1.rdf的in文件编写: 2.计算结果文件:…

语法 径向渐变不同于线性渐变,线性渐变是从“一个方向”向“另一个方向”的颜色渐变,而径向渐变是从“一个点”向四周的颜色渐变.其语法如下: background: radial-gradient(center, shape, size, start-color, ..., last-color); center:渐变起点的位置,可以为百分比,默认是图形的正中心. shape:渐变的形状,ellipse表示椭圆形,circle表示圆形.默认为ellipse,如果元素形状为正方形的元素,则ellips…

资源描述框架(Resource Description Framework),一种用于描述Web资源的标记语言.RDF是一个处理元数据的XML(标准通用标记语言的子集)应用,所谓元数据,就是"描述数据的数据"或者"描述信息的信息".也许这样解释元数据有些令人难以理解,举个简单的例子,书的内容是书的数据,而作者的名字.出版社的地址或版权信息就是书的元数据.数据和元数据的划分不是绝对的,有些数据既可以作为数据处理,也可以作为元数据处理,例如可以将作者的名字作为数据而不是…

这是官方文章<An Introduction to RDF and the Jena RDF API>的译文.原文是在刺猬的温驯这里看到的.其中的图片没法显示了,还有一段丢失了.于是我在此也补充翻译一下.^_^ 前言本文是一篇对W3C的资源描述框架(RDF)和 Jena(一个Java的RDF API)的教程性介绍. 本文是为那些不熟悉RDF的, 以及那些通过建立原形可以达到最好学习效果的, 或是因为其他原因希望能快速操作Jena的程序员而写的. 我们假设读者在阅读本文前已具有一定的XML和Ja…

× 目录 [1]定义 [2]椭圆圆心 [3]椭圆类型 [4]椭圆大小 [5]色标 [6]重复渐变 [7]其他 前面的话 上篇介绍了线性渐变,本文接着介绍径向渐变的内容 定义 径向渐变,实际上就是椭圆渐变,圆只是一种特殊的椭圆而已.径向渐变从圆心点以椭圆形状向外扩散,渐变的实现由两部分组成:椭圆和色标.椭圆部分用来控制径向渐变的位置.大小和形状等.而色标部分包含一个颜色值和一个位置,用来控制渐变的颜色变化. [注意]safari4-5.IOS3.2-4.3.android2.1-3只支持线性渐变,…

图形学理论知识 BRDF 双向反射分布函数 Bidirectional Reflectance Distribution Function BRDF理论 BRDF表示的是双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function),它描述了光线如何在物体表面进行反射,可以用来描述材质属性. BRDF的输入参数是入射光的的仰角.方位角.出射光的仰角.方位角,还与入射光的波长相关. BRDF的输出结果是一个数值,表示在给定的入射条件下,出射方向上…

background:linear-gradient(to top left, blue,orange);//从右下角往左上角渐变 background:radial-gradient(to top left, blue,orange);//径向渐变…

布朗语料库中使用条件概率分布函数ConditionalFreqDist,可以查看每个单词在各新闻语料中出现的次数.这在微博情感分析中非常有用,比如判断feature vector中代表positive or negative or neutral的各feature在每条tweet中出现的次数高低来判断该tweet的情感极性. from nltk.corpus import brown cfd=nltk.ConditionalFreqDist((genre,word)for genre in br…

Ontology来源于哲学词汇:存在论(也有翻译成本体论).RDF是一种不错的本体描述方式,我们可以定义根据对现实世界的理解针对某个领域定义词汇来描述这个领域的知识.但RDF与RDF不能定义同义词.反义词以及描述词与词间的关系(类与类之间的关系),比如说等价性.互补排斥性.限制个数.属性的对称性等.OWL弥补了RDF的不足,运用AI中的逻辑论(逻辑论中,把人们的思维用式子来表述,并且证明这些式子的正确性)来赋予网给以语义,形成SW.在SW的定义中,吸收了很多知识的优点,如OO,逻辑论.树结构等.…

分布函数家族: *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表: 例子 #r : 随机分布函数 #d : 概率密度函数 #p : 累积分布函数 #q : 分位数函数 #生成符合二项分布的数据 # 二项分布 # X~(N,P) str(rbinom) x<-rbinom(,,0.5) #做1次试验,假设正面概率为0.5,进行5次观察,每1次试验中正面出现的次数为别为 0 0 1 1 0 x<-rbinom(,,0.5…