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深入理解Python中的装饰器
最新推荐文章于 2025-03-27 21:24:38 发布
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本文详细探讨了Python编程中的装饰器概念，包括其工作原理、如何创建自定义装饰器以及在实际项目中的应用案例。通过阅读，你将掌握如何使用装饰器来增强函数功能，如性能监控、权限控制等。
Ai人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-基于LOD技术的知识优化和知识表示 共51页.pdf
07-09
知识图谱是人工智能领域的重要组成部分，它是一种结构化的知识存储方式，用于表示实体（如人、地点、事件等）之间的关系。LOD（Linked Open Data）是知识图谱的一种实践，它提倡将开放数据链接起来，形成一个全球性...
基于知识图谱的心理咨询智能问答系统python源码.zip
05-06
它可以作为毕业设计或课程设计的参考，让学生了解如何将自然语言处理、知识图谱和机器学习等技术应用于实际问题中。同时，开发者可以在此基础上进行扩展，例如引入深度学习模型提高问答效果，或者增加情感分析功能，...
知识图谱入门之路-书目推荐
BertramLAU的专栏
11-14 3066
《知识图谱》赵军 高等教育出版社 2018-12 《知识图谱-方法、实践与应用》王昊奋 漆桂林 陈华钧 电子工业出版社 2019-08 《知识图谱-概念与技术》肖仰华 电子工业出版社 2019 ...
【AI好书】超厚知识图谱新书上市，送3本！
Leong Blog
01-09 504
欢迎大家来到《AI好书》专栏，这一个专栏是面向所有对人工智能技术感兴趣的朋友。在这个专栏里，我们会给大家推荐人工智能相关的优质书籍。今天要推荐的书籍是《知识图谱-概念与技术》，这是业界2...
你不得不看的六篇知识图谱落地好文
热门推荐
omnispace的博客
05-10 1万+
知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从 2012 年 Google 推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点 (Point) 和边 (Edge...
探索智能推荐：《图书知识图谱推荐系统》项目解析
gitblog_00039的博客
04-23 647
探索智能推荐：《图书知识图谱推荐系统》项目解析 在这个信息爆炸的时代，如何从海量的书籍中找到最符合个人兴趣和需求的那一本，是许多读者面临的挑战。这就是项目的意义所在。该项目结合了知识图谱与推荐算法，致力于打造一个智能、个性化的图书推荐平台。 项目简介 该开源项目旨在构建一个基于知识图谱的图书推荐系统，通过挖掘书籍之间的关联性和用户的阅读行为，为用户提供高度定制化的图书推荐服务。它利用先进的自然语言...
荐书：理解知识图谱必看的那些书、公众号和其他资料
LucyGill的博客
03-24 4446
未完待续，先把框架列出来，慢慢补充。 在知识图谱领域摸爬滚打了近三年，几乎全靠自学，现在想起来还是一把辛酸泪。虽然现在的工作和知识图谱没太多关系，但还是放不下自己研究了很久的领域，所以在此总结一些有用的书和资料，以便自己回顾，以便他人学习。 荐书： 我开始研究知识图谱的时候，相关书籍真的不多。大概是我当时按照“知识图谱”这个领域来搜索，结果自然是无功而返。其实，按照“语义网”搜索，可以找到很...
知识图谱基础入门（一）
希望变强的小菜鸟的博客
05-17 1516
知识图谱旨在采用图结构来建模和记录世界万物之间的关联关系和只是，以便有效实现更加精准的对象级搜索。其相关技术可以应用在搜索引擎、语言理解、推荐计算、大数据决策分析等众多领域。如今，知识图谱已经是实现认知层面的人工智能不可或缺的重要技术之一。希望通过本文，能对知识图谱相关技术有初步了解。
知识图谱构建流程与实现技术浅谈
一条小黑龙的博客
11-14 8375
一些预备知识 结构化、半结构化与非结构化数据 知识图谱的原始数据类型一般来说有三类（也是互联网上的三类原始数据）： 结构化数据（Structed Data）：如关系数据库 半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科 非结构化数据（UnStructed Data）：如图片、音频、视频、文本 实体 实体可以简单理解为一个对象，它是知识图谱最基本的单位 多关系图 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）
从RAG到KAG，利用知识图谱大幅提升检索性能
ai_tech_talk的博客
03-27 990
全方位解析KAG。
NLP, 知识图谱参考资源
风起云扬的博客
06-11 4222
NLP 自然语言处理（Natural Language Processing）是深度学习的主要应用领域之一。 教程 http://cs224d.stanford.edu/ CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing http://web.stanford.edu/class/cs224n/syllabus.html cs2...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
11-27
special-heatmap for MATLAB
34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全.pdf
11-26
34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全
OPENBASE：知识众包与新冠图谱解析
新冠开放知识图谱是一个在疫情期间紧急构建的知识资源，它包含了科研进展、事件追踪、英雄事迹、物资状况、临床治疗、健康指南等多方面的信息，帮助公众了解和应对疫情。 知识图谱的构建过程中，OPENBASE运用了众包...
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