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王昊奋，漆桂林等.知识图谱：方法、实践与应用
你肯定用过手机护眼模式, 但你知道怎么将电脑Win10窗口背景色修改为护眼的淡绿色吗?(附带如何备份注册表)
本文是众多使用技巧中其中的一篇,全部使用技巧点击链接查看,或直接查看本专栏其他文章, 保证你收获满满 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ 本文提到的所有软件和工具,可关注公众号 一起学计算机 点击 资源获取 获得 目录 1.设置后的效果图 2.具体的实现步骤 3.备份注册表 1.设置后的效果图 废话不多说...
知识图谱综述浅谈
知识图谱是人工智能领域的一颗掌上明珠，也是当前的一个新兴研究热点。知识图谱领域的研究和发展，对于智能问答、语意搜索等场景有着巨大应用潜力。当前对于知识图谱的研究也在如火如荼的快速进行。 而对于知识图谱的学习，首先要对所有知识点有一个整体的宏观的认识。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： 知识图谱的基本概念 知识图谱历史发展 知识图谱的主要内容 国内外知识图谱的典型项目 适合人群： 对知识图谱有...
3分钟搞定！QQ音乐歌单导出Excel保姆级教程（含歌单ID获取技巧）
本文提供了一份详细的QQ音乐歌单导出Excel保姆级教程，帮助用户轻松备份和管理个人音乐收藏。教程核心在于获取歌单ID，并利用浏览器开发者工具执行脚本提取数据，最后通过Excel导入功能快速生成结构化表格。整个过程无需编程基础，3分钟即可搞定，是个人数据管理的实用技巧。
知识图谱简述
1.知识图谱是专家系统、语言学、语义网、数据库等多领域融合的产物，知识图谱描述各种实体及其之间的关系。主要发展;1)专家系统 包括知识库和推理引擎，代表项目Cyc2)wordNet 中文类似的有同义词词林、HowNet3)链接数据与基于百科知识的知识图谱构建 语义网(比如资源描述框架RDF)和链接数据的概念，DBpedia、Yago项目(主要得益于Wikipedia的开展)4)国内知识图谱的...
深入解读ATPG Pattern类型：除了Basic Scan，Clock PO和RAM Sequential模式怎么用？
本文深入解析ATPG高级Pattern类型，包括Clock PO和RAM Sequential模式的应用策略。通过Mentor DFT工具链中的Tessent平台，详细介绍了这些模式的工作原理、配置命令及实战案例，帮助提升芯片测试的故障覆盖率和效率。特别适用于处理时钟域交叉和嵌入式存储器的复杂电路测试需求。
LVGL字体优化实战：如何将中文字库放到外部SPI Flash并动态加载（节省内部RAM）
本文详细介绍了LVGL在嵌入式UI开发中如何通过外部SPI Flash存储中文字库并动态加载，以节省内部RAM资源。通过对比不同存储介质和字库格式，提供多种实现方案及性能优化技巧，帮助开发者在资源受限设备上实现高效的中文显示。
论文阅读笔记：KG2Vec: A node2vec-based vectorization model for knowledge graph
论文阅读笔记：KG2Vec: A node2vec-based vectorization model for knowledge graph 论文链接 提出了一个异构网络向量表示方法基于随机游走和节点2Vec，称为KG2vec（异构网络向量）解决了知识图的传统向量表示所遇到的全文语义和上下文关系考虑不足的问题。 国家节点和导演节点对电影的影响及其关系是不同的，但是在向量化的过程中，以相同的概率和算法算法去处理。 电影和导演之间存在着两种不同的关系，不能简单的用三元组训练。 trans-algorith
【Unity 实用工具篇】 | Unity网格破碎插件 unity-fracture
前面写过一篇Unity中物体破碎效果的插件：【Unity 实用工具篇】 | Unity物体破碎效果 OpenFracture 本文介绍一个另外的工具unity-fracture，也可以实现网格破碎效果，且功能与OpenFracture略有差异。
一般上海市内 邮寄笔记本多少钱 大概2kg
在上海市内邮寄一台2kg的笔记本电脑，费用大致在10-38元之间，具体费用取决于所选择的快递公司和服务类型。顺丰快递和京东快递的费用相对较高，但服务较为快速和可靠；邮政快递的费用较低，但速度相对较慢。建议根据实际需求选择合适的快递服务。
（全网最详细教程）康耐视读码器（以DM260S为例子）详细实用步骤
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【从零开始学习 SystemVerilog】1.1、SystemVerilog 概述
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KG2E 论文笔记
Learning to Represent Knowledge Graphs with Gaussian Embedding
神州路由器DHCPv6配置
神州路由器DHCPv6配置.。
LightOnOCR-2-1B教育OCR创新：学生手写笔记→结构化知识图谱构建实践
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署LightOnOCR-2-1B镜像，实现教育场景下的手写笔记识别与结构化处理。该镜像能够精准识别多语言手写内容，并将其转化为知识图谱，帮助学生高效构建个人知识体系，提升学习效率。
RK3588高速接口实战-PCIE
摘要： RK3588的PCIe接口支持PCIe 3.0x4和PCIe 2.1x1/x2，具备Root Complex和Endpoint模式，适用于NVMe SSD、5G模块等高速设备。硬件设计需注意85Ω/100Ω阻抗匹配、220nF AC耦合电容及100MHz参考时钟。设备树需配置控制器节点、PHY模式和IOMMU映射（RC模式用iommu-map，EP模式用iommus）。调试时可通过lspci检查链路状态，dmesg查看训练日志，perf分析性能。常见问题包括设备识别失败（检查复位时序、PHY配置）、
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
知识图谱学习笔记 2
面向RDF的三元组数据库 由于 RDF 是 W3C 推荐的表示语义网上关联数据（Linked Data）的标准格式，RDF也是 表示和发布 Web上知识图谱的最主要数据格式之一。 面向 RDF的三元组数据库是专门为存储大规模 RDF 数据而开发的知识图谱数据库，其支 持 RDF 的标准查询语言SPARQL。主要包括开源和商业RDF三元组数据库。 RDF格式存储——Apache Jena 开源数据库 – Apache Jena，是一个免费开源的支 持构建语义网络和 数据链接应用的 Java 框架 下载地址：h
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
知识图谱笔记-(2)
图数据库：neo4j, arangodb, 知识表示和表示学习是两个概念 知识链接可以简单的认为是知识融合 知识图谱的应用案例：推荐、搜索、问答、决策 --基于图谱增强的可解释推荐 ： 冰箱（一次买，使用周期长）；可乐（消耗品） 可解释性推荐， 基于知识图谱，实现自动生成只能创意文案 --基于图谱的智能搜索 搜索对于语言处理的要求越来越高，体现在以下方面： -语义精确理解：输入的不仅仅是关键词，可能是一句包含逻辑关系的文本 -意图精准理解：“苹果味 唇膏” “唇膏 ...
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
Nomic-Embed-Text-V2-MoE技术研究：从Typora Markdown笔记中构建个人知识图谱
本文介绍了如何利用星图GPU平台自动化部署nomic-embed-text-v2-moe镜像，构建个人知识图谱。该方案通过该模型将Typora Markdown笔记转化为语义向量，并自动计算笔记间的关联，最终实现知识点的可视化连接与探索，有效解决知识碎片化问题，提升知识管理效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct惊艳效果：手写笔记图片→结构化知识图谱生成可视化演示
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct镜像，实现从手写笔记图片到结构化知识图谱的智能转换。该多模态模型能准确识别图片中的文字与逻辑关系，自动生成清晰的可视化知识图谱，极大地提升了会议记录、学习笔记等内容的整理与数字化效率。
知识图谱问答的思路 -- 笔记2
首发地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144311555 本文是段楠《智能问答》一书第五章“知识图谱问答”的笔记。（其中有略的部分。同时夹私货。）本文和姊妹篇《知识图谱问答的思路 – 笔记1》是两本书的笔记，不是前后两部分。二者思路有同有异，可搭配食用。） 本文（确切的说是这本书的这一章）的信息量很大，一定要先把握大逻辑之后，再细扣具体的实现方式。 本人水平有限（。。真的。。）导致书中好几处不懂的，大佬读到我下文说没看懂的地方，还请告知的评论区，真的谢谢了！ 1、知识图谱和语义
知识图谱学习笔记2
知识 知识的特点： 相对正确性 不确定性 可表示性 可利用性 知识分类： 按照作用范围分类：常识性知识，领域性知识 按照作用及表示分类：事实性知识、过程性知识、控制知识 按照确定性分类：确定性知识和不确定性之时 按结构及表现形式分类：逻辑性知识和形象性知识 早期知识表示方法 一阶谓词逻辑：包含的谓词逻辑是一阶的，即刻画个体属性的谓词 优点：自然性、易接受、严密性、易于转化为计算机内部形式 缺点：无法表示不确定性知识、难表示启发性知识和元知识、组合爆炸、效率低 产生式系统：依
LFM2.5-VL-1.6B效果展示：手写笔记图片识别+结构化知识图谱生成
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署LFM2.5-VL-1.6B镜像，这是Liquid AI发布的轻量多模态模型，适用于手写笔记识别和知识图谱生成。该模型能够高效处理图像和文本输入，特别适合教育场景中的笔记整理和知识结构化，显著提升学习和管理效率。
知识图谱学习笔记(2)
一、知识图谱的基础概念1：RDF RDF(Resource Description FrameWork),就是资源描述框架，它的本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种手段和方法。RDF在形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句(statment),在知识图谱中我们称之为一条知识) Subjec...
知识图谱从0到-1的笔记——2.知识表示与建模
开始知识图谱从0到-1，用的书是《知识图谱方法、实践与应用》，做些阅读笔记，如有错误内容，望各位指正。 知识表示与建模知识表示与建模1.知识表示1.1 什么是知识表示及其发展1.2 早期的知识表示方法1.2.1 一阶谓词逻辑(First Order Logic)1.2.2 霍恩子句和霍恩逻辑1.3 互联网时代的语义网知识表示框架 知识表示与建模 1.知识表示 1.1 什么是知识表示及其发展 知识表示是将关于世界的信息表示为符合机器处理的模式，用于模拟人对世界的
个人学习笔记知识图谱：知识表示（2）
换句话说，RDFS为RDF模型提供了一个基本的类型系统。有了RDFS，已经可以实现最简单的符号推理。
人工智能笔记14 --知识图谱（2）
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