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该PPT涵盖了知识图谱的核心概念和技术,是老师用于课堂教学的材料。

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简介:
知识图谱是一种高度集成且具有挑战性的技术,其核心在于对知识的表达、知识图谱的搭建以及其在实际应用中的探索。具体而言,知识的表达通常以三元组的形式呈现,而知识图谱的构建则主要依赖于一系列信息抽取的技术方法。

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    本PPT为教学用途设计,涵盖知识图谱的基本概念、构建方法及其技术应用,旨在帮助学生深入理解并掌握知识图谱的核心原理与实践技巧。 知识图谱是一项复杂的综合性技术,主要研究内容包括知识的表示、知识图谱的构建以及应用三个方面。其中,知识的表示主要是指三元组形式;而知识图谱的构建则涉及信息抽取等相关技术。
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    《Java核心概念与知识点》是一本全面解析Java编程语言基础和关键特性的指南,适合初学者及进阶开发者参考学习。 Java核心知识点包括线程、内部静态类以及抽象类等内容。
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    本PPT旨在探讨和讲解知识图谱技术的核心概念、构建方法及其在信息检索与推荐系统中的应用,为观众提供深入理解这一领域的视角。 知识图谱是由谷歌率先提出的一种大规模语义网络知识库,其关键技术包括语义网和领域本体。Knowledge Graph是一个结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。它的基本组成单位是“实体-关系-尾实体”三元组以及实体的属性值对。这些实体通过各种关系互相连接,形成了一个复杂的网络状的知识体系。从本质上讲,Knowledge Graph是以结构化的海量语义三元组为基础构建起来的。
  • Python安装、基础
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    本书介绍了如何在不同操作系统上安装Python,并详细讲解了编程语言的基础知识和其核心概念,适合初学者阅读。 Python是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能深受程序员喜爱。本段落将深入探讨Python的安装过程、基础知识及核心概念。 首先了解如何安装Python。可以通过访问其官方网站下载适用于Windows、Mac OS和Linux等操作系统的安装包来完成此步骤。对于Windows用户,直接运行下载好的安装程序,并选择Add Python to PATH选项即可在命令行中调用Python;而对于Mac和Linux用户,则可通过Homebrew或apt-get这样的包管理器进行安装。确保使用的是最新稳定版本的Python 3.x系列。 接着是熟悉基本数据类型:整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)以及布尔型(bool)。此外,还有列表、元组、字典和集合等复合数据结构供选择。例如,可以通过索引访问列表中的元素;而使用键来查找对应的值则是字典的特性。 控制流程部分包括条件语句if-elif-else及循环结构for和while。前者根据不同的条件执行相应的代码块,后者用于重复执行一段特定的代码直到满足某些结束条件为止。同时支持break和continue语句以实现提前终止或跳过当前迭代的功能。 函数是Python中模块化编程的重要工具之一。通过def关键字定义函数,并使用return语句返回结果;lambda表达式允许创建简单的匿名函数,通常用于单行操作。 面向对象编程也是Python的一大特点。类(class)作为模板来生成具有特定属性和方法的对象实例;继承机制使得一个子类能够从父类那里获取并利用其已有的特征与行为,从而实现代码重用性;多态则允许不同的子类根据自身需求覆盖或扩展来自基类的方法。 模块(module)和包(package)是Python中用于组织及导入代码的重要概念。通过import语句可以引入现有的外部库文件,并创建自己的自定义模块以提高程序的复用度。标准库内置了大量实用的功能,如系统交互、数学运算以及日期时间处理等。 异常处理机制允许我们使用try-except结构来捕捉并管理可能出现的问题,防止应用程序意外崩溃;finally子句确保无论发生什么情况都能执行特定代码块。 Python的强大之处还在于其庞大的第三方库生态系统。例如Numpy和Pandas用于科学计算与数据分析任务,Matplotlib和Seaborn则适用于数据可视化工作;Django或Flask框架支持高效便捷的Web应用开发;TensorFlow及PyTorch为机器学习领域提供了强大的工具集。 通过掌握以上内容,初学者可以建立起对Python语言的基础理解,并开始尝试编写简单的程序。继续深入研究更复杂的主题如装饰器、上下文管理器以及生成器等概念将有助于提升编程技巧和效率。在实际操作过程中结合官方文档查阅与社区交流互动都是提高技能的有效途径。
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    《大数据技术核心知识点概述》是一本聚焦于数据处理与分析的技术指南,涵盖Hadoop、Spark等关键技术框架及SQL查询优化等内容。 这段文字是对林子雨老师的大数据原理与应用课程的总结,主要基于个人的理解,并包含了对各个术语的解释。目的是帮助读者入门大数据领域。
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    本文介绍KB2E,一种先进的知识图谱嵌入技术,包括TransE、TransH、TransR和PTransE等方法,用于改善实体间关系的表示与预测。 该项目将不再维护,建议用户访问和使用新软件包。
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    本课程专为运用开源区块链Tendermint的开发者设计,深入讲解其核心概念与应用开发模型,助力掌握高效构建去中心化应用的技术。 本课程适合希望使用tendermint进行区块链开发的工程师。内容涵盖了tendermint应用开发模型中的核心概念,包括ABCI接口、默克尔树及多版本状态库等,并提供丰富的实操代码如代币发行,是Go语言工程师快速入门区块链开发的最佳选择。 一、概述 1.1 薄荷味简介 1.2 tendermint的共识算法 1.3 薄荷味与以太坊对比 1.4 课程内容概览 二、初识tendermint 2.1 概述 2.2 初始设置 2.3 启动和停止预算 2.4 编写最小化应用 2.5 RPC开发接口 三、状态机与ABCI 3.1 状态机 3.2 状态机复制 3.3 ABCI接口概述 3.4 交易检查:CheckTx 3.5 交易执行:DeliverTx 3.6 状态初始化:InitChain 3.7 应用状态查询: 查询 3.8 应用状态的历史 3.9 应用/区块链握手机制 3.10 应用状态的哈希值
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    本PPT介绍数据挖掘的基本概念、技术方法及其应用领域,涵盖数据预处理、分类与预测模型等核心内容。 《数据挖掘:概念与技术》第三版的原书PPT是英文版本,但可以与中文版书籍对照阅读,便于理解。