定义在 routes/api.php 中的路由都是无状态的，并且被分配了 api 中间件组。 大多数的应用构建，都是以在 routes/web.php 文件定义路由开始的。...可以通过在浏览器中输入定义的路由 URL 来访问 routes/web.php 中定义的路由。...('/user', [UserController::class, 'index']); 定义在 routes/api.php 文件中的路由是被 RouteServiceProvider 嵌套在一个路由组内...在这个路由组中，将自动应用 /api URI 前缀，所以你无需手动将其应用于文件中的每个路由。你可以通过修改 RouteServiceProvider 类来修改前缀和其他路由组选项。...在app\Providers\RouteServiceProvider.php 中修改API路由的前缀Route::prefix('api') ?
一、在函数内部，针对参数使用赋值语句，不会修改到外部的实参变量问题：在函数内部，针对参数使用赋值语句，会不会影响调用函数时传递的实参变量？...答案：不会无论传递的参数是可变还是不可变，只要针对参数使用赋值语句，会在函数内部修改局部变量的引用，不会影响到外部变量的引用。...，会影响外部实参问题：如果传递的参数是可变类型，在函数内部，使用方法修改了数据的内容，同样会影响到外部的数据代码体验：def demo(num_list): print("函数内部的代码")...三、列表使用+=，本质上是调用extend方法，不会修改变量的引用在python中，列表变量调用+=，本质上是在执行列表变量的extend方法，不会修改变量的引用。...，关于不可变和可变的参数会不会影响到函数外部的实参变量的问题就介绍到这里吧，有不理解的可以去找其他的关于这方面呢的Python基础教程查看学习。
使用Spring Boot开发API的时候，读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止6种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～ @RequestParam 这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。 比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数 @GetMapping("/user") @ResponseBody() public User...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数 比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数 @GetMapping("/user/{id}") @ResponseBody...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。
本文将深入探讨该API在电商行业中的关键作用，以及如何实现实时数据获取，为电商企业提供有价值的见解。...二、实时数据获取的挑战与解决方案虽然实时数据获取具有显著的优势，但在实际应用中，开发者可能会面临一些挑战。...三、实践案例与效果评估为了充分展示抖音关键词商品列表API在电商行业中的应用价值，本文以某服装品牌为例进行实践案例分析。...这充分证明了抖音关键词商品列表API在电商行业中的重要应用价值和实践效果。...通过整合不同平台的实时数据，企业可以更好地了解用户行为和市场趋势，实现更精准的营销策略和资源优化配置。综上所述，抖音关键词商品列表API在电商行业中具有巨大的潜力和价值。
数据是从 “The Movie Database (TMDb” 网站获取的，官方提供注册用户 API KEY 用于查询和下载数据。...我本来打算从豆瓣获取电影数据，但现在豆瓣 API 已经关闭了个人用户申请入口。...在本例中指每个人物的 IRI 由我们预定义的前缀加人物 ID 组成。rr:Class 声明这些实体 / 资源的类是我们在 Ontology 中定义的 Person。...下面是根据我们定义的本体修改的 mapping 文件。首先，为了表达简练，我们给本体的 IRI 设置一个前缀。...其他参数和配置请参考官方文档。
作者进行了大量的实验，将KG4SL与无监督的TransE模型、一个普通的图卷积网络模型以及它们的组合的比较，证明了将KG纳入GNN中对SL预测的显著影响。...该工作的另一个贡献是作者研究了KG的影响，这表明在GNN中引入KG结合MP过程可以显著提高SL预测性能。...2.模型分析 2.1参数敏感度分析 作者对KG4SL中的一些关键超参数进行了敏感性分析，包括邻居采样大小k和实体嵌入维数d，如图所示。 ? 首先，作者改变邻居k的样本数，观察模型的性能。...2.3 KG的影响 虽然自动将KG集成到节点特征构造中在模型中是至关重要的，但作者想知道KG对于SL预测任务是否真的重要。...作者的模型在AUC,AUPR和F1指标上优于所有最先进baseline方法。并且证明了将KG纳入GNN中对SL预测的显著影响。
故而去查了些资料，准备计算 经典文献中假相当位温定义如下 where T is the temperature (K), p is the pressure (Pa),p0 is the reference...Rev.. 108. 1046–1053 当然你在中国气象局的网页看到更简洁的公式 表达式中r为混合比，可见是温度、气压、水汽含量的函数，表示温、压、湿综合的物理量，是预报业务中常用的重要物理量。...vapor_pressure,lcl from metpy.units import units def calculate_theta_se(T, p, r,td): """ 计算假相当位温 参数...T, p, r,td): """ 计算假相当位温 参数: T: 温度（摄氏度） p: 大气压力（hPa） r: 混合比...import glob import metpy.calc as mpcalc import metpy.constants as constants import os # 定义 WRF 文件夹路径和文件名前缀
通用路由: 如何从服务器和浏览器中识别与当前路由相关的视图。 通用数据检索: 如何从服务器和浏览器访问数据（主要通过 API）。...数据模块 在一个真实的应用中，我们可能会使用 API 来获取应用所需的数据。 在这个案例中只有 5 个运动员及其相关信息的很少的数据, 所以可以简单点，把数据保存在 JavaScript 模块中。...这种方法可以很简单的在组件或模块中同步导入数据， 避免增加复杂度以及在通用 JavaScript 项目中管理异步 API 的陷阱， 这也不是这篇文章的目的。...这样做是有道理的，因为我们只需要很小的数据。由于是演示应用，所以数据不会变。在真实的拥有巨大以及复杂数据的应用中，你可能会使用 API 或者不同的机制将数据连接到组件。...注意我们使用了命名参数 :id 。所以这个路由会匹配所有前缀是 /athlete/ 的路径， 余下的部分将关联参数 id 并对应组件中的 this.props.params.id 。
视频的转录/字幕的 Python API。...是 LlamaIndex 基于索引构建的默认查询方式。它非常简单、开箱即用，不用额外的参数。...而参数retriever_mode="keyword" 指定了本次检索采用关键词形式。...当设置 explore_global_knowledge=True时，查询引擎不会将其搜索限制在本地上下文（即，一个节点的直接邻居），而是会考虑知识图谱的更广泛的全局上下文。...KG 混合实体检索是最慢的（约 10 秒）。问题 2：Trey Turner 收到的 standing ovation 是如何影响他的赛季表现？
YouTube 视频的转录 / 字幕的 Python API。...是 LlamaIndex 基于索引构建的默认查询方式。它非常简单、开箱即用，不用额外的参数。...而参数retriever_mode="keyword" 指定了本次检索采用关键词形式。...当设置 explore_global_knowledge=True时，查询引擎不会将其搜索限制在本地上下文（即，一个节点的直接邻居），而是会考虑知识图谱的更广泛的全局上下文。...KG 混合实体检索是最慢的（约 10 秒）。 问题 2：Trey Turner 收到的 standing ovation 是如何影响他的赛季表现？
输出的结果保存在 cndbpedia/data/processed_moegirl_onepiece_entries.txt 中，一共提取了509个词条名 获取实体列表 我们利用知识工厂提供的API^...就拿 布鲁克 这个名字来说，在api返回的实体列表中，就有好多不同的实体 布鲁克 布鲁克（奥地利城市穆尔河畔布鲁克缩写） 布鲁克（广告策划师） 布鲁克（日本动漫《海贼王》中的人物） 布鲁克（温力铭演唱歌曲...获取图谱中对应实体的三元组知识 我们利用知识工厂提供的API^5，根据前面筛选的实例列表，获取图谱中对应实体的三元组知识 python cndbpedia/get_onepiece_cndbpedia_avpair.py...支持解析的 N-Triple 三元组格式，命名空间前缀为 cd talkop python avpair2ntriples_talkop_vivre_card.py...14055个，其中非空triples有12863个 NOTE： 在项目构建过程中，我们也将从CN-DBpedia获取的知识转换为 N-Triple 格式，命名空间前缀为 <http://kg.course
，大体可以分成通用领域：例如中国的首都是北京特殊领域：例如医疗，金融，工业等场景中的领域知识,常识：例如狗有4条腿，鸡不会飞，猪不能上树常规预训练预语料也是包含部分知识的，不过受限于知识出现的频率，以及非结构化的知识表征...的参数来初始化T-Encoder，TransE的实体Embedding在训练过程中是Freeze的，K-Encoder的参数会随机初始化。...训练K-Bert只在下游任务微调中使用了KG，核心问题在于如果在预训练中加入KG，因为知识表征中使用了和原始文本相同的词向量，所以会导致实体三元组中两个实体的文本表征变得变得高度相似，导致语义信息损失。...效果上，医疗领域KG对医疗NER的效果提升最明显，通用知识KG对与金融和法律的NER有部分提升，对推理类任务有微小提升，情感分类任务因为和知识关系不大所以效果有限~K-BERT只在微调中引入KG的好处是迁移到不同领域的成本较低...，几个能想到的讨论点有微调中引入知识，微调的样本量和拟合目标一定程度限制了KG的融合效果Soft-MASK矩阵的构造成本较高，batch中的每个句子都需要独立构造掩码矩阵复用文本token来表征知识信息
背景 ---- 2020年受到疫情的影响，大众减少了线下娱乐，将更多的时间投入到了线上活动，直播行业迎来了一个小爆发，主播注册数量与线上观众不断增长。...由于HTTP FLV的支持需要依赖于MSE(Media Source Extensions) API 和 fetch+stream API ，而iOS浏览器不支持MSE API，所以flv流无法直接在iOS...kg-im sdk通过轮询的方式获取直播间的互动消息（礼物消息，评论消息，喇叭消息等），并根据消息池中消息的总数来弹性控制每次拉取消息间隔的时间，进而保证前端能够及时高效拉取消息且不会造成额外的网络开销...kg-gift 同时支持视频动画，webgl动画以及传统的css动画来满足直播业务中较为复杂的礼物动画需求。...整个技术架构的sdk代码也在优化封装中，功能稳定成熟之后也将尝试开源。
这样的好处是不会存在重复的 API，造成维护和理解上的复杂性。如何做到完全穷尽和彼此独立呢？ 简单的方法是使用一个表格设计 API，标出每个 URI 具备的能力。 ?...---- 版本化 一个对外开放的服务，极大的概率会发生变化。业务变化可能修改 API 参数或响应数据结构，以及资源之间的关系。一般来说，字段的增加不会影响旧的客户端运行。...使用 Header 和 Query 发送版本信息则较为相似，不同之处在于，使用 URI 前缀在 MVC 框架中实现相对简单，只需要定义好路由即可。...规则是否统一 资源提供的能力是否彼此独立 URI 是否存在需要编码的字符 请求和返回的参数是否不多不少 资源的 ID 参数是否通过 PATH 参数传递 认证和授权信息是否暴露到 query 参数中 参数是否使用奇怪的缩写...是否进行了版本管理 版本信息是否作为 URI 的前缀存在 是否提供 API 服务期限 是否提供了 API 返回所有 API 的索引 是否进行了认证和授权 是否采用 HTTPS 是否检查了非法参数 是否增加安全性的头部
更正式的 KG 是异构图，其中可以存在多种类型的节点和/或边。...这些嵌入构成了此搜索的基础，也是我们提供给 Weaviate 的内容，以使我们的 KG 中的每个独特实体都可被发现。...即插即用设计 Weaviate另一个有趣的设计方面是它的API是高度模块化的。矢量索引 API 的结构也是作为一个插件系统进行工作，这样可以使得Weaviate 以适应矢量搜索的并进行持续改进。...通过这种设置，可以向Weaviate集群添加对象的数量实际上没有限制，因为它可以扩展到任何用例而不会牺牲性能。 横向可扩展是矢量搜索引擎真正投入生产所需的最关键特性。...这些参数的主要影响，特别是 efConstruction 和 maxConnections 是召回率/精度和资源使用/导入时间之间的权衡。
首先基于元素周期表构建一个化学元素知识图（KG），化学元素 KG 描述了元素（图1中用绿色表示）与其基本化学属性（图1中用红色表示的周期性和金属度）之间的关系。...然后在KG中构造提取的三元组（Gas, isStateOf, Cl），表示元素与属性之间存在特定的关系。然而，由于每个元素都有一些不同的连续属性，KG很难建模它们的连接。...Q2：模块1中的知识引导图增强是否比一般增强学习到更好的表示？ Q3：模块2中的知识特征初始化和图形编码器如何影响KCL？ Q4：模块3中的自我监督对比学习和困难样本策略有多有用？...微调编码器和MLP中的参数。 线性协议： 为了比较KCL和对比学习基线，修正预训练模型中的图形嵌入，并训练一个线性分类器。 3.1 性能比较（Q1和Q2） 在微调协议下的性能。...这两种版本的KCL都比其他的图增强方法（表3中的第一组）产生了更好的结果。这验证了知识引导的图增强不会违反分子中的生物语义，因此比其他增强方法工作得更好。
KGNN框架可通过在知识图谱（KG）中挖掘与药物关联的实体关系，以有效地获取药物及其潜在的邻居实体信息。...为了提取KG中存在的高阶拓扑结构和语义关系，KGNN从KG中每个实体的邻域中学习作为它们的局部感知域，然后将当前实体表示的偏差及其邻域信息进行聚合。...因此，为减轻意想不到的药理作用影响，有效地识别潜在的DDI显得至关重要。某种程度上来看，当在治疗某种疾病时，识别DDI可尽可能地减少意想不到的ADR影响，并最大程度地发挥协同效应。 ?...这些方法直接学习节点的潜在嵌入，但在获取KG中实体的丰富邻域信息方面受到限制。 为解决KG中相关性和邻域信息中存在的上述局限性，本文的目标是自动获取KG中的高阶结构和语义关系。...3.3案例分析 为研究几个关键超参数对KGNN性能的影响。当测试其中一个参数时，本文固定了其他参数。其他实验设置与文章第4.1节相同。下图显示了KGNN在KEGG-drug数据集上的预测性能。 ?
参数parr是格式化字符串....三丶随机数 1.Math中的随机数 随机数在java中可以使用math.random. 使用简介: ?...当我们使用Math.random的时候随机数的值如上.如果有n值.那么不会超过n. m+n 的时候.不会超过m+n的值....基本的加减乘除 还有求绝对值等等.不会一一讲解. ? ?...剩下的方法.我们需要用到自己查询JAVA API即可. 五丶总结 1.DecimalFormat类是NumberFormat的子类. 作用就是按照指定格式格式化数值.进行输出.
为解决此问题，知识感知推荐技术诞生，结合知识图（KG）信息。尽管基于嵌入和基于路径的方法取得进展，但它们的质量高度依赖输入知识图，且易受噪声影响。...KG 增强推荐任务是给定用户-项目交互图和知识图谱的目标，通过训练具有可学习参数的推荐模型来预测用户与项目的交互可能性。该模型基于用户和项目的属性、交互历史和知识图谱中的相关信息来预测交互概率。...表3 DiffKG关键组件的消融研究 4.3.2 对关键超参数的敏感性 本研究深入探究了不同超参数对我们方法的影响，特别是数据增强和知识图扩散模块中的超参数。...最佳性能出现在1=1和=1时，强调了对比学习的重要性。在知识图扩散模型中，增加扩散步数对精度的影响最小，如图3(b)。为了平衡性能和计算，我们选择了T=5。...通过准确地利用和过滤知识图谱信息，我们的模型在推荐任务中展示了改进的性能，说明了其在增强相关性和减轻知识图谱中不相关信息的影响方面的有效性。
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