some base knowledge

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har类型的长度被定义为一个8位字节,这很简单. short类型的长度至少为两字节.在有些计算机上,对于有些编译程序,short类型的长度可能为4字节,或者更长. int类型是一个整数的“自然”大小,其长度至少为两字节,并且至少要和short类型一样长.在16位计算机上,int类型的长度可能为两字节:在32位计算机上,可能为4字节:当64位计算机流行起来后,int类型的长度可能会达到8字节.这里说的都是“可能”,例如,早期的Motorala 68000是一种16/32位的混合型计算机,依赖于不同…

HTML5基本标签、样式

感觉在Sublime Text3中写起来比较方便~~ 将HTML5中要用到的基本标签全部放在了一起,没有好好的整理,为了自己记忆的方便,就先这样写下来了~~ <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>All Base knowledge</title> <link rel="styl…

Service Station - An Introduction To RESTful Services With WCF

Learning about REST An Abstract Example Why Should You Care about REST? WCF and REST WebGetAttribute and WebInvokeAttribute UriTemplate and UriTemplateTable WebHttpBinding and WebHttpBehavior WebServiceHost and WebServiceHostFactory Using the Example…

Java基础-开篇

之前在新浪博客写了不少springmvc的相关技术,但新浪博客毕竟不是专业的技术博客,添加代码很不方便,就开始在博客园试试了. 使用java开发也不少年了,准备再次整理一些java基础知识,当然,这次不仅仅是了解一些概念,更希望能对基础知识进行更深入的原理分析. ———————————————————————————————————————————————————————————————— 以上是题外话. 学习java都会接触3个常见的名称:JDK.JRE.JVM. 来看看它们都是什么: pac…

rust-vmm 学习

V0.1.0 feature base knowledge: Architecture of the Kernel-based Virtual Machine (KVM) 用rust-vmm打造未来的虚拟化架构 KVM内核文档阅读笔记 <Mastering KVM Virtualization>:第二章 KVM内部原理 Using the KVM API (org) Example for a simple vmm (github, search pub fn test_vm()) kvm-i…

Semantic Parsing（语义分析） Knowledge base（知识图谱）对用户的问题进行语义理解信息检索方法

简单说一下所谓Knowledge base(知识图谱)有两条路走,一条是对用户的问题进行语义理解,一般用Semantic Parsing(语义分析),语义分析有很多种,比如有用CCG.DCS,也有用机器翻译来做的.它得到了一个句子的逻辑表示,根据逻辑表示再到知识库里去查,查到这个结点是什么,关系是什么等,通过这种方式,自然而然就查到了. 还有一种办法就是最近几年流行的信息检索方法.比如,一个问题“where was Barack Obama born ?”这句话里出现的了一个实体——Obama,…

Collaborative Knowledge base Embedding (CKE)

Collaborative Knowledge base Embedding (CKE) 在推荐系统中存在着很多与知识图谱相关的信息,以电影推荐为例: 结构化知识(structural knowledge),例如导演.类别等: 图像知识(visual knowledge),例如海报.剧照等: 文本知识(textual knowledge),例如电影描述.影评等. CKE是一个基于协同过滤和知识图谱特征学习的推荐系统: CKE使用如下方式进行三种知识的学习: 结构化知识学习:TransR.Tran…

论文《A Generative Entity-Mention Model for Linking Entities with Knowledge Base》

A Generative Entity-Mention Model for Linking Entities with Knowledge Base 一．主要方法提出了一种生成概率模型,叫做entity-mention model. Explanation: In our model, each name mention to be linked is modeled as a sample generated through a three-step generative story,…

Reasoning With Neural Tensor Networks For Knowledge Base Completion-paper

https://www.socher.org/index.php/Main/ReasoningWithNeuralTensorNetworksForKnowledgeBaseCompletion 年份:2013 https://www.cnblogs.com/wuseguang/p/4168963.html https://blog.csdn.net/wty__/article/details/52447128 Socher等人于2013年提出了RNTN(Recursive Neural Ten…