随着互联网和大数据的飞速发展，我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息，而在收集这些海量信息过程中，通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作，比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务（Graph Search）、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别，但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。
本章的目标是开发一个 Web 爬虫，它测试了第 6.1 节中提到的“到达哲学”猜想。
无论是大学期间的小论文还是令人头秃的毕业论文, 查找文献是必不可少的环节. 而这个过程说到底就两句话:
Kiwix是由志愿者们开源的一个项目，允许人们离线下载和浏览网站，最重要的是，它免费！
大家平时查询资料都喜欢用什么搜索工具呢？ 也许很多人都是百度吧，但是也有一部分小伙伴习惯使用维基百科~ 维基百科（Wikipedia），又称人民的百科全书，是来自世界各地的人民用不同的语言共同创建的百科全书。 它基于wiki技术，强调自由、免费、内容开放，任何人都可以编辑百科全书中的任何条目。其宗旨是为全人类提供一个动态的、可自由访问和编辑的全球知识体。 你可以把它看作是一个纯文科类的百度百科的升级国际版，毕竟人们常说：北冥有鱼，其名为鲲。鲲之大，不知其几千里也，错了错了，拿错台词了，应该是这句，维基百科，
本章将介绍一个 Web 搜索引擎，我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素，并介绍了第一个应用程序，一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现，以及迭代实现，它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
最近在做词向量相关工作，词向量的训练数据采用中文维基百科数据，训练之前，要对维基百科数据进行处理，这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日，Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码，FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉，该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址：https://github.co
我自己总结的Java学习的系统知识点以及面试问题，目前已经开源，会一直完善下去，欢迎建议和指导欢迎Star： https://github.com/Snailclimb/Java-Guide
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
Selenium是 Python 中可用的内置模块，允许用户制作自动化套件和测试。我们可以使用 selenium 构建代码或脚本以在 Web 浏览器中自动执行任务。Selenium 用于通过自动化测试软件。此外，程序员可以使用 selenium 为软件或应用程序创建自动化测试用例。
几年前谁能想到，匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库？维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道，也是一个极其丰富的数据源。
虽然市面上很多开源的CMS系统，都已经非常成熟，拥有内链功能或者相应的插件，但是还有一些自主开发的网站程序，并不具备自动添加内链的功能，那怎么实现呢？然后通过全百科网近来的探索研究，终于有了一些成果，今天就给大家谈一下通过PHP代码四则（每一则都是相对独立的）如何给任意网站关键字添加相应的内部链接原理、实现方法、以及实例代码分享。
可能与三元组相关的标签（一个数据集可能有多个标签）的总计数为 51，不算特别多，所以我打算把每个数集看一下，看看有没有 满足大小在 1G-10G
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
识别近八千种动物，接口返回动物名称，并可获取识别结果对应的百科信息；还可使用EasyDL定制训练平台，定制识别分类标签。适用于拍照识图、幼教科普、图像内容分析等场景
外部链接 外链的作用：宣传你的网站 相信大家都听过“内链为王，外链为皇”这句话，不管这句话对不对，从这句话上面，我们都能体会到外链的重要性。 外链类型： 1.博客 2.论坛 3.分类信息(分类目录，友情链接平台) 4.百科类 5.社区平台 6.视频外链 7.网盘外链 8.问答类 9.B2B平台 10.资源下载类 11.新闻源 博客---现在玩博客的也有很多，通过建立博客，可以实时的发布一些相关的信息，在信息里面带上外链，也是一种不错的方法。 论坛---有很多SEOER喜欢逛论坛，在论坛发帖，带上链接，或者
关于维基百科你不知道的十件事是专门让那些缺乏维基百科经验的人，如记者、新编辑者或新读者，能够对维基百科有一些较深入的认知。这些内容并不会带给那些已经很有经验的维基百科编辑者什么耳目一新的地方，但是我们希望它可以帮助世界上其他人对我们的工作能有更清楚的了解。
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
可识别超过10万类常见物体和场景，接口返回大类及细分类的名称，并支持获取识别结果对应的百科信息；还可使用EasyDL定制训练平台，定制识别分类标签。广泛适用于图像或视频内容分析、拍照识图等业务场景。
调研是一门学问，但是我并不觉得我非常擅长。过去，我没有立志于成为一个研究性的程序员，实践对于我来说更有感觉。只是呢，随着编程年轮的一圈一圈地增长，研究性的开发也变成一个不可缺少的日常活动。虽也说不上是每日必备的活动，但是呢，每隔几天、向周也得做一些相关性的研究。
MediaWiki 是使用 PHP 编写的免费开源 Wiki 系统。MediaWiki 已使用超过350种语言进行了本地化，其可靠性和强大的功能集为其赢得了庞大而充满活力的第三方用户和开发者社区。
JDK（Java Development Kit）是我们学习Java首先要安装的软件，JDK安装完成之后，安装向导会询问我们是否安装JRE（Java Runtime Environment），那到底还要不要安装呢？回答这个问题前，首先要知道JDK和JRE是什么关系。
1. 该数据集描述了不同百科网页之间的等价关系，以及同一个百科网页之间的重定向关系。
一个简单的功能，完全可以在浏览器内实现，凭什么国内某些软件这么希望你去下载，去使用他们的app？
该请求用于检测一张车辆图片的具体车型。即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片的车辆品牌及型号。
能够快速搜索代码 代码可存放于本地/服务器 代码之间可以跳转 跨平台 易于维护 … 显然SourceInsight、ctags、grep等工具在这些场景下就不太适合，于是有了OpenGrok这类代码搜索引擎。
大学生涯中大家都会用到各种文献资料往往都是从知网下载的，但如果不在学校或者学校没有购买知网权限，我们就需要一个新的文献下载工具——IData。
对于技术人员来说，“架构”是一个再常见不过的词了：我们会给新员工介绍整个系统的架构，参加架构设计评审，学习业界开源系统（例如，MySQL、Hadoop）的架构，研究大公司的架构实现（例如，微信架构、淘宝架构）……虽然如此常见，但如果深究一下“架构”到底指什么，大部分人不一定能够准确地回答。例如：
摘自：煎蛋（http://jandan.net/） 文章已经开通了评论功能，欢迎大家互动点评 这也算得上是数学实验中的一种艺术吧——将维基百科这种几乎涵盖了一切你想得到的知识的在线百科全书统统打印出
所谓 IDE ，全称是 Integrated Development Environment ，或者 Integration Design Environment、Integration Debugging Environment ，中文全称是“集成开发环境”。一般来讲，它跟开发语言无关。参考“维基百科”的“集成开发环境”词条，对 IDE 如此解释：集成开发环境（ IDE ）是一种软件应用程序，为开发者提供软件开发所需的代码编写、自动化构建和调试等功能。
前段时间突发奇想，想给自己的WordPress网站手机端底部加个菜单栏，但是怎么实现呢，于是全百科网研究了两天终于有了办法，所以今天就分享给大家如何实现。
关于为什么给wordpress文章内容加上TTS语音朗读功能的原因是因为我发现很多人没办法看完整篇文章，有的只是看看给wordpress文章内容加上TTS语音朗读纯代码优化版标题就马上去拿资源或者评论，那这个朗读完全可以让你边做其他事情，边听完文章。
Apache ActiveMQ是Apache软件基金会所研发的开放源码消息中间件；由于ActiveMQ是一个纯Java程序，因此只需要操作系统支持Java虚拟机，ActiveMQ便可执行。---维基百科
也就是说JDK包含了JRE，这一点我们可以证实，在安装JDK的目录下找到JRE的文件夹：
包含104万个词条的维基百科资源，包含250万篇新闻的新闻语料，以及包含150万个问答的百科类问答资源。
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。 1、训练数据下载 我们使用维基百科训练词向量，维基百科数据的下载地址为：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2。 下载后无需解压，中文维基百科的数据比较小，整个xml的压缩文件大约才1G
维基百科的中文语料库质量高、领域广泛而且开放，其每月会将所有条目打包供大家下载使用，可以点击： https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 直接下载最新版（也可以访问：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 获取历史版本）。
还不知道Scroll Lock灯的作用？去百度百科看看呗。猛击我查看百度百科里的解释
试题 对一个含有20个元素的有序数组做二分查找，数组起始下标为1，则查找A[2]的比较序列的下标为（） A. 9，5，4，2 B. 10, 5, 3, 2 C. 9, 6, 2 D. 20, 10, 5, 3, 2 解析 没错，可能懂的人一眼就瞧出来了，选B；不懂的百度也能搜出来。当然网上也有不同的声音，有些童鞋感觉答案不对，在求指教！计算得出的是{10，5，2}。 吓得我赶紧百度了一下百度百科(尽管有时候也挺扯淡的)，百度百科给出的demo是： 假如有一组数为3，12，24，36，55，68，75，8
思路一（origin:master）：从维基百科的某个分类（比如：航空母舰（key））页面开始，找出链接的title属性中包含key（航空母舰）的所有目标，加入到待抓取队列中。这样，抓一个页面的代码及其图片的同时，也获取这个网页上所有与key相关的其它网页的地址，采取一个类广度优先遍历的算法来完成此任务。 思路二（origin:cat）：按分类进行抓取。注意到，维基百科上，分类都以Category:开头，由于维基百科有很好的文档结构，很容易从任一个分类，开始，一直把其下的所有分类全都抓取下来。这个算法对分类页面，提取子分类，且并行抓取其下所有页面，速度快，可以把分类结构保存下来，但其实有很多的重复页面，不过这个可以后期写个脚本就能很容易的处理。
一个 Builder 类会一步一步构造最终的对象。该 Builder 类是独立于其他对象的。
自己也看过不少的课程和书，大部分都是从Java的发展史开始讲，总之就是那些什么Java历史悠久，Java很优秀，Java越来越牛，用的人越来越多，什么编程语言排行榜常年第一，大致都是这些，然后再扯些其他的，接着就上起了Hello World！就这样，你Java生涯的第一个代码开始了，意思是“你好，世界！”
好不好用自己用了才知道，7K+ 行，18W+ 字符，凝聚了多少个日夜的缠绵。 它涵盖了大量百度的网页，从登录框到按钮，从扁平到质感，升华了多少设计师前沿的灵感。 做出一款不管是强迫症，还是设计师，都能佩服舒心的主题，真的太难。我曾多次尝试扁平与质感的平，大量留白的舒心，用色彩块代替繁琐和带强烈割据感的线条… 在一个被大众所摒弃的拟物化、随处可见的背景直接引用图片来简单模拟质感、改了大框架却连简单的链接、输入框、按钮都没有一丝一毫的修改、到现在都很少用上字体图标、单调到甚至没有任何动画、甚至推广满屏幕的陈旧的百度网页，搭建起一个全新的设计风格，这才是百度所应有的样 子，独具一格，简约而现代… 我使用了一些质感但不守旧的配色，轻简的质感阴影和鲜明的色块… 百度的每一款产品都在属于它们本身的独特设计风格上，反复优化统一。
如果你想用更牛逼的搜索工具，请仔细阅读下方几个工具介绍。在一定程度上，它们能帮你摆脱仗势欺人的百度，还能比别人搜到更多资源！
前段时间公司的新项目上线了一段时间之后，随着运营规模的变大，老大要求对系统进行一个摸底，那么肯定有人要为这个伟大的工作献身了，是的，那个人就是我。谁让我是就是打杂的呢。消消气好了，毕竟代码只是副业。
@JFinal 波总在 JFinal 4.8 发布新闻的评论 中给出了下面的表述:
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
