数据库sql图数据库知识图谱

阿里云数据库产品活动：RDS MySQL 9.9元抢购，千元代金券免费领

近日，阿里云推出云数据库产品活动，RDSMySQL9.9元抢购，千元代金券免费领，爆款规格6.5折起不限量购买，活动涵盖了云数据库MySQL、云数据库Redis、云数据库SQLserver、云数据库PostgreSQL11
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-03-22 05:09

如何用Jmeter对数据库执行压力测试

在我看来压力测试的压测对象可以分为UI，接口及数据库三个部分吧，对界面及接口进行压测还算熟悉，定位性能瓶颈，对数据库SQL执行压测也是需要做的。工具呢？
自动化测试薰儿·2024-03-17 19:58

Neo4j的基本结构和入门知识以及Neo4j百度网盘下载、安装

基于Windows系统1.Neo4j简介1.1图数据库的特点1.2官网给出的一些入门指导2.JAVAJDK环境安装3.Neo4j安装包下载3.1官网下载3.2百度网盘下载4.Neo4j安装4.1Neo4jDesktop
正在学习怎样成为码农·2024-03-07 22:18

知识图谱最新权威综述论文解读：实体发现

上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications》的知识图谱补全部分
ngl567·2024-03-07 17:45

视频回放- Neo4j “图,无处不在 ”关联系列线上研讨会 : 知识图谱助力企业提升数据应用价值

感谢您注册参加1月12日Neo4j“图,无处不在”关联系列线上研讨会-知识图谱助力企业提升数据应用价值。以下是相关内容视频回放。欢迎推荐给更多的同事和朋友观看。
Jennifer726·2024-02-27 13:23

构建生物医学知识图谱from zero to hero （4）：通过Neo4j构建知识图谱

图数据库是一种专门用于存储图形数据的NoSQL数据库。与传统的关系型数据库和其他NoSQL数据库不同，图数据库利用图形数据模型来存储和管理数据。
ASKCOS·2024-02-24 08:54

【了解机器学习的定义与发展历程】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习（MachineLearning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为
AK@·2024-02-23 22:13

【人工智能学习思维脉络导图】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础
AK@·2024-02-22 23:44

合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具

下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具：1.知识图谱构建技术/工具：Neo4j或ArangoDB（图数据库）RDF2Neo（将RDF数据导入Neo4j的工具）D2RQ（将关系型数据库转化为
Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

如何选择知识图谱的智能问答方法

在选择基于知识图谱的智能问答方法时，可以考虑以下几个因素来判断哪种方法最适合您的需求：问题的结构化程度：如果您的问题主要是结构化的，即遵循一定的格式和模板，那么基于模板的方法可能是一个不错的选择。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

【无标题】

要构建一个基于知识图谱的问答系统，你需要进行以下工作：知识图谱构建：数据采集：从各种来源（如公开数据库、API、网页等）收集与你的领域相关的数据。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:13

用于将Grafana默认数据库sqlite3迁移到MySQL数据库

以下是一个方案，用于将Grafana数据迁移到MySQL数据库。背景:grafana默认采用的是sqlite3，当我们要以集群形式部署的时使用mysql较为方便，试了很多sqlite转mysql的方法要么收费,最后放弃。选择自己动手风衣足食。目标:迁移sqlite3切换数据库到mysql前提条件:确保你已经安装了MySQL并创建了一个数据库，用于存储Grafana的数据。mysql安装好creat
huainian·2024-02-20 11:21

毕业设计：基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化

tab=readme-ov-file基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化：应该是重庆邮电大学林智敏同学的毕业设计，在学习知识图谱的过程中参考使用。
Cachel wood·2024-02-20 10:33

知识图谱：py2neo将csv文件导入neo4j

图数据库Neo4j中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点（Nod
Cachel wood·2024-02-20 10:55

Python爬虫知识图谱

下面是一份详细的Python爬虫知识图谱，涵盖了从基础入门到进阶实战的各个环节，涉及网络请求、页面解析、数据提取、存储优化、反爬策略应对以及法律伦理等多个方面，并配以关键点解析和代码案例，以供读者深入学习和实践
极客代码·2024-02-20 05:59

Python访问数据库

目录SQLite数据库SQLite数据类型Python数据类型与SQLite数据类型的映射使用GUI管理工具管理SQLite数据库数据库编程的基本操作过程sqlite3模块API数据库连接对象Connection
互联网的猫·2024-02-20 05:42

数据仓库、大数据平台、数据中台的区别

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱
000X000·2024-02-20 05:30

我该建数仓、大数据平台还是数据中台？看完脑子终于清醒了

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱
zl1zl2zl3·2024-02-20 05:30

【9】知识存储

一、图数据库neo4jNeo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。
铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:06

【7】知识融合

知识融合（也称本体对齐、本体匹配、实体对齐），即合并两个知识图谱(本体)，基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。
铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:32

知识图谱学习笔记03-知识图谱的作用

语义搜索知识图谱在语义搜索方面扮演着非常重要的角色。
丰。。·2024-02-19 22:45

使用知识图谱来表示普通操作系统实时操作系统以及物联网操作系统

为了更好地表示这些操作系统，我们可以使用知识图谱（KnowledgeGraph）来建模它们的基本概念、特性、应用场景等。知识图谱的定义与结构知识图谱是一种结构化
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-19 22:14

ConvE，知识图谱嵌入（KGE) autodl 服务器运行

参考：博客地址项目地址项目地址主要配置采用autodl服务器环境如下配置路径服务器配置实例创建完成后打开jupyterlab打开终端输入vim~/.bashrc然后enter进入然后英文输入法下按i进入编辑模式底部会变为INSERT然后在最后一行加上source/root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh然后按esc最后英文状态下输入:wq保存退出注意有个英文冒号
zhous_·2024-02-19 15:17

图数据库 之 Neo4j - 应用场景2 - 实时推荐引擎(7)

摘要实时推荐引擎是在今天的竞争激烈市场中保持竞争力的关键。本文介绍了如何使用图技术构建一个基于用户行为和关联数据的实时推荐引擎，以提供个性化的建议。我们将探讨实时推荐引擎的背景和原理，并提供详细的操作步骤说明，帮助你构建自己的实时推荐引擎。背景在零售、服务、媒体和社交领域，为用户提供个性化的实时建议对于实现客户价值最大化和保持竞争力至关重要。传统的推荐引擎通常使用基于协同过滤或内容过滤的方法，但这
magic_kid_2010·2024-02-19 15:11

使用Autodl云服务器或其他远程机实现在本地部署知识图谱数据库Neo4j

本篇博客的目的在于提高读者的使用效率温馨提醒：以下操作均可在无卡开机状态下就可完成一.安装JDK和Neo4j1.1ssh至云服务器打开你的pycharm或者其他IDE工具或者本地终端，ssh连接到autodl的服务器。(这一步很简单如下图)1.2安装JDK由于我想使用Neo4j的最新版，所以需要安装JDK=21的版本：直接按照下述命令依次进行即可：更新包管理器（可选，但推荐）：(Ubuntu命令)
时光诺言·2024-02-19 15:07

图数据库 之 Neo4j - Cypher语法基础(5)

节点(Nodes)Cypher使用()来表示一个节点。()#最简单的节点形式，表示一个任意无特征的节点，其实就是一个空节点(movie)#如果想指向一个节点在其他地方，我们可以给节点添加一个变量名(如movie)，表示一个变量名为movie的节点。(:Movie)#表示一个标签为Movie的匿名节点(movie:Movie)#表示一个变量名为movie，标签为Movie的节点(movie:Movi
magic_kid_2010·2024-02-19 15:06

图数据库 之 Neo4j - 应用场景1 - 欺诈检测(6)

Neo4j是一种图数据库，它专注于处理关系数据密集型的问题。由于其图结构的特性，Neo4j能够高效地存储、查询和分析连接数据。
magic_kid_2010·2024-02-19 15:06

[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

前文讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。
Eastmount·2024-02-19 11:53

常见SQL语句速通

1、创建数据库sqlCREATEDATABASEdatabase_name;2、删除数据库：sqlDROPDATABASEdatabase_name;3、使用数据库：sqlUSEdatabase_name
_企鹅_·2024-02-19 11:03

基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统

介绍：请使用前务必读一下README.md，系统主要是汽车领域相关知识图谱问答系统，包括了汽车的价格、品牌等十几个关系实体，十几个关系，数据量实体7000+，关系9000+整个系统使用django构建，
程序员～小强·2024-02-15 10:57

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:56

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:24

word embedding是什么，word embedding之前需要做什么？

具体应用领域几乎覆盖日常生活，如提取文章摘要，文本情感分析，淘宝京东上机器人客服的智能问答，实体命名识别，知识图谱，信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢？
liaolaa·2024-02-15 08:43

概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:13

【新手必看】解决GitHub打不开问题，亲测有效

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:43

使用ssh链接GitHub，附GitHub命令

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:43

NSsimulation：使用python模拟Navier-Stokes equations（ns方程），附项目GitHub地址，亲测可用。（2023 apmcm、2024美赛）

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:42

PaddleNLP 自然语言处理 知识图谱 uie-x-base,uie-m-large,uie-m-base模型使用时，报错Out of memory error on GPU 0 gpu内存不够

mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱
货又星·2024-02-15 04:42

对话系统 | (6) 医疗健康领域的短文本理解

原文地址分享嘉宾：杨比特丁香园编辑整理：叶祺出品平台：DataFunTalk导读：本次分享的主题为医疗健康领域的短文本理解，主要介绍在丁香园的业务场景下，短文本理解的技术实践，并讨论知识图谱技术如何在医疗健康领域的搜索推荐中落地应用
CoreJT·2024-02-15 04:08

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用
cooldream2009·2024-02-14 10:21

深度学习在知识图谱问答中的革新与挑战

端到端框架3.2简单嵌入技术4优势4.1深入的问题表示4.2实体关系表示深挖4.3候选答案排序效果好5挑战5.1依赖大量训练语料5.2推理类问句效果有限5.3可解释性差结语前言随着深度学习技术的迅猛发展，其在知识图谱问答领域的应用正成为推动智能问答系统发展的关键因素
cooldream2009·2024-02-14 08:40

知识图谱学习笔记——（五）知识图谱推理

一、知识学习声明：知识学习中本文主体按照浙江大学陈华钧教授的《知识图谱》公开课讲义进行介绍，并个别地方加入了自己的注释和思考，希望大家尊重陈华钧教授的知识产权，在使用时加上出处。感谢陈华钧教授。
AIFarmer·2024-02-14 03:59

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
时光诺言·2024-02-14 01:23

【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题：如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组？
Debroon·2024-02-13 23:45

从《猩球崛起》中看到人类对于人工智能的恐惧

智搜（Giiso）信息成立于2013年是国内领先的“人工智能+资讯”领域技术服务商，在大数据挖掘、智能语义、知识图谱等领域都拥有国内顶尖技术。
weixin_34268310·2024-02-13 23:07

（2.8）ICDE 2023|Wind-Bell Index：面向图数据库的超快速边查询

ICDE2023|Wind-BellIndex：面向图数据库的超快速边查询为了高效存储和处理图，存图数据库得到了快速发展。
CQU_JIAKE·2024-02-13 20:12

｜基于知识图谱的少样本和零样本学习综述

本文作者：陈矫彦（曼彻斯特大学&牛津大学）、耿玉霞（浙江大学）、陈卓（浙江大学）、JeffZ.Pan（爱丁堡大学）、何源（牛津大学）、IanHorrocks（牛津大学）、陈华钧（浙江大学）发表期刊：ProceedingsoftheIEEE2023论文题目：Zero-ShotandFew-ShotLearningWithKnowledgeGraphs:AComprehensiveSurvey论文链接
奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:23

知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述

知识图谱遇见多模态学习：综述论文题目：KnowledgeGraphsMeetMulti-ModalLearning:AComprehensiveSurvey论文链接：http://arxiv.org/abs
奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:53

华为云苏嘉：如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理？

本文约4100字，建议阅读8分钟本文将讨论如何为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。[导读]随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。主要内容包括：智慧医疗现状核心问题领域知识融合知识的推理01、智慧医疗现状首先和大家介绍一下智慧医疗的现状：1.前景通过统计数据我们能看到
数据派THU·2024-02-13 14:04

BERT遇上知识图谱：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展

随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。
Necther·2024-02-13 14:04
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