python的实现有很多种，如果想研究一下它语言本身一些机制的实现，可能需要看源代码，那么，就需要找到相应的实现，分支和版本。
首先，我们来看一个场景：一位老师在机房给60位学生讲完一个案例之后，布置了一个限时完成的小作业，学生完成后老师前去检查并进行打分。老师应该如何高效完成这个任务呢？
侧重发现模式层等价或相似的类、属性或关系，也成为本体映射（mapping）、本体对齐（alignment）
上一期我们介绍了本体 Python 智能合约的合约执行 API，本期我们将讨论如何通过 Native API 来进行本体原生合约调用。原生合约调用最典型的功能就是合约转账，这也是整个智能合约最核心的部分。Native API 只有1个 API。用法如下：
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法；其次，基于数据内部关系，介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
大家应该已经在很多 Python 脚本里见到过 name 变量了吧？它经常是以类似这样的方式出现在我们的程序里：
大家应该已经在很多 Python 脚本里见到过 __name__ 变量了吧？它经常是以类似这样的方式出现在我们的程序里：
首先到 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/ 目录中 , 删除 Python 本体 ;
https://medium.freecodecamp.org/whats-in-a-python-s-name-506262fe61e8
智能合约安全问题一直是区块链技术体系中探讨得比较多的话题之一。无论是以以太坊 EVM 虚拟机为代表的智能合约体系，还是以 EOS WASM 虚拟机为代表的智能合约体系，都或多或少地暴露过不同类型的智能合约漏洞。这些漏洞不仅使得项目方和用户损失惨重，而且也让用户对区块链的安全性产生了质疑。
首先，熟悉本体基础设施和相关协议，愿意为本体生态应用提供开发组件支持的开发者，可以尝试创建 Add-on，一旦被 Add-on store 收录，可以被全网的生态应用开发者使用。Add-on 的目标是便捷地为非区块链开发者带来“去中心化”的功能。
昨天得知《MacTalk·人生元编程》在多看书城上线之后，一咬牙，花了2.99元入手了。本书是微信公众账号“MacTalk”中的文章经重新审阅、校订、整理、排版后的合集。不管你是一个mac用户、一个程序员、还是一个对技术感兴趣的人，这本书都是物超所值的。 继续我们的打飞机游戏。完成了子弹和敌机之间的碰撞检测之后，自然还要来处理敌机与本体之间的碰撞检测，这决定了游戏是否结束。 之前我们没有把plane作为一个对象来处理，现在为了能更方便地做碰撞检测，我们还是要把它封装一下。这和我们之前对bullet和enem
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集，那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是，ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们？在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性，解决方案也很有限。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 该课程全面系统讲授与研讨了知识图谱相关概念与技术主题，对当前行业落地过程的一系列困难进行答疑解惑。 下面让我们通过回顾第一章课程的10条“知识图谱概述”研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念与技术》。 / 以下为课程第一
我觉得要回答这个问题，首先要了解区块链的核心价值。只有利用区块链核心价值的场景和应用才能解决真正问题、发挥区块链作用。在我看来，目前区块链的核心价值还主要在价值的流通和构建技术信任的能力两方面。在不适合有中心的情况下，又要进行价值流通或者构建信任时，区块链可以发挥重要作用，比如身份和数据自治和分布式数据等。
在上一期的技术视点中，我们介绍了合约原生 API，讲述了如何利用智能合约进行ONT / ONG 转账。本期我们将讨论如何通过 Upgrade API 来进行合约升级。合约升级共有2个 API，分别为 Destroy 和 Migrate。其用法如下：
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中，标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务，它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性，该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化，这是一个FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）框架，可以透明地构建生物医学知识图谱，同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性，从维护特定于任务的知识存储，到生物医学领域之间的互操作性，再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难，该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法，加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案，CKG平台显得更加友好，将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中，显著增强了科学研究和临床实践的能力。
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
b是对a列表的又一个引用，所以a、b是完全相同的，可以通过id(a)==id(b)证明。
---- 新智元报道 来源：Reddit 编辑：好困 【新智元导读】让自己的代码告别告别「融合怪」，网友亲情推荐全新工具「论文矿工」！经过同行评审的权威论文是你最好的老师。（大部分时候） 程序不会编怎么办？上 Stck Overflow 啊。报错过不去怎么办？上 Stck Overflow 啊。 有些人是面向对象编程，还有一些人是面向Stackoverflow编程，当然还可能是面向工资编程。 初级选手 进阶选手 当然事情的进展通常不会这么顺利，比如当 Stack Overflow 维护的时候
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时，你是不是会潜意识中假设，这些数据集中的类标签都是正确的？
所有的软件如果你不对安装过程的路径进行设置的话都是默认安装到c盘的，不仅仅是Python。
本文作者 张玉宏 2012年于电子科技大学获计算机专业博士学位，2009~2011年美国西北大学联合培养博士，现执教于河南工业大学，电子科技大学博士后。中国计算机协会（CCF）会员，YOCSEF郑州2018~2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。 江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Ge
数字人（Digital Human / Meta Human），是运用数字技术创造出来的、与人类形象接近的数字化人物形象。数字人可简单的分为 2D 数字人和 3D 数字人。本文使用的数字人是通过 MetaHuman Creator 制作工具生成的 3D 数字人。3D 数字人的驱动方式可简单的分为真人驱动和模型驱动。本文使用的驱动方式为真人驱动。
上一期我们介绍了合约升级 API，讲述了如何销毁和迁移智能合约。本期我们讨论如何跨合约静态调用。API 只有一个，用法如下：
在前两期的本体技术视点中，我们介绍了跨合约静态调用与动态调用，讲述了如何使用 RegisterAppCall API 与 DynamicAppCall API 跨合约调用其他合约的函数。本期将进入本体 Python 智能合约语法专辑的终极篇，探讨如何使用合约执行引擎 API，即 ExecutionEngine API。它包含了3个 API，用法如下：
今天想到自己买了ns的arcaea一直嫌弃屏幕太小、手柄太难然后放着吃灰，当时一开始是冲着手柄模式还有独占曲包决定一定要买的，然后250入手了发现手柄模式就是个笑话，屏幕又太小打不习惯，而且tmd联动曲包居然单独收费，我只想说一句：
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
本文为大家带来了加泰罗尼亚理工大学的Santlago同学分享的深度网络架构slides，其中详细描述了各种常见的网络架构，并为每种网络附带了一份pytorch实现的代码，相信对初学者理解网络模型有非常大的帮助。
首先下载Python3，可以自己从官网下载：https://www.python.org/downloads/
2019年10月，我们宣布与 bloXroute 就部署零层网络扩容解决方案展开合作，共同构建区块链分发网络（BDN）。今年，我们对 bloXroute 进行了战略投资，以促进技术和解决方案的开发。
上一期我们回答了来自社区的提问，涉及到数字身份、区块链游戏、防止作恶和线下支付等诸多话题。同时又有很多小伙伴产生了新的疑问，带来了新的观点。作为社区互动的第三期，今天我们将继续与大家分享一些见解。
本发明公开了一种外置线缆收束限位机构的室内用高端路由器，包括高端路由器本体、遮挡板、电动马达、清理块和去除块，所述高端路由器本体的下表面螺栓固定有吸盘脚，且高端路由器本体的上表面螺栓固定有透气网口，并且高端路由器本体的下表面粘接固定有固定框，所述高端路由器本体的前表面粘接固定有缠绕杆，且高端路由器本体的前表面开设有线缆本体插接口。该外置线缆收束限位机构的室内用高端路由器，设置有缠绕杆和卡合槽，通过缠绕杆的设置，可以使多余长度的线缆被收起，而且通过卡合槽使遮挡板将缠绕的线缆进行固定，使线缆被缠绕后，不会轻易脱出，保证了弱电箱内部的整洁，同时也减少了线缆缠绕在一起，而不便于检修的情况出现。
翻译：黄念 校对：王倩 素材来源：https://datafloq.com/ 看一看所有与大数据相关的活动，我们应该问一个问题：究竟有多少大数据在实际上是有用的。根据常识稍微思考一下，我们就会发现
示例：检测实例 Allen 是否在 Woman中？ 即：检测 W o m a n ( A l l e n ) \mathrm{Woman(Allen)} Woman(Allen) ？
一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉，被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技（疯）术（狂）调（百）研（度）之路。。。。
目前，很多企业已经意识到，由于业务人员看不懂系统中存储的数据，所以难以通过大数据来提升业务创新能力，本文就来谈谈解决这个问题的方法——业务元数据管理。（同系列文章请点击王轩的文章《面向业务的企业元数据管理》） 目录： 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 二、业务元数据——数据背后的业务上下文 三、基于本体的业务元数据管理实践 四、总结与展望 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 大概70多年前的一个情人节，ENIAC诞生在了美国宾夕法尼亚大学，从此人类开启了在计算机“智能化”上的探索，“语言识别”、“图像识别
20世纪初，几乎所有的飞机都是并列双翼结构，此时，美国著名飞行大亨霍华德·休斯认为自己的飞机不够快，助手委婉地提醒他，如果速度太快，飞机的上翼结构支柱很可能会支撑不住，发生断裂。霍华德愤怒地向
ONT，相信大家也不陌生了，在上次熊市时候，13左右入手了一些，现在唯一后悔的是买少了了了...
本体就是对那些可能相对于某一智能体（agent）或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。
一个本体及其 classes 的实例集构成一个知识库。实际应用中，构建一个本体包括：
所以, GUI编程 不管是在实际开发工作中 还是在个人工具的开发中 都是必备之良品, 极为重要!
在 Metaverse 的经济系统中，个人可以通过工作、学习、投资等方式获得金钱，进而买卖，促进价值的流通，以搭建起价值生态。但我们需要意识到，这种价值生态不是闭环，因为 Metaverse 不是纯粹的虚拟世界，它必然要与现实世界紧密相连，才能真正引人入胜。个体在现实世界中可以打工赚钱，也可以在虚拟世界中打游戏创收，而这两种财富具有高度的流通性，属于整个大的价值生态。
本文为系列长文，为便于读者单独阅读每篇博客都对整体项目有个大致理解，每个文章前都大致介绍下完整流程，包括数据集的介绍，数据处理，以及本篇博客相关的内容。
记得在文章CD8+CD28- Treg||我就不信就我一个人觉得现有的细胞群命名有点麻烦和文章单细胞数据科学的十一个重大挑战中，我们提出过传统细胞类型定义的困惑：细胞名称及其相互关系不明。说到底是语义不明，以至于同样的细胞类型在不同的语境下表达方式可能完全不同。这就像基因的命名和功能一样，于是我们开发出了一套本体论（Ontology）：GO（Gene Ontology ）。不得不说，这是一项革命性的思路，一下子使我们研究基因的功能有了范式，同行之间的交流也方便了许多。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
