文章目录一.摘要二.背景介绍1.结构的异质性2.有限的种子对齐三.MuGNN1.预备知识1）KG2）规则知识3) 规则接地4）实体对齐2.框架1) KG补全2) 多通道GNN3.KG补全3.1 规则推理和转换3.2 规则接地4.多通道GNN4.1 关系加权4.1.1 KG Self-Attention4.1.2 Cross-KG Attention4.2 多通道GNN编码器4.3 对齐模型5.规
【什么是对象图】 静态快照，这张照片描述了一系列对象的状态值和它们之间的链接。【对象图的组成】 对象图=对象+链 对象 对象就是真实世界中的一个物理上或概念上具有自己状态和行为的实体，并且对象可以是抽象的。 特性：标识（名字），行为（方法，属性），
实体对齐实体对齐流程实体对齐问题一般指两两对齐，但是当知识图谱中的实体数量非常多时，如果直接计算所有实体的两两对齐，时间复杂度将会达到\(O(n^2)\)，因此要解决大规模知识图谱的实体对齐，在流程上会有不一样的设计，主要分为分组和聚类两个步骤。分组：按照一个或者多个属性项对所有实体进行分组。图所示为按照属性项p 进行分组。分组是为了减少后续对齐工作的计算量，一旦分组完成，就只在组内进行对齐计算，
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2024-05-14 16:00:05
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DMIS5.0没有强制性作规范，各大测量软件，产生的模型对齐语句各不相同
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2021-08-13 15:11:23
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一摞Python风格的纸牌Python 最好的品质之一是一致性。当你使用 Python 工作一会儿后，就会开始理解 Python 语言，并能正确猜测出对你来说全新的语言特征。用一个非常简单的例子来展示如何实现 __getitme__ 和__len__ 这两个特殊方法，通过这个例子我们也能见识到特殊方法的强大。示例 1-1 里的代码建立了一个纸牌类。 import collections
Card
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2023-08-23 13:03:54
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# Python Surf算法指纹对齐实现指南
## 1. 介绍
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的Surf算法对图像进行指纹对齐。Surf（Speeded Up Robust Features）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。指纹对齐是将两幅图像的特征点进行匹配，并根据匹配结果对图像进行对齐的过程。
## 2. 流程
下面是整个指纹对齐过程的流程图，以便更好地理解每一步
原创
2023-08-29 04:12:07
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字节对齐是在分配内存时需要考虑的问题，两个小算法： 假定目前该变量占用n个字节，对齐目标是align,求返回的占用实际内存大小。(1)最容易想到的算法:unsigned int calc_align(unsigned int n,unsigned align)
{
if ( n / align * align == n)
return n;
re
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2024-06-09 10:08:33
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文章目录前言一、实体识别简介1.实体识别2.复杂情况下的实体识别二、几种标注方法1.指针标注2.多头标注3.片段排列+分类三、数据层面的问题 前言参考资料：刷爆3路榜单，信息抽取冠军方案分享：嵌套NER+关系抽取+实体标准化一、实体识别简介1.实体识别实体识别的难点一方面在于一些复杂实体难以有效训练识别，另一方面在数据层面的问题。要做实体识别模型训练，那么就要进行实体标注。常见的标注策略就是使用
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2023-11-23 14:21:50
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# Python实体联系模型实现指南
## 1. 简介
在Python开发中，实体联系模型是非常重要的概念，它可以帮助我们更好地设计数据库结构和建立实体之间的联系。本文将向你介绍如何在Python中实现实体联系模型，并通过具体的代码示例来帮助你更好地理解这个过程。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建实体类] --> B[定义实体属性]
原创
2024-03-16 06:44:42
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这是在QQ群里看到有人问这个问题，于是思考了一下，并回答了这个问题。
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2016-04-15 10:27:00
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2评论
//宏定义，字节对齐算法//@x-表示字节数//@a-表示多少个字节对齐#define ALIGN(x, a) (((x) + ((a) - 1)) & ~((a) - 1))
原创
2022-09-19 13:56:44
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字节对齐是在分配内存时需要考虑的问题，两个小算法：
(1)最容易想到的算法:
unsigned int calc_align(unsigned int n,unsigned align)
{
if ( n / align * align == n)
&n
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2011-09-28 10:43:42
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中文命名实体识别 Lattice LSTM同步滚动：论文题目：Chinese NER Using Lattice LSTM 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf 相关源码：GitHub - jiesutd/LatticeLSTM: Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper. 约1.5
中文命名实体识别数据集本项目尝试使用了多种不同的模型(包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF)来解决中文命名实体识别问题，数据集用的是论文ACL 2018Chinese NER using Lattice LSTM中收集的简历数据，数据的格式如下，它的每一行由一个字及其对应的标注组成，标注集采用BIOES，句子之间用一个空行隔开。美B-LOC国E-LOC的O华B-PER莱I-P
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2024-01-09 23:39:20
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# Python 实体识别算法 UIE 的实现流程
## 1. 简介
在开始实现 Python 实体识别算法 UIE 之前，我们首先需要了解一些基本概念。实体识别算法是一种将文本中的实体（如人名、地名、组织机构等）识别出来的技术。UIE（User Interface Extraction）则是一种实体识别算法的变种，用于从用户界面中提取出各种元素。
## 2. 实现步骤
下面是实现 Pyth
原创
2023-07-22 17:58:30
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（一）线性回归损失函数 在模型训练中，我们需要衡量价格预测值与真实值之间的误差。通常我们会选取一个非负数作为误差，且数值越小表示误差越小。优化函数 - 随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函
Mesh--材质--Shader1: Mesh 是网格，包括顶点，法线，纹理坐标，切线，三角形。在每一个3D模型节点里面，有一个Mesh Filter组件来提取模型里面的网格数据;2: Shader渲染算法，3D模型是按照什么方式怎么样绘制出来的;3: 材质是给渲染算法的输入数据，当我们新创建一个材质的时候，先要选Shader，在Shader文件里面关联好输入， 材质实际上就是给Shader提供初
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2024-05-15 18:11:56
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问题叙述性说明：在使用Python内置函数print当输出英语，应用格输出类型可以对齐很好：s1 = 'I am a long sentence.'
s2 = 'I\'m short.'
print '%-30s%-20s' %(s1,s2) #'%-30s' 含义是 左对齐，且占用30个字符位
print '%-30s%-20s' %(s2,s1) 输出： 注：这里应用了最原始的cm
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2023-08-21 18:19:42
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目录算法相关算法概念时间复杂度内置类型性能分析数据结构引入案例分析 算法相关算法概念算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。 一般的，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后在调用。每台机器执行的总时间不同，但是执行基本运算数量大体相同 算法的五大特性：输入 0或者多个输入输出
一、ORM介绍1、ORM概念对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。 2、ORM由来让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Objec
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2024-07-29 21:56:08
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