knowledge 是一个不错的知识管理系统,基于markdown 我们可以方便的进行知识的标签 以及展示 使用docker-compose 运行 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: k: image: koda/docker-knowledge ports: - "8090:8080" volumes: - "./homes:/root/.knowledge" 启动&& 测

开源知识库管理系统选型,除了使用wiki外,还有下面可选: http://www.knowledgebase-script.com/ https://github.com/lordlamer/knowledgeroot http://www.phpmyfaq.de/ http://sourceforge.net/projects/kbpublisher/ http://sourceforge.net/projects/openkbs/ centos6.4 搭建knowlededgeroot-1.

前言 在数字化高度普及的时代,企事业机关单位在日常工作中会产生大量的文档,例如医院制度汇编,企业知识共享库等.针对这些文档性的东西,手工纸质化去管理是非常消耗工作量的,并且纸质化查阅难,易损耗,所以电子化管理显得尤为重要. [springboot+elasticsearch+neo4j+vue+activiti]实现数字知识库管理系统. 一.项目概要 springboot.vue前后端分离技术. 先进的富文本编辑器,满足word一键粘贴百分之百格式还原,支持视频.图文等. 全文检索elastic

14.1 Sales Cloud基本信息 Sales Cloud 会为您提供管理业务的一切功能.生成最佳潜在客户.通过销售漏斗管理业务机会,并使用现有客户培养关系.以及,预测收入.设置销售区域,并将代表组成销售团队. 市场活动和导入潜在客户在您构建漏斗时,使用潜在客户跟踪潜在客户.创建市场活动,以直接向潜在客户进行市场营销,以便您将潜在客户转换为交易. 将业务机会转换为交易通过销售流程移动业务机会,并准确跟踪您正在销售的内容及其数量. 管理客户和联系人跟踪与您开展业务合作的人员和公司.存储信息.

美国式团队 一.团队精神 团队精神反映一个人的素养.一个人的能力,一个人与别人合作的精神和能力.一个团队是个有机的总体,作为个人,仅仅有全然融入到这个有机总体之中,才干最大限度地体现自己的价值. 团队是由一群有缺点的人构成的,没有哪一个个体是完美的,仅仅有整体搭配起来,才可以发挥出团队的最大力量:各种不同人才的搭配,才会实现一个完美的团队.所以,每个人都应该明白在团队其中应该扮演一个什么样的角色,在这个团队中到底可以起到多大的作用. 全部团队成员都必须记住:世上没有完美的个体,仅仅有完美的团队.

1.vue里面实现hover效果基本需要用事件模拟 <div @mouseover="overShow" @mouseout="outHide"> 或者是:mouseenter.mouseleave 2.比如给第三方组件ElementUI的button,在绑定mouseover和mouseout事件时,发现绑在按钮上时无效的. 解决方案:如果这个组件没处理这两个事件的话是绑不了的.可以添加.native修饰符,就可以把事件绑到组件的根元素上 <el

基于多知识库迭代检索的问答系统 论文地址 背景 常识问答任务需要引入外部知识来帮助模型更好地理解自然语言问题,现有的解决方案大都采用两阶段框架: 第一阶段 -- 从广泛的知识来源中找到与给定问题相关的知识事实或者用预训练模型生成相关的知识 第二阶段 -- 将找到的或者生成的知识与问题融合以预测答案. 实验结果证明,外部知识融合到问答系统的做法是十分有效的,但这仍然存在一个关键的问题:就从单一外部知识库找寻相关知识而言,抽取到的部分知识可能对解决问题基本毫无作用,甚至还可能损害模型的性能.例如,以

什么是Knowledge Graph? 它是google用于增强它的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量的一种技术.在2012年5月16日提出,除了提供基本的与主题相关的链接服务之外,它还能结构化与主题相关的信息.这样做的目的就是让用户无需通过点击多个相关链接自己手动去搜索相关信息,而是google直接把整合好的结果展示在搜索页面,真是太贴心啦! for example: 我在google中搜索:andrew ng 可以看到,右侧会直接把andrew ng的相关基本资料给你整合好.比如出生,教育背景

内化 一般含义 一般上,当涉及道德行为时,内化是巩固和植入某人信念.态度和价值的长期过程,而这一过程的实现牵扯到精神分析或行为方法的慎重使用. 当改变道德行为时,一组新的信念.态度和价值代替或适应于所希望的行为,这时某人就会是“被内化的”.例如,这样的内化可能会发生在下述的改教中. 内化常与学习(例如学习思想或技能)联系在一起,并且会利用学习来完成内化,因而在教育.学习.训练以及商业和管理思维中也能找到内化这一概念的共通应用. 心理学与社会学 在心理学与社会学这类科学中,内化是接受一组由人们或团

本文是我关于论文<Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion>的学习笔记. 一.算法简介 网络的结构为: $$g(e_1,R,e_2)=u^T_Rf(e_1^TW_R^{[1:k]}e_2+V_R\begin{bmatrix} e_1 \\ e_2 \\ \end{bmatrix}+b_R)~~~~~~~~~~~(1)$$ 其中$g$为网络的输出,也即对该关系$R$ 的打分.$e_1$,$e_2$为两个

知识库系统/知识管理系统 WCP 本项目的应用场景是管理技术团队的相关知识(API.代码片段.知识定义.技术经验...) 但是其应用并不局限于这些应用,当然你最好下载一个安装版先试一试.其实这就是一个 知识库.知识管理系统.以及若干基于知识的工具和视图. (项目同义词:知识库.知识管理.知识发布.文档管理.在线API) 系统前台 支持手机端访问 另有后台管理提供高级功能 内容发布展示 支持版本管理 目录章节管理 附件管理 源代码发布 文档好评度管理 全文检索 技术网站整站下载为平台格式: 支持整

Multihop Attention Networks (MANs) https://zhuanlan.zhihu.com/p/52067672 https://blog.csdn.net/qq_38150441/article/details/88553640 以往基于注意力的方法的一个共同特点是,问题由一个特征向量表示,并应用一轮注意力来学习答案的表示.然而,在许多情况下,答案的不同部分可能与问题的不同部分有关.作者根据这一点展开本文的工作,构建一个attention,也就是标题说的mult

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 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. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷

终于想到写什么东西了(绝对不是因为懒 好吧 信我)  那么进入正题 我们写项目的时候 遇到一些问题啥的 总会听到大佬说:“这有什么难的 说到底不就是简单的增删改查么"  然后我们就会露出 Σ( ° △ °|||)我曹!真精辟的表情然后又默默地钻回代码堆去(.﹏.*)   那么同样GeneXus作为一款快速开发平台他自己的增删改查又是怎样的呢?在此之前我们应该先创建一个项目才对 所以这个文章暂时先说如何传创建一个GeneXus项目 虽然有点你水 但是也得一步一步来不是么 ?(๑•̀ㅂ•́)و✧ 首

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,

经常有朋友会遇到这样一种情况,在网络中看到一篇很好的文章,但后来因为关键字想不起来,结果怎么都搜索不到.还有些朋友虽然平时也会做一些记录,把有用的资料进行保存,但他们往往将保存的资料分散在不同的地方,没有统一管理的意识,导致查找起来非常不方便,甚至找不到以前保存的资料.而知识管理的其中一个目标就是为了解决让你需要某个资料的时候能够快速的找到它们. 为什么要进行个人知识管理 在我没有搭建个人知识管理系统之前,我的笔记本是这样的. 虽然看起来整体还比较清晰,但我真要去找一篇文章还是比较困难的,比如说

搭建一个知识管理平台, 用于知识库管理/规范管理, 可以作wiki, 可以将word/excel等导入进去, 支持全文搜索, 可以记周报, 会议纪要. 现在有很多文档管理系统, 比如阿里的语雀.腾讯的 TAPD 平台也包括文档管理功能, 但这些系统需要联网的. 企业内文档协作工具不是很多, 最有名是收费的 confluence 了, 禅道有文档管理功能, 但功能较弱, 比较适合附件上传管理.  一直留意有没有好用的开源免费工具, 发现开源的 Xwiki 非常好(http://www.xwiki.

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终

人工智能旨在了解人类智能的本质,并创造出能模仿人类智能做出反应的智能机器,目前在一些领域已经取得显著的成功,如AI玩游戏.问答系统.自动驾驶.无人机.机器人.翻译.人脸识别.语音识别等领域.深度学习的突破性进展是人们对人工智能产生巨大兴趣的主要原因之一,它包含几个关键的技术:卷积神经网络.循环神经网络.深度强化学习.生成对抗网络.表示学习.注意力机制等. 这里举两个具体的例子.借助人工智能,我们可以使用深度学习技术进行医疗影像处理,帮助患者快速准确地诊断.目前用AI进行结核病检测已经能达到97%