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主要的有:1,词向量的表示学习方法2, skip_gram模型的算法逻辑3,随机梯度下降法4,矩阵分解和高斯模型嵌入5,图谱推理技术与skip_gram和词向量结合法-图谱向量化表示下面是学习笔记拍摄成图片:...
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用M..
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1.spark的核心抽象:RDD为什么要做RDD这样的抽象呢?主要是因为它的一致性、高效并行、容错机制,RDD屏蔽了分布式的复杂性,使开发程序时简单如写单机程序。RDD也提供了一些操作,如transform和action,通过对RDD操作业务的封装以及计算逻辑,我们就会形成一个大的DAG计算图(参考下图右)。2.spark的大数据生态:这部分是讲spark的数据生态,包括它支持的组件库、...
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知识图谱分为模式层和数据层两部分:其中模式层是是知识图谱的核心,在模式层存储的是经过提炼的知识;数据层存储的是具体数据信息。图谱模式层和数据层定义如下:(一)模式层:模式层使用mysql数据库来存储,设计方式如下:1,类层次结构:有些知识图谱采用的是树状的类结构,每个子类继承其祖先节点的属性。图谱采用的是简单的两层类层次结构,object_object类是根节点,其他所有类是其子节点。2...
本篇来自于文章《从技术实现到产品落地,“知识图谱”的未来还有多远?》知识图谱学习(一)一、组成部分知识图谱大致可分为:知识建模、知识获取、知识融合、 知识存储、知识应用等。二、知识图谱的架构共分为两种:逻辑架构和技术架构-逻辑架构数据层:是逻辑架构的底层,用来存储真实的节点数据与关系数据。模式层:模式层在数据层之上,存储提炼过的数据,通过本体库来管理数据关系。本体位于模式层,描...
虚拟机Linux上用户密码忘记了怎么办?今天准备再学习一下linux操作系统,由于之前已经安装过vaware和linux(redhat),所以这次认为不用安装直接使用就可以了。但,恼人的是密码给忘了,一般用户名都是root这个我知道,但是关键密码忘了怎么办呢,下面就来介绍如何重置redhat的登录密码:(声明:期间如果有操作上的错误,请重新启动虚拟机,重做一遍;想一遍就完成,毕竟不大可能;)...
最近在公司实习做的就是优化neo4j图形数据库查询效率的事,公司提供的是一个在Linux上搭建且拥有几亿个节点的数据库。开始一段时间主要是熟悉该数据库的一些基本操作,直到上周才正式开始步入了优化数据库查询效率的阶段,然而庆幸的是在这周就已经把数据库的查询效率优化的可以商用了。刚开始时,在公司的neo4j数据库中进行关联查询时,有些查询指令甚至长达两小时都未返回待查结果,以致无法满足一般的商业需求。







