知识图谱

我是风筝，公众号「古时的风筝」，一个兼具深度与广度的程序员鼓励师，一个本打算写诗却写起了代码的田园码农！ 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 程序员上班戴耳机听歌难道不是正常的吗，真的还有公司不允许程序员戴耳机的吗？不戴耳机能写代码？ 那程序员的耳机里听的是什么呢？我采访了一众程序员朋友。 钢铁程序员王二麻子同学 听的什么？我根本就不知道，我只是不想让别人打扰我 有时候开发确实是比较费脑子的，尤其是遇到复杂逻辑的时候。正当思如泉涌、灵感迸发的时候，旁人看着我坐在那里一动不动，好像什么都没有做，其实我脑子里正在构思一个复杂的流程。 这时候，突然有个人走过来打断我，前面的思考都白费了，你说伤心不，你说气人不。 所以，为了防止上面的情况出现，不得不戴上耳机。至于听什么，不重要，我只是告诉别人，别过来，我现在没时间。 生活需要仪式感的刘精神同学 听什么不重要，关键是仪式感 生活需要仪式感，写代码也需要仪式感啊。当我戴上耳机的那一刻，我感觉精神抖擞，仿佛游离的三魂六魄都回来了，写代码更有动力。 要是不戴耳机，感觉浑身无力，只想摸鱼，写代码什么的，根本想都想不起来。 心疼自己的高爱己同学 其实我就是不想听我的机械键盘声音，实在太吵了 你也知道，笔记本自带的键盘总感觉软绵绵的，敲起来实在不给力，严重影响我的工作效率

大数据篇：一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。 数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。 数据中台连接数据前台和后台，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务，避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高成本、重复性的数据开发成本。 数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。 数据中台，包括平台、工具、数据、组织、流程、规范等一切与企业数据资产如何用起来所相关的。 可以看出，数据中台是解决如何用好数据的问题，目前还缺乏一个标准，而说到数据中台一定会提及大数据，而大数据又是由数据仓库发展起来的。 1.1.1 数据仓库（Data WareHouse） 数据仓库，按照传统的定义，数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化（随时间变化），用来支持管理人员决策的数据集合。 为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合 面向主题

　　清晨，深圳福田区梅观路，一起交通事故，挡住了行人去路。该事故的详细信息，立马实时呈现在深圳交警交通指挥中心大屏上：事故位置出现 1 个红点、拥堵路段出现红线。指挥中心据此信息，立即调度附近交警铁骑，几分钟就完成了事故处置。 　　还是在福田区，一名住户因抑郁症试图自杀，楼道烟感报警器自动报警后，派出所、物业、消防等 “秒级” 出动、并迅速扑灭火情，一场火灾悲剧得以幸免。 　　深圳市民毕女士，和未婚夫定好日期，打算去领证，临到头四天前，领证必须要带的户口本丢了。但她仅用三天，就收到了补办的新户口本。 　　这便是深圳公安微信服务号打造的 “政务服务” 平台，简称 “深微平台”。据深圳公安官方数据显示，截至 5 月 13 日，“深微平台” 现有个人注册用户 1085.9 万人，实名用户 1006.6 万人，平均每两位深圳市民，就有一位在使用该平台。 　　 　　图 | “深微平台”可以办理的部分（来源：深圳公安微信服务号） 　　早在 2017 年，“深微平台”每年可为深圳市民，节省约 427.6 万小时的办事时间（按一次到场用时 2 小时计算），相当于少跑 213.8 万趟。若以平均到场 1 次、花费 50 元计算，线上办理服务可为市民节省约 10 亿元的办事成本。 　　该平台背后的服务提供方，正是同在深圳的腾讯，而这只是腾讯云 AI 技术，在新基建应用方面的缩影之一。 　　 　　图 |

社区内容量很大时，内容曝光有限，非常影响社区作者创作的积极性。为了解决内容曝光有限的问题，内容标签系统不失为一种有效的解决方案。本文结合一些案例来探讨，做内容标签系统的必要性。 一、问题背景 社区产品中，在内容量大的情况下，曝光数量和内容总量相比，是十分有限的，对社区作者很不利。 我们以一个案例来分析一下，曝光有限对作者的严重危害。 某社区起步时有1千个作者，发展两年后，作者变为原先的100倍，也就是10万。每一位作者的每天能发布数量都在一个正常范围内，即人均发布数量一定。 刚起步时，社区的作者数量是较少的，因此每天的内容新增量也少。在社区中发布后，非常容易被曝光到读者用户，被用户阅读互动。 当作者变为10万后，人均发布数量一定时，对应每天的内容新增量变为原先的100倍。虽然读者的用户量也有一定比例增长，但由于内容新增量更多了，每个作者发布的内容被曝光的机会，会变得更加稀有和珍贵。 一旦曝光需求没有得到满足，作者就无法收到读者的阅读互动反馈，也就无法形成正向激励。 我们知道，看一个社区的价值，可以是看作者的规模及质量。比如YY直播，看的是主播；知乎，看的是大V等回答者；B站视频，看的是UP主。 一个无法满足作者曝光需求的社区，无疑会导致作者粘性降低，非常容易流失，甚至跑去竞争对手的平台。 二、标签的定义 为了解决内容曝光有限的问题，内容标签系统不失为一种有效的解决方案。

新基建正在成为中国经济发展的新动能，在政策的推动下，截止今年 3 月，已累计有 25 个省区市公布了未来的新基键投资计划，金额高达 49.6 万亿元，2020 年计划投入 7.6 万亿。 在新基建覆盖的七大新产业，包括人工智能、大数据中心、5G基站，工业互联网，高铁城轨，特高压，新能源汽车中。人工智能成为新一轮产业变革的核心驱动力量。 各大企业纷纷针对新基建展开布局，腾讯近日也官布未来 5 年内将投入 5000 亿元用于新基建。关于人工智能，腾讯云在5月27日的媒体开放日上，也正式对外公布了未来对于 AI 新基建的全景布局。 腾讯云 AI 新基建架构：以一云三平台为核心 据腾讯云 AI 计算机视觉产品中心总经理，人工智能和前端技术领域专家工程师王磊介绍，腾讯云 AI 的新基建架构是以一云三平台为核心的。 其中，一云是指腾讯云，依托腾讯云的底层能力，提供计算、存储、网络和安全等基础服务支撑。据统计，腾讯全网服务器总量现已超过 100 万台，带宽峰值已经突破 100T。 三平台包括算法平台、服务平台和开放平台。 算法平台层：通过不断完善算法核心框架、深度学习工具、AI中台能力，打造数据到算法模型的全流程闭环，真正的将AI能力应用到实际的业务场景中。目前，腾讯拥有包括腾讯 AI Lab、腾讯优图实验室、WeChat AI等人工智能实验室矩阵，以机器学习、计算机视觉

知识图谱neo4j—利用python进行知识入库 知识图谱—利用python进行知识入库 作为一个写sql出生的菜鸡，在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识，由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去，但是有些经验还是可以跟大家分享一下，理论知识就不说了，很多人已经有类似的分享了，这边分享一个我自己用python写的导入neo4j的脚本，能达到1秒入库4000条左右记录数据，话不多说，直接进入正题 数据准备 为了造假数据也是费尽了脑汁，就以在下比较喜欢的动漫作为主题吧（我可是要成为海贼王的男人~~） 船员信息表 create table kg_role_info ( name varchar2 ( 20 ) , age number , birth_address varchar2 ( 200 ) , target varchar2 ( 2000 ) ) name :姓名 age :年龄 birth_address:出生地 target:目标 海贼团成员表 create table kg_hzt_info ( hzt_name varchar2 ( 200 ) , member_name varchar2 ( 20 ) , role_name varchar2 ( 20 ) ) hzt_name:海贼团名称 member_name:成员姓名 role

我是风筝，公众号「古时的风筝」，一个兼具深度与广度的程序员鼓励师，一个本打算写诗却写起了代码的田园码农！ 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。回复「666」有高清学习路线图。 因为写文章的过程中画了不少的图，所以，我想，能不能用长图的形式展现一次呢，结果图片熬夜做了半天，最后出来的效果不是很好，哎，审美缺失吧。之后会有详细的文字源码解析版放出，敬请各位看官关注。 在 Java 中，最常用的数据类型是 8 中基本类型以及他们的包装类型以及字符串类型，其次应该就是 ArrayList和HashMap了吧。HashMap存的是键值对类型的数据，其存储和获取的速度快、性能高，是非常好用的一个数据结构，每一个 Java 开发者都肯定用过它。 而且 HashMap的设计巧妙，其结构和原理也经常被拿去当做面试题。其中有很多巧妙的算法和设计，比如 Hash 算法、拉链法、红黑树设计等，值得每一个开发者借鉴学习。 先来看一下整个 Map家族的集成关系图，一看东西还不少，但其他的可能都没怎么用过，只有 HashMap 最熟悉。 壮士且慢，先给点个赞吧，总是被白嫖，身体吃不消！ 我是风筝，公众号「古时的风筝」。一个兼具深度与广度的程序员鼓励师，一个本打算写诗却写起了代码的田园码农！你可选择现在就关注我，或者看看历史文章再关注也不迟。 来源：

文|曾响铃 来源|科技向令说（xiangling0815） 12年前，苹果通过App Store改变了行业。 12年后，苹果在最近的WWDC2020上宣布，将在App Store新增“App Clips”功能，用来延伸App Store的成功，可见苹果对这项新功能寄予的厚望。 据官方介绍，App Clips能让用户以全新的方式拥有和使用app——快速发现、打开和体验。如通过扫描App Clip码、NFC标签和QR代码等可在几秒内唤醒使用，并支持Apple Pay支付和Apple账号登陆。 具体来看，比如在停车场支付停车费、在餐馆点餐等，可以直接掏出手机通过App Clip进行支付和点餐，而无需打开相应的app再进行后续操作。 从形式上来看，App Clip就像是app的快捷打开方式。而从体验上看，它就跟我们日常使用微信小程序、百度智能小程序、支付宝小程序、快应用等小程序是一样的——易于发现、无需下载、即需即用、用完即走。 这意味着，苹果App Store正式杀入小程序大军。按照以往惯性，苹果在很多领域并非最快的一个，但其每次入场，很大概率都会成为行业风向标。 那么，苹果这次以中心化分发形式杀入的App Clips，会不会成为小程序行业新的风向标呢？ 一、App Clips“跟风”入场，小程序兵分两路“加速”顶端相见 相比App Clips的姗姗来迟，国内小程序的发展要早得多。

5月18日，"ABC SUMMIT 2020百度夏季云智峰会"在线上召开。刚刚经历了人事变动的百度云迎来重磅升级，大会以"百度智能云加速产业智能化"为主题，百度智能云全新战略、新架构首次亮相，AI中台、知识中台两大创新平台及8大全新行业解决方案重磅登场。 王海峰表示，全新升级的百度智能云融合了云计算、百度大脑、大数据等百度核心技术，将在新基建大潮中，成为加速AI工业化大生产的关键力量。 用一句话总结：全面智能化（AI化）。 (王海峰在2020百度夏季云智峰会上发布百度智能云全新战略) 当下，人工智能技术发展日趋成熟，成为科技革命和产业变革的重要驱动力。在此背景下，百度智能云全新战略升级， "以云计算为基础，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道。"王海峰表示，百度智能云业务目前已经远远超越了基础云计算，人工智能、大数据、区块链、物联网构成了智能云新的业务基础。人工智能是百度的优势所在，也是服务客户的抓手。有了基础和抓手之后，百度智能云将聚焦社会价值及商业价值兼具的重要赛道，并持续探索和拓展新赛道。 为了更好地执行新战略，百度智能云对业务架构进行了调整。新架构分为三层，底层是百度大脑，包括基础层、感知层、认知层和安全，是百度核心技术引擎。中间是平台，包括通用的基础云平台、AI中台、知识中台，以及针对场景的平台和其他关键组件。在基础层和平台的支持下，上层的智能应用和解决方案将为各行各业赋能

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 要确保决策正确、科学从来就不是一件容易的事情，不过在有了大量数据的支持下，这个工作变得容易了一些。实际上，数据扮演着越来越重要的角，已经成为决策过程中的重要依据。 日前，北京百分点信息科技有限公司(以下简称百分点）在“数博发布”活动中全新发布了“智能政府决策系统（DeepGovernor）”。该系统由百分点自主研发，核心功能包括数据融合治理、全局态势感知、自由数据探索分析、预测预警和数据共享，能够支持智能交互式增强分析，实现对决策业务进行事前判断、事中控制和事后反馈，可以帮助政府相关部门进行科学决策。 充分理解政务业务 近几年，不少城市在推进智慧城市建设，一些城市还发起了“城市大脑计划”。实际上，不管是“智慧城市”还是“城市大脑”，最基础的还是数据，没有数据的支持就不能做到数据驱动决策，所谓智慧城市、城市大脑等也将是空中楼阁。 不过，要真正做到数据驱动难度却不小。就城市而言，相关数据林林种种、不甚枚举，有些来自于政府内部的一些业务系统，有些来自于互联网，有些甚至来自于居民手工填报的报表，要将这些数据汇总，本身就是一件非常困难的事情。另一方面，很多数据都有自己的标准、规范要遵循，其中有国家标准、省标准还有行业标准。 作为面向政府行业的智能辅助决策系统，首先要去理解这些标准、规范