python面试知识图谱

知识图谱构建概念、工具、实例调研

一、知识图谱的概念知识图谱（Knowledgegraph）知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。
熟悉的黑曼巴·2025-02-20 12:01

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具，旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。
柳旖岭·2025-02-20 12:55

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
AI天才研究院·2025-02-20 11:45

知识图谱：【知识图谱基础理论（八）】——知识更新

从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。更新的两种方式：数据驱动下的全面更新增量更新
J_Xiong0117·2025-02-20 11:15

知识图谱的作用及其更新方式

知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法
甜瓜瓜哥·2025-02-20 10:13

知识图谱构建：LLM与知识工程的完美结合

1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络，能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储，从而有效地组织和管理知识。近年来，知识
AI智能涌现深度研究·2025-02-20 10:10

Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理

文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.
二进制独立开发·2025-02-20 09:35

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。
Coderabo·2025-02-20 09:29

图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能

Neo4j在处理图数据时，通过优化图的存储、查询和遍历等方面，提供了高效的性能，特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景，如社交网络、推荐系统、知识图谱等。
不务正业的猿·2025-02-19 21:25

电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析

电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术，正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。
Cc不爱吃洋葱·2025-02-19 02:44

知识图谱智能应用系统：数据存储架构与流程解析

在当今数字化时代，知识图谱作为一种强大的知识表示和管理工具，正逐渐成为企业、科研机构以及各类智能应用的核心技术。
梦落青云·2025-02-19 02:43

知识图谱neo4j—利用python进行知识入库

知识图谱neo4j—利用python进行知识入库知识图谱—利用python进行知识入库作为一个写sql出生的菜鸡，在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识，由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去
gcl_code·2025-02-18 03:38

15、Python面试题解析：列表推导式-条件推导与嵌套推导

1.列表推导式简介列表推导式（ListComprehension）是Python中一种简洁的创建列表的方式。它允许我们通过一行代码生成列表，通常比传统的for循环更简洁、更易读。基本语法[表达式for元素in可迭代对象]表达式：对元素的处理逻辑。元素：从可迭代对象中取出的每个元素。可迭代对象：如列表、元组、字符串等。示例#生成0到9的平方列表squares=[x**2forxinrange(10)
千层冷面·2025-02-17 23:16

python面试题

以下是一些Python面试题：一、基础语法Python中的列表（list）和元组（tuple）有什么区别？
阿芯爱编程·2025-02-17 09:41

基于医疗知识图谱的问答系统 基于知识图谱的多轮问答 附完整代码数据详细教程

这个项目已实现的功能：1.闲聊类的单论对话2.基于知识图谱的多轮问答数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1oPr1m8aaIeoMu53OIEULPg提取码：fh39一、项目来源由于之前用
计算机毕设论文·2025-02-17 07:27

知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？

简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一，可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成，可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。
知识大胖·2025-02-17 07:53

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介
2301_76348014·2025-02-17 06:49

Python面试题：解释一下什么是 Python 的 GIL（全局解释器锁）

Python的GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）是CPython解释器中的一个机制，它限制了在任何给定的时刻只有一个线程能够执行Python字节码。这意味着，即使在多核处理器上，Python程序也不能通过多线程实现真正的并行执行。GIL的背景GIL是由CPython解释器实现的，它是为了简化内存管理而引入的。Python中的对象管理（特别是引用计数）不是线程安全的，
杰哥在此·2025-02-17 04:30

构建知识图谱之二（知识图谱构建技术）

ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接：https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles
tomlone·2025-02-16 09:40

大模型prompt实例：知识库信息质量校验模块

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。
写代码的中青年·2025-02-15 22:45

python面试题

以下是一些Python面试题：一、基础语法Python中的列表（list）和元组（tuple）有什么区别？
·2025-02-15 02:09

DeepSeek与核货宝订货系统的协同进化：智能商业范式重构

建立行业知识图谱：Deepseek可基于核货宝系统的数据及行业信息，构建批发行业知识图谱，清晰呈现企业、产品、客户、供应商等之间的关系和关联信息，帮
多用户商城系统·2025-02-14 10:38

DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构

目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫·2025-02-14 02:51

Python面试宝典：Python中与Django相关的面试笔试题（1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer）

Python面试宝典：1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分：Python高级特性：第十六章：Web开发：第二节：Django】第十六章：Web开发第二节：DjangoMTV架构
脑洞笔记·2025-02-14 01:17

基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统（完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料

1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数，用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中，建立了与MongoDB数据库的连接，并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法，用于插入数据到MongoDB
2401_84185074·2025-02-13 22:52

职场人AI突围战：解密DeepSeek的36种反内耗姿势

职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人，而是一个会进化的数字同事：-**会议终结者**：自动生成带执行方案的会议纪要，智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**：跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件，建立带知识图谱的智能档案馆
小momomo·2025-02-13 15:11

13、Python面试题解析：字符串的乘法是如何工作的？

1.字符串乘法的基本概念在Python中，字符串支持与整数的乘法操作。字符串乘法的作用是将字符串重复指定的次数。语法如下：字符串*整数字符串：可以是任意字符串。整数：必须是非负整数，表示字符串重复的次数。示例result="hello"*3print(result)#输出:hellohellohello2.字符串乘法的工作原理字符串乘法的实现原理可以理解为以下步骤：检查整数是否为非负数：如果整数为
千层冷面·2025-02-13 15:41

优化GPT API接口链接的方法

无论是在智能客服、自动化写作，还是在知识图谱的构建中，GPTAPI接口的高效调用和响应能力都成为了应用成功与否的关键。
IPdodo全球网络服务·2025-02-12 04:56

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.
xixingzhe2·2025-02-11 07:44

【华为OD机试真题】177、发现新词的数量 / 知识图谱新词挖掘 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）

文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者：KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KJ.JK专栏介绍：2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷，使用C++、Java、Python语言进行解答，每个题目的思路分析都非常详细，支持在线OJ评测刷题！！！！订阅后获取权
KJ.JK·2025-02-10 08:14

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整
qq+593186283·2025-02-09 21:35

DeLLMa框架：优化复杂决策的新路径

通过引入知识图谱和定量分析技术，DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
XianxinMao·2025-02-09 16:07

Python常见面试题(100道)

为了帮助你更好地应对Python面试，我精心整理了100道经典的Python面试题，并附上详细答案和解析。这些问题涵盖了基础知识、实用技巧和常见难点，旨在提升你的面试能力，让你自信面对挑战。
weixin_49114368·2025-02-09 10:20

Python面试宝典：魔术方法与类装饰器相关知识和面试题（1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer）

Python面试宝典：1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第一部分：Python基础：第五章：面向对象编程：第二节：魔术方法与类装饰器】第六章：面向对象编程第二节：魔术方法与类装饰器
脑洞笔记·2025-02-09 09:48

知识图谱智能应用系统：数据分析与挖掘技术文档

一、概述在知识图谱智能应用系统中，数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。
光芒再现0394·2025-02-09 09:47

2、Python面试题解析：如何进行字符串插值？

Python字符串插值详解字符串插值是将变量或表达式嵌入字符串中的一种技术，Python提供了多种方式实现字符串插值。以下是常见的几种方法及其详细解析和代码示例。1.百分号（%）格式化这是Python早期版本中的字符串插值方法，类似于C语言的printf风格。语法"格式化字符串"%(变量1,变量2,...)示例name="Alice"age=25print("Mynameis%sandIam%dy
千层冷面·2025-02-09 09:46

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

引言：AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向，各自展现出了强大的能力与潜力。
·2025-02-08 14:49

【轻量级推荐算法框架】‌ReChorus‌ 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架

ReChorus实现了多种不同类型的推荐算法，包括常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐和引入时间动态性的推荐等，同时提供统一的预处理范式‌。
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-08 11:36

LangGraph入门教程

LangGraph教程：在LangChain中集成知识图谱目录简介前置条件环境配置安装必要的库创建知识图谱集成LangChain与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介
xnuscd·2025-02-08 04:37

运维之专业术语（Professional Terminology for Pperation and Maintenance）

运维之专业术语运维领域作为IT基础设施的中枢神经系统，其专业术语体系构成了一套完整的知识图谱。本文系统梳理了涵盖基础运维、云计算架构、自动化工程等领域的200个核心术语，为从业者构建完整的知识框架。
Linux运维老纪·2025-02-07 19:46

课程知识图谱生成系统设计与实现

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智
编程千纸鹤·2025-02-07 12:02

【kafka】kafka的动态配置管理使用和分析

该文章可能已过期,已不做勘误并更新,请访问原文地址(持续更新)Kafka中的动态配置源码分析kafka知识图谱：Kafka知识图谱大全kafka管控平台推荐使用滴滴开源的Kafka运维管控平台(戳我呀)
石臻臻的杂货铺·2025-02-07 06:16

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM

相反，知识图谱，例如维基百科等，是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
笨cc·2025-02-06 22:23

【知识图谱增强】大模型应用架构：融合智能与数据的新纪元！

1.引言最近OpenAI连续12天进行12场直播，发布新品。其中第八天介绍了ChatGPT搜索功能项全体用户开放。搜索增强大模型值得OpenAI安排一天专门介绍，和o1、ChatGPTVision等功能同等待遇，说明其意义重大。ChatGPT的外部搜索能力，使其不仅限于预训练的数据，而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用，通过外部知识的增强能够扩展大模型的能力，让其
大模型入门教程·2025-02-05 10:36

知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）

前言图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心，它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用中，结合
大模型扬叔·2025-02-05 02:44

NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱

往前文章链接NLP模型笔记2022-25：neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022
源代码杀手·2025-02-04 20:55

Python面试宝典13 | Python 变量作用域，从入门到精通

今天，我们来深入探讨一下Python中一个非常重要的概念——变量作用域。理解变量作用域对于编写清晰、可维护、无bug的代码至关重要。什么是变量作用域？简单来说，变量作用域就是指一个变量在程序中可以被访问的范围。Python中有四种作用域：局部作用域（Local）：在函数或代码块内部定义的变量，只能在该函数或代码块内部访问。局部变量的作用域范围最小，只能在定义它们的函数或代码块内部使用。defmy_
多森AI·2025-02-03 06:51

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统：更适合在前端使用向量数据库（如FAISS）结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储。因为在VQA场景中，你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化，以便快速查找相似病例或相关医学图像内容；同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power
2301_79306982·2025-02-02 13:11

LLM的实时性：迈向毫秒级响应的AI

LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，展现出强大的文本生成
AI大模型应用之禅·2025-02-02 06:47

玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）

本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型
艾醒(AiXing-w)·2025-02-01 15:31
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