entity

表 service_goods_base 字段如下： 传入的json 字符串： servicePictureArray ： [{"picServiceUrl": "http://qimg.app.yiguanjiaclub.org/20180308/a48210dc7bfe4b34b3d7de114ef01f85","mainPage": "1"}] 方法如下： 　　　　　　　　　　if (StringUtil.isNotEmpty(servicePictureArray)) { JSONArray array = JSONArray.fromObject(servicePictureArray); List <ServiceGoodsPicture> list = new ArrayList<ServiceGoodsPicture> (); for ( int i = 0; i < array.size(); i++ ) { Map <String, Object> object = (Map<String, Object> ) array .get(i); ServiceGoodsPicture entity = ClassUtil.mapToEntity(ServiceGoodsPicture. class , object); list.add(entity); }

四种常见的 POST 提交数据方式 我们知道，HTTP 协议是以 ASCII 码传输，建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范。规范把 HTTP 请求分为三个部分：状态行、请求头、消息主体。类似于下面这样： <method> <request-url> <version> <headers> <entity-body></entity-body></headers></version></request-url></method> 协议规定 POST 提交的数据必须放在消息主体（entity-body）中，但协议并没有规定数据必须使用什么编码方式。实际上，开发者完全可以自己决定消息主体的格式，只要最后发送的 HTTP 请求满足上面的格式就可以。 但是，数据发送出去，还要服务端解析成功才有意义。一般服务端语言如 php、python 等，以及它们的 framework，都内置了自动解析常见数据格式的功能。服务端通常是根据请求头（headers）中的 Content-Type 字段来获知请求中的消息主体是用何种方式编码，再对主体进行解析。所以说到 POST 提交数据方案，包含了 Content-Type 和消息主体编码方式两部分。下面就正式开始介绍它们。 application/x-www-form-urlencoded 这应该是最常见的 POST 提交数据的方式了。浏览器的原生

　　之前介绍EF时介绍了provider这个配置项，而且也介绍了在ASP.NET访问MySQL数据仍然是通过ADO.NET，不同的地方仅仅是更换了MySQL的数据提供器，那么在EF中是否也只需更换“提供器”就可以了呢？ 　　接下来就通过以下两点，看一下Entity Framework是如何连接使用My SQL数据库的： 　　●必要组件的安装 　　●DBContext的创建与应用 必要组件的安装 1. 通过Nuget安装Entity Framework组件到BlogRepository.MySQL项目上： 　　 2. 在BlogRepository.MySQL项目中引入MySql.Data.Entity.EF6： 　　EF作为主要组件是必须安装的，只不过EF中只包含了SQL Server相关组件不包含MySQL的，所以还需安装并引入MySql.Data.Entity.EF6，安装MySQL组件的方式有两种，一种是安装Connector/NET，然后在引用管理器中找到： 　　 　　而另一种方式是通过Nuget包管理器安装： 　　 DBContext的创建与应用 　　1. 创建一个DBContext： 　　 　　2. 在DBContext类型上使用MySqlEFConfiguration类型： 　　 　　使用MySqlEFConfiguration类型是官方建议的

背景 Read the fucking source code! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明： Kernel版本：4.14 ARM64处理器，Contex-A53，双核 使用工具：Source Insight 3.5， Visio 1. 概述 Completely Fair Scheduler ，完全公平调度器，用于Linux系统中普通进程的调度。 CFS 采用了红黑树算法来管理所有的调度实体 sched_entity ，算法效率为 O(log(n)) 。 CFS 跟踪调度实体 sched_entity 的虚拟运行时间 vruntime ，平等对待运行队列中的调度实体 sched_entity ，将执行时间少的调度实体 sched_entity 排列到红黑树的左边。 调度实体 sched_entity 通过 enqueue_entity() 和 dequeue_entity() 来进行红黑树的出队入队。 老规矩，先上张图片来直观了解一下原理： 每个 sched_latency 周期内，根据各个任务的权重值，可以计算出运行时间 runtime ； 运行时间 runtime 可以转换成虚拟运行时间 vruntime ； 根据虚拟运行时间的大小，插入到CFS红黑树中，虚拟运行时间少的调度实体放置到左边；

第 1 章 概述 1.1 计算机网络在信息时代中的作用 Internet，即互联网，是计算机网络的代表。 1.2 互联网概述 在计算机网络领域，node应当译为结点，而不是节点。 网络把许多计算机连在一起，而互连网则把许多网络通过路由器连接在一起。与网络相连的计算机常称为主机。由于智能手机中有CPU，因此也可以把连接在计算机网络上的智能手机称为主机。 以小写字母i开头的internet（互连网）是一个通用名词，泛指由多个计算机网络互连而成的计算机网络。在这些网络之间的通信协议（即通信规则）可以任意选择，不一定非要使用TCP/IP协议族。以大写字母I开头的Internet（互联网）则是一个专有名词，指当前全球最大的的互连网，它采用TCP/IP协议族作为通信规则。 互联网服务提供者ISP（Internet Service Provider）在许多情况下，就是一个进行商业活动的公司，因此ISP又常译为互联网服务提供商。 1.3 互联网的组成 互联网的拓扑结构从其工作方式上看，可以划分为边缘部分（由所有连接在互联网上的主机组成。这部分是用户直接使用的，用来进行通信和资源共享）和核心部分（由大量网络和连接这些网络的路由器组成。这部分是为边缘部分提供服务的）。 处在互联网边缘的部分的就是连接在互联网上的所有主机，又称为端系统。 进程就是运行着的程序。 P2P方式表示Peer-to-Peer方式

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 实体分类是知识图谱构建和补全的重要子任务，其中细粒度实体分类为实体提供了更加丰富的语义信息，有助于关系抽取、实体链接、问答系统等下游任务。 细粒度实体分类是什么？和传统的命名实体识别有什么区别？任务的难点在哪里？采用什么方法解决？目前有哪些数据集可用？未来的发展方向如何？ 为解除这些困惑，第四期AI Time PhD知识图谱专题分享的直播间，我们请到清华大学计算机系、知识工程实验室的博士五年级研究生金海龙，为大家梳理了细粒度实体分类任务发展的脉络，并对未来作出了展望。 一、FGET定义及问题 传统的 命名实体识别（NER ）面向 粗粒度 的类别，比如人物、地点和组织机构等，对实体的刻画不够精确。 图：命名实体识别（来自medium.com） 实际生活中，我们需要更加细粒的类别来刻画实体，提供更加具体的语义信息，增强指示性，比如篮球员动员和香港歌手等。以关系抽取为例，实体的细粒度类别能很大程度暗示实体间候选的关系。实体类别信息越粗，实体间的候选关系就越倾于复杂，相应的关系抽取任务也变得更困难。于是，下游应用催生了细粒度实体分类这个任务。 细粒度实体分类 (FGET) ： Fine-grained Entity Typing, 给定候选 实体 (Mention) 及其 上下文 (Context) ，预测可能的 类别集合 (Type) 。

作者｜李晶阳[1]，牛广林[2]，唐呈光[1]，余海洋[1]，李杨[1]，付彬[1]，孙健[1] 单位｜阿里巴巴-达摩院-小蜜Conversational AI团队[1]，北京航空航天大学计算机学院[2] 摘要 行业知识图谱是行业认知智能化应用的基石。目前在大部分细分垂直领域中，行业知识图谱的 schema 构建依赖领域专家的重度参与，该模式人力投入成本高，建设周期长，同时在缺乏大规模有监督数据的情形下的信息抽取效果欠佳，这限制了行业知识图谱的落地且降低了图谱的接受度。 本文对与上述 schema 构建和低资源抽取困难相关的最新技术进展进行了整理和分析，其中包含我们在半自动 schema 构建方面的实践，同时给出了 Document AI 和长结构化语言模型在文档级信息抽取上的前沿技术分析和讨论，期望能给同行的研究工作带来一定的启发和帮助。 引言 从计算到感知再到认知的人工智能技术发展路径已经成为大多人工智能研究和应用专家的共识。机器具备认知智能，进而实现推理、归纳、决策甚至创作，在一定程度上需要一个充满知识的大脑。知识图谱 [4, 18, 19]，作为互联网时代越来越普及的语义知识形式化描述框架，已成为推动人工智能从感知能力向认知能力发展的重要途径。 知识图谱的应用现在非常广泛：在通用领域，Google、百度等搜索公司利用其提供智能搜索服务，IBM Waston 问答机器人

一、程序功能（Function） 1、功能概述 利用python完成完成一个学生信息的增删改查程序，主要涉及知识点：程序控制结构（做多级菜单）、文件读写操作（学生信息要保存到磁盘上的文件里）。 2、思维导图 二、 学生实体（Entity） 2、关系模式 学生（学号，姓名，性别，年龄，班级，专业，系部，电话） 3、学生表记录 行——记录——元组 学号 姓名 性别 年龄 班级 专业 系部 电话 2020001 陈天 男 19 2020级软件技术4班 软件技术 信息工程学院 111111111 2020002 李潇 男 19 2020级软件技术4班 软件技术 信息工程学院 111111111 2020003 陈天 男 19 2020级软件技术4班 软件技术 信息工程学院 111111111 2020004 陈天 男 19 2020级软件技术4班 软件技术 信息工程学院 111111111 2020005 陈天 男 19 2020级软件技术4班 软件技术 信息工程学院 111111111 2020006 陈天 男 19 2020级软件技术4班 软件技术 信息工程学院 111111111 这一学期我们没有学习MySQL，所以我们将学生信息保存到文本文件里面，用空格隔开每个字段 三、读取学生文件 文件结构是由若干行若干列构成，一行一列地读取，每一行读取出来的字符串，通过空格拆分成一个列表

今天一不小心就碰到了这样的问题，以前从来没有碰到过，在网上搜了很多办法，思路正确，但是还是要根据自己的程序改变。 一开始写的是hql语句进行统计每个月的数据，但是试了很久，程序一直提醒hql语句异常，没办法，只能修改查询语句了，就改成了sql语句进行统计。 错误就由此产生了，一发不可收拾啊： java.lang.ClassCastException: Ljava.lang.Object; cannot be cast to com.entity.Advertisem这个异常解决办法很简单，首先要弄懂 hibernate中 createQuery 与 createSQLQuery 的区别： 前者用的hql语句进行查询，后者可以用sql语句查询 前者以 hibernate生成的Bean为对象装入list返回 后者则是以对象数组进行存储 所以使用createSQLQuery有时候也想以 hibernate生成的Bean为对象装入list返回，就不是很方便 不过createSQLQuery有这样一个方法可以直接转换对象 Query query = session.createSQLQuery(sql). addEntity(XXXXXXX.class) XXXXXXX 代表以 hibernate生成的Bean的对象，也就是数据表映射出的Bean hql语句：对每个月的数据进行统计

1 SQL 的哲学 形如 Linux 哲学一切都是文件，在 SQL 领域也有这样一条至理名言 一切都是关系 2 关系数据库 所谓关系数据库（Relational database）是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型表示。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。 2.1 数据结构 表（关系Relation） 以列（值组Tuple）和行（属性Attribute）的形式组织起来的数据的集合。一个数据库包括一个或多个表（关系Relation）。例如，可能有一个有关作者信息的名为authors的表（关系Relation）。每行（属性Attribute）都包含特定类型的信息，如作者的姓氏。每列（值组Tuple）都包含有关特定作者的所有信息：姓、名、住址等等。在关系型数据库当中一个表（关系Relation）就是一个关系，一个关系数据库可以包含多个表（关系Relation） 行 也称为记录（Record），代表了关系中的单个实体。 列 也称为字段（Field），表示实体的某个属性