社区小伙伴反馈在实践文章<使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink>时,遇到了一些问题,Nebula Graph 将在本文对该文章中出现的问题进行 Debug. 报错信息:panic: yaml: line 14: mapping values are not allowed in this contex 使用 nebula-importer 时,报错: panic: yaml: line 14: mapping values are not allo…

前言 本文由 Nebula Graph 实习生@王杰贡献. 最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱--OwnThink(链接:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ),数据量为 1.4 亿条. 本文介绍如何将这份数据快速导入图数据库 Nebula Graph,全过程大约需要 30 分钟. 中文知识图谱 OwnThink 简介 思知(OwnThink) 知识图谱是由 Google 在 2012 年提出来的一个概念.主要是用来描述…

本文由 Nebula Graph 实习生@王杰贡献. 最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱——OwnThink(链接:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData),数据量为 1.4 亿条. 本文介绍如何将这份数据快速导入图数据库 Nebula Graph,全过程大约需要 30 分钟. 中文知识图谱 OwnThink 简介 思知(OwnThink) 知识图谱是由 Google 在 2012 年提出来的一个概念.主要是用来描述真实世界…

二值图像我们在图像处理过程中是经常遇到的,有的时候我们在进行一个算法处理前,需要判断下一副图像的数据是否符合二值图的需求,这个时候我们可以写个简单的函数来做个判断,比如我写了一个很简单的的代码如下: bool IM_IsBinaryImage_C(unsigned char *Src, int Width, int Height, int Stride) { int Channel = Stride / Width; if (Src == NULL) return false; ) || (He…

目录 分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works…

https://blog.csdn.net/u011801161/article/details/78833958 https://blog.csdn.net/baidu_15113429/article/details/82144731 RDF:单纯的三元组,没有本体概念,如果构建一个公司的知识图谱,公司的董事和中层以及普通员工都是员工,你在查找员工的时候,就需要把董事以及各个职位的人都查找出来. RDFS:会添加本体,例如员工下面有董事以及中层和普通员工,这样就能直接通过抽象的员工而不用访问…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

一.知识图谱简介 "知识图谱本质上是语义网络(Semantic Network)的知识库".但这有点抽象,所以换个角度,从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图(Multi-relational Graph). 二.怎么构建知识图谱呢? 2.1 知识图谱的数据来源 第一种:业务本身的数据.这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的方式存储,一般只需要简单预处理即可以作为后续AI系统的输入: 第二种:网络上公开.抓取的数据.这些数据通常是以网页的形式存在所以是非结…

一.什么是知识图谱 知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity). 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如 知识图谱和人工智能: 知识图谱的理想状态: 给所有IOT设备和机器人都挂一个背景知识库,因为对于人类来说,对一个事物的理解取决于这个人关于事物的相关背景知识,对…

1 导引 在知识图谱领域,最重要的任务之一就是实体对齐 [1](entity alignment, EA).实体对齐旨在从不同的知识图谱中识别出表示同一个现实对象的实体.如下图所示,知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)(都被虚线框起来)是采自两个大型知识图谱Wikida和DBpedia的小子集.圆角矩形框表示实体,方角矩形表示属性值.圆角矩形之间的箭头代表一个关系谓词(relation predicate),而这就进一步形成了关系元组,如\((\text…

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实…

Atitit 知识图谱的数据来源   2. 知识图谱的数据来源1 a) 百科类数据2 b) 结构化数据3 c) 半结构化数据挖掘AVP (垂直站点爬虫)3 d) 通过搜索日志(query record log)进行实体和实体属性等挖掘4   2. 知识图谱的数据来源 为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识.在这种背景下,知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性知…

场景:Redis面试 (图片来源于网络) 面试官: 我看到你的简历上说你熟练使用Redis,那么你讲一下Redis是干嘛用的? 小明: (心中窃喜,Redis不就是缓存吗?)Redis主要用作缓存,通过内存高效地存储非持久化数据. 面试官: Redis可以用作持久化的存储吗? 小明 :嗯...应该可以吧... 面试官: 那Redis怎么进行持久化操作呢? 小明:嗯...不是太清楚. 面试官: Redis的内存淘汰机制有哪些? 小明:嗯...没了解过 面试官:我们还可以用Redis做哪些事情?分别…

如今,越来越多的企业想要在电商客服.法律顾问等领域做一套包含行业知识的智能对话系统,而行业或领域知识的积累.构建.抽取等工作对于企业来说是个不小的难题,百度大脑UNIT3.0推出「我的知识」版块专门为开发者提供知识建设帮助.在行业智能化的实现进程中,通过知识图谱对数据进行提炼.萃取.关联.整合,形成行业知识或领域知识,让机器形成对于行业工作的认知能力,并把这些认知能力与技能理解模型进行整合,从而实现这个行业的知识型对话系统. [认知与对话智能] 首先举个简单的例子,让大家直观感受一下认知与对话智…

作者 | 平名 阿里服务端开发技术专家 导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述 容器服务 Kubernetes 知识图谱,部分内容参考网上一知识图谱,更加结合阿里云容器服务. 原图 by 杨传胜 原图链接地址 https://www.processon.com/view/link/5ac64532e4b00…

K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱(内含 58个知识点链接)   https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11429164.html 需要加强学习呢. 作者 | 平名 阿里服务端开发技术专家 导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述 容器服务 Kubern…

导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 1.  概述 容器服务 Kubernetes 知识图谱,部分内容参考网上一知识图谱,更加结合阿里云容器服务. 原图来源:https://www.processon.com/view/link/5ac64532e4b00dc8a02f05eb#map 2. 链接和备注 类别…

本文主要介绍三种使用 gitbook 的方式,分别是 gitbook 命令行工具,Gitbook Editor 官方编辑器和 gitbook.com 官网. 总体来说,三种途径适合各自不同的人群,找到适合自己的方式就好,基本操作流程都是一样的. 命令行工具更适合具备编程经验开发者,具有简单高效易整合等特点. 编辑器更适合无任何编程经验的文学创作者,不熟悉 markdown 语法,不熟悉 git 工作流,这种情况下也推荐使用图形化操作的编辑器. 官网适合想要快速体验 gitbook 效果的萌新,只…

Welcome to the Neo4j wiki! 初衷这是一个知识图谱构建工具,最开始是对产品和领导为了做ppt临时要求配合做图谱展示的不厌其烦,做着做着就抽出一个目前看着还算通用的小工具 技术栈小工具是前台是基于vue + d3.js ,后台是springboot配合Neo4j. 开发工具eclipse ,idea也能成功运行和发布 源码https://github.com/MiracleTanC/Neo4j 演示demo地址:http://kg.miaoleyan.com/. 实现的基本…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32122644 看过之前两篇文章([1](为什么需要知识图谱?什么是知识图谱?——KG的前世今生), [2](语义网络,语义网,链接数据和知识图谱))的读者应该对RDF有了一个大致的认识和理解.本文将结合实例,对RDF和RDFS/OWL,这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍.其实,RDF.RDFS/OWL是类语义网概念背后通用的基本技术,而知识图谱是其中最广为人知的概念. 一.知识图谱的基石:RDF RDF表现形式 RDF(Resour…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体.属性.值),(实体.关系.实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.…

kubernetes 1.发展历程 基础设施级服务infrastructure as a service 阿里云 平台设施级服务 platform as a service 新浪云 软件设施级服务 software as a service office365 Docker技术突飞猛进 一次构建,到处运行 容器的快速轻量 完整的生态环境 资源管理器 apache MESOS (分布式资源管理框架) 2019-5 twitter 剔除--> docker swarm(功能少) 2019-07 阿里…

️ Pic by Alibaba Tech on Facebook 集群限流 可以限制某个资源调用在集群内的总 QPS,并且可以解决单机流量不均导致总的流控效果不佳的问题,是保障服务稳定性的利器. Sentinel 从 1.4.0 版本开始提供集群流控特性,但使用 Sentinel 集群限流需要对一系列的动态数据源进行相关配置,并且需要对开源控制台进行一些改造,有一定的使用成本.为了大家更好地理解集群流控并快速地使用,我们提供了云上版本的 Sentinel 集群限流控制台示例.只需要简单的几步即…

介绍 如果你在网上搜索机器学习,你会找到大约20500万个结果.确实是这样,但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易,然而会有一些非常棒的描述或定义.在这里,我将提出机器学习的另一种定义,重点介绍一种新的范式--Data Fabric[1]. 目标 解释Data Fabric与机器学习的关系 细节 给出关于Data Fabric以及创建它的生态系统的描述 用几句话解释什么是机器学习 提出一种在Data Fabric内部可视化机器学习洞察(insight)的方法 主要理论 如果我们可以创建一个支…

语义网的愿景活跃且良好,广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络(正如 Tim Berners Lee.James Hendler 和 Ora Lassila 在<科学美国人>发表的文章<The Semantic Web>所介绍的那样).ISWC 是共享这一愿景的研究人员和工程师组成的社区:他们通过发表研究论文的形式作出贡献,目的是让这一愿景成为现实.具体而言,语义网研究人员的方法是创建知识图谱,这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识,并使用 RDF 语言通过…

MySQL 文章目录 MySQL 表 锁 索引 连接管理 事务 日志系统 简单记录 极客时间 - MySQL实战45讲 MySQL知识图谱 表 表 引擎选择 编码问题 表空间管理 字段设计 备份和恢复 压缩表 分区表 锁 锁 全局锁 表锁 行锁 索引 索引 主键索引 唯一索引 前缀索引 选择策略 change buffer 空间利用率 索引设计 排序优化 连接管理 连接管理 长短连接 连接内存管理 并发管理 事务 事务 ACID和实现机制 隔离级别对业务的影响 count(*) 的实现和优化 大…

Atitit learn by need 需要的时候学与预先学习知识图谱路线图 1. 体系化是什么 架构 知识图谱路线图思维导图的重要性11.1. 体系就是架构21.2. 只见树木不见森林21.3. 知识图谱路线图的优点优点需要的21.4. 思维导图 大纲性 集成化22. 文字化>>表格化>>脚本化,可视化23. 如何体系化23.1. 分类,单根继承23.2. 一点带线,以线带面23.3. 纵向,横向抽象拓展23.4. 拓展和应用23.5. 以点带面,全方位网状  拓展33.6.…

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道…

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变…