本文由美团 NLP 团队高辰.赵登昌撰写 首发于 Nebula Graph 官方论坛:https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/1377 1. 前言 近年来,深度学习和知识图谱技术发展迅速,相比于深度学习的"黑盒子",知识图谱具有很强的可解释性,在搜索推荐.智能助理.金融风控等场景中有着广泛的应用.美团基于积累的海量业务数据,结合使用场景进行充分地挖掘关联,逐步建立起包括美食图谱.旅游图谱.商品图谱在内的近十个领域知识图谱,并在多业务场景落

蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.26 今年的十月,不知道大家在 TODO List 上新增了多少条目准备尝鲜,你可能已经准备了 Vue3.Webpack5 以及 React v17.0 RC,然而十月中可却远不止这些东西值得一试,npm CLI 提示你可以通过npm install -g npm@7体验新版本,Chromium Blog 的推文也显示 Chrome 正在部署 HTTP/3 和 IETF QUIC-- 登高远眺 天高地迥,觉宇宙之无穷 基础技术 NPM v7.0.0 发布

一.前言:词性标注 二.经典维特比算法(Viterbi) 三.算法实现 四.完整代码 五.效果演示: 六.总结 一.前言:词性标注 词性标注(Part-Of-Speech tagging, POS tagging),是语料库语言学中将语料库中单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术.词性标注可以由人工或特定算法完成,使用机器学习(machine learning)方法实现词性标注是自然语言处理(NLP)的研究内容.常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov

1.背景 大家在平常使用JMeter测试工具时,对CSV Data Set Config 配置元件肯定不会陌生.如果我们的压测场景涉及到数据库更新操作(如:转账接接口)则需要对参数化数据进行分块,可就犯难了.如果不进行数据分块那么数据库会出现大量锁等待,造成我们测试结果可信度大大降低.今天宝路就聊下JMeter如何优雅的做到数据分块. 2.初衷 前面说到数据分块,大家可能会优先想到传统商业压测工具LoadRunner,因为LR是比较完美的支持数据分块的. 看了今天的文章的主题,相信大家心中应该就

Quartz是一个定时任务的调度框架,涉及到的主要概念有以下几个: Scheduler:调度器,所有的调度都由它控制,所有的任务都由它管理. Job:任务,定义业务逻辑. JobDetail:基于Job,进一步封装.其中关联一个Job,并为Job指定更详细的信息. Trigger:触发器,可以指定给某个任务,指定任务的触发机制. 一 创建简单任务 1.1 Quartz依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</grou

一:背景 1. 讲故事 前段时间和同事负责一个项目的两个业务模块,可能大家缺少沟通,导致本该定义一个 Enum 的地方结果我俩各自定义了一个,导致后面这两个 Enum 进行对接就烦了,为了方便理解,也不想让大家看这崴脚的英文拼写,我就拿 银行 举例吧. A同事 定义的枚举 public enum BankEnum { ICBC = 1, CMSB = 2, CMBC = 3 } B同事 定义的枚举 public enum ChinaBankEnum { 中国民生银行 = 1, 中国工商银行 =

1. 概述 在nClouds上,当客户的业务决策取决于对近实时数据的访问时,客户通常会向我们寻求有关数据和分析平台的解决方案.但随着每天创建和收集的数据量都在增加,这使得使用传统技术进行数据分析成为一项艰巨的任务. 本文我们将讨论nClouds如何帮助您应对数据延迟,数据质量,系统可靠性和数据隐私合规性方面的挑战. Amazon EMR上的Apache Hudi是需要构建增量数据管道.大规模近实时处理数据的理想解决方案.本篇文章将在Amazon EMR的Apache Hudi上进行原型验证. n

楔子 Web 生而具有极其灵活的动态化基础能力,诸如: 动态插入script标签执行任意脚本逻辑 动态插入style标签引入任何 CSS 样式规则 通过iframe标签嵌入整站 以上标签均可直接加载网络资源 承载这些内容的 Web 页面部署在远程服务器,可随时动态更新,并且能立即生效 一直以来的探索和实践似乎只是在不断地发掘动态化能力的工程价值,为其寻找更合适的应用场景,比如早期的frameset,如今的微前端/微应用 而移动端正好相反,生而具有许多灵活性限制: 原生不支持动态执行逻辑代码 构成

序言 前段时间,我连续写了十来篇CPU底层系列技术故事文章,有不少读者私信我让我写一下CPU的寄存器. 寄存器这个太多太复杂,不适合写故事,拖了很久,总算是写完了,这篇文章就来详细聊聊x86/x64架构的CPU中那些纷繁复杂的寄存器们. 长文预警,时速较快,请系好安全带-起飞~ 自1946年冯·诺伊曼领导下诞生的世界上第一台通用电子计算机ENIAC至今,计算机技术已经发展了七十多载. 从当初专用于数学计算的庞然大物,到后来大型机服务器时代,从个人微机技术蓬勃发展,到互联网浪潮席卷全球,再到移动互

每个时代,都不会亏待会学习的人. 大家好,我是 yes. 我持续在 LeetCode 刷算法题将近有一年半的时间了,这一年半以来我对算法的看法改变了很多,但是实话实说支持我前进的还是面试. 在之前的文章提到过我是面试驱动型选手,我享受面试官问我啥我都嘴角一翘微微一笑的那种不羁,而近年来算法在面试中的比重越来越大,所以我花了很大的精力去攻克算法这道难关,确实有点难. 我不是天赋型选手,甚至觉得自己有点蠢,在刷题的过程中经常被各种打击,最夸张的就是同一道题刷了 4 次,过一段时间去写还是不会,从下面

说句心里话,这篇文章,来来回回修改了很多次,如果认真看完这篇文章,还不会写fish_redux,请在评论里喷我. 前言 来学学难搞的fish_redux框架吧,这个框架,官方的文档真是一言难尽,比flutter_bloc官网的文档真是逊色太多了,但是一旦知道怎么写,页面堆起来也是非常爽呀,结构分明,逻辑也会错落有致. 其实在当时搞懂这个框架的时候,就一直想写一篇文章记录下,但是因为忙(lan),导致一直没写,现在觉得还是必须把使用的过程记录下,毕竟刚上手这个框架是个蛋痛的过程,必须要把这个过程做

前言 继续整理误区系列,可能会对刚入门的新手有些帮助,然后希望有错误的地方可以指出. 正文 关于泛型方法的确定 class Person<T> { public void add(T a) { } } 那么请问这个add 是否是泛型方法. 初学者可能认为有泛型参数的就是泛型,其实不是的. 这个是为什么呢?其实是这样子的,当泛型类型确认的时候,那么add 定义的时候就已经确定了类型. 比如说Person,那么这个T就是string,Person 是泛型,但是Person不是. 当T确定是stri

队列作为线性表的另一个数据结构,只允许在表的前端进行删除操作,而在表的后端进行插入操作,和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表. 先来看下用法: Queue queue = new Queue(); queue.Enqueue(1); queue.Enqueue(2); queue.Enqueue(3); queue.Enqueue(4); foreach (var r in queue) { Console.Write($"data:{r} "); } Console.WriteLi

目录 简介 常用的客户端存储方式 data storage的类型 逐出策略 Storage API estimate persist persisted 综合使用 总结 简介 对于现代浏览器来说,为了提升效率和处理更加复杂的客户端操作,通常都需要将数据存储在客户端,也就是本地磁盘上.那么这个存储有没有什么限制?如果数据存满了之后,如何进行数据的淘汰和置换? 一起来看看吧. 常用的客户端存储方式 客户的存储方式都有哪些呢? 我们看一下比较常用的几种方式: IndexedDB asm.js cach

  1 ES数据读写流程¶ ES中,每个索引都将被划分为若干分片,每个分片可以有多个副本.这些副本共同组成复制组,复制组中的分片在添加或删除文档时必须保持同步,否则,从一个副本中读取的数据将与从另一个副本读取的结果有差异.保持复制组中分片数据同步以及从它们中读取的过程称为数据复制模型. ES的数据复制模型基于主备份模型,这种模型使用复制组的一个分片作为主分片,复制组中其他分片作为副本分片.主分片是所有索引操作的主要入口点,负责验证操作的有效性.一旦主分片通过操作验证,主数据库还负责将该操作复制到

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本文是<Flink on Yarn三部曲>系列的终篇,先简单回顾前面的内容: <Flink on Yarn三部曲之一:准备工作>:准备好机器.脚本.安装包: <Flink on Yarn三部曲之二:部署和设置>:完成CDH和Flink部署,并在管理页面做好相关的设置:

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Classifification of Hyperspectral and LiDAR Data Using Coupled CNNs 来源:IEEE TGRS 2020 下载:https://arxiv.org/abs/2002.01144 Abstract 本篇论文的主要工作就是基于信息融合的分类任务. 在这篇论文中,作者通过使用两个耦合的CNN,提出一种融合高光谱和LiDAR数据的框架.设计一个CNN从高光谱数据中了解光谱空间特征,另一个则用于捕获来自LiDAR数据.它们都由三个卷积层组成

概述 XFS提供了 xfsdump 和 xfsrestore 工具协助备份XFS文件系统中的数据.xfsdump 按inode顺序备份一个XFS文件系统. centos7选择xfs格式作为默认文件系统,而且不再使用以前的ext,仍然支持ext4,xfs专为大数据产生,每个单个文件系统最大可以支持8eb,单个文件可以支持16tb,不仅数据量大,而且扩展性高.还可以通过xfsdump,xfsrestore来备份和恢复. 与传统的UNIX文件系统不同,XFS不需要在备份前被卸载:对使用中的XFS文件系

Chimm.Excel -- 设置模板,填充数据,就完事儿了~ _____ _ _ _____ _ / __ \ | (_) | ___| | | | / \/ |__ _ _ __ ___ _ __ ___ | |____ _____ ___| | | | | '_ \| | '_ ` _ \| '_ ` _ \ | __\ \/ / __/ _ \ | | \__/\ | | | | | | | | | | | | | |_| |___> < (_| __/ | \____/_| |_|_