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三种本体论落地技术路线:中台+Neo4j、Agent+Action、本体原生,你选择了哪种?

本文探讨了企业知识工程中本体论的三种落地路径:1)中台+Neo4j模式,将本体作为知识资产存储,适合查询分析但执行需额外适配层;2)Agent+Action模式,通过大模型动态调用知识能力,灵活性高但本体约束易弱化;3)本体原生路线(如OntoFlow平台),创新性地将本体作为系统运行时主体,使认知结构直接驱动业务执行。作者认为第三种方案虽实现难度大,但通过整合数据模型、工作流和AI交互,可能代表

#知识图谱
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#知识图谱
「JanusGraph」图形数据库 - 技术选型调研

JanusGraph各组件版本兼容性匹配表JanusGraphJanusGraph提供多种后端存储和后端索引,使其能够更灵活的部署。本章介绍了几种可能的部署场景,以帮助解决这种灵活性带来的复杂性。在讨论部署场景之前,理解JanusGraph本身的角色定位和后端存储的角色定位是非常重要的。首先,应用程序与JanusGraph进行交互大多数情况下都是进行Gremlin遍历,然后,Jan...

计算机视觉-自定义对象检测器

标签: 自定义对象检测训练器, Hog与SVM联合运用, imglab运用示例 1、模板匹配运行指令:python template_matching.py --source 3.jpg --template 2.jpgimport argparseimport cv2ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-s"...

IndexR:速度最快的大数据存储格式介绍(与在spark上的使用)

摘要IndexR实现了一种可部署于分布式环境,可并行化处理,带索引的,列式的结构化数据格式。基于这种数据格式,IndexR构建了一个数据仓库系统(Data Warehouse),它基于Hadoop生态,可以对海量数据集做快速统计分析(OLAP),数据可实时导入并且对于查询零延迟。IndexR为解决大数据场景下分析缓慢、数据延迟、系统复杂等问题而设计。本文描述了IndexR的设计思想,系统

Hive/sparkSQL ( NOT IN ) 语句优化 ---- bigger than spark.driver.maxResultSize (1.0 GB)

之前设置的6g,还是不够,报错如下:[Stage 5:===========================>                            (47 + 50) / 97]17/11/22 15:46:01 ERROR scheduler.TaskSetManager: Total size of serialized results of 52 tasks (

在spark中使用Hive报错error: not found: value sqlContext

<console>:16: error: not found: value sqlContextimport sqlContext.implicits._^<console>:16: error: not found: value sqlContextimport sqlContext.sql^raini@biyuzhe:~$ spark-shell --jars /home/raini/spa

告别玄学/告别理论,落地Palantir“本体论”-你需要一款:本体数据库 / Ontology Database(纯干开发文档)

AbutionGraph是第一款极速全场景MPP多模实时图数据仓库(含分布式计算引擎版),也是首款真正意义上实现本体论(Ontology)概念以及时序图谱能力的数据库及图计算引擎产品。面向本体建模,创新支持**T(类型)、P(谓词)、F(函数)、Agg(聚合)、Action(行动)、Role(权限)**六位一体的本体论编程范式,实现属性、关系、规则、行为的统一建模与链式查询。面向时序计算分析,独创

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#数据库#知识图谱
如何基于spark做深度学习:从ML到keras、Elephas

http://blog.csdn.net/Richard_More/article/details/53215142分布式深层神经网络的Spark ML模型管线该笔记本描述了如何使用Spark ML为分布式版本的Keras深度学习模型构建机器学习流水线。作为数据集,我们使用来自Kaggle的Otto产品分类挑战。我们选择这个数据的原因是它很小,结构非常好。这样,我们可以更多地关注技

主流深度学习OCR文字识别方法对比:Tesseract(LSTM)、CTPN+CRNN、Densenet

作者 | Raini出品 | 北京图特摩斯科技有限公司(www.thutmose.cn)也是几个月前的项目了,由于手头事儿多,也已经转交给别的同事去继续优化。本博客仅做个简单的记录用。这里是Tesseract(LSTM)、CTPN+CRNN、Densenet三个方法测试结果对比(结果不是最优,代码也经过优化):PS:官方Tesseract-4.0需要Ubuntu-18...

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