摘要：
CSDN:https://blog.csdn.net/wyqwilliam/article/details/90581159 阅读全文
摘要：
通过今天的学习总算对知识图谱有了一点理解。 今天看老师的视频是把一个关于医疗的名词进行自动分类的项目，视频里面的老师梳理项目的整体思路时，终于是茅塞顿开。 感觉和图像识别是非常的相似，对名词进行标注，制作数据集，通过算法训练数据集，一般将字或词通过工具，映射为300维的向量，来进行卷积神经网络的输入 阅读全文
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今天我进行了选题，很多题目都没有经验，不知道能做到什么程度，所以最后决定选择了一道和知识图谱有关的题目，数据的获取和数据集的制作依旧是最大的问题。 阅读全文
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今天依旧进行了算法的学习，还是云里雾里的，特别不理解这个知识图谱，是怎么一个推理流程，是词映射吗，用户问一句，就映射为一个答案吗。 听视频里讲解上下文卷积，转化为词向量，还是云里雾里，主要还是花的时间太少，明天我会继续努力的。 阅读全文
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今天没有很多时间去看，大致了解了一下算法，crf，rnn等等。 看的云里雾里的，明天争取花多点时间看看知识图谱。 阅读全文
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使用python的urllib来抓取网页很容易被当作爬虫来对待 下面是一个使用urllib的例子： import urllib.request url = 'http://www.jianshu.com/p/99747a2f29f7' headers = { 'Connection': 'Keep- 阅读全文
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今天继续学习知识图谱。 今天通过观看老师给的学习资料，对知识图谱的数据集制作有了一定的了解，由于还有别的事情，所以今天只了解了这部分。 大致分为数据的获取，标注方法的编写，以及最终的标注。 目标可以标准实体达到100%，这里就不作详细说明了，因为学习资料不是开源的。 阅读全文
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今天老师开了个会，对毕设做了安排，老师推荐我们做知识图谱方面的内容，所以我去网上查阅了相关的资料，先进行了简单的了解。 人们想要机器可以像人一样进行逻辑分析，那么知识图谱就是旨在解决这一类问题。 通过对历史数据的处理，赋予机器处理信息的能力。 下面摘自知乎：https://zhuanlan.zhih 阅读全文
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本周对deep_sort做了一些练习，这是一个追踪算法，通过对连续帧物体的相似度和轨迹判断是否是同一个物体，通过这个算法与yolov3算法的结合，可以实现对视频中物体的类别检测并追踪，统计数量等，作用很大。 因为我们小组参加的软件杯赛题是这方面的，所以对这个算法进行了研究，也在网上找了一个可以运行的 阅读全文
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交易模式 Martin在交易模式(Trading)中侧重在股票、期货、期权等，估计是从金融领域的一些项目中提取出来，这些领域比较狭隘 另外感觉Martin在一些细枝末节上做的文章过多，而对行业中大量运用的各种业务模式只字不提，因此看起来根本不像领域概念模型，而只是针对特定行业领域的几种设计案例。毕竟 阅读全文