运算符 1. 基本语法 2. 案例演示 TernaryOperator.java 3. 三元运算符使用细节 4. 课堂练习 三元运算符 1. 基本语法 条件表达式 ? 表达式 1: 表达
03.01_Java语言基础(逻辑运算符的基本用法)(掌握) A:逻辑运算符有哪些 &,|,^,! &&,|| B:案例演示 逻辑运算符的基本用法 注意事项： a:逻辑运算符一般用于连接boolean类型的表达式或者值。 b:表达式：就是用运算符把常量或者变量连接起来的符合java语法的式子。 算术表达式：a + b 比较表达式：a == b(条件表达式) C:结论： &逻辑与:有false则false。 |逻辑或:有true则true。 ^逻辑异或:相同为false，不同为true。 !逻
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java提供了一个三元运算符，可以同时操作3个表达式。三元运算符语法格式如下: 判断条件? 表达式1 :表达式2 在上述语法格式中，当判断条件成立
转载于:https://www.cnblogs.com/shengguorui/p/11149593.html
利用Java开发的时候，肯定会有一个类持有另一个或几个类的情况，在编写一些比较基础的组件，例如缓存操作组件，这类组件的逻辑差不多，但是希望能够处理不同的类型。
学习过编程语言的话一定知道一个称为"三目运算符"(三元表达式)的东西，一般来说我们可以把它看成是一个简单的"if-else"语句。下面是在java中的三目表达式(其实在大多数的语言中都是这样的)：
Java 架构师是什么？是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。
在前面一篇《代码质量扫描工具SonarQube原理及环境搭建》中，我们介绍了Sonarqube的架构组成、工作原理以及环境搭建相关操作。本篇将会重点介绍：
随着人工智能和大数据的爆炸式增长，如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据，可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息，因此，近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解，本文对该领域进行了系统综述。
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
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