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知识图谱导论
建构解决之道的价值标准
坚持分享第374天读《焦点解决短程治疗
导论
》第十一章20220630一、尊重人的尊严所谓接纳,必须是无条件的,不能根据案主过去的表现来决定是否接纳。当然,接纳不等于赞成。
行走于心
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2024-02-20 03:35
世界顶级名校计算机专业,都在用哪些书当教材?(文末送书)
目录01《深入理解计算机系统》02《算法
导论
》03《计算机程序的构造和解释》04《数据库系统概念》05《计算机组成与设计:硬件/软件接口》06《离散数学及其应用》07《组合数学》08《斯坦福算法博弈论二十讲
小尘要自信
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2024-02-20 01:36
java
开发语言
数据库
算法
赠书
计算机组成
2018-10-26 大问题:简明哲学
导论
_罗伯特·所罗门
如题目所示——简明哲学
导论
毫无疑问,这是一本哲学入门的书籍<(^-^)>对我这种头脑简单的学傻和绝大多数的普通人来说应该算是一门高深的学问吧尽管今年也断断续续、糊里糊涂、极不走心地看了那么一两本号称哲学入门的书籍但我的脑袋似乎一点都没有开窍哦哲学到底是个什么东西
Yankie_f65c
·
2024-02-19 22:20
【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
知识图谱实战6+3天
知识图谱
人工智能
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。。
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2024-02-19 22:45
知识图谱
知识图谱
学习
笔记
人工智能
逻辑回归
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
机器学习人工智能
知识图谱
物联网
人工智能
成玉莲 中25 2021.5.3 D37 《
导论
》基本会谈技巧14.赞美
1.案主的优势:面对困难的抗逆力、幽默感、清晰思路、辛勤劳动、关心他人、从不同的观点看待事物、聆听他人的意愿、对生命和生活的学习充满兴趣2.有用的过往经验,指案主曾经想过的或实际做过的事情中可以用来解决目前困境的东西。3.赞美应当以沟通过程觉察到的事实为基础,赞美通常用来增强那些对案主而言很重要的事。4.最早的赞美主要用于会谈结束的时候,有助于达成目标的优势和过去成功经验,赞美能够帮助案主变得更有
心莲如玉
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2024-02-19 19:04
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_
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2024-02-19 15:17
服务器
python
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
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2024-02-19 15:07
服务器
知识图谱
数据库
ssh
[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
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2024-02-19 11:53
python
人工智能
实体识别
BiGRU-CRF
Keras
大数据01-
导论
零、文章目录大数据01-
导论
1、数据与数据分析**数据:是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
李宥小哥
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2024-02-19 11:32
大数据
大数据
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
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2024-02-15 10:57
neo4j
汽车
知识图谱
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
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2024-02-15 10:56
知识图谱
人工智能
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
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2024-02-15 10:24
知识图谱
人工智能
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
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2024-02-15 08:43
深度学习
自然语言处理
pytorch
语言模型
Java编程思想——第一章:对象
导论
1.抽象过程1.1Java语言的五个基本特性万物皆对象;程序是对象的集合,它们通过发送消息来告知彼此所要的做的;每个对象都有自己的由其他对象所构成的存储;每个对象都拥有其类型;某一特定类型的所有对象都可以接受同样的消息。对象具有状态、行为和标识。意味着每一个对象都可以拥有内部数据和方法,并且每一个对象都可以与其他对象区分开来(每一个对象在内存中都有一个唯一的地址)。2.每个对象都有一个接口因为类描
代夫阿普曼
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2024-02-15 07:03
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
概率论
经验分享
笔记
python
开源
【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
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2024-02-15 04:43
github
笔记
经验分享
python
开源
开源软件
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
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2024-02-15 04:43
ssh
github
运维
笔记
经验分享
开源
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
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2024-02-15 04:42
python
github
开发语言
笔记
数学建模
开源
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
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2024-02-15 04:42
自然语言处理
语言模型
人工智能
运维
知识图谱
nlp
gpt-3
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
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2024-02-15 04:08
对话系统
《Think in Java》
《ThinkinJava》第一章:对象
导论
1.1抽象过程1)万物皆对象。2)程序是对象的集合,它们通过发送消息来告诉彼此所要做的。
可爱的小小小狼
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2024-02-14 22:37
java
java
开发语言
算法
导论
23章最小生成树习题—23.2练习
23.2-1对于同一个输人图,Kruskal算法返回的最小生成树可以不同。这种不同来源于对边进行排序时,对权重相同的边进行的不同处理。证明:对于图G的每棵最小生成树T,都存在一种办法来对G的边进行排序,使得Kruskal算法所返回的最小生成树就是T。假设我们想选择T作为最小生成树。然后,为了使用Kruskal算法获得此树,我们将首先按边的权重对边进行排序,然后通过选取包含在最小生成树中的一条边来解
之墨_
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2024-02-14 21:14
算法
算法
最小生成树
《算法
导论
》第三章 3.1(参考答案)
3.1渐进符号3.1-1假设与都是渐进非负函数。使用记号的基本定义来证明。因为与都为渐进非负的函数,所以根据定义,有:存在、,使得:当时,;当时,。所以,我们取;此时,当时,同时有。下面我们取,根据的渐进非负保证,当时,有:所以,得证!。3.1-2证明:对任意实常数和,其中,有。为了证明,我们需要找到常量,使得:对于所有的,有。其中:故,若。易得,若,有下列公式:,即:。故,取,即可证明。3.1-
Mental_Zzk
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2024-02-14 12:26
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
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2024-02-14 10:21
AI技术
知识图谱
知识图谱
人工智能
低资源
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
AI技术
NLP知识
知识图谱
深度学习
知识图谱
人工智能
第十四周cs
导论
课总结
本周老师讲了我们专业最相关的一章问题——软件。在计算机学院中,除开大数据,物联网两个专业,大多数的学生都分布在软件工程和计算机科学与技术两个大专业,而我之所以选择软件工程专业,原因有二。1⃣️首先从学院的培养计划来看,其实计算机科学与技术与软件工程的核心专业课差不多,计算机科学与技术在底层硬件方面可能要求和学习的范围更广,软件工程对于编程能力要求更高,有更多的软件开发实训机会,而我觉得我在以后的工
软件1804李宸昊
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2024-02-14 05:17
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
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2024-02-14 03:59
知识图谱
知识图谱
学习
笔记
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
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2024-02-14 01:23
机器学习—图神经网络
知识图谱
人工智能
python
卷积神经网络
【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
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2024-02-13 23:45
医学大模型:个性化精准安全可控
知识图谱
人工智能
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
人工智能
算法
导论
总结索引 | 第一部分 第三章:函数的增长
研究算法的渐近效率1、渐近记号(40)1、Θ:使得对于足够大的n,函数f(n)能夹入c1g(n)与c2g(n)之间,则f(n)∈集合Θ(g(n))g(n)是f(n)的一个渐近紧确界g(n)本身必为渐近非负使用Θ(1)来意指一个常量或者关于某个常量的一个常量函数2、O:Θ记号渐近地给出一个函数的上界和下界。当只有一个渐近上界时,使用O记号f(n)=Θ(g(n))蕴含着f(n)=O(g(n)),因为Θ
Asher Gu
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2024-02-13 21:07
算法导论
算法
算法
导论
总结索引 | 第一部分 第二章:算法基础
1、插入排序(24)1、希望排序的数也称为关键词2、插入排序对于少量排序元素,是一个有效的算法3、原址排序输入的数:算法在数组A中重排这些数,在任何时候,最多只有其中的常数个数字存储在数组外面注意下标是从1开始的,从第2个数字开始向后的每个数向前插入到当前正确位置,确保插入数字及之前的数字从小到大排列1.1循环不变式与插入排序的正确性1、对于for循环(循环变量为j)中的每次迭代开始,剩余子数组A
Asher Gu
·
2024-02-13 21:37
算法导论
算法
算法
导论
总结索引 | 第一部分 第一章:算法在计算中的作用
1、第一部分:基础知识综述1.1第一章对算法在现代计算系统中地位的综述,算法是一项技术1.2第二章解决对n个数的排列问题插入排序:增量式做法归并排序:递归技术,分治法两种算法所需运行时间随n的值而增长,但增长速度不同。分析了两种算法的运行时间,并给出一种有用的表示方法来表达这些运行时间1.3第三章给出了上述表示法的准确定义,称为渐进表示,定义了几种渐进符号,表示算法运行时间的上界和下界1.4第四章
Asher Gu
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2024-02-13 21:07
算法导论
算法
c++
|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
ai
人工智能
计算机视觉
算法
深度学习
知识图谱
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
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2024-02-13 19:53
知识图谱
人工智能
综述
多模态学习
计算机顶会
计算机视觉
大语言模型
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
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2024-02-13 14:04
大数据
编程语言
机器学习
人工智能
深度学习
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
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2024-02-13 14:04
自然语言处理
bert
知识图谱
深度学习
基于预训练语言模型的检索- 匹配式
知识图谱
问答系统
基于预训练语言模型的检索-匹配式
知识图谱
问答系统张鸿志,李如寐,王思睿,黄江华美团,北京市朝阳区100020{zhanghongzhi03,lirumei,wangsirui,huangjianghua
Necther
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2024-02-13 14:04
自然语言处理
知识图谱
语言模型
人工智能
知识图谱
与语言预训练_biji
(ACL2019),Wikipedia作为文本语料输入,WikiData作为
知识图谱
输入。底层模型对于文本进行建模,高层模型对于知识信息进行整合。
wang2008start
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2024-02-13 14:04
知识图谱
深度学习
自然语言处理
自然语言处理
深度学习
当
知识图谱
遇上预训练语言模型 -- 留言送书
留言点赞前五名,送该书籍,如果阅读量约3k,就送8本~
知识图谱
与语言预训练是什么关系呢?本文就将从语言预训练模型开始,介绍知识对语言预训练模型的价值,并介绍几个前沿的
知识图谱
增强语言预训练模型。
zenRRan
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2024-02-13 14:33
自然语言处理
python
机器学习
人工智能
深度学习
论文解读:
知识图谱
融入预训练模型
©NLP论文解读原创•作者|疯狂的Max背景及动机以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功,与此同时,如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的
知识图谱
以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现
NLP论文解读
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2024-02-13 14:03
深度学习
机器学习
人工智能
自然语言处理
知识图谱
知识增广的预训练语言模型K-BERT:将
知识图谱
作为训练语料
©原创作者|杨健论文标题:K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph收录会议:AAAI论文链接:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址:https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01背景论述笔者在前面的论文解读中提到过E
NLP论文解读
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2024-02-13 14:03
知识图谱
语言模型
bert
知识图谱
与语言预训练:深度融合的智能问答时代
目录前言1直接使用预训练模型vs.
知识图谱
与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建
知识图谱
后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1Word2Vec和GloVe2.2ELMo2.3BERT3
cooldream2009
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2024-02-13 14:02
AI技术
NLP知识
知识图谱
知识图谱
人工智能
预训练
基于Java开发的全文检索、
知识图谱
、工作流审批机制的知识库
一、项目介绍image.png一款全源码,可二开,可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台,应用在需要进行常用文档整理、分类、归集、检索的地方,适合知识密集型单位/历史文档丰富的单位,或者大型企业、集团。获取方式:平台私信。为什么建立知识库平台?image.png二、项目所用技术springboot+vue+tinyMce+activiti+elasticsearch+neo4j+redis+m
老街老街
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2024-02-13 04:04
计算机科学与
导论
第一章绪论和第二章数字系统
文章预览:1.计算机软硬件常识(第一章)1.冯诺依曼2.计算机历史3.计算机的诞生2.数字系统(第二章)1.位置化的数字系统1.十进制系统2.二进制系统3.八进制系统4.十六进制系统2.转换1.其他进制转换到十进制的转换2.十进制到其他进制的转换3.数码的数量4.二进制——十六进制转换5.二进制——八进制转换6.八进制—十六进制转换3.数码的问题1.计算机软硬件常识(第一章)1.冯诺依曼图灵在19
小强同学:
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2024-02-12 20:16
计算机科学与导论
贝赫鲁滋
第三版
计算机科学导论
并行计算
导论
笔记 1
目录并行编程平台隐式并行超标量执行/指令流水线超长指令字处理器VLIW内存性能系统的局限避免内存延迟的方法并行计算平台控制结构通信模型共享地址空间平台消息传递平台对比物理组织理想并行计算机并行计算机互联网络网络拓朴结构基于总线的网络交叉开关网络多级网络全连接星形线性阵列、格网和k-d格网基于树的静态互连网络评价动态互连网络多处理器中的缓存一致性用无效协议维护数据一致性缓存侦听系统基于目录的系统分布
hijackedbycsdn
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2024-02-12 12:20
笔记
市场营销——第一章——市场营销
导论
1、市场营销学的研究对象主要有哪些?对象是以满足消费者需求为中心的企业营销活动过程及其规律性。具体来讲也就是,作为卖主的企业如何在动态的市场上有效管理其与买主的交换过程和交换关系及相关市场营销活动过程。2、简述市场营销与销售的区别。市场营销是指与市场有关的人类活动,即以满足人类各种需要和欲望为目的、通过市场变潜在交换为现实交换的活动。市场营销不同于销售和促销。现代企业营销活动包括市场营销研究、市场
阿迷唐七
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2024-02-12 06:39
通俗讲解支持向量机SVM(一)面试官:什么?线性模型你不会不清楚吧?
前言我在写这篇博文之前,也查阅学习了很多文章,内容已经非常详细,足够精彩,比如JULY的这篇支持向量机通俗
导论
(理解SVM的三层境界)当然,我这里也会介绍全部SVM相关内容,但重点对SVM的提出思路和我在读文章过程中遇见的难点问题分享一些我自己的理解
番三克
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2024-02-12 01:30
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