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。
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
【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
认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？
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: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
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
Oxigraph是一个实现了SPARQL标准的图数据库。宗旨是为了实现一个基于RockDB和Sled的K/V仓库的兼容的，安全的，快速的图数据库。由Rust语言实现，Oxigraph同时也提供很多读，写和处理RDF文件的工具功能。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。
【引子】 “海内存知己，天涯若比邻”， 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章，刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”（https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext），作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读，颇有收获，编译成文。
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：
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。
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android视图组件ListView，本文我们继续盘点，介绍一下视图控件的ExpandableListView。
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。
本文是 group by 实现过程分析的第 2 篇文章，第 1 篇是 MySQL 怎么用索引实现 group by？ <- 点击阅读
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。
如果你比较关注人工智能，可能会注意到最近圈子的人都在刷屏一个 AI 玩意，叫 ChatGPT 。我一直关注的和菜头在他的公众号槽边往事上就接连写了几篇文章。
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
随着开发深入，前后端接口沟通表现出问题，swagger作为接口调试，但是控制层参数和返回值swagger表现不佳，还得在javadoc下看接口的描述，参数含义，返回值描述，前端反应效率太低，现在要利用swagger达到接口文档查看，调试双重目的。其实swagger提供了接口文档功能，只是后端开发没有明确要求，没有编写swagger合适标签。
可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。
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。
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
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络，有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因，它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法，以可视化形式描述其资源与载体，应用于问答、推荐等领域，其概念演化如图1所示。
XML和JSON对我很重要，我很感谢Apress允许我写一本关于它们的书。在这篇Java Q＆A文章中，我将简要介绍我的新书第二版，Java XML和JSON。我还将提供两个有用的演示，如果我有足够的空间，我本来希望将其包括在书中。
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
Ngxtop实时解析nginx访问日志，并且将处理结果输出到终端，功能类似于系统命令top，所以这个软件起名ngxtop。有了ngxtop，你可以实时了解到当前nginx的访问状况，再也不需要tail日志看屏幕刷新。
实战部分回挑选一些比较常见的情况，事先强调个人使用的是「mysql 8.0.26」，所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶，新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
ENVI软件是一款专为地球观测和遥感图像处理而设计的软件，它具有独特的功能，可以满足各种不同的遥感数据分析和处理需求。下面将介绍ENVI软件的三个独特功能，并结合实际案例来说明。
“房源表”是各个城市每天新增房源的名单，包括房源号、城市、录入时间。现在需要分析出每天每个城市有多少新增房源？
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
实战部分挑选一些比较常见的情况，事先强调个人使用的是mysql 8.0.26，所以不同版本如果出现不同测试结果也不要惊讶，新版本会对于过去一些不会优化的查询进行优化。
在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
SQL grouping 解决 OLAP 场景总计与小计问题，其语法分为几类，但要解决的是同一个问题：
在优化group by查询的时候，一般的会想到两个名词：松散索引扫描（Loose Index Scan）和紧凑索引扫描（Tight Index Scan），因为通过这两种索引扫描就可以高效快速弟完成group by操作。
为了帮助用户根据评分找到优质房源，现在领导要你找出分数（满分10分）在0-5分，5-7分，7-9分，9分及以上分别有多少。
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。
原项目使用ant进行项目构建，我已经更改为Maven构建，大家直接拉取我改好后的项目即可:
SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写，被专门设计用来访问和操作RDF数据，是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组（RDF Data Access Working Group, RDAWG）对其进行了标准化。2008年1月15日，SPARQL正式成为一项W3C推荐标准。
这一篇讲讲 group by plus，大家应该都知道 group by，可是 plus 是什么鬼呢？其实和 iphone plus一样，就是升级版的意思。那到底这个 plus 是个什么东西呢？我们接下来慢慢讲。
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