Extracting knowledge from knowledge graphs using Facebook Pytorch BigGraph 2019-04-27 09:33:58 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/extracting-knowledge-from-knowledge-graphs-e5521e4861a0 Machine learning gives us the ability to t…

In a training session, the trainer asked the audience "knowledge is power, how many of you agree" almost everyone agreed, the trainer said "not true, knowledge is not power, applied knowledge is power". No matter what we learn, the ult…

Awesome Knowledge Distillation 2018-07-19 10:38:40  Reference:https://github.com/dkozlov/awesome-knowledge-distillation Papers Combining labeled and unlabeled data with co-training, A. Blum, T. Mitchell, 1998 Model Compression, Rich Caruana, 2006 Dar…

Awesome Knowledge-Distillation 2019-11-26 19:02:16 Source: https://github.com/FLHonker/Awesome-Knowledge-Distillation Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based Mut…

大致步骤: 1.Java bean 2.DBHelper.java 3.重写DefaultHandler中的方法:MyHander.java 4.循环写数据库:SAXParserDemo.java ①xml文件:(要把第二行dtd的绑定删掉) 1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> 2 <!DOCTYPE dblp SYSTEM "dblp.dtd"> 3 <dblp>…

No Competency Description BA Weight% PM Weight% 1 Business Analysis:BA   Track Maps   process flows, systems, procedures, interfaces etc. in business processes   relating to Line of Business. Spots new business opportunities through market   research…

6.00 Introduction to Computer Science                  and  Programming • Goal: –Become skillful at making a computer do what you want it to do – Learn computational modes of thinking – Master the art of computational problem solving What  does  a  c…

作者: jianping.ni    时间: 2009-2-13 12:52     标题: Oracle EBS R12经验谈(二) OAF页面:银行帐户开户人LOV值列表无值    在输入 应付超级用户职责/Setup : Payment/银行帐户/创建银行帐户:帐户开户人和用途 中的银行帐户开户人字段时,不要选择边上的LOV值列表(选了也白选,因为没有值可选,是bug), 直接在该字段输入法人实体 作者: jianping.ni    时间: 2009-2-13 12:52 付款保存时,报…

一.前言 在实际使用中搜索结果中的关键词前端通常会以特殊形式展示,比如标记为红色使人一目了然.我们可以通过 ES 提供的高亮功能实现此效果. 二.代码实现 前文查询是通过一个继承 ElasticsearchRepository 的接口实现的,但是如果要实现高亮,这种方式就满足不了了,这里我们需要通过 ElasticsearchTemplate 来完成. 2.1 注入 ElasticsearchTemplate ① ElasticsearchTemplate 类简介 public class El…

一.前言 上篇介绍了 ES 的基本概念及环境搭建,本篇将结合实际需求介绍整个实现过程及核心代码. 二.安装 ES ik 分析器插件 2.1 ik 分析器简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 提供两种分词模式:「 ik_max_word 」及「 ik_smart 」 分词模式 描述 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华…

很早就听说Toad功能很强大,一直没有使用过,因为PLSQL Developer就很好用.前几天看见同事优化Oracle就是用的Toad,有一些很强大的管理功能,于是再一次对Toad产生兴趣,收集了一些资料备忘. 关于Toad版本的介绍 Toad for Oracle -- 基础版 It contains different features, from PL/SQL and SQL scripts, PL/SQL and SQL debugging suite to built-in know…

1. Seek wealth, not money or status. Wealth is having assets that earn while you sleep. Money is how we transfer time and wealth. Status is your place in the social hierarchy. 追求财富,而不是金钱或地位.财富是在你睡觉时都能帮你赚钱的资产.金钱是我们衡量时间和财富的工具.地位是你在社会等级中的身份象征. 2. Unders…

Understanding Memory in Deep Learning Systems: The Neuroscience, Psychology and Technology Perspectives 2018-08-05 18:50:06 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/understanding-memory-in-deep-learning-systems-the-neuroscience-psycho…

# 导入第三方包import pandas as pd # 导入数据Knowledge = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\11\\Knowledge.xlsx')print(Knowledge.shape)# 返回前5行数据print(Knowledge.head()) # 构造训练集和测试集# 导入第三方模块from sklearn import model_selection# 将数据集拆分为训练集和测试集predi…

[CJOJ2433]陌上花开 CDQ呲嘚秋分治 WA果然呲嘚秋分治跑得比树套树还快!!!(md理论复杂度不是一样的吗) 但树套树不知道比呲嘚秋高到哪里去辣装X用 Orz hzwer 第一维sort,第二维cdq归并,第三位BIT维护... 不要在意结构体名称 // It is made by XZZ #include<cstdio> #include<algorithm> #include<map> using namespace std; #define rep(a,…

Note that the knowledge for each level is cumulative; being atlevel n implies that you also know everything from thelevels lower than n. Computer Science   2n (Level 0) n2 (Level 1) n (Level 2) log(n) (Level 3) Comments data structures Doesn’t know t…

进阶篇就是涉及到合并单元格了.就是某一列相同的单元格需要合并为一个,并分为多个sheet. 效果如图: 直接上代码,需要提供的数据自己搞,传到工具类里面就好. JcExcelVoSuper.java package com.jimmy.demo.poi; import java.util.HashMap; import java.util.List; public class JcExcelVoSuper { private String courseName; private String j…

转自:https://university.utest.com/how-to-set-up-your-first-android-automation-project-with-appium/ Appium is an open-source tool for automating native, mobile web, and hybrid applications on iOS and Android platforms. Native apps are those written usin…

近期做了个JAVA工程师分类, JAVA工程师可能是市场上最多类的程序员:   初级JAVA工程师的基本要求 Good basic programming skills 良好基本编程技能 Foundational Java knowledge JAVA基础知识 Object-Oriented Programming 面向对象编程 Learning on the job  工作中持续学习 Following instructions and receiving feedback 听从指示与反馈 T…

比较好的一套处理工具吧,感谢作者,原文地址:https://github.com/ownthink/Jiagu 练习一下使用 """ Funciton: jiagu测试 Author: dyx DateTime: 20191021 """ import jiagu # 分词,词性标注,命名实体模块 def model_01(): text = '厦门市美亚柏科信息股份有限公司,邓叶勋任自然语言处理算法工程师一职' jieba_words = ji…

更新中 更新时间:2019-12-06 17:43:27 实验需要,在自己学习的过程中做如下笔记,欢迎指正,欢迎交流. 1. ERNIE简述 ERNIE和BERT一样,也是基于transformer来做,但最重要的不同点是:bert对word做mask,而ernie对命名实体和短语做mask,捕捉更好的语义信息. 先看一下ERNIE 2.0的架构图: Application中,可以看到ernie支持各类NLP任务,在model的部分,基于百度的大数据及先验知识构建任务,进行基于多任务的预训练.…

前言: 前面我们已经能初步实现一个中文自然处理语言的模型了,但交互界面是命令行的,不太友好. 如果想做一个类似http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo的界面,那就还需要继续往下处理. Django 由于Jiagu等使用了python语言,所以Web站点的实现,优先考虑到python的web框架. 而这里选择了还比较流行的Django. 教程参考: https://www.runoob.com/django/django-tutorial.html https://www…

前言: NLP工具有人推荐使用spacy,有人推荐使用tensorflow. tensorflow:中文译作:张量(超过3维的叫张量)详细资料参考:http://www.tensorfly.cn/ Jiagu:甲骨,语言处理工具,源码参考:https://github.com/ownthink/Jiagu jiagu的中文分词是基于 深度学习的方法的.看来甲骨的分词还是比较先进的.分词一般有3种,字典的,统计学的,深度学习的. 另:需要一点python知识,自行复习. 1. 环境准备  经过各种…

1. CPU vs. GPU: CPU核心少(几个),更擅长串行任务.GPU有很多核心(几千个),每一个核都弱,有自己的内存(几个G),很适合并行任务.GPU最典型的应用是矩阵运算. GPU编程:1)CUDA,只能在英伟达:2)OpenCL类似CUDA,好处是可以跑在任何平台上,但相对慢一些.深度学习可以直接调用现成的库,不用自己写CUDA代码. 用cuDNN比不用快几倍. 深度学习的瓶颈可能不在GPU的运算,而在GPU和数据的通信上,解决办法是:1)把数据读入RAM:2)用SSD而不是HDD:…

(转载至:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28592540) 说到机器学习.大数据,大家听到的是 Hadoop 和 Spark 居多,它们跟 TensorFlow 是一个什么样的关系呢?是不是有 TensorFlow 就不需要 Spark 这些?     像 Hadoop 跟 Spark,背后都是 MapReduce.Hadoop 更多是去写文件,Spark 更多是通过内存.它们通过 MapReduce,下发 task 给这些 executor 去做.它们擅长的这种并行…

1. CPU vs. GPU: CPU核心少(几个),更擅长串行任务.GPU有很多核心(几千个),每一个核都弱,有自己的内存(几个G),很适合并行任务.GPU最典型的应用是矩阵运算. GPU编程:1)CUDA,只能在英伟达:2)OpenCL类似CUDA,好处是可以跑在任何平台上,但相对慢一些.深度学习可以直接调用现成的库,不用自己写CUDA代码. 用cuDNN比不用快几倍. 深度学习的瓶颈可能不在GPU的运算,而在GPU和数据的通信上,解决办法是:1)把数据读入RAM:2)用SSD而不是HDD:…

论文信息 论文标题:Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks论文作者:Keyulu Xu, Chengtao Li, Yonglong Tian, Tomohiro Sonobe, Ken-ichi Kawarabayashi, Stefanie Jegelka论文来源:2018,ICML论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 最近,图表示学习提出了基于 "邻域聚…

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.…

这篇论文试图将GAT应用于KG任务中,但是问题是知识图谱中实体与实体之间关系并不相同,因此结构信息不再是简单的节点与节点之间的相邻关系.这里进行了一些小的trick进行改进,即在将实体特征拼接在一起的时候还同时考虑了两个实体之间的关系向量. 就像上面图里所表示的,三个特征向量进行拼接之后再通过一层全连接层,然后通过卷积层和LeakyReLu层进行激活.之后softmax归一化,得到节点对节点的注意力系数. 上面是下一层新的实体表示,这里要注意的是上面k代表的是节点与节点之间的关系可能不止一个,我…

基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注.多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用.但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组,因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息.为此,作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法,该方法可以捕获任何给定实体的邻居中的实体和关系特征. Introduction 最新的关系预测方法主要…