Apache Jena是开源的Java语义网框架，用于链接数据和构建语义网，可存储RDF、RDFS类型数据。...Apache Jena知识存储 选择好存储方法(Apache Jena)之后，便需要了解如何进行知识存储和知识检索，具体流程包括将RDF类型数据转换成TDB类型数据、配置及启动Apache Fuseki...2.1 RDF2TDB Apache Jena需要tdb类型的数据，所以需要将已得到的RDF类型数据转换成tdb类型数据，转换方法可通过Apache Jena提供的工具进行实现。...x. } LIMIT 25 利用上述SPARQL查询语言，在Apache Fuseki网页中便能够检索得到答案，如下图所示，能够得到如下吴京、赵今麦等等答案。 ?...同时，介绍了如何将RDF类型数据转换成Apache Jena所需的tdb类型数据，如何配置Apache Fuseki引擎，如何利用SPARQL查询语句进行知识检索。
创建一个dynamic类型的对象需要使用一个特殊的构建器叫ExpandoObject。...2.通过动态类型来实现基于duck typing的泛型参数约束。...除了运算符重载，对于普通的方法调用也是适用的。这种方法是一种动态duck typing的泛型参数约束机制，依赖于运行时的方法查找，与模板编译时的检查不同，它需要使用者保证传入的对象符合相应要求。..."; } } 当然我们在下面定义了一个静态的方法传入dynamic类型，这里需要去调试就会明白。其中还有一个双问号 4.双问号的作用： 双问号(??)...是一个单元运算符，那么其左右两边数据类型必须是相同类型或能隐形转换类型的。它表示的意思是，首先检测左边的值，若其为Null，那么整个表达式取值为右侧的值，否则为左侧的值。
这次我们介绍的 Apache Jena 能够解决上面两个问题。...1.2.Fuseki 与 OWL 推理实战 ------------------- 我们先下载 Jena 的最新版本（fuseki 和其他的功能模块不在同一个文件中，需要分别下载 apache-jena...在“run” 文件夹下的 “configuration” 中，我们创建名为 “fuseki_conf.ttl” 的文本文件（取名没有要求），加入如下内容： @prefix : jena版本为3.5.0，已经上传在该repo中（如果不用Docker运行demo，需要自己修改配置文件中的路径）。...需要自行修改配置文件（jena/apache-jena-fuseki-3.5.0/run/configuration/fuseki_conf.ttl配置文件中的路径） 3.3 构建docker镜像 进入项目根目录
六，知识图谱的构建流程： 以结构化数据为例，数据存储在MySQL中。 ?...1，定义本节讨论的内容： 不讨论，自然语言处理：如何完成非结构化或半结构化文本的抽取； 不讨论，机器学习：如何使用机器学习或深度学习的方法完成图谱隐含的语义推理。...D2RQ，自定义了一套关系型数据库至OWL文件的“映射语言”，可以通过人工定义并编辑，将不同MySQL连接实例的不同字段，依照"映射语言"中的语法规则，与OWL文件中定义的本体字段互相关联，从而实现转换...4，数据操作： 使用Apache Jena Frame，实现RDF数据的操作和处理。 Jena是一整套开源的语义网技术栈操作API，包含本体推理，规则推理和自带数据库。...Link：Apache Jena（https://jena.apache.org/documentation/javadoc/jena/index.html） 5，数据存储： 使用属性图数据库，比如，Neo4j
TEXT ：一个BLOB或TEXT列，最大长度为65535(2^16-1)个字符。
相信通过上面的其他示例演示，我们大概看到了一些在Minimal Api中的结果输出，总结起来其实可以分为三种情况 IResult遴选公务员 结果输出,可以包含任何值得输出，包含异步任务Task和ValueTask string 文本类型输出，包含异步任务Task和ValueTaskhttp://www.gongxuanwang.com/...T 对象类型输出，比如自定义的实体、匿名对象等，包含异步任务 Task和ValueTask 接下来简单演示几个例子来简单看一下具体是如何操作的，首先最简单的就是输出文本类型 类其实是微软帮我们多封装了一层...类型的实例http://lx.gongxuanwang.com/sszt/39.htm 比如我们要输出一段html代码。...微软很贴心的为我们提供了专门扩展Results的扩展类IResultExtensions基于这个类我们才能完成IResult的扩展 m入口程序或者其他POCO中直接编写相关逻辑的，因此需要用到HttpContext
jena + jena-fuseki 本文复现基于jena的知识推理机，并把详细过程整理如下。...注意，这里使用mysql5.0+的jar包，而不是使用8.0+的，否则会报错。 另外，kg_demo_movie_mapping.ttl中的连接密码需要自行修改。本文直接使用原作者提供的ttl文件。...Apache jena + jena-fuseki cd /root/xiazai; tar -zxvf apache-jena-3.12.0.tar.gz -C /opt/; tar -zxvf...apache-jena-fuseki-3.12.0.tar.gz -C /opt/; # 使用jena将nt文件载入 cd /opt/apache-jena-3.12.0; mkdir -p /data...更新原作者的配置文件 # 值得注意的是，这里不需要原作者从protege中导出的owl文件 echo '@prefix fuseki: jena.apache.org/fuseki#>
据统计，Apache Tomcat目前占有的市场份额大约为60%。 Apache软件基金会修复的第一个漏洞为CVE-2018-8037，这是一个非常严重的安全漏洞，存在于服务器的连接会话关闭功能之中。...一旦成功利用，该漏洞将允许攻击者在新的会话连接中再次使用之前用户的会话凭证。...Apache软件基金会修复的第二个漏洞为CVE-2018-1336，这个漏洞是存在于UTF-8解码器中的溢出漏洞，如果攻击者向解码器传入特殊参数的话，将有可能导致解码器陷入死循环，并出现拒绝服务的情况。...除了之前两个漏洞之外，Apache软件基金会还修复了一个低危的安全限制绕过漏洞，漏洞编号为CVE-2018-8034。...根据安全公告中的内容，该漏洞之所以存在，是因为服务器在使用TLS和WebSocket客户端时缺少对主机名的有效性验证。
用于描述该属性的取值类型 rdfs:subClassOf. 用于描述该类的父类 rdfs:subProperty. 用于描述该属性的父属性 ?...n } 使用Jena 构建知识图谱 Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。...下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上： org.apache.jena...-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.jena/jena-arq --> ... Jena RDF API 首先，三元组（triple）组成的图称之为Model，这个图里的Node可以是resources(实体）、literals（文本）或者blank
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena...答案推理 2.1基于规则的答案推理 获取问句的实体和目标属性之后，便可根据规则模版将传统自然语言问句转换得到SPARQL查询语句，进而从Apache Jena数据库之中推理得到问题答案。...另外，为提高推理的准确率，还可以对《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中所介绍的自定义推理规则进行补充。...然后结合基于模版的答案推理方法，能够将问句转换成SPARQL查询语句，进而在Apache Jena数据库之中推理得到问题答案。但基于规则的答案推理仅能够处理已定义的规则，不能覆盖问句的所有情况。...至此，通过【一、二、三、四（本文）】几篇文章的介绍，我们已经了解如何从豆瓣官网中爬取数据；如何将爬取的数据转换得到可用的三元组数据，并存储至Apache Jena之中；如何利用SPARQL查询语言进行知识检索和答案推理
序 本文主要展示下如何使用apache jena对RDF文档进行SPARQL查询 相关知识 RDF 资源描述框架（Resource Description Framework），一种用于描述Web资源的标记语言...Apache Jena Jena是一个Java工具箱用于开发基于RDF与OWL语义(semantic)Web应用程序。...它提供了一个RDF API；ARP，一个RDF解析器；SPARQL，W3C RDF查询语言；一个OWL API；和基于规则的RDFS与OWL接口。ARQ是Jena中的SPARQL查询引擎。...实例 maven org.apache.jena ...> org.apache.jena jena-arq
简介 基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。 下面给出了一个KBQA的Demo。...实现依赖 Python 3.6+ Apache Jena Fuseki SPARQLWrapper refo jiaba 实例数据 此知识图谱的主题为COVID-2019的知识查询。...数据存储：采用Apache Jena Fuseki，Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，支持多种操作系统。可以存储RDF数据，并通过SPARQL查询语句查询数据库中的关系。...这里将上面给出的RDF数据导入至Jena中。 规则编写：Python编写数据库查询语句与规则。规则采用refo，可以直接从Python中下载该包，这一步是自然语言转为结构化的规则的关键。...数据查询：通过refo生成的SPARQL查询语句传递到Jena中便可以查到相关的实体关系了，最终反馈给用户。 需要注意的是此代码实现仓促，编写的规则内容较少，没有对输出进行规范表示。
双波浪号 1234 var i = 5.1;var j = 5.5;console.log(~~i); // 5console.log(~~j); // 5 作用类似Math.floor。...类似的意思是在处理正数的时候，如果处理负数就它俩就不同了： 1234 ~~-5.1 // 5Math.floor(-5.1) // -6~~-5.5 // 5Math.floor(-5.5) // -6...双感叹号 12345678 var a = 1;var b = null;var c = '';var d = 'code';console.log(!!
前言 本文主要介绍Python中的双端队列deque，具体会介绍： 什么是双端列表？ Python列表与双端列表 双端列表的使用 a 什么是双端队列？...b 列表与双端队列 双端队列支持线程安全，在双端队列的任何一端执行添加和删除操作，它们的内存效率几乎相同（时间复杂度为O(1)）。...▲deque队列中的函数 extendleft()方法，他是把列表中的元素进行迭代，先取出第一个元素，然后放在左边，然后再去取出下一个，重复执行，就得到了最终的结果。...：类型错误:序列索引必须是整数，而不是“切片”。...，初始化deque的时候可以给他传一个参数maxlen，如果deque中的元素超过maxlen的值，那么就会从deque中的一边去删除元素，也就是deque始终保持maxlen最大长度的元素，如果超过了就会自动把以前的元素弹出
protege的底层是对owl文件的增删改查，依托于owl的本体框架规范，可自行构建对owl本体文件的操作脚本，以实现海量结构化数据的增删改查，提高效率 本体工具 Jena：对于本体文件的接口框架，用于构建系统后端...TDB：Jena内置的用于存储RDF的组件 Jena提供了RDFS、OWL和通用规则推理机（http://jena.apache.org/download/index.cgi），除此之外，可以嵌入主流的对比效果更好的推理机...可以大幅度地提高本体信息的检索速度 Fuseki：Jena提供的SPARQL服务器，也就是SPARQL endpoint（http://central.maven.org/maven2/org/apache.../jena/apache-jena-fuseki/3.8.0/） 后台搭建 基于java的后台框架Springboot，SSM等 利用Jena进行本体数据处理，采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html...Jena Fuseki使用Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，其可以作为操作系统服务、Java网络应用… 知识图谱学习资料汇总知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的
文本替换是字符串的基本操作，Python的str提供了replace方法： src = '那个人看起来好像一条狗，哈哈' print(src.replace('，哈哈', '.'))...上面代码最后的输出结果是： 那个人看起来好像一条狗. 对于习惯了Java中的replace，Python的replace用起来有些不适应，因为后者不支持直接使用正则表达式。...要实现通过正则表达式的替换，可以配合Python的正则表达式模块使用。...比如： """ 替换掉字符串value内竖线之后的的内容 """ import re src = '[{"name":"date","value":"2017数据"},{"name":"年收入","value..., src) print(src) 最后的结果： [{"name":"date","value":"2017数据"},{"name":"年收入","value":"3000"},{"name":"税款
知识图谱的基本单元是“实体-关系-实体”三元组，它也是知识图谱的核心。 2. 知识图谱中的数据与存储 数据的类型和存储在知识图谱的构建过程中起着至关重要的作用。...一般而言，知识图谱中的原始数据有三种类型 : 结构化数据，例如关系数据库和链接数据 半结构化数据，如 XML、 JSON、 Encyclopedia 非结构化数据，例如图像、音频和视频 我们如何存储上述三种类型的数据...import org.apache.jena.rdf.model.*; import org.apache.jena.util.FileManager; import org.apache.jena.query...通过揭示文本语料库中实体之间的关系，我们可以创建一个类似网格的知识结构，捕捉文本中更深层次的含义和联系。...在知识图谱的自动构建中，我们需认识到长而复杂的上下文在知识图谱构造中的重要性，特别是在关系抽取等任务中。多模态知识图谱的构建突出了整合不同类型信息以实现更全面的知识表示的重要意义。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/52872284 富文本可以将一串文字上的内容根据需求设置成不同的字体或大小如：“我是中国人”,...我们将“我是中国人”中的“中国”设置成红色，而将“人”设置成较大的字体。...Color153 range:NSMakeRange(15, 1)]; aboutBeniLbl.attributedText = AttributedStr 上述代码就将“会员礼遇条款”的颜色和大小做了特殊处理...有了富文本我们就可以轻松地将一连串文字进行自定义的设置，而不用使用多个Label去设置（这样会增大工作量）。
我对此很感兴趣，因为我提交的一些补丁包含在这个候选版本中。我修补了CloudStack驱动程序，改进了像Exoscale这样的基本区域对云的支持。...上个星期，一个关于CloudStack 编程马拉松活动中的选手@pst418提交了一些单元测试的补丁，因此他们也把libcloud变成了0.13 RC版本，这真是太棒了。...在较高的层面上，它与JAVA中的jclouds或者用ruby编写的deltacloud相似。已经有一个CloudStack驱动程序，但其功能是有限的。...，但是在这个云上也有Ubuntu和CentOS镜像...然后你可以在libcloud中列出不同的实例类型或者大小。...现在让我们来做一下启动一个实例的基础知识，让我们测试暂时不在Driver中的暂停和恢复。没有什么惊天动地的，但这是一个改进。
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