Go中十进制转其他进制

原创 于 2025-09-24 19:45:49 发布 · 200 阅读 · 0 ·
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#golang #开发语言 #后端

1）十进制转二进制

公式：将该数不断地除以2，知道商为0为止，将每一步得到的余数倒过来，就是对应的二进制

2）十进制转八进制

公式：将该数不断地除以8，知道商为0为止，将每一步得到的余数倒过来，就是对应的八进制

3）十进制转十六进制

公式：将该数不断地除以16，知道商为0为止，将每一步得到的余数倒过来，就是对应的十六进制

例子：

1）十进制转二进制

  将十进制56转化成二进制

2）十进制转八进制

  将十进制156转化成八进制

3）十进制转十六进制

将十进制356转化成十六进制

知识图谱（Knowledge Graph, KG）（王昊奋老师-课程学习笔记）
sinat_29485667的博客
07-22 2万+
知识图谱的概念 知识图谱得益于Web的发展（更多的是数据层面），有着来源于KR、NLP、Web、AI多个方面的基因。 知识图谱是2012年后的提法，基础还是语义网和本体论。 知识图谱由文本(Texts、Documents)的链接到对象(Objects)的链接。 知识图谱的作用：辅助搜索、辅助问答、辅助决策、提供常识推理 知识图谱的本质包含： 一、 知识的表示 ...
知识图谱构建技术综述-2.3知识推理-学习笔记
崔洪振367
11-08 2463
文章信息：文章末尾 目录 2.3 节 知识推理 2.3.1 基于规则的推理 2.3.2 基于分布式特征表示推理 （1）基于翻译模型的知识推理 （2）基于张量分解的知识推理 （3）基于语义匹配模型的知识推理 2.3.3 基于深度学习的推理 2.3 节 知识推理 知识推理：根据已有的实体关系来推断出新的事实结论。 知识推理研究分析分为3种： 2.3.1 基于规则的推理 包含：谓词逻辑推理、本体推理和随机推理。 【63】等提出一阶归纳学习就是谓词逻辑推理，可以自动提取高质量的事实并去噪
知识图谱技术综述-徐增林.pdf
06-28
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什么是知识图谱？大模型知识图谱融合的三大应用场景
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m0_59162248的博客
09-12 1253
目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于**智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈**等领域，它在技术领域的热度也在逐年上升。 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。
项目实战：如何构建知识图谱
weixin_34080571的博客
09-14 947
实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yag...
知识图谱(Knowledge Graph)之综述理解
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DrugOne
12-13 1万+
注：该博文是我在看了数篇知识图谱综述以及阅读了相关资料后的一个总结以及自己的相关理解。 知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其键的关系。知识图谱提技术提供了一种更好的组织、管理和理解互联网海量信息的能力，将互联网的信息表达成更接近于人类认知世界的形式。因此，建立一个具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可以在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智...
论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理
shizidushu的博客
09-13 1880
# 论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理 # 关于 - 首次发表日期：2024-09-13 - 论文原文链接：http://xblx.whu.edu.cn/zh/article/doi/10.14188/j.1671-8836.2024.0040/ - 将文章中的参考文献整理一下，基本保持原文的目录结构
知识图谱-学习笔记
qq_46047460的博客
03-07 1247
图（Graph）是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。通俗的来讲，知识图谱要解决这样的问题：如何能更好的描述丰富、海量和复杂的互联网数据？
知识图谱与多模态学习的关系研究综述P1(《Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey》中文校对）
buyaotutou的博客
10-31 3485
知识图谱（KGs）在推动各种人工智能应用中发挥着关键作用，语义网社区对多模态维度的探索则为创新开辟了新途径。在本次综述中，我们审慎地回顾了300多篇文章，聚焦于两个主要的知识图谱相关研究方向：一是知识图谱驱动的多模态（KG4MM）学习，即知识图谱支持多模态任务；二是多模态知识图谱（MM4KG），将知识图谱研究扩展至多模态知识图谱（MMKG）领域。我们首先定义了知识图谱和多模态知识图谱，并探讨了它们的构建进展。
知识图谱综述笔记
UpUp的博客
09-25 1017
知识图谱综述前言知识图谱构建结构图三级目录 前言 最近开始研究知识图谱，首先看了几下综述，做一个总结性的描述。为之后学习奠定基础。 知识图谱构建结构图 三级目录
知识图谱_中文知识图谱_ CIPS（中国中文信息学会）_KG2013.zip
01-21
跨语言知识图谱构建.pdf 面向中文知识图谱构建的 知识融合不验证.pdf 信息获取与知识图谱.pdf 中文知识图谱 体系、获取与服务.pdf baidu-NLP Techniques in Knowledge Graph.pdf etao-电子商务语义库.pdf sogou-知识图谱的建设与挑战.pptx
知识图谱（Knowledge Graph, KG）
dundunmm的博客
03-14 1259
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种通过图的结构来表示和存储知识的模型，其核心特征是使用节点和边来表示实体及其之间的关系，利用图结构的特性进行推理和查询。知识图谱不仅仅是一个数据存储工具，它还可以通过推理和计算发现数据之间隐含的关系，支持更高级的智能应用。
百度云知识图谱(kg)
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06-01 2895
public class JavaAipKg { public static final String APP_ID = "***"; public static final String API_KEY = "*****"; public static final String SECRET_KEY = "************"; public stati...
知识图谱技术综述
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03-12 2215
作者简介：徐增林(1980−，男，博士，教授，主要从事机器学习及其在社会网络分析、互联网、计算生物学、信息安全等方面的研究【摘要知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智 能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识 图谱中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四大核心技术的研究进展以及一些典型应用。该文还将评论当前研究存 在的挑战。关键词。
知识图谱(Knowledge Graph,KG)概览
SoftV的博客
10-27 1401
内容目录1.知识图谱基本概念知识图谱概念演化知识图谱本质知识图谱功能2.知识库相关项目3.知识图谱技术知识图谱技术体系知识表示知识抽取知识存储知识问答知识推理知识融合知识众包4.典型案例5.总结 1.知识图谱基本概念 最早起源于Google Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。...
【知识图谱】综述
猫哆哩o0
09-10 3898
知识图谱研究进展 机器之心https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-03-20 知识图谱构建 · 关键技术：实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术、知识推理技术等 · 目的：获得大量的、让计算机可读的知识 · 三个部分： （1）知识获取：从非结构化、半结构化、结构化数据中获取知识 （2）数据融合：将不同数据源获取的知识进行融合，构建数据间的关联
CAS-KG——知识图谱概述
qq_38293297的博客
05-05 3241
说明：CAS是国科大的简称，KG是知识图谱的缩写，这个栏目之下是我整理的国科大学习到的知识图谱的相关笔记。 课程目标 了解以知识图谱为代表的大数据知识工程的基本问题和方法 掌握基于知识图谱的语义计算关键技术 具备建立小型知识图谱并据此进行数据分析应用的能力 文章目录1. 什么是知识图谱2. 知识图谱发展历程3. 知识图谱的类型和代表性知识图谱4. 知识图谱的生命周期5. 知识图谱和深度学习6...
论文阅读：知识图谱技术综述
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知识图谱技术综述 徐增林1，盛泳潘1，贺丽荣1，王雅芳2  目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。尤其是在智能搜索中，用户的搜索请求不再局限于简单的关键词匹配， 搜索将根据用户查询的情境与意图进行推理，实现概念检索。与此同时，用户的搜索结果将具有层次化、结构化等重要特征。例如，用户搜索的关键词为梵高，引擎就会以知识卡片的形式给出梵高的...
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