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原创 nodemon安装失败
项目场景:使用nodemon时报错问题描述nodemon : 无法加载文件 D:\Program Files\nodejs\node_global\nodemon.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本。原因分析:没有权限解决方案:nodemon : 无法加载文件 D:\Program Files\nodejs\node_global\nodemon.ps1,因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息,1.管理员身份打开powerShell2.输入set-ExecutionPolicy
2022-04-09 15:05:23
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原创 CSS选择器
CSS选择器作用:用来指定网页上我们想要样式化的HTML元素选择器的种类类型选择器h1 { }ID选择器(#)和CLASS选择器(.)#unique { }.box { }通配选择器* { }标签属性选择器a[title] { }伪类与伪元素p:first-child { }p::first-line { }后代选择器和子代选择器article particle > p相邻兄弟选择器和通用兄弟选择器h1 + ph1 ~ p选择器的优先级一般而
2022-04-06 20:06:29
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原创 2021-10-25
项目场景:问题描述:An exception has occurred, use %tb to see the full tracebackargs = parser.parse_args(args=[])原因分析:解决方案:改成args = parser.parse_args(args=[])参考:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/11963454.html...
2021-10-25 20:17:10
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原创 (读论文)Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network
文章目录一、摘要二、核心三、算法结构第一层:Word Representation第二层:Feature Extraction(特征提取)1. Lexical Level Features2. Sentence Level Features第一步:WF(词特征)第二步:PF(位置特征)第三步:CNN(卷积)第四步:Sentence Level Feature Vector第三层:Output(输出)四、实验结果一、摘要The state-of-the-art methods used for rel
2021-10-25 16:25:15
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原创 数据处理:我的csv三元组转换成json格式
import csvimport jsonfile = r"*.csv"filewrite = r"*.json" # 输出位置ls = []a = ''lst = []with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) #跳过第一行 for row in reader: row[0] = row[0].replace("\n",
2021-05-15 12:45:28
600
原创 报错:output in format: Requested package -> Available versionsThe folLowing specification
0utput in format: Requested package -> Available versionsThe folLowing specifications were found to be incompatible with your CUDA driver: feature:/linux-64::1_ cuda10.2=0 feature: |@/linux-64::__ cuda10.2=0 Your installed CUDA driver is: 10.2解决方案:con
2021-05-14 13:51:36
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原创 知识图谱的生命周期
文章目录总结总结提示:这里对文章进行总结:例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2020-10-25 18:27:41
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原创 基于模板的知识问答方法
文章目录一、基于模板的方法TBSL架构step1:模板生成step2:模板匹配与实例化step3:排序打分TBSL的主要缺点自动生成模板QUINT架构step1:模板的定义与生成step2:模板的匹配和实例化step3:排序step4:复杂问题处理实验结果方法的主要贡献点模板方法的优缺点二、基于语义解析的方法传统的语义解析方法总结一、基于模板的方法基于模板的方法包含模板定义、模板生成,模板匹配三大部分。论文:TBSL(Unger et al.2012)。TBSL架构step1:模板生成模板
2020-10-25 18:27:12
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原创 本体集成和映射
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、本体集成1 基于单本体的集成2 基于全局本体-局部本体的集成1 映射的对象角度2 映射的功能角度3 映射的复杂程度角度总结# 前言为了实现基于异构本体的系统间的信息交互,本体映射的方法在本体之间建立映射规则,信息借助这些规则在不同的本体间传递;而本体集成的方法则将多个本体合并为一个统一的本体,各个异构系统使用这个统一的本体,这样一来,它们之间的交互可以直接进行,从而解决了本体异构问题。一、本体集成1 基于单本体的
2020-10-18 23:07:37
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原创 语义搜索入门
文章目录前言一、简介二、语义数据搜索1.Data web2.三元组存储3.存储和索引三、混合搜索四、语义搜索的正交范式1.引入库2.读入数据总结前言一、简介流程图二、语义数据搜索1.Data web数据以结构化的形式发布和链接在一起数据的含义和关系在形式化的模型中有详细说明语义是基于标准化的逻辑语言,从而确保明确的形式化解析W3C联盟完成语言和协议的标准化语义数据搜索具有以下难点:可扩展性: 语义数据搜索对链接数据的有效利用要求基础架构能扩展和应用在大规模和不断增长的内链数
2020-10-18 22:57:59
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原创 知识推理入门
OWL本体语言简介知识图谱中最规范,最严谨,表达能力最强的语言。 基于RDF语法 促进了统一词汇表的使用 允许逻辑推理语法:RDF语法,三元组逻辑基础:描述逻辑—基于独享的知识表示的形式化。描述逻辑系统组成:基本元素:概念、关系和个体 TBox术语集 ABox断言集 TBox和ABox上的推理机制概念---一个领域的子集,例如:学生{x|student(x)}关系---该领域上的二元关系(笛卡尔积),例如:朋友{<x,y>|fri...
2020-10-18 19:44:05
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原创 知识图谱中的异构
知识图谱中的异构前言一、语言层不匹配1.语法不匹配2.逻辑表示不匹配3.原语的语义不匹配4.语言表达能力不匹配二、模式层不匹配1.概念化不匹配1.1 概念范围的不匹配1.2 模型覆盖的不匹配2.解释不匹配2.1 模型风格的不匹配2.2 建模术语的不匹配总结前言一、语言层不匹配存在不同的本体语言。不同的语言语法、逻辑表示、原语的语义、语言表达能力或多或少会有不同,造成了不匹配的现象。1.语法不匹配之前不同的本体语言采用的不同的描述语言,自然语法就不同。近些年的本体语言基本上采用XML的书写格式。
2020-10-15 11:31:18
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原创 将目标目录及其子目录下的相同后缀文件合并到同一文件
问题描述:数据分析中,需要合并多个相同文件。但是不是子统一子目录下,或者会出现其他类型文件。解决方案:import osdef search_file(start_dir, target): os.chdir(start_dir) for each_file in os.listdir(os.curdir): if each_file.endswith(".nt"): file = os.getcwd() + "\\" + each_
2020-10-11 19:38:53
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转载 SparQL使用
一、SPARQLSPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写,专门用于访问和操作RDF数据,是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组(RDF Data Access Working Group, RDAWG)对其进行了标准化。在2008年,SPARQL 1.0成为W3C官方所推荐的标准。2013年发布了SPARQL 1.1。相对第一个版本,其支持RDF图的更新,提供更强大的查询,比如:子查询、聚合操作(像我们常用的count)等等。从
2020-10-11 19:23:25
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原创 RDF
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、RDF是什么?二、RDF实例三、RDF 元素二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RDF是什么?是用于描述网络资源的 W3C 标准,比如网页的标题、作者、修改日期、内容以及版权信息。二、RDF实例
2020-10-11 18:18:27
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空空如也
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