JUC知识图

Google 的官方博客今天刊登了产品经理 Prem Ramaswami 的文章,称搜索巨头已为其知识图(Knowledge Graph)添加了更多的医疗保健知识,几天后用户搜索医疗相关问题时将可以获得直接回答. 人生有很多要素,包括金钱.地位.财富.事业.家庭.子女等等,但是在所有这些要素里面,健康是1,其余一切都是0,有了健康,其他的 0 才有意义,没了健康,其余一切都归0.这一点在 Google 的搜索里面也有所体现,每 20 次搜索中就有 1 次搜索是与健康相关的. 但是按照 Prem

?? 空闲时间我列了下WPF的知识图谱, 如下:

数据结构 STL 栈 队列 堆 树(数据结构) | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | | 线段树 平衡树 生成树 | | | 各种应用 ---------------------------------------------------------- ------------------- | |

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每一个分支的内容为总结或简化的课程资料内容.这与企业界的目标树有异曲同工的作用.类似的还有企业的组织结构图.都是这种形式的结构.基本来说,它的组织结构还是没有脱离大纲的方式.在进行知识资料的汇总时,对所学的知识进行学习和了解,当然也可以根据自己的知识树,进行学习计划或日程的安排.只是这方面的应用的案例很少. 关于思维导图和知识树的区别: 第一,他们对于知识的记录内容要求不同.知识树记录的为课程知识或是简化的内容,需要记录大量的文字信息.如果要对一本书作知识树,可以根据书的目录进行制作,然后再把相

花时间学习不见得就是真正的学习. 因为你的学习方法一开始就是错的话,那么花再多的时间在学习上也是无济于事. 所以你得看看这篇文章,如何花少量的时间却仍然学习到更多的知识.上帝给了我们每个人同样的时间,但是不同的人的效率确实不一样的,如果你觉得你的世界浪费了,先补习一下这篇文章:<暗时间>读书笔记与读后感. 一.知识整合法 聪明人不仅是学习成绩优异,更重要的是有独到的学习方法. 不像大多数学生凭记忆来求取好成绩,聪明的学生追求的是把知识串联起来构成一幅大的画面. 这也就是我所说的知识整合法. 知

1. 摘要 因为图数据库的复杂模式和不同的信息描写叙述方式,对于非专业用户来说查询复杂的图数据库是异常困难的. 一个好的图查询引擎应该支持多种转化--同义词.缩略词.简写以及本体等等,而且应该可以对搜索结果进行一个非常好地排序. 基于此问题本文提出了一种新型的查询框架来方便用户查询,解放了为构造查询图而抓耳挠腮的用户群. 2. 应用背景 2.1 应用 图数据库也是一种流行的数据存储方式.如知识图.信息网络以及社交网络等应用的数据都存储在图数据库中.由于图数据的无模式或者模式太复杂以及信息的多种描

基于图卷积网络的图深度学习 先简单回顾一下,深度学习到底干成功了哪些事情! 深度学习近些年在语音识别,图片识别,自然语音处理等领域可谓是屡建奇功.ImageNet:是一个计算机视觉系统识别项目, 是目前世界上图像识别最大的数据库,并且被业界熟知. 我们先回顾一下,没有大数据支撑的欧式深度学习技术.对于一个字母"Z"的识别,我们通常是建立一个2D网格(点阵),如果将其中的点连接起来,定义这样的连接方式所形成的就是"Z".然后是用其他字母来测试,这个模型的正确性. 传统

图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积网络AGCN 谱方法小结 基于空域方法GCN 基于递归的空间GCN(Recurrent-based Spatial GCNs) 图神经网络GNN(特指早期的一种结构) 门控图神经网络(GGNN) 随机稳态嵌入SSE 基于合成的空间GCN(Composition Based Spa