随笔分类 - 开发经验
摘要:资源盘点:有用的社交网络分析、链接分析和可视化软件 原创|行业资讯|编辑:回忆和感动|2017 11 02 17:33:21.000|阅读 1476 次 概述:本文收集整理了国外的一些有用的社交网络分析、链接分析和可视化软件和资源。 <! 这里是系列文章开始的地方 相关链接: 资源盘点:有用的文本分
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摘要:主流图数据库Neo4J、ArangoDB、OrientDB综合对比:架构分析 <! 作者区域 YOTOY <! 关注用户按钮 关注 <! 文章数据信息 <! 简书钻 0.4 <! 如果文章更新时间大于发布时间,那么使用 tooltip 显示更新时间 2017.06.15 15:11 字数 3733
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摘要: / / 一、泛型 不同的数据结构可以用同样的操作就是泛型 1.类使用泛型 class Person<T> {//要使用泛型的类加上类似与通配符的<T>,中间字符可以任意 //也可以传入多个类型<T,N> priv
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摘要:终于放假啦~之前学习太忙很多知识点都没有写博客,可能自己学会了但没有分享给大家,接下来几天我可能把一些学过的东西整理成博客发出来供大家相互学习交流。 需求分析说明书 HuaXinIM聊软件 潘浩 2016/5/6 &
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摘要: 基础型 架构描述:OSS作为文件存储源,用户上传下载数据均经过ECS与OSS通信。 解决用户问题:文件空间大,ECS磁盘存储空间有限;多ECS间无法同步数据。 适用场景描述:文件较多,但文件调用次数少,对ECS资源压力较小,对带宽需求不高。 架构优势:OSS ECS间通过
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摘要:文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。转自 | 知识工场作者 | 肖仰华博士,复旦大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师,知识工场实验室负责人 随着近几年知识图谱技术的进步,知识图谱研究与落地发生了一些转向。其中一个重要变化就是越
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摘要:说“知识库”之前,需要明确两个概念,知识库来自两个不同的领域,一个是传统的数据库领域,传统知识库。另一个是人工智能及其分支 知识工程领域,叫做智能知识库,一、传统知识库我们呼叫中心的知识库截至目前其实是属于传统知识库,或者叫做知识库管理系统。主要是用来管理我们常用的一些业务、资费、营销活动的结构化知
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摘要:注:本文系从https://medium.com/neo4j/tap into hidden connections translating your relational data to graph d3a2591d4026翻译整理而来。 本文介绍新近推出的Neo4j ETL App,包括其安装、
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摘要:关于 Neo4j 属性个数的限制 目前累积统计它有34.4亿个节点,344亿的关系,和6870亿条属性。 社区版,Neo4j对 数据库内 节点、关系 上的属性名个数是有限制的。数据库中至多存在687亿个属性。 解决方案1: 如果是社区版,可以将 节点上的属性都序列化为json字符串 存在一个属性上如
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摘要:原文:大数据、人工智能、知识图谱业务蓝图、技术架构 笔记大数据总体架构 、知识图谱总体架构、NLP总体架构
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摘要:1、概述 评论功能已经成为APP和网站开发中的必备功能。本文主要介绍评论功能的数据库设计。 评论功能最主要的是发表评论和回复评论(删除功能在后台)。评论功能的拓展功能体现有以下几方面: (1)单篇文章的评论数量和信息展示; (2)从时间维度,按照时间倒叙的方式展示动态的用户评
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摘要:搜索引擎和知识图谱那些事 知识图谱(14) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明CSDN博客源地址!共同学习,一起进步~ 目录(?)[+] 这是一篇基础性文章,主要介绍搜索引擎和知识图谱的一些原理、发展经历和应用等
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摘要:认知计算,是人工智能的一个前沿分支领域。目标是让计算机具备和人类一样的思考和推理决策能力,说的通俗一点就是打造一个机器大脑。不同于AlphaGo只是在棋谱和下棋上具备专家智能,认知计算技术可以让计算机在更广泛的领域,学习人类知识,了解人类语言,帮助人类决策。而知识图谱则是让计算机表示知识、学习知识和
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摘要: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
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摘要: Windows下批量添加防火墙例外端口,查了网上资料,基本上都是使用“Netsh命令”,循环增加端口,这会导致建立的规则特别多,不便于管理,查了下微软的资料,原来是Netsh命令,只支持一个端口: 在我机器上执行Netsh命令时,提示不建议用这个了,推荐用:netsh a
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摘要:由对图数据的处理需求,看到了图数据库(GraphDataBase)这种比较新的数据库模式,并且通过比较发现用的相对多的要属Neo4j了,现在来看网上对Neo4j的介绍还比较少,内容主要来源于三个地方:官方网站http://www.neo4j.org/ ;中文社区http://www.neo
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摘要:更多有趣项目及代码见于:DesertsX/gulius projects 前言 本文将带你用 neo4j 快速实现一个明星关系图谱,因为拖延的缘故,正好赶上又一年的4月1日,于是将文中的几个例子顺势改成了“哥哥”张国荣。正所谓“巧妇难为无米之炊”,本次爬取娱乐圈_专业的娱乐综合门户网站下属“明星”页
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摘要:一、GemFire是什么? 如果你了解Redis或memCached,那么恭喜,你很快就能理解GemFire是什么,没错,你可以把它理解为一个增强版的Redis,具体在哪些方面增强,我们日后慢慢聊。如果你不了解Redis,也没有关系,先看官方网站上的说法:Pivotal GemFire
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摘要:一、数据的逻辑结构:指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括: 集合 数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外,别无其他关系; 2.线性结构 数据结构中的元素存在一对一的相互关系; 3.树形结构
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摘要:数据结构是软件开发的关键部分,也是开发人员面试经常遇到的问题,它们通常以专用的格式进行数据组织和存储。本文我们将会介绍十种典型的数据结构及其特性。需要注意的是,虽然一些数据结构包含了时间复杂度O,但不完全都有因为时间复杂度很多时候与你的代码书写有关。实际使用时,大多数的数学结构都不需要你自己实现它们
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