图数据库知识图谱

如何成为Python不同方向的大神

文章目录0.Python知识图谱1.方向一：Python入门2.方向二：Python爬虫3.方向三：Python自动化4.方向四：机器学习5.方向五：数据分析与数据挖掘6.方向六：Python面试7.方向七
herosunly·2021-06-15 11:50

2021-21周复盘

本周任务完成情况任务进度备注看完wikiPending最近调整优先级，先熟悉知识图谱和搜索内容RE2RNNDoing优化离线代码Done习惯培养冥想
仰望星空的小狗·2021-06-15 02:10

0.读笔|大数据智能

1.知识图谱：1).描述客观世界中存在的实体或概念；2).其中每个实体或概念有一个唯一ID标识，称之为标识符；（实体）3).每个（属性-值）描述各个实体或概念的内在特性，用关系来描述各个实体或者概念的关联
包包猫·2021-06-14 08:03

知识图谱系列教程

awesome-knowledge-graph整理知识图谱相关学习资料，提供系统化的知识图谱学习路径知识图谱是什么徐超-三个角度理解知识图谱从数据治理，语义连接，智能应用角度理解什么是知识图谱.姜雄_20e9
riverlcn·2021-06-14 06:51

深入学习Gremlin（11）：统计运算

第11期GremlinSteps：sum()、max()、min()、mean()本系列文章的Gremlin示例均在HugeGraph图数据库上执行，环境搭建可参考准备Gremlin执行环境，本文示例均以其中的
苏黎世黄昏·2021-06-13 10:50

百度集中AI顶尖技术耗费数十个团队只为它

WechatIMG3.jpeg做过在线教育的同学对知识图谱一词肯定不陌生，而学霸们应该对这个也是很有心得，因为掌握了知识图谱，你就形成了自己的知识结构，有了框架，就差填充粮食了。
慕白_简·2021-06-12 20:06

2018-05-03

全局知识图谱.png页面缩放.jpg搜索相关知识点.png搜索.png路径1.png路径2.png用户选择某一区域‘.png区域2.jpg区域3.jpg高亮显示某一区域.png布局1.png布局2.jpg
PSPT·2021-06-11 23:28

第20课：知识挖掘与知识图谱概述

目前，谷歌给出的解决方案就是——知识图谱（KnowledgeGraph）。enterimagedescriptionhere知识图谱能做什么？
一纸繁鸢w·2021-06-11 17:55

关系抽取信息抽取知识图谱

20210629http://cmekg.pcl.ac.cn/cmekg知识图谱，关系抽取20210628https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/14343408.html
weixin_ry5219775·2021-06-10 22:25

小技巧，怎么查看数据库热度排名

一、现实问题数据库引擎有很多种，关系型数据库、图数据库、网状数据库、层次数据库、内存数据等等，有很多的数据库我们甚至连听说都没有听说过。怎么样了解我们应该学习哪些数据库技术呢？
尹洪亮·2021-06-10 20:49

NLP知识图谱框架

一、NLP分类：1.wordlevel:序列标注任务：分词、词性标注、命名实体识别2.sentencelevel:在句子层面分类的任务：如文本分类，情感识别，关系抽取，语音情感识别等。3.entence-sentencelevel：序列和序列之间的分类，这种分类根据分类形式的不同又可以细分。如机器翻译，问答，对话都是sequencetosequence类型的问题。二、语言模型与词向量语言模型就是用
潇萧之炎·2021-06-09 06:15

知识图谱多数据源融合

知识图谱的实体往往面临数据融合的问题，因为知识图谱的数据源可能有多个，在不同数据源有对同一实体的不同表达，即使在同一个数据源里也可能存在这种情况，需要通过一定手段将其合并。
whspecial·2021-06-09 05:24

知识图谱简析

不过我发现有些产品经理在面试的过程中有提到知识图谱相关方面的问题，所以就花了几天时间研究了一下知识图谱技术。
小男孩LittleBoy·2021-06-09 04:20

知识图谱的模式层和数据层设计

知识图谱分为模式层和数据层两部分：其中模式层是是知识图谱的核心，在模式层存储的是经过提炼的知识；数据层存储的是具体数据信息。
whspecial·2021-06-08 03:45

图数据在线交互服务器 InteractiveGraphServer v0.0.1 发布

InteractiveGraph为大型图数据提供了一个基于web的交互操作框架，其数据可以来自于GSON文件，或者在线Neo4j图数据库。
中科院_白乔·2021-06-07 07:02

医疗知识图谱问答系统探究（一）

这是阿拉灯神丁Vicky的第23篇文章1、项目背景为通过项目实战增加对知识图谱的认识，几乎找了所有网上的开源项目及视频实战教程。
阿拉灯神丁Vicky·2021-06-06 21:55

网络类型

本文将讲一讲网络有哪几种类型，下面是一个知识图谱；其中，每个类型的范围大小为：LAN=WLAN<MAN<WAN接下来，将重点介绍一下LAN和WAN:*LAN:针对较小地理区域内的用户和终端设备提供访问的网络基础设施
鞋靠·2021-06-06 08:39

Neo4j在知识图谱中的应用（7）——建立中文全文索引并查询

下面都是针对中文索引的建立索引CALLzdr.index.addChineseFulltextIndex('myIndex',["definition","name"],'Item')YIELDmessageRETURNmessagemyIndex是索引名，中括号里是属性，Item是标签值。如果需要创建随着数据插入自动更新的索引，用网上说有下列函数：CALLzdr.index.addChinese
象网·2021-06-06 01:04

90 做时间的主动者

进行知识图谱学习。时刻明白自己置身哪里，哪里堵车了，哪里比较畅通，朝哪个方向冲。准备小论文和方案。3.产品线梳理。主动去健身。八段锦，跳绳，踢毽子。
六重奏·2021-06-05 22:40

京东T5大佬呕心沥血编写出《Spring Data实战》书籍

的模板帮助类来简化数据库的特定功能;探索SpringData的Repository抽象以及高级查询功能;■借助SpringData来使用Redis(键/值存储)、HBase(列族)、MongoDB(文档数据库)以及Neo4j(图数据库
26a058e669f9·2021-06-05 10:15

ACL 2021｜美团提出基于对比学习的文本表示模型，效果相比BERT-flow提升8%

为解决BERT原生句子表示这种“坍缩”现象，美团NLP中心知识图谱团队提出了基于对比学习的句子表示迁移方法——ConSERT，通过在目标领域的无监督语料上Fine-tune，使模型生成的句子表示与下游任务的数据分布更加适配
美团技术团队·2021-06-04 15:56

数据从量变到质变的过程也是向前金服官网反欺诈图谱形成的过程

向前金服官网对于智能化还是非常重视的,在2017年就成立了AI团队,通过智能化的手段来解决工作中的难题,这其中就包括知识图谱在反欺诈中的应用。
大事小事天下·2021-06-04 13:55

IT行业发展史之技术演变

本来打算制作一个IT的知识图谱，用来表述一生二，二生三，三生万物，于是画了一张下面图，里面有很多细节没有展示，也希望有相同想法的朋友，能一起参与进来。
宏明_HongMing·2021-06-04 03:00

Android图谱

知识图谱Android知识图谱优化图谱Android优化图谱注：图谱来源https://blog.csdn.net/xyz_lmn/article/details/41411355https://img-blog.csdn.net
bamboolmc·2021-06-04 03:38

日常Java练习题（每天进步一点点系列）

来迟了，但是不是缺席，以后会争取保证每天更Java练习题，文章末尾有为大家争取到的CSDN官方独家出品的【Java工程师知识图谱】限时福利优惠，为
牛哄哄的柯南·2021-06-03 23:34

ACL 2021｜美团提出基于对比学习的文本表示模型，效果提升8%

为解决BERT原生句子表示这种“坍缩”现象，美团NLP中心知识图谱团队提出了基于对比学习的句子表示迁移方法——ConSERT，通过在目标领域的无监督语料上Fine-tune，使模型生成的句子表示与下游任
美团技术团队·2021-06-03 20:07

日常Java练习题（每天进步一点点系列）

来迟了，但是不是缺席，以后会争取保证每天更Java练习题，文章末尾有为大家争取到的CSDN官方独家出品的【Java工程师知识图谱】限时福利优惠，为
牛哄哄的柯南·2021-05-31 23:52

人脸识别最全知识图谱

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉
小白学视觉·2021-05-31 10:00

外卖商品的标准化建设与应用

本文系外卖美食知识图谱系列的第二篇文章，介绍了外卖从零到一建设菜品标准化体系的过程及方案，涉及的主要技术包括NLP领域的实体抽取、文本匹配、关系分类，以及CV领域的图像匹配等。
美团技术团队·2021-05-28 16:48

算法工程师必备精选文章50篇

在如今这个时间和知识都是碎片化的时代，C站根据C1-C4认证的成长路径，进行知识细化整理，形成系统化的知识图谱。
高校俱乐部·2021-05-28 10:03

算法工程师必备精选文章50篇

在如今这个时间和知识都是碎片化的时代，C站根据C1-C4认证的成长路径，进行知识细化整理，形成系统化的知识图谱。
软件工程师能力认证·2021-05-28 10:34

外卖套餐搭配的探索和应用

总第453篇2021年第023篇外卖美食知识图谱系列的第三篇文章，本文从技术层面介绍外卖套餐搭配的技术方案，包括离线、实时的套餐搭配的迭代，套餐质量评估方案，同时会介绍套餐搭配的业务应用。
MeituanTech·2021-05-27 19:22

美团外卖美食知识图谱的迭代及应用

今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《美团外卖美食知识图谱的迭代及应用》会介绍外卖知识图谱的体系全貌，包括菜品类目、标准菜品、美食基础属性和美食业务主题属性。
MeituanTech·2021-05-27 19:22

日常Java练习题（每天进步一点点系列）

今天来迟了，对等待的朋友们说声抱歉[求原谅]，文章末尾有为大家争取到的CSDN官方独家出品的【Java工程师知识图谱】限时福利优惠，为成长助力！加
牛哄哄的柯南·2021-05-25 13:05

日常Java练习题（每天进步一点点系列）

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牛哄哄的柯南·2021-05-23 22:05

【自然语言处理系列】自编码器AE、变分自编码器VAE和条件变分自编码器CVAE

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文主要分享自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器的相关知识以及在实际实践中的应用技巧，原创不易转载请注明出处，原稿获取请关注公众号
CHEONG_KG·2021-05-22 14:48

【自然语言处理系列】预训练模型原理和实践综述 | 附汇报PPT原稿和18篇论文

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文主要分享自然语言处理中有关预训练模型原理和实践的学习资料，18篇原论文原稿获取请关注公众号后回复：预训练论文，ppt原稿获取请回复
CHEONG_KG·2021-05-22 14:34

【自然语言处理系列】14篇NER命名实体识别学术论文多角度超全对比 | 详见汇报PPT

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱这篇汇报从F1-Score、Wordunit、WordEmb、Charunit、Crf、Note、Efficiency、Gazetters
CHEONG_KG·2021-05-22 10:33

【知识图谱系列】六篇2020年知识图谱预训练论文综述 | 30页汇报ppt免费获取 | GCC，GraphCL，DGI，InfoGraph等模型

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍六篇有关知识图谱预训练的优秀论文，大致上可分为两类，生成学习模型和对比学习模型。
CHEONG_KG·2021-05-22 09:38

【知识图谱系列】清华大学基于对比学习的图谱预训练模型GCC

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇基于对比学习的图谱预训练模型GCC（KDD2020），介绍GCC模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字
CHEONG_KG·2021-05-22 09:09

【知识图谱系列】基于Randomly Perturb的图谱预训练模型GraphCL

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍基于RandomlyPerturb互信息最大化的图谱预训练模型GraphCL（NIPS2020），介绍模型核心点和模型思路
CHEONG_KG·2021-05-22 09:02

【知识图谱系列】基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI & InfoGraph

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍两篇基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI（ICLR2019）和InfoGraph（ICLR2020），介绍模型核心点和模型思路
CHEONG_KG·2021-05-22 09:56

日常Java练习题（每天进步一点点系列）

今天来迟了，对等待的朋友们说声抱歉[求原谅]，文章末尾有为大家争取到的CSDN官方独家出品的【Java工程师知识图谱】限时福利优惠，为成长助力！加
牛哄哄的柯南·2021-05-21 20:04

【知识图谱系列】基于2D卷积的知识图谱嵌入

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文给大家推荐两篇知识图谱表示学习相关的论文，这两篇论文都是将传统图像中的2D卷积操作直接用到知识图谱模型中，并且取得了不错的效果
CHEONG_KG·2021-05-21 15:50

【知识图谱系列】基于实数或复数空间的知识图谱嵌入

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文分享分享3篇有关知识图谱表示学习的优秀论文，简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱嵌入一
CHEONG_KG·2021-05-21 15:34

【知识图谱系列】动态知识图谱表示学习综述 | 十篇优秀论文导读

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文分享一篇动态知识图谱表示学习综述汇报ppt，分享10篇优秀论文，简单介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字
CHEONG_KG·2021-05-21 15:34

【知识图谱系列】基于Random Propagation的深度图神经网络

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇基于RandomPropagation的深度图神经网络模型Grand（NIPS2020），介绍Grand模型核心点和模型思路
CHEONG_KG·2021-05-21 15:11

【知识图谱系列】解耦Transformation和Propagation的深度图神经网络

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇解耦合Transformation和Propagation操作的自适应深度图神经网络模型DAGNN（KDD2020
CHEONG_KG·2021-05-21 15:20

【知识图谱系列】自适应深度和广度图神经网络模型

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇自适应深度和广度图神经网络表征学习模型Geniepath，介绍Geniepath模型核心出发点和模型思路，完整汇报
CHEONG_KG·2021-05-21 14:51

【知识图谱系列】知识图谱多跳推理之强化学习

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文分享一篇将强化学习应用在知识图谱多跳推理任务的汇报ppt，简要概述基本概念并推荐几篇近期的优秀论文，介绍其核心思想，完整汇报
CHEONG_KG·2021-05-21 14:52
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