本世纪初，研究者们提出了「知识图谱」这一术语，谷歌从 2012 年起大力推广「知识图谱」技术，让它在学术界和工业界迅速流行了起来。随之，网上也出现了对知识图谱大量的定义和讨论。
通过「吴方法」，可以让AI变成和人类数学奥赛银牌得主同样的水平，而「AI数学大师」AlphaGeometry，则直接超越了IMO金牌得主。
Recent work in neural abstract machines has proposed many useful techniques to learn sequences of applications of discrete but differentiable operators. These tech- niques allow us to model traditionally procedural problems using neural networks. In this work, we are interested in using neural networks to learn to perform logic reasoning. We propose a model that has access to differentiable operators which can be composed to perform reasoning. These differentiable reasoning operators were first introduced in TensorLog, a recently proposed probabilistic deductive database. Equipped with a model than can perform logic reasoning, we further investigate the task of inductive logic programming.
由中国人工智能协会、深圳罗湖区人民政府主办的「CCAI 2018 中国人工智能大会」于 7 月 28-29 日在深圳召开。
教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。
在人工智能领域，知识推理技术是一个不断发展的重要分支，它关注于如何让计算机系统使用预先定义的知识库进行逻辑推理，以解决复杂问题。这种技术基于一系列成熟的理论和方法，从传统的符号逻辑推理发展到现代的图谱推理和机器学习融合方法。知识推理不仅涉及知识的有效表示和存储，还包括如何通过逻辑运算对这些知识进行处理和推导出新的知识。
近期收到朋友赠送的一本书—《深入浅出MySQL》。闲暇之余，阅读了部分章节，书中针对故障处理一节，给我印象颇深。书中提炼出的一些方法论，正是我之前在团队中推广的方法。其目的是为了将故障应急操作标准化，进而提升处理效率。推而广之，这其实是一种结构化思维在具体工作中的体现。而这种思想不仅可在某具体工作、乃至个人、团队发展等，均可发挥重要作用。特写下此文。
在数据库出现故障时，务必和运维、开发、产品等其他团队保持高效沟通。DBA在遇到故障时，一定不要忘了沟通的重要性，即使时间紧迫，简要的沟通往往也能带来事半功倍的效果。从长远来看，也有利于培养和其他人、其他团队之间的合作和信任关系。
导读：运用结构化思维进行故障处理，其目的是为了将故障应急操作标准化，进而提升处理效率。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用－－机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
去“IOE”是一个甚嚣尘上的话题，在经年的渲染之后，很多企业都在以各自的方式在进行演绎。 云和恩墨最近帮助用户实施了一个重要的“去I”项目，引用恩墨一线负责人老熊的描述： 2014年5月8日，是一个重要的日子。一个省级电信运营商，将核心的CRM系统Oracle数据库进行了升级迁移，成功地从原来运行在IBM 595平台上的双节点10.2.0.5 RAC数据库，迁移并升级到基于x86+vmware平台的双节点11.2.0.3 RAC数据库上。新平台的服务器成本只有原小型机成本的十分之一。我个人认为是这是一个里
我觉得一切伟大的设计似乎都是不朽的，例如矗立在雅典卫城石灰岩山岗上的帕特农神庙，米开朗基罗刀工斧凿下充满雄性魅力的大卫，毕达哥拉斯对勾股定理的演绎证明，乱臣贼子亦为之惧怕的孔子春秋大义与君子之道，观苹果坠落而引发思考的牛顿三大定律，门捷列夫探索元素本质进而发现的元素周期表以及冯·诺伊曼定义的计算机硬件体系架构，都是不朽的。这些设计或许在某个时刻已经不再为人所用，或者仅供瞻仰，但其设计的精神却恒久而不废。 大约，Unix的设计哲学亦如此。 Doug McIlroy, Elliot Pinson和Berk T
产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面。首先要澄清的是，以诺伯特.维纳博士在1948年的《控制论-动物与机器的通信与控制》这一著作为代表的控制论（图1），本身也是人工智能三大学派之一的行为主义学派，事实上，对于工业而言，智能是一直在路上，只是限于算力和成本，人工智能并未在工业有广泛的应用突破，今天，人工智能由于消费类的应用，使得规模效应出来了，算力具有了经济性的趋势，人们开始又关注这一方法来解决工业问题。
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PowerDesigner安装方法: http://dev.firnow.com/course/3_program/java/javajs/20090908/174375.html 安装完这2个软件了,接着就开始使用吧,还是和以前一样,先提出需求,再做实例,因为我们之所以使用它们,肯定是因为它们能巧妙的解决某种问题,不然我们干嘛花那么多时间和硬盘空间安装它们. 好,我们现在的需求是:希望当接到一个新的工程项目时,程序员只需要根据项目需求,设计出数据库的结构(表,表的字段,表间关系),之后只要按一个按键,就
说明：CAS是国科大的简称，KG是知识图谱的缩写，这个栏目之下是我整理的国科大学习到的知识图谱的相关笔记。
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
在数据“爆炸”的时代，大数据常常被寄予厚望。到底什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据？很多没有接触过大数据的人，都很难清楚地知道，究竟多大的数据量才可以称之为大数据。什么是大数据呢？西安弈聪信息技术有限公司（简称：弈聪软件）CEO卓建超认为,量的增多是人们对大数据的第一个认识。根据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。企业端数据近十万的级别，就可以称为大数据;个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。
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本文主要介绍了Java数据库开发中的四个阶段：基础阶段、框架阶段、调优阶段以及架构阶段。基础阶段是打基础的过程，需要熟练掌握JDBC等基础技能。框架阶段主要是利用现有的开源框架，如MyBatis和Spring Data JPA等，提高开发效率。调优阶段主要是对SQL语句进行优化，降低数据库的压力，提高系统的性能。架构阶段主要是对数据库进行高可用、高性能、可扩展等方面的架构设计，确保系统的稳定性和可扩展性。
机器学习的5个学派都有自己的主算法，利用这种万能学习算法，原则上，你可以通过任何领域的数据来挖掘知识：
“现在的编程工作就像是对你需要解决处理的部分做科学研究。” ——Gerald Sussman 设计和维护好的软件就像是一个抵制复杂度的永无止境的奋斗过程。任何足够大小的应用程序的代码路径和组件都能迅速成长成令人眼花缭乱的组合爆炸。 一点都不简单。 当部署类似于Heroku和AWS的平台时，单服务器的Web应用程序成为了分布式系统。现代浏览器模糊了客户端和服务器之间的界线。当简单程序在多个CPU内核上运行时，它们就会成为复杂的协调问题。虽然像测试驱动开发等实践和SOLID原则等指导，可以帮助我们模拟问题，简化
回望2023年，经历了19-22这几年的全球抗疫，迎接来了剧变的2023。经济形势有可能是暗淡的，但是技术的发展依然是无止境的，ChatGPT 如何一针强心剂，或叫黑马也好，鲶鱼也好，它的爆发式的用户增长，无疑激发了一波浪潮，从办公室职员到IT码农，以及公司企业，不得不关注AI对这个世界带来的变化，担忧，甚至恐慌。有人说这是AIGC的元年，互联网的世界正在因大模型的而重构，我想唯一能做的就是拥抱变化，接受变化，坚定自己的方向，在保持健康的前提下，努力去探索，去做些有创造力输出的事情。
无论你开发的是一款PC端的Web应用，还是一款移动端的app，都需要一个数据库来存储你的业务数据（包括电商的商品信息、游戏的道具信息、社交的人员信息等等）。可以说，数据库是后端系统最重要的存储组件。 作为一名Java程序开发人员，你会发现你所完成的大部分代码逻辑最终都是在不断的与数据库进行交互。 在之前的交流中，老九君发现很多同学，尤其是从高校刚毕业的大学生，也包括一些从其他行业刚刚转行进入Java 开发领域的从业者或是初学者，对Java 语言中涉及数据库开发的相关技能不是很了解，甚至会出现误将SQL与数据
要理解机器学习首先要明白他的定义，很多人给出了定义“学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。比如： Langley（1996) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are ar
后记 可移植性是Java最引以为傲的地方， 编写一次，处处运行，但是C语言在诞生的时候也是以可移植性著称，但这种移植性是代码的可移植性， 不是程序的可移植性，比方说吧， hello.c 可以在windows上编译运行， 也可以在Linux上编译运行， 完全不用修改代码。当然，hello.c只是个非常简单的程序，像Windows、Linux上都有它的编译器和标准程序库， 那肯定可以移植了， 要是使用了系统平台的接口，就不好办了，就得针对每个平台写一套代码，然后用条件编译的方式来做。 C语言生来就是做系统级
今年（2022）建了一个分布式系统和数据库群，如果不组织大家做点什么，微信群迟早沦为僵尸群，“好”一点的可能变成吹水群，但这显然不是我的初衷。念念不忘，必有回响，心里又掠过了这本书，更兼在北美华人群里见过本书被分享过，还挺受欢迎。一拍大腿，就是他了：组织大家一块过一遍 DDIA 吧，于是有了这个读书会：https://ddia.qtmuniao.com/ 。
我从七月份开始阅读MyBatis源码，并在随后的40天内陆续更新了7篇文章。起初，我只是打算通过博客的形式进行分享。但在写作的过程中，发现要分析的代码太多，以至于文章篇幅特别大。在这7篇文章中，有4篇文章字数超过了1万，最长的一篇文章约有2.7万字（含代码）。考虑到超长文章对读者不太友好，以及拆分文章工作量也不小等问题。遂决定将博文整理成电子书，方便大家阅读。
配置COSCMD COSCMD是腾讯云官方的命令行工具，可通过简单的命令行指令实现对对象的批量上传、下载、删除等操作。 安装COSCMD $ pip install coscmd $ coscmd -h # 测试是否安装成功 在root目录下创建配置文件.cos.conf，并写入配置 secret_id：密钥中的SecretId secret_key：密钥中的SecretKey bucket：存储桶名称 region：存储桶所在地域 [common] secret_id = <Yo
后记：文章中描述的场景，大家或多或少都有所经历吧？如果你没有经历过，恭喜你，你实在是太幸福了。说实话在国内做程序开发是比较苦逼的，我们没有基础软件（如操作系统，数据库，编程语言，中间件）的积累，也就没有机会在这些行业深挖，大家基本上都是在应用层进行编程。在这个层面又分为两类，一类是项目开发，一类是产品开发。其中项目开发首先得能把项目给拿过来，然后才能谈得上开发，这就非常依赖客户关系，甲方就会很强势，一旦出现重大需求问题，程序员就会变成炮灰。产品开发现在在互联网公司比较火爆，但是大部分互联网公司都是在拼命奔跑
文 / 雷欣，李理 从2015年ACL会议的论文可以看出，目前NLP最流行的方法还是机器学习尤其是深度学习，所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。 我们主要关注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NLP中的应用，这已经是目前主流的研究方向。此外，已经在机器学习或其它领域比较热门的方法，比如Multi-Model、Reasoning、Attention and Memory等，很有可能是未来NLP研究的热点，我们将着重关注。 Word
SQL SERVER 好久没有写了，偶然有人问SQL SERVER 的UNDO REDO 怎么实现的，因为这些人不曾听说SQL SERVER 有 autovacuum ,vacuum ，也不曾听说 SQL SERVER 有UNDO 表空间，REDO 日志，到底SQL Server是怎么实现，传统数据库中需要的，前滚翻和后滚翻，我们今天看看，到底SQL SERVER 和那个数据库有近亲关系。
后记：再列举一些程序媛遇到的问题吧： 1. 面试的时候老问家庭和工作冲突，你会怎么做选择？我特别讨厌这个问题，男的根本不会问这个问题。 2. 有的公司收简历的时候，会要求在邮箱主题栏写上性别，好感度瞬间降低，觉得企业文化不好。 3. 人事面试甚至会问，你工作太忙，没时间照顾男朋友，会对家庭有影响吗？男朋友是独立的个体，为什么需要我照顾？人事大多也是女的，为什么要问这种问题，绝了。 4.已婚有孩子底气会稍微足一点，为了提高找工作效率，我甚至会把已婚有孩直接标注在简历上。因为你不说清楚，到头来和男的竞争同一个
Root 编译自 雅马哈官网 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 雅马哈公司在前天很开森地宣布，自家AI可以把世界顶级舞蹈家森山开次(Kaiji Moriyama)的舞蹈动作实时转换成钢琴曲。 △
上次某国产数据库的大领导在某群，公告，数据库销售人员水平参差不齐的话语还在耳边，2024年的1月3日，白鳝（徐戟）老师的文章就出现了，具体可以参见《可以卷，但不能下作》
AI（Artificial Intelligence）是对人类智能的模拟、延伸和扩展。这种智能包含如下方面：思维、感知、行为等方面的智能。AI研究的目的是如何通过模拟人的智能来提高现有机器的智能水平以及如何设计和制造出更高级、更智能化的机器。 知识工程是AI技术的应用工程，是以知识表示、知识推理、知识获取、知识存储、知识管理、知识利用等技术为基础的各种AI应用工程。 专家系统ES（Expert System）是典型的知识工程系统，是AI技术领域中发展最迅速、应用最广泛，当前最活跃的一个分支，并在实际应用中取
我们知道，当下流行的MQ非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比，我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
视图存储了查询，当调用的时候会生成查询语句对应的结果集，一个视图可以看成是一个虚拟的表。
1956年，美国达特茅斯学院举行了史上首次人工智能研讨会，标志着 AI 即将引领时代变革。往后的几十年里，AI 技术催生而成的智能手机、智能家居、无人驾驶汽车等创新产品，逐渐颠覆人类工作和生活的方方面面。
数据，是我们对客观事物的数量、属性、关系等的抽象描述，进而方便人们对其保存、传输和使用。但其没有相关背景，不能表达具体含义。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
摘要：最近，GPT-4V 等视觉语言模型（VLM）在各种视觉语言任务中取得了令人难以置信的进步。我们深入研究了基于视觉的演绎推理这一更为复杂但探索较少的领域，并发现了当前 SOTA 视觉语言模型中尚未暴露的盲点。具体来说，我们利用Raven's Progressive Matrices（RPM）来评估 VLM 仅依靠视觉线索进行多跳multi-hop关系和演绎推理的能力。我们在三个不同的数据集（包括 Mensa IQ 测试、IntelligenceTest 和 RAVEN）上对几种流行的 VLM 进行了全面评估，这些 VLM 采用了标准策略，如上下文学习、自我一致性(SC)和思维链（CoT）。结果表明，尽管 LLM 在文本推理方面的能力令人印象深刻，但我们在视觉演绎推理方面仍远未达到可比的熟练程度。我们发现，某些在 LLMs 中有效的标准策略并不能完美地应对视觉推理任务带来的挑战。此外，详细的分析表明，VLMs 在解决这些任务时之所以举步维艰，主要是因为他们无法感知和理解 RPM 示例中多种混淆的抽象模式。
一年一度的甲骨文大会在北京万达索菲特举行，与相比前几年的数据库大会，规模上有所缩减，内容上更聚焦，目的上更明确，与其说这是一场数据库上的技术盛宴，不如说这是甲骨文的一次完美复仇。受去IOE影响，IBM和思科率先成为受害者，而甲骨文一直稳坐钩鱼台，特别是本次数据库大会上，甲骨文再次向“去IOE”宣示主权，Oracle数据库想要去掉谈何容易。 明则客户经营 实则暗战开始 从会议的开幕到整个会议的结束，客户经营成为贯穿主线，从宣传片开始，甲骨文改变以往高大上的路线，不再以技术理念为主导，变成一场回顾之旅，找来众
机器之心专栏 作者：杭州北冥星眸科技有限公司 CEO 钱小一 1950 年，英国数学家阿兰•图灵（Alan Turing）提出了图灵测试（Turing Test）的概念，以测试机器是否能够像人类一样进行思考。基本形式是机器程序与人之间的简短对话。如果一个机器程序能够骗过判断者，使其误认为是人类所答，则该程序通过测试。 图灵的初衷是希望为类人人工智能提供测试的标准，并且预测了到 2000 年会有机器能够通过测试。但在 2014 年第一个通过测试的机器才出现。一个俄罗斯团队开发的一款聊天软件通过了测试。在测试中
当前，大型语言模型（LLM）在推理任务上表现出令人惊艳的能力，特别是在给出一些样例和中间步骤时。然而，prompt 方法往往依赖于 LLM 中的隐性知识，当隐性知识存在错误或者与任务不一致时，LLM 就会给出错误的回答。
我们一提及领域建模，就好像回到了石器时代。然而这个谜题至今还未解决，就好像穴居人的生存方式，我们只能猜测、推测以及演绎，却不能真实复现。 Martin Fowler的《分析模式》总结了诸多领域分析模式，Eric Evans开创了领域驱动设计的办法，至于还要老的CRC方法，用例驱动，ICONIX方法以及稍新一些的四色建模法，都在尝试领域模型的建构，结果仍然差强人意。 这个问题或许是Mission Impossible，因为领域逻辑其实是一个复杂系统，系统中的模型如三体一般互相影响，却又隐没在混沌中，并不真实
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相
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