关系模型

在原文 《知识图谱研究进展》 基础上上做了相应的调整和补充 本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后，给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。 — 漆桂林、高桓、吴天星 东南大学计算机科学与工程学院 本文节选自《情报工程》2017 年第 1 期，知识图谱专题稿件。 1 知识图谱构建技术   本节首先给出知识图谱的技术地图，然后介绍知识图谱构建的关键技术，包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1 知识图谱技术地图   构建知识图谱的主要目的是获取大量的、让计算机可读的知识。在互联网飞速发展的今天，知识大量存在于非结构化的文本数据、大量半结构化的表格和网页以及生产系统的结构化数据中。为了阐述如何构建知识图谱，本文给出了构建知识图谱的技术地图，该技术地图如图1所示。   整个技术图主要分为三个部分，第一个部分是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识。第二部是数据融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。第三部分是知识计算及应用，这一部分关注的是基于知识图谱计算功能以及基于知识图谱的应用。 1.1.1 知识获取   在处理非结构化数据方面

12.23 快考试了，要开始复习了。这学期学分绩还是比较重要的。加油，奥力给 一给洛！！ 大纲： 1. 软件过程核心思想 软件工程的两个映射 概念映射：问题空间的概念和解空间的模型化概念之间的映射 业务逻辑映射：问题空间的处理逻辑与解空间处理逻辑之间的映射 软件工程所关注的对象 产品 过程 软件工程所关注的目标 软件工程的核心思想： 分治，复用，折中，演化 软件过程模型 1. 瀑布模型 2. 增量模型 3.演化模型 快速原型法： 包括抛弃式原型和演化式原型 螺旋式模型 敏捷方法 极限编程：一种应用最广泛的敏捷开发模型 敏捷模型与其它模型的分析 软件项目管理 软件开发团队的组织方式 一窝蜂模式 ：没有明确分工，存活的时间一般都不长 **主治医生模式：**一个人带着其它人干 明星模式： 社区模式 ：linux操作系统的社区 交响乐团模式 ：门类齐全，各司其职 爵士乐模式： ： 功能团队模式： 官僚模式： 产品结构分解 ： 项目管理里通常使用产品结构分解作为产品分解的工具 产出物：项目结束时需要提交的最终产品，在项目之初就可以准确预计 项目关注的四方面： 范围，时间，成本，质量 项目管理的主要任务： 可行性分析，进度安排，分线管理，质量管理，项目跟踪与控制 可行性分析与估算： 在项目开始之前，至少i要预估： 需要多少工作量 需要多少时间 需要多少人员 从而得出该项目是否可行 确定范围 ：

一、深度强化学习的泡沫 2015年，DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1]，该论文提出了一个结合深度学习（DL）技术和强化学习（RL）思想的模型Deep Q-Network(DQN)，在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后，结合DL与RL的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。 过去三年间，DRL算法在不同领域大显神通：在视频游戏[1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手[2,3]；控制复杂的机械进行操作[4]；调配网络资源[5]；为数据中心大幅节能[6]；甚至对机器学习算法自动调参[7]。各大高校和企业纷纷参与其中，提出了眼花缭乱的DRL算法和应用。可以说，过去三年是DRL的爆红期。DeepMind负责AlphaGo项目的研究员David Silver喊出“AI = RL + DL”，认为结合了DL的表示能力与RL的推理能力的DRL将会是人工智能的终极答案。 RL论文数量迅速增长[8] 1.1 DRL的可复现性危机 然而，研究人员在最近半年开始了对DRL的反思。由于发表的文献中往往不提供重要参数设置和工程解决方案的细节，很多算法都难以复现

ORM查询 1、只要是queryset对象就可以无限制调用Queryset对象的方法： res = models.User.objects.filter().filter().update().... 2、只要是queryset对象就可以通过下面的语句获得sql语句： print(res.query) 3、如果不是queryset对象，也可以获得sql语句，需要使用公共方法： # 固定的日志文件配置 拷贝到配置文件中即可 LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { 'django.db.backends': { 'handlers': ['console'], 'propagate': True, 'level':'DEBUG', }, } } 单独测试Django部分功能 当测试Django的时候，我们往往只需要测试部分功能，启动整个Django显得太慢，太大，因此我们可以书写测试脚本： 步骤如下： 1、在任意目录下创建一个py文件进行书写，或者直接在app下的 tests.py 文件中书写以下代码： #

在UML类图中，常见的有以下几种关系: 泛化（Generalization）, 实现（Realization），关联（Association)，聚合（Aggregation），组合(Composition)，依赖(Dependency) 1. 泛化（ Generalization ） 【泛化关系】：是一种继承关系，表示一般与特殊的关系，它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为。例如：老虎是动物的一种，即有老虎的特性也有动物的共性。 【箭头指向】：带三角箭头的实线，箭头指向父类 　　　 2. 实现（ Realization ） 【实现关系】：是一种类与接口的关系，表示类是接口所有特征和行为的实现. 【箭头指向】：带三角箭头的虚线，箭头指向接口 　　　　 3. 关联（ Association) 【关联关系】：是一种拥有的关系，它使一个类知道另一个类的属性和方法；如：老师与学生，丈夫与妻子关联可以是双向的，也可以是单向的。双向的关联可以有两个箭头或者没有箭头，单向的关联有一个箭头。 【代码体现】：成员变量 【箭头及指向】：带普通箭头的实心线，指向被拥有者 　　　　 上图中，老师与学生是双向关联，老师有多名学生，学生也可能有多名老师。但学生与某课程间的关系为单向关联，一名学生可能要上多门课程，课程是个抽象的东西他不拥有学生。 下图为自身关联： 　　　 4. 聚合（ Aggregation

文章目录 Abstract 语法分析和语义分析 SemEval-2010 Task-8 更大规模的训练数据 Reference Abstract 来到 2019 年的今天，深度学习的诸多 局限性 也慢慢得到广泛认知。对于自然语言处理而言，要做到 精细深度的语义理解 ，单纯依靠 数据标注 与 算力投入 无法解决本质问题。如果没有 先验知识 的支持，「中国的乒乓球谁都打不过」与「中国的足球谁都打不过」，在计算机看来语义上并没有巨大差异，而实际上两句中的「打不过」意思正好相反。因此， 融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路 。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题—— 知识获取 。 实体关系抽取是一个经典任务，在过去的 20 多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。随着深度学习时代来临，神经网络模型则为实体关系抽取带来了新的突破。 语法分析和语义分析 语法分析在词法分析输出单词流基础上，根据语言的语法规则注意分析这些单词流怎么组成句子，并说明句子是怎样组成程序，并能进行 语法检查 ，而语义分析是根据语法结构分析其含义。 能理解成语法分析是从词中找出句子，而语义分析是在句子的基础上进行理解，并断句。 语法 分析的任务是判断源程序在结构上是否正确，是上下文无关的； 语义

模型层 ORM查询 单表查询 前期准备工作需求: 如何只单独测试django中的某一个py文件 如何书写测试脚本 如何使用: 在任意一个py文件中书写以下代码 应用下的tests 或者自己新建一个 import os if __name__ == "__main__": os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day53.settings") import django django.setup() 前期准备工作图片分析: 第一步:先到 settings.py配置信息: 第二步:modles 中设置数据信息 auto_now:每次修改数据的时候 都会自动将最新的更新时间记录下来auto_now_add:只在创建数据的时候将创建时间自动记录下来 之后不会自动改变 第三步: 从mange中获取四句信息,复制到相应的文件中(tests中 看你自己)在进行导入相关文件(不到入回报错) 必知必会16条 """ 必知必会16条 1.create() 2.all() 3.filter() 4.update() 5.delete() 6.first() 7.last() 8.get() 9.values() 10.values_list() 11.order_by() 12.count() 13.exclude() 14.exists()

软件工程师应该具备的基础和能力 具备软件工程课程是软件开发的指导思想，方法体系，这是需要掌握的核心内容: (1)软件工程知识 (2)系统分析基础知识 (3)系统设计基础知识 (4)系统实施基础知识 (5)系统运行和维护基础知识 (6)软件质量管理基础知识 (7)软件过程改进基础知识 具有基本代码实践能力:最拿手的计算机语言之一，代码量多少？（偏web前端，PC/Mobile App） 具有行业洞察力：你最感兴趣的领域是什么？这个领域过去10年经历了哪些创新？ 项目管理能力:如何决定项目中各种任务的优先次序，有什么理论来支持你的做法？ 团队协作能力:协同工作，提供反馈，说服别人 软件设计能力:架构设计，模块化设计，接口设计 一.单选题，共8题。 1.软件开发的增量模型____。 A．最适用于需求被清晰定义的情况 B．是一种能够快速构造可运行产品的好方法 C．最适合于大规模团队开发的项目 D．是一种不适用于商业产品的创新模型 试题1分析 增量模型是一种非整体开发的模型，该模型具有较大的灵活性，适合于软件需求不明确的一种模型。使用该模型开发产品，一般是尽快构造出可运行的产品，然后在该产品的基础上再增加需要的新的构建，使产品更趋于完善。 试题1答案 B 2.为了有效地捕获系统需求，应采用____。 A．瀑布模型 B．敏捷开发 C．原型模型 D．螺旋模型 试题2分析

CIPS青工委学术专栏第3期 | 基于深度学习的关系抽取 http://www.cipsc.org.cn/qngw/?p=890 这里总结得很好 出现的知乎的链接笔记部分是我写的，也有我的同学写的。知乎id: WhiteAndWhite (本人是北邮研究生，毕设的方向是实体关系抽取，在这里总结一下我看过的关于这个task的文献，肯定有很多错误，还请大家指出。知乎上有我实验室的专栏，我在上面会每隔三个礼拜发布一篇文章，一般都是关于本task的。本人才疏学浅，代码能力接近0，大家见笑了。) 传统的关系抽取方法总结： 基于句法解析增强的方法，Milleret al. 2000 基于逻辑回归的方法，Kambhatla 2004 基于核函数的方法，Zhao and Grishman 2005; Bunescu and Mooney 2006 基于条件随机场的方法,Culotta et al. 2006 远程监督,Distant supervision,Mintz et al. 2009 基于无向图模型的关系抽取方法,Yao et al. 2010 增强远程监督的假设,Riedel et al. 2010 改进实体对齐,Takamatsuet al. 2012 多实例多标签,Hoffmann etal. 2011 多标签多实例+贝叶斯网络,Surdeanu etal. 2012

关系数据库的结构 ·关系（relation）： 关系用来指代表。关系数据库由表（table）的集合构成，每个表有唯一的名字。表中的一行代表一组值之间的一种联系，一个表就是这种联系的一个集合。 ·元组（tuple）： 指代表中的一行。元组是一组值的序列，n个值之间的一种联系可以用一个n元组来表示。 关系是元组集合，元组在关系中出现的顺序无关紧要。 ·属性（attribute） ：指代表中的列。 ·关系实例（relation instance）： 指代一组特定的行，表示一个关系的特定实例。 ·域（domain）： 对于关系的每个属性，都存在一个允许取值的集合。 数据库模式 数据库模式（database schema）是数据库的逻辑设计，而数据库实例（database instance）是给定时刻数据库中数据的一个快照。 关系模式（relation schema）由属性序列及各属性对应域组成，还可能包括属性类型和关系上的约束，对应程序设计语言中的类型定义（不常变化）。 关系实例对应程序设计语言中变量的值，可能随时间变化、更新）。 e.g. department关系的关系模式：department(dept_name, building, budget) student关系的关系模式：student(ID, name, dept_name, tot_cred) 码 码（不论是主码