11、SPARQL与SHACL:数据操作与约束验证的利器

SPARQL与SHACL:数据操作与约束验证的利器

1. SPARQL数据操作

从1.1版本开始,SPARQL可用于向图中插入或删除三元组。主要有两种操作类型:基于条件向RDF图插入或删除三元组,以及向RDF图插入或删除(子)图。

1.1 条件插入和删除

INSERT和DELETE查询分别用于向RDF图添加和删除三元组,这两个操作也可在同一查询中组合使用,以模拟UPDATE操作。只有与WHERE子句中的模式匹配的三元组才会被修改。WHERE子句可使用前面介绍的查询模式原语构建,例如FILTER、OPTIONAL、BIND。

DELETE/INSERT语法允许使用快捷方式指定WHERE子句中的查询模式将在哪个图中进行评估(使用WITH和USING关键字)。

例如,对于每个:name值为 “Innsbruck” 的实例,移除:name对象为 “Innsbruck” 的三元组,并添加:name属性对象为 “City of Innsbruck” 的三元组。

1.2 插入和删除RDF图

INSERT DATA和DELETE DATA查询用于向(命名)图添加或删除一组RDF三元组(无附加条件)。这些三元组不应包含任何变量。插入时若使用空白节点,它们将被视为新的空白节点,与目标图中现有的空白节点无关。DELETE DATA操作还不允许使用任何空白节点。

操作类型 描述 适用场景
IN
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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