应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容,以往可能是通过爬虫进行爬取,但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据,比如,城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。 这类信息最直接的方式就是维基百科,里面基本可以搜索到我们能获取的数据,因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
维基百科有一个姐妹项目,叫做"维基数据"(Wikidata)。你可以从维基百科左侧边栏点进去。
【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。 作者 | Björn Ha
1、打开网站:http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入:
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
在 SQL 中,聚合操作对一组值执行计算,并返回单个值。TiDB 实现了 2 种聚合算法:Hash Aggregation 和 Stream Aggregation。
在本系列的前两篇文章(“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”)中,您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL),它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据,或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中,将了解如何结合使用 R
自从iPhone 4S开始内置Siri,到现在各种智能音箱,或者扎克伯格说自己做的智能管家, 我认为都算是对话机器人的一类。
DISTINCT实际上和GROUP BY操作非常相似,只不过是在GROUP BY之后的每组中只取出一条记录而已 所以,DISTINCT的实现方式和GROUP BY基本相同,同样可以通过索引扫描来实现,当然,在仅使用索引无法完成DISTINCT时,MySQL只能通过临时表来完成。但是,DISTINCT并不须要进行排序。也就是说,当只进行DISTINCT操作的Query仅利用索引无法完成操作时,MySQL会利用临时表来做一次数据的“缓存”,但不会对临时表中的数据进行filesort操作 示例 EXPLAIN S
先来聊一聊Spring作为Java开发人员,大家都Spring可不陌生,简而言之,Spring框架为开发Java应用程序提供了全面的基础架构支持。它包含一些很好的功能,如依赖注入和开箱即用的模块,如: Spring JDBC 、Spring MVC 、Spring Security、 Spring AOP 、Spring ORM 、Spring Test 这些模块大家应该都用过吧,这些模块缩短应用程序的开发时间,提高了应用开发的效率 例如,在Java Web开发的早期阶段,我们需要编写大量的代码来将记录插入到数据源中。但是通过使用Spring JDBC模块的JDBCTemplate,我们可以将这操作简化为只需配置几行代码。
知识图谱(Knowledge Graph)在2012年由Google推出,目前采用的数据标准是RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)。RDF最早在Semantic Web中提出,因此在讲RDF之前,首先回顾一下Semantic Web。
可能与三元组相关的标签(一个数据集可能有多个标签)的总计数为 51,不算特别多,所以我打算把每个数集看一下,看看有没有 满足大小在 1G-10G
关于正则表达式替换,前面我写过一个应用: python2代码搬运到python3要改很多print? 试试用pyCharm的正则表达式替换 其实这里的替换已经使用了分组的思
在上周恩墨微信大讲堂的讨论中,几个有趣的视图跃入我们的视野,可以分享给大家。 在Oracle 11g中,新增的视图V$SQL_HINT记录了Oracle数据库中的可用Hint及其历史。 如果串起来,这几个视图的关系极大:V$SQL_FEATURE,V$SQL_FEATURE_HIERARCHY,V$SQL_HINT,通过这几个视图可以了解Oracle的SQL特性,继承关系,以及可用Hint及启用版本等。 v$sql_hint这个视图来自于底层的x$qksht表,其创建语句如下: SELECT INST_ID
场景描述:在人类历史上,洪水灾害每年都会发生,这是世界上最严重的自然灾害之一。虽然不可避免,但是如果能够做好准确预报,洪水造成的损失则会减少三分之一甚至更多。科学家已经研究出机器学习系统,可准确预测洪水发生的时间地点,目前已经应用在印度。
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
explain显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。下面是一个例子:
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。
table 输出的行所引用的表 type 联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云