setContentView我们在Activity中经常见到，它的作用就是把我们的布局文件放在Activity中显示，下面我们根据源码分析setContentView是如何做到的注意Activity的setContentView和AppCompatActivity的setContentView是有一些区别的，所以我们要分析两钟setContentView，下面先分析Activity的(1).从Ac

OneKE 中指令的格式采用了类 JSON 字符串的结构，本质上是一种字典类型的字符串。优化知识抽取的性能不仅能够强化模型对世界知识的理解和应用，还能够构建知识要素之间的跨领域的深度关联和依赖，这些都是大规模知识图谱构建的关键依赖。一直是知识图谱大规模落地的关键难题之一，因为真实世界的信息高度碎片化、非结构化，大语言模型在处理信息抽取任务时仍因抽取内容与自然语言表述之间的巨大差异导致效果不佳，自然

如题，本节给大家带来的是构建一个可复用的自定义BaseAdapter，我们每每涉及到ListView GridView等其他的Adapter控件，都需要自己另外写一个BaseAdapter类，这样显得非常麻烦， 又比如，我们想在一个界面显示两个ListView的话，我们也是需要些两个BaseAdapter… 这，程序员都是喜欢偷懒的哈，这节我们就来写一个可复用的自定义BaseAdapter类~

KnowLM 是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。围绕知识和大模型，用构建的中英双语预训练语料对大模型如LLaMA进行全量预训练基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务，包括NER、RE、IE进行优化，可以使用人类指令来完成信息抽取任务用构建的中文指令数据集

以《银河护卫队 3》的数据集为例，当我们询问“彼得·奎尔的相关信息”时，单独使用向量检索引擎只给出了简单的身份、剧情、演员信息，而当我们使用 Graph RAG 增强后的搜索结果，则提供了更多关于主角技能、角色目标和身份变化的信息——在这个例子中我们不难看出，在传统的搜索引擎中，检索结果通常是基于关键词的匹配。，它是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用

图 1：RAG 中的重排序技术，其任务是评估这些上下文的相关性，并优先选择最有可能帮助模型响应更准确并相关的上下文（红框标注部分）。图片由原文作者提供。如图 1 所示，重排序（Re-ranking）的作用类似于一个智能过滤器（intelligent filter）。当检索器（retriever）从建立了索引的文档或数据集合中检索到多个上下文时，这些上下文可能与用户发送的 query 非常相关（如图

LLaMA是一个系列模型，模型参数量从7B到65B。在大部分的任务上，LLaMA-13B强于GPT-3(175B)。LLaMA-65B的性能，可以和最好的LM相媲美，如Chinchilla-70B 和 PaLM-540B。

如上图所示，GraphRAG包括两个处理阶段，分别是：索引阶段和查询阶段。索引阶段利用LLM来自动化构建知识图谱，提取出对应的节点（如实体）、边（如关系）和协变量（如主张，claim），然后利用社区发现技术（如Leiden算法）对整个知识图谱进行子图划分，然后自底而上对子图利用LLM进行摘要、总结。针对特定查询，“全局答案（Global Search）”汇总所有与之相关的社区摘要最后汇总生成答案。

DeepKE作为一个全面的知识提取工具包，不仅在构建知识图谱方面展现出卓越性能，还针对多种场景（如cnSchema、低资源环境、文档级处理和多模态分析）提供了强大支持。它能高效提取实体、关系和属性，并为初学者提供了详尽的使用手册。在当前的知识提取和图谱构建领域，DeepKE迎合了ChatGPTLlaMABaichuan等大型语言模型的发展趋势，并推出了LLM版本。DeepKE-LLM利用先进的闭源

社区检测（Community Detection）又被称为是社区发现。它是用来揭示网络聚集行为的一种技术。社区检测算法用于评估节点组如何聚类或分区，以及它们增强或分离的趋势。