知识图谱案例分析

logo案例分析（1）

图片版权侵删。今天分析三个logo设计，都是餐饮品牌。图片发自App第一个叫做松屋。开始看见松屋感觉像是卖松饼的哈哈。形状上，logo由三个大小不一的圆形组成。我想到的意象：太阳盘子松饼酒杯。另外在字体上也有一些圆形的变形。颜色上，运用了经典配色红黄蓝。背景是黄色，有益于食欲。蓝色用在了字体和logo上，比较沉稳放松。红色用于logo主色，显眼，活泼。另外用了白边和阴影，有立体感。图片发自App第
ArEs7_·2024-02-20 08:15

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

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

房树人案例分析38 2018-08-06

案主的性格比较含蓄，渴望家庭的关注，表面想与人沟通内心却不一致，也或许是不知道该如何与他人沟通。想像力蛮丰富，目标感和抗挫能力较强，但对现实并不能充分的理解，似乎为了将来打算割舍曾经拥有的一些东西，自我的情绪被过分压抑了，但已意识到并在试图自我调节，善于利用身边的资源，但似乎是因为案主对某些潜在的问题担忧，很多时候显得不是太积极主动。.7688,���U3�
弘羽丰·2024-02-20 03:50

关于 Configuration 和 Component 注解的区别

@Configuration和@Component注解的区别注解代码层面分析两者差别官方文档案例分析Configuration注解的Full模式和Lite模式FULL模式LITE模式特别说明注解代码层面分析
银龙丶裁决·2024-02-20 01:01

2022-05-22 【导师班第五天学习感悟】

纪琼导师绘声绘色、诙谐幽默、金句频出、有理有据、引古论今、案例分析的授课风格让我记忆深刻，个人感觉线上上课的感觉一点也不亚于线下上课的感觉！我翻来覆去看看我的笔记本，满满的知识内容代表纪琼
一鹿相伴·2024-02-20 00:43

《区块链公链数据分析简易速速上手小册》第8章：实战案例研究（2024 最新版）

文章目录8.1案例分析：投资决策支持8.1.1基础知识8.1.2重点案例：股票市场趋势预测准备工作实现步骤步骤1:加载和准备数据步骤2:特征工程步骤3:训练模型步骤4:评估模型结论8.1.3拓展案例1：
江帅帅·2024-02-20 00:41

写作，最常见的五种逻辑框架

案例分享我一般会采用问题结构，首先回列出咨询对象的问题，然后运用专业知识对问题出现的原因进行深入分析，最后再提出解决问题的方案，“是什么”、“为什么”、“怎么办”这三部曲是非常适合案例分析类的文章的。
凝雨微步·2024-02-19 23:30

【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

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

号主是《R数据科学实战：工具详解与案例分析》书籍作者。大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
傅一平·2024-02-19 16:19

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

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

金九银十！阿里大牛力荐6篇实战文档：JVM+多线程+Kafka+Redis+Nginx+MySQL，临时抱佛脚管用！

虚拟机：JVM高级特性与最佳实践第一部分走近Java第1章走近Java第二部分自动内存管理机制第2章Java内存区域与内存溢出异常第3章垃圾收集器与内存分配策略第4章虚拟机性能监控与故障处理工具第5章调优案例分析与实战第三部分虚拟机执行子系统第
独孤球球·2024-02-19 14:51

[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

基于SpringBoot+WebSocket+Spring Task的前后端分离外卖项目-订单管理(十七)

入门案例1.3.1SpringTask使用步骤1.3.2代码开发1.3.3功能测试2.订单状态定时处理2.1需求分析2.2代码开发2.3功能测试3.WebSocket3.1介绍3.2入门案例3.2.1案例分析
失重外太空.·2024-02-19 11:20

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

基于Seaborn和Matplotlib的可视化案例分析

处理数据有时会有点无聊。将原始数据转换为可理解的格式是整个过程中最重要的部分之一，那么为什么只停留在数字上，当我们可以将数据可视化为令人兴奋的图表时，这些图表可以在python中获取。这篇文章将重点探索耐人寻味的预处理之旅。Seaborn和Matplotlib为我们提供了许多诱人的图表，通过这些图表，人们可以轻松地分析关键点，更深入地了解数据，并最终获得对数据的深刻见解，并在通过不同算法训练后获得
python收藏家·2024-02-15 09:52

挑战式销售之我见

本书不但有研究结果分析、案例分析，而且总结出了切实可行的实施策略和应用技巧。对于每个追求销售业绩增长的销售人员及销售部门
恬语田园·2024-02-15 09:17

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

高端密码学院笔记362

高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（674）期《幸福》之回归心理发展力量基础篇——“做了”还是“做好”成长的喜悦”心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充人生是一种信念，相信美好，终会遇见美好，经历了长夜
柚子_b4b4·2024-02-15 02:32

（2021-07-25）家长对孩子最好的陪伴，不是帮助提分，而是助其提升生命力！

而且，根据众多的案例分析，我认为，熟练掌握萨提亚流派，将更能提升学生心理辅导工作的效能。今天，继续宅着，翻阅《萨提亚模式与自我成长》。萨提亚的文字不晦涩，很感性，很浅显，很温暖，我很喜欢，读得很
戴志梅·2024-02-14 17:40

绘画心理案例分析173 2019-05-27

一、特征整理体积较大，位于画纸中下，树冠茂盛巨大，结有较多的小果实，树枝向上伸展，枝端圆润，树枝伸入树冠的范围较深，树干较短粗，有地基线，线条较柔和流畅，笔触轻重不一；二、释义解读画者的精神世界较丰富多彩，有较强的事业心和成就动机，想法虽多但目标还不够聚焦，有意向拓展自己的视野，性格中有温和的一面，成长中获得了相应的滋养，目前画者的情绪有波动，安全感不足。>�n���`
弘羽丰·2024-02-14 16:09

【Algorithms 4】算法（第4版）学习笔记 06 - 2.3 快速排序

文章目录前言参考目录学习笔记1：基本算法1.1：快速排序demo演示1.2：快速排序切分代码实现1.3：实现细节1.4：案例分析1.4.1：最佳案例1.4.2：最坏案例1.4.3：平均案例分析1.5：特征总结
MichelleChung·2024-02-14 13:41

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

day9 感恩练习

小益：从学生轻生案例分析，根源是原生家庭的问题，孩子的需求没有得到回应，没有给到孩子足够的关注和爱让他们缺乏归属感。飞飞：改变家庭读书无用的思维模式，通过改变自己，让自己成为孩子的原
小益_2017·2024-02-14 07:01

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

2019年消防工程师备考这5点很重要

消防考试共有3个科目：技术实务、综合能力、案例分析，三科的成绩有效期为3年，也就是说考生每年至少要报考1门科目。
LLLq_·2024-02-14 01:24

【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

｜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

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·2024-02-13 14:04

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·2024-02-13 14:04

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·2024-02-13 14:33

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·2024-02-13 14:03
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