本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
The core structure of the abstract syntax is a set of triples, each consisting of a subject, a predicate and an object. A set of such triples is called an RDF graph. An RDF graph can be visualized as a node and directed-arc diagram, in which each triple is represented as a node-arc-node link.
RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说,就是表示事物的一种方法和手段。
知识图谱学习笔记第一部分,包含RDF介绍,以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石:RDF RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章,希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
Bob is an avid fan of the video game "League of Leesins", and today he celebrates as the League of Leesins World Championship comes to an end!
这是Bob DuCharme的一篇客串文章。
前言 前段时间我的一个朋友去面了airwallex,最后做了一道算法题,是个三数之和的变种问题,并且被要求把时间复杂度优化到O(n^2)。恰巧这个问题我之前面顺丰时也做过嘞~😉 题目大概是这样的:给定一个整数数组arr跟一个整数n,判断数组里是否存在三个整数加起来和等于整数n,存在的话返回true,不存在的话返回false。 这道题本身不难,我们可以稍微拿出来说一说。而且不用我们找到所有三个数之和等于给定整数n的情况,岂不是美滋滋? 方案一:直接暴力解决 拿到手我第一反应基本上都是先通过暴力循环解决这个问题
自 2019 年 12 月至今,新型冠状病毒在全球迅速扩散已导致近 760 万人感染,40 余万人死亡。目前急需快速有效的新冠病毒有效药物的发现路径。药物重定位是一种将现有药物用于治疗新的适应症的药物发现方式。相比较传统的新药开发,它可以有效缩短药物研发周期,降低成本,规避风险,是一种非常有前景的新冠肺炎治疗策略。
根据bottom,可以初始化每个位置j上含有的字符bottom[j], dp更新式如下:
# 来源:NumPy Cookbook 2e ch6 创建通用函数 from __future__ import print_function import numpy as np # 我们需要定义对单个元素操作的函数 def double(a): return 2 * a # frompyfunc(或者 vectorize) # 将其转换为对数组每个元素操作的函数 ufunc = np.frompyfunc(double, 1, 1) print("Result", ufunc(np.
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题,但是它们仍然很重要,因此在此需要提及。**通用函数(Ufuncs)**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入,并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上,例如加法,减法,除法,乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类,并提供其他功能。
Triple Time Limit: 5000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 125536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1365 Accepted Submission(s): 549 Problem Description Given many different integers, find out the number of triples (a, b, c) which satisfy
Problem Description For hundreds of years Fermat’s Last Theorem, which stated simply that for n > 2 there exist no integers a, b, c > 1 such that a^n = b^n + c^n, has remained elusively unproven. (A recent proof is believed to be correct, though it is still undergoing scrutiny.) It is possible, however, to find integers greater than 1 that satisfy the “perfect cube” equation a^3 = b^3 + c^3 + d^3 (e.g. a quick calculation will show that the equation 12^3 = 6^3 + 8^3 + 10^3 is indeed true). This problem requires that you write a program to find all sets of numbers {a, b, c, d} which satisfy this equation for a <= 200.
一个 平方和三元组 (a,b,c) 指的是满足 a2+b2=c2 的 整数 三元组 a,b 和 c 。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义,但在更复杂的场景下,RDF(S)语义表达能力显得太弱,还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义,类、属性、个体的等价性,不相交类的定义,基数约束,关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体的推荐语言。
时间复杂度 O ( 2 16 n ) O(2^{16}n) O(216n)
继续来看看推荐系统的花式操作!这一篇博文整理对『知识图谱』和『推荐系统』融合更加深入的几篇文章:MKR,KTUP以及KGAT。MKR利用一个Cross单元使两者融合,KTUP是相互补全相互增强的思路,KGAT则是先KG嵌入接Attention融合的操作。
这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现,参考论文如下:
我们以前的文章中介绍过将知识图谱与RAG结合的示例,在本篇文章中我们将文本和知识图谱结合,来提升我们RAG的性能
以下 5 个步骤总结了此方法,依次为如下,我们设计的实验必须是可以重现的,我们形成的假设必须是具有真伪的。
The intended meaning of this vocabulary is to allow an RDF graph to act as metadata describing other RDF triples.
NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
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以下5个步骤总结了此方法,依次为如下,我们设计的实验必须是可以重现的,我们形成的假设必须是具有真伪的。
We all love recursion! Don't we? Consider a three-parameter recursive function w(a, b, c): if a
在第2篇里,介绍了jena的The general purpose rule engine(通用规则引擎)及其使用,本篇继续探究,如何自定义builtin。
给大家介绍一个C++上简单高效的图表绘制与数据可视化的神器 matplotlib-cpp。先交代我的系统配置跟软件版本信息
Vasya learned definition of median of three numbers. He says, “Median of three numbers is the number located in the middle when numbers are ordered in non-descending order”. Subtle Pete gave him much more difficult task. Vasya has to find median of each of three triples and then find the median of three numbers he found. Please help Vasya with the task.
这是一个练正则表达式的好文章,有几个题目都比较意思,以下是参考答案,如果有得分更高的答案请告诉我,大家交流一下。
最暴力的解法就是三重循环,这里我们是使用二重循环然后看一下其求和结果是否是范围内的数的平方。
经常刷 LeetCode 的读者肯定知道鼎鼎有名的 twoSum 问题,我们的旧文 Two Sum 问题的核心思想 对 twoSum 的几个变种做了解析。
哈工大LTP基本使用-分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别、角色标注 上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取。 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction
这篇文章回顾了形式化验证的基本概念,作者展示了如何使用 Hoare triples 来描述和推理程序的正确性,以及如何使用分离逻辑来解决验证的复杂性。文章还解释了为什么 Rust 适用于形式化验证,以及 Rust 当中的一些特性如何帮助简化和自动化程序验证过程。
Google Code Jam 2020 Qualification Round: Vestigium Solution
OptaPlanner 7.9.0.Final之前,启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候,只能单线程进行的。也就是说,当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中,细化到每个步骤(Caculation),都只能排队在同一个线程中依次计算,不管你的问题是否存在并行计算的可能。很显然这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下,是相当不利的。就算是一些在业务逻辑上无法实现并行运算的情况,在引擎自行调用指定的算法进行寻优时,若可以将每个Step,甚至每个Move的运行操作,适当地分配到不同的线程中执行,那么在多核CPU的环境下,无疑能大大提升规划运算性能,从而在规定的时间内行到更优的效果。毕竟对于NP-Hard/NP-Complete问题,除了比较算法优劣外,另一个维度对比的就是运算量,单位时间内运算量越大,找到更佳方案的机率越大。
【导读】专知内容组整理了最近五篇知识图谱(Knowledge Graph)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning(DeepPath:一种知识图推理的强化学习方法) ---- 作者:Wenhan Xiong,Thien Hoang,William Yang Wang 摘要:We study the problem of learning to reason in
为何有人说第三方库不需要提交 package-lock.json/yarn.lock?
特别声明:以下内容,源自 大学慕课 《编译原理》哈尔滨工业大学 陈鄞,文章经个人整理所得,仅供学习交流
【导读】既前两天推出十三篇自动问答(Question Answering)相关文章,专知内容组今天又推出六篇自动问答相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 14. Training a Ranking Function for Open-Domain Question Answering(训练排序函数对开放式问题进行回答) ---- ---- 作者:Phu Mon Htut,Samuel R. Bowman,Kyunghyun Cho 机构:New York University 摘要:In recent y
相比于BERT,SpanBERT主要是在预训练阶段进行了调整,如图1所示,具体包含以下几部分:
德克萨斯大学的三位计算机科学家宣布他们完成了世界上最大的数学证明:完整证明有200TB大小。公开供人检验的部分压缩后也有68GB大。 目前已经有很多数学家使用计算机辅助证明数学问题,但这个200TB大小的证明还是让数学家们吃了一惊。UCSD的数学家Ronald Graham表示,在此之前,世界上最大的数学证明是关于一个离散数学的问题,只有13GB大。 这几位计算机科学家解决的问题有着近一个世纪的历史,是拉姆齐定理中的舒尔平方数定理,也被称为布尔-毕达哥拉斯三元数问题(Boolean Pythagorean
https://github.com/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction/blob/master/README.md
Nicolas Fränkel is a Developer Advocate with 15+ years experience consulting for many different customers, in a wide range of contexts (such as telecoms, banking, insurances, large retail and public sector). Usually working on Java/Java EE and Spring technologies, but with focused interests like Rich Internet Applications, Testing, CI/CD and DevOps. Currently working for Exoscale. Also double as a teacher in universities and higher education schools, a trainer and triples as a book author.
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务,具有广泛的用例。本文不是关于NER的,而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
主要参考书籍:graph database 近期工作中要做一些图谱的应用,于是这几天就调研了下图数据库,最后就有了本文。ps:本人第一次做图谱相关的应用,具体怎么构建也还不清楚,大家有什么资料、建议欢迎私信、留言的。
本文整理汇总了Python中multiprocessing.cpu_count方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python multiprocessing.cpu_count方法的具体用法?Python multiprocessing.cpu_count怎么用?Python multiprocessing.cpu_count使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块multiprocessing的用法示例。
在 iOS 和 macOS 开发中, Swift 包现在变得越来越重要。Apple 已经努力推动桥接那些缝隙,并且修复那些阻碍开发者的问题,例如阻碍开发者将他们的库和依赖由其他诸如 Carthage[1] 或 CocoaPods[2] 依赖管理工具迁移到 Swift 包依赖管理工具的问题,例如没有能力添加构建步骤的问题。这对任何依赖一些代码生成的库来说都是破坏者,比如,协议和 Swift 生成。
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