gStore在OpenKG上也有介绍 （http://www.openkg.cn/tool/gstore ） 然而知识图谱构建却鲜有统一化的平台工具，但是这是知识图谱生命周期的技术难点之一。...北京大学王选计算机研究所和大数据分析与应用技术国家工程实验室（北京大学）邹磊教授团队通过两年时间，打造了知识图谱自动化构建平台gBuilder。...同现有的Schema设计方法不一样的是，gBuilder的Schema设计模块是一个轻量级的Web平台，以图的方式来表述知识图谱Schema，用户可以通过拖拽的方式在画布上设计类、类属性和关系。...gBuilder自动化构建平台结构化数据抽取基于D2RQ平台，让用户显式地、可视化地处理结构化数据抽取的所有步骤，摆脱复杂的映射语言，易于使用。...在gBuilder平台的非结构化数据抽取详细操作如下面动图所示： 最后通过gBuilder抽取的RDF三元组数据同gBuilder团队研发的gStore图数据库系统无缝衔接，再加上该团队研发的面向知识图谱自然语言问答引擎
1、itest 简介 itest work (爱测试) 一站式工作站让测试变得简单、敏捷。
本文就是介绍一下我们是如何将这些工具集成到DevOps平台中去的。...目录： 1.DevOps平台第三方服务集成概览 2.DevOps平台第三方服务集成思路 3.DevOps平台第三方服务集成示例 1.DevOps平台第三方服务集成概览 说明：DevOps平台所有集成的第三方服务信息都保存在平台管理的服务集成页面...Jenkins是DevOps平台很重要的一个组成部分，CICD就靠Jenkins来实现，用户可以在DevOps平台创建一个构建定义、配置好需要的任务如maven构建，还可配置定期执行或触发执行该构建任务...4、质量分析服务器 DevOps平台采用的质量分析服务器为SonarQube，SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量。...5、项目管理服务器 DevOps平台的项目管理我们采用的是Jira和Zentao这两个专业化的工具，依靠这两个工具支持起了DevOps平台的项目管理、概览和任务三大模块，用户可以很便捷的在DevOps平台查看编辑项目的基本信息
推荐系统简介 一句话来介绍的话，就是通过分析历史数据，来给用户推荐可能会喜欢/购买的商品，这里面的核心就是用户 (User) 和 商品 (Item)。...因此item的建模比较关键，在推荐系统中，目前不少工作开始融合一些结构信息来提高性能与解释性，至于如何建模结构，个人理解已有工作大概可以分为两种类型： 结合知识图谱（Knowledge Graph) 结合异质信息网络...(Heterogenerous Network) 本篇笔记主要集中在推荐系统结合知识图谱的几篇工作做个非常简单的总结，后续如时间允许，会将这一系列补全。...局限性稍微大，需要大量的知识图谱中的额外信息，在实际的推荐中不易获得。 2. 融合方法略微简略粗暴，直接使用向量相加 2 DKN Wang H, Zhang F, Xie X, et al....RippleNet: 将知识图谱作为额外信息，融入到CTR/Top-K推荐 动机 考虑到水波(Ripple)的传播，以user感兴趣的item为seed，在商品知识图谱上向外一圈一圈的扩散到其他的item
KnowAgent 一站式日志采集平台 阅读本文档，您可以了解到 KnowAgent 的用户群体、产品定位等信息，并通过体验地址，快速体验以应用为采集粒度，从应用维度批量下发采集任务全流程。...1.1.2 容器采集 KnowAgent目前对容器日志采集未实现平台化支持，未来将提供全面的容器日志采集平台化支持，参见《KnowAgent一站式日志采集平台介绍》展望部分。...1.4 核心优势 一站式日志采集方案 高可靠、高性能、具备全方位可观测性的采集引擎，与面向应用的易管控、易观测、易治理的管理平台，大幅降低日志数据采集接入成本，大幅提升日志数据采集接入效率。...监控指标的完善程度 较少指标 较少指标 完善的指标体系 可观测性 无 无 具备全方位的可观测性 是否容易配置 否 否 是 大规模运维复杂度 极高 极高 低 1.5 KnowAgent 架构 KnowAgent 是一站式的日志采集平台...Agent Manager：是针对 Agent 的管理平台。用于管理相关元数据、Agent与采集任务，自动巡检 Agent 与采集任务的健康度、故障诊断，指标展示。
本项目包含知识图谱的论文、代码和阅读笔记的集合。...by shaoxiongji Github项目地址： https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph 知识图谱嵌入 Variational...[Paper] [Code] 知识图谱补全 Embedding Multimodal Relational Data for Knowledge Base Completion....[Paper] [Code] 推荐系统 Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation....[Paper] [Code] 动态知识图谱 HyTE: Hyperplane-based Temporally aware Knowledge Graph Embedding.
那么有没有一款工具可以提供一站式管理呢，答案是有的。mayfly-go就是最近比较火的，一款开源的web版linux、mysql、redis、mongo统一管理操作平台。...一、关于mayfly-go 1.简介 web版linux、mysql、redis、mongo统一管理操作平台。...【数据操作】：Mongo-Mongo操作，依次选择项目、env、实例、库、表，例如：我想往test111数据库的user表中插入一条数据，内容如下： 查看插入后的数据： 以上就是mayfly-go平台的搭建部署过程
iScience 日期：May 20, 2022 DOI：https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104318 简介：来自清华大学自动化系的张学工课题建立一个人类综合性单细胞图谱平台...http://eca.xglab.tech/ecaugt/index.html 3、应用场景 文章对该平台的三种可能应用场景进行了阐释。...此外为了进一步验证平台数据的可用性，文章分别取其中的肺组织细胞、肺免疫细胞分别代替两篇文献内的control数据仍可得到相似的结果与结论。...但目前平台已搭建的框架体系，例如uHAF注释系统等为以后纳入新的数据提供了基础。 （2）批次效应问题：hECA对不同数据集仅进行了细胞文库水平(log转换)的标准化处理。...而测序平台等批次效应都交给用户自行鉴别、校正。此外平台也提供了器官内不同数据集harmony校正后的整合数据。
公司级的一站式机器学习平台的目标和定位，与我们对机器学习平台的需求不谋而合：为用户提供端到端的一站式的服务，帮助他们脱离繁琐的工程化开发，把有限的精力聚焦于算法策略的迭代上面。...鉴于此，美团配送的一站式机器学习平台应运而生。 美团配送机器学习平台的演进过程可以分为两个阶段： MVP阶段：灵活，快速试错，具备快速迭代能力。...，专为搜索、推荐、广告等排序问题定制，支持百亿级特征和流式更新）。...图灵平台 平台化阶段，我们对美团配送机器学习平台的目标定位是：一站式机器学习平台，给算法同学提供一站式服务，覆盖算法同学调研、开发、上线、评估算法效果的全流程，包括：数据处理、特征生产、样本生成、模型训练...此类方案广泛应用于搜索、推荐、广告等领域，体现出千人千面个性化的特点。此类方案的特点是实现简单，假设请求独立同分布，流量之间独立决策，互不干扰。
12月9日，挚物AIoT产业研究院联合物联网智库，正式发布了《2022年5G产业全景图谱报告》和《2022中国AIoT产业全景图谱报告》，以及网连子图谱和区块链子图谱。...这几份图谱报告，对于了解行业产业链，以及行业发展情况，有很大的帮助。...《2022年中国5G产业全景图》 2022中国AIoT产业全景图谱 《2022年中国AIoT产业全景图谱——区块链子图谱》 《2022年中国AIoT产业全景图谱——网连子图谱》 图谱本身是一份报告
第二个功能是医生推荐，本平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来进行推荐， 匹配患者的咨询文本和医生的历史问诊信息，从而为患者推荐最适合的医生，最后我们使用Django...然后，这些医学实体会输入到平台后端的知识图谱（基于大规模数据集构建）中。最终，通过知识图谱的快速查询和计算，平台将返回基于患者疾病描述的疾病推断以及相应的概率值。...3、医生推荐 在医生推荐模块，平台期望寻找到历史数据中与用户最相似的患者，并找到与之对应到相应的医生，来完成个性化的推荐。...平台使用jacard距离来计算二者的相似性，相似度高的被认为有较高的匹配度。最后，平台通过匹配度较高的问诊记录来推荐医生。 recommend模块提供了有关知识图谱构建的信息。...web_server模块提供了有关平台运行的信息。 5.1 平台首页 5.2 疾病自诊 5.3 医生推荐 5.4 医生服务指标评价体系
知识图谱如何应用到推荐系统中呢？今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到推荐系统的工作。...，核心是采用推荐任务+知识图谱补全任务联合学习。...现实中的知识图谱一般都是不完整的，这会影响知识图谱在推荐系统中使用的效果。比如有个电影和导员的关系在知识图谱中没有，就会导致即使一个用户点击了很多这个导员的电影，KG也无法推荐这个关系缺失的电影。...这样推荐系统任务也会更新知识图谱的embedding，帮助link prediction任务；同时知识图谱的信息会为推荐系统任务提供额外信息。...5 总结 本文介绍了4篇顶会中知识图谱在推荐系统中的应用，这些方法的核心都是利用知识图谱在item侧扩展实体信息，利用丰富的外部知识为推荐模型提供更多的线索，寻找潜藏在用户点击或购买行为背后的内在原因
KubeFin: 一站式云原生FinOps平台，支持多云多集群成本洞察和成本优化，让云中的每一分都物超所值。 云成本知多少 云计算的兴起催生了数字化转型的浪潮，极大地提高了企业运营效率。
引入知识图谱进入推荐系统领域的优点在于： 「精确性（precision）」：为物品item引入了更多的语义关系，可以深层次地发现用户兴趣 「多样性（diversity）」：提供了不同的关系连接种类，有利于推荐结果的发散...，避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...一般使用知识图谱有三种模式，如上图： 「依次学习（one-by-one learning）」 使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量，然后将这些低维向量（TransR方法等），引入推荐系统再做后面的处理...「联合学习（joint learning）」 将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合，使用端到端（end-to-end）的方法进行联合学习。即把知识图谱的损失也纳入到最后的损失函数联合训练。...「交替学习（alternate learning）」 将知识图谱特征学习和推荐算法视为两个分离但又相关的任务，使用多任务学习（multi-task learning）的框架进行交替学习。
Archery，作为一款开源的数据库管理平台，以其独特的魅力成为了众多开发者和运维工程师的得力助手，如同古代战场上的利箭，精准而有力地击中了数据库管理的痛点。...2、Archery介绍 Archery是一个基于Python Flask开发的数据库管理平台，它支持多种数据库（如MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Redis等），提供了包括数据库查询、...archery/wiki/manual 3、在线体验地址 : https://demo.archerydms.com/ 账号和密码为：archer/archer 6、小结 Archery作为一款开源的数据库管理平台
【导读】既昨天推出六篇知识图谱（Knowledge Graph）文章，专知内容组今天又推出最近六篇知识图谱相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs（基于语义嵌入和知识图谱零次识别） ---- ---- 作者：Xiaolong...Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings（卷积二维知识图谱嵌入） ---- ---- 作者：Tim Dettmers,Pasquale Minervini,...Variational Knowledge Graph Reasoning（变分知识图谱推理） ---- ---- 作者：Wenhu Chen,Wenhan Xiong,Xifeng Yan,William...Learning over Knowledge-Base Embeddings for Recommendation（在知识库嵌入的基础上进行推荐） ---- ---- 作者：Yongfeng Zhang
一站式数据智能分析平台成为许多企业的破局之道。...除了海洋石油富岛股份公司，越来越多的公司视星环 Sophon Base 为一站式数据智能分析平台的首选。...；支持推荐式建模，在建模的每一步过程中，提供算子推荐，降低使用门槛，同时提升建模效率。...Sophon：一站式智能分析工具平台 当然，Sophon Base 不仅自身非常强大，背后还有个更强悍的平台，即 Sophon。...除此，它还提供厚实的技术底座，能在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式支撑丰富的上层应用。 在认知智能方面，知识图谱平台 Sophon KG 正好能发挥“用武之地”。
KafkaCenter是什么 KafkaCenter是一个针对Kafka的一站式，解决方案。用于Kafka集群的维护与管理，生产者和消费者的监控，以及Kafka部分生态组件的使用。...对于Kafka的平台化，一直缺少一个成熟的解决方案，之前比较流行的kafka监控方案，如kafka-manager提供了集群管理与topic管理等等功能。...信息 无法快速知晓集群健康状态 无法知晓业务对team kafka使用情况 kafka管理，监控工具稀少，没有一个好的工具我们直接可以使用 无法快速查询topic消息 功能模块介绍 Home-> 查看平台管理的...generic.redirect_utl= generic.api_url= generic.client_id= generic.client_secret= generic.scopes= 3、运行 推荐使用...不推荐：下划线开头； 可对所有Topic进行消费测试 Monitor 监控模块 生产者监控 消费者监控 消息积压 报警功能 Connect 这里是一些Connect的操作 KSQL 可以进行KQL的查询操作
没有专门的人去管理这些文档，时间长了就丢失了 测试用例和测试脚本很凌乱，基本都是测试个人保管 以前的公司，包括现在的公司都自研过自己的测试平台，但是都不尽人意，直到看到MeterSphere让人眼前一亮...MeterSphere 是一站式的开源企业级持续测试平台，涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能，兼容JMeter 等开源标准，有效助力开发和测试团队充分利用云弹性进行高度可扩展的自动化测试，...通过浏览器插件快速录制 测试报告 自动生成测试报告 多次测试结果对比 查看请求及响应详情 测试报告内容导出 性能测试 [image.png] 测试脚本 完全兼容 JMeter 脚本 在线调整压力参数 分布式、多平台测试资源池...接下来会发一系列的专题文章，包括Java、Python、Linux、SpringBoot、SpringCloud、Dubbo、算法、技术团队的管理等，还有各种脑图和学习资料，NFC技术、搜索技术、爬虫技术、推荐技术
在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱。...电影评分数据集里包含用户、电影及评分；电影相关的知识图谱中包含电影的类型、导演等属性。 要求：从知识图谱中找出电影间的潜在特征，并借助该特征及电影评分数据集，实现基于电影的推荐系统。...将用于推荐算法模型的后续计算。 （6）按照第（3）、（4）、（5）步的做法，同理可以得到。将用于知识图谱词嵌入模型的后续计算。 用tf.layer接口实现交叉压缩单元模型，具体代码如下。...2.将交叉压缩单元模型集成到MKR框架中 在MKR框架中，推荐算法模型和知识图谱词嵌入模型的处理流程几乎一样。可以进行同步处理。在实现时，将整个处理过程横向拆开，分为低层和高层两部分。...—高层：推荐算法模型和知识图谱词嵌入模型分别将低层的传上来的特征连接在一起，通过全连接层回归到各自的目标结果。 具体实现的代码如下。
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