轻松一刻 漫画来自于西乔《神秘的程序员们》 01 第三方小游戏可正式发布 4月5日，此前一直处于审核状态的微信第三方小游戏终于可以发布了，这无疑给广大游戏厂商打了一剂强心剂。 不过众多小游戏开发者表示
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
在当今数字化时代，文字识别技术（OCR）已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式，为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源，涵盖内容与形式也是非常丰富，接下来人工智能头条还会继续努力，分享更多更好的新资源给大家，也期待能与大家多多交流，一起成长。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。 本期会给大家奉献上精彩的：死锁、知识图谱、Spark 、TCP、MongoDB、Redis、AI、kafka。全是干货，希望大家喜欢！！！
将正则传入split()，根据给定正则表达式的匹配拆分此字符串。不过通过这种方式截取会有很大的性能损耗，因为分析正则非常耗时。
Netty的内存管理其实做的很精细，对HBase的Offheap化设计有不少启发。目前HBase的内存分配器至少有3种。可以预期的是，HBase2.0性能必定是朝更好方向发展的，尤其是GC对P999的影响会越来越小。
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当我们需要复制网页上的内容时，往往会碰到不能复制的情况，面对这个问题，不同的情况有不同的应对方法，比如禁止JavaScript运行，查看源代码，另存为网页文件等。这些方法也可以用，现在有个更通用的办法是QQ屏幕截图所带的功能，不管网页用的什么技术，能看见就可以复制，特别适合不太懂技术的人。
6月24日（周三）下午2点，知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到蒙特利尔大学 & MILA研究所的 刘邦 助理教授，为大家带来一场【基于图表示的自然语言处理】精彩报告分享！ 基于图表示的自然语言处理 6月24日（周三） 14:00 分享摘要 这次分享报告将概要介绍刘邦博士在其博士期间的工作，包括对文本匹配、文本挖掘和文本生成等一系列自然语言处理（NLP）任务的研究。 我们会看到，图是一种很自然地表达词、句子、文章等文本对象之间联系和交互的表征方式。通过将不同语意粒度的文本对象合理地转化为
首先，夹带点个人私货嘻嘻~ 基于知识图谱的广州革命历史数字图书馆：http://gzknowledge.cn
相信大家在学习、工作中经常会遇到需要识别图片中文字的需求。那怎么样快速解决呢？今天就给大家一些实用的小技巧。
如果你的同事给你发来表格，哦，准确的说是一个图片式的表格。你需要转换成Excel表格然后再进行编辑。
本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。
前端：vue入门 vue开发小程序 等 后端： java入门 springboot入门等 服务器：mysql入门 服务器简单指令 云服务器运行项目 python：推荐不温卜火 一定要看哦 一些插件的使用等
平时工作生活里面经常会遇到需要从图片或者书本上摘录一些文字的情况,本人看书喜欢写书摘,记录自己点点滴滴的感受,所以也经常去用一些文字拍照识别的 APP 来记录自己的读书感受,今天给大家介绍一款文字识别的 APP,可以提升大家的学习和工作的效率,识别引擎是采用的腾讯云 ocr 识别引擎,效率和准确率都比较高.
最近写文章想截个长图，才发现一直使用的QQ早有这个功能了，这里就整理几个pc上网页长截图的方案。
闪萌！话说这是一个最全最酷最有趣的GIF动图中文搜索引擎，发现好玩的gif动图,包括明星、美女、搞笑、微信QQ聊天表情包，可以一键分享到微信QQ新浪微博，支持gif动图下载，表情包下载到手机，
本文是《知识图谱完整项目实战（附源码》系列博文的第一篇，主要介绍课程设置的初衷和纲要。知识图谱的学习是一个基础到实战，从入门到精通的一个逐渐深入的、渐进式的过程。在这个过程中，一个完整的项目，起到的作用往往是对过往所学全部知识的串联和融合。只有经过一个完整项目的实践，才能真正把所学的、离散的、点状的知识点融合到一起，从而形成理论到实战的转变。基于这样的一个原因考虑，结合自身工程实践的过程，才有了这样一个课程，希望能够对渴望知识图谱能力进阶的人有所裨益。
Spark应用中，Shuffle服务的可靠性和性能直接影响了Spark应用的执行效率，来自Facebook的Brian Cho与Dmitry Borovsky在今年4月份旧金山举行的Spark AI峰会上，分享了他们为Spark/Hive Shuffle优化做的工作，这些工作中的很大部分已经应用于Facebook的大数据平台生产环境，对于超大规模的Spark数据处理优化，有一定的参考借鉴价值。
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。
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
•一、新一代分布式架构•二、数据流通与数据交易•三、业务模型和数据模型•四、知识图谱数据生产•五、图数据研究中心实战案例•六、推荐链接
微信又更新了，安卓8.0.21来了 https://support.weixin.qq.com/cgi-bin/mmsupport-bin/readtemplate?t=page/android_ex
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的，因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习，在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记，也成功帮助小伙伴们节省了很多时间，这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
随着信息流和短视频应用的发展，推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。 另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何更好地理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。 11 月 5-6 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（北京站）2021 将落地北京。我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、
---- 新智元报道 作者：专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
re.U：根据Unicode字符集解析字符，影响\w,\W,\B,\b.
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
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点击F12快捷键直接打开开发人员工具，多数电脑都能使用该快捷键直接打开，按F12后在浏览器右上方会出现如下图界面，点击打开开发工具即可
步骤如下： 1 实体识别NER（对专业实体进行分类标记，训练数据，从文中中实现自动抽取专业实体）：https://www.jianshu.com/p/68b999d9e552 关键技术：
上篇文章中，已经介绍了Redis是什么，以及如何使用docker在服务器上安装redis,接下来看一下字符串在redis中是如何进行相关操作的。
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的终端设备。安全运营人员需要通过分析这些日志来用来实现攻击检测、溯源等。利用安全知识图谱与攻击推理进行评估溯源，在相关专题文章[1,2,3]中都有介绍，其中[1]是通过挖掘日志之间的因果关系来提高威胁评估的结果，[2]利用图表示学习关联上下文提高检测与溯源的准确率，[3]主要是介绍了知识图谱在内网威胁评估中的应用。但这些工作把均是把异常日志当作攻击行为来处理。基于异常检测方法无论是在学术领域还是工业上都有了一些经典的应用如异常流量检测、UEBA（用户与实体行为分析）等。Sec2graph[4]主要是对网络流量进行建模，构建了安全对象图并利用图自编码器实现对安全对象图中的异常检测，并把异常作为可能的攻击行为进行进一步分析。Log2vec[5]通过分析终端日志的时序关系构建了异构图模型，利用图嵌入算法学习每个节点的向量表示，并利用异常检测算法检测异常行为。UNICORN[6]方法是基于终端溯源图[9]为基础提取图的概要信息，利用异常检测方法对图概要信息进行分析检测。之前的攻击推理专题中的文章[9]也是利用图异常检测算法进行攻击者威胁评估和攻击溯源。但是这些方法本质上都是基于这么一个假设：攻击行为与正常用户行为是有区别的。这些方法检测出来的结果只能是异常，异常行为与攻击行为本身有很大的语义鸿沟，同时这些异常缺少可解释性。
代码地址：https://github.com/taishan1994/lol_knowledge_graph_qa
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 云吸猫这个词，最近太火了！ 火到有拿「云吸猫」开始变现的，还有用「云吸猫」来写毕业论文的…… 喵星人可以说打出了一套「可爱组合拳」，攻占了大片互联网江山。 最近，这种流行趋势似乎有了升级——云撸国家一级保护动物「雪豹」，你敢信？ 这是一款由腾讯联合WWF打造、名为「神秘雪豹在哪里」的微信小程序。而且上线2天，便有超过10万人在使用。 打开后便有一只活灵活现的雪豹映入眼帘： 摇晃着小脑袋，无辜的眼神四处打量，还有那柔顺的毛发（爱了爱了，好想舔屏吸
一年即将结束，鹅粉们都上传了多少照片到QQ空间的相册里？ 在这里记录的生活点滴可能多到数不过来，那就直接用这些照片来总结你的2017年吧！ 可能今天也有鹅粉已经收到了QQ空间官方账号「官方Qzone」送来的礼物卡，点开它也能开启“逆天人工智能”。 接下来，就把舞台交给腾讯AI Lab的AI Rapper，为大家献上“年终大曲”！ 这其实是QQ空间最新上线的「说唱我的2017」H5，鹅粉们可以在这里，用最IN的方式来回顾你的2017年。 这些内容都来自鹅粉们的QQ空间相册，如果大家在2017年
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142334.html原文链接：https://javaforall.cn
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组，近日发布了学术知识图谱AceKG，提供了近100G大小的数据集，为每个实体提供了丰富的属性信息，涵盖权威学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址： http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展，受到了业界和学术界
近日，自然语言处理 (NLP) 领域的顶级会议 ACL 2021 和人工智能领域顶级会议 IJCAI 2021 相继揭晓论文录用结果，专注医疗人工智能与大数据技术研究的腾讯天衍实验室共有 3 篇长论文被 ACL 2021 主会接收，1 篇长论文被 Findings of ACL 接收，1 篇长论文被 IJCAI 2021 接收。
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph(WWW19)
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第三篇专知主题荟萃-知识图谱知识资料全集荟萃 （入门/进阶/论文/代码/数据/专家等），请大家查看！专知访问www.zhuan
在信息爆炸的今天，互联网上充斥着各种各样的信息，我们日常不可避免的需要依赖搜索引擎来快速找到有用的信息。由于每家的搜索引擎算法和规则不一样，这必然会导致我们在使用同一关键字进行搜索时会得到不同的搜索结果。尽管你已努力的识别结果，但仍然无法完全避免网上各种虚假的信息。
那还是在2005年，作为一名学生，武延军参加了谷歌举办的第一届“编程之夏”（Google Summer of Code，GSoC）活动。
在刚刚结束的语文考试中，全国各地的作文题目各有千秋，有的和历史人物有关，有的专注疫情，有的则充满的哲学思辨。特别的，北京高考作文二选一中还涉及了北斗三号卫星，紧跟科技热点。
在现有的向量数据库中，典型的上下文增强可能面临挑战：难以捕捉长距离的关联知识，信息稀疏性高（尤其是当LLM上下文窗口有限时）。
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