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结构建模设计——Solidworks软件之草图几何关系绘制与草图编辑功能总结（裁剪实体、转换实体引用、等距实体）

使用软件：Solidworks2021 SP5 1 草图几何关系         草图几何关系，其本质操作就是同时选择要形成几何关系的几个图形，然后选择所需的几何关系属性即可，因为不同几何关系的重复步骤较多...——草图绘制工具中，选择要画的图形，在草图绘制区域画出 ——Ctrl+鼠标左键选择要形成几何关系的图形，或者鼠标左键一起框选 ——在左侧添加几何关系属性中添加属性即可 ——在草图绘制区域，鼠标左键选择已添加的几何关系符号...，同样的几何关系图形会高亮显示 ——右键图形，可以删除几何关系 下面整体演示下上面提到的几何关系： 2 草图编辑         常用的草图编辑功能有三个：裁剪实体、转换实体引用、等距实体，功能按钮位置在工具栏中...继续向下看 【实现方法1】：原始拉伸凸台方法 ——继续再要拉伸的面绘制草图，鼠标左键点击选中该面，再点击草图栏中的草图绘制按钮 ——再次画一个与该面形状一致的矩形，四个边角要严格对齐 ——绘制后，点击特征栏中的拉伸凸台基体...，就完成所需要的了         以上两种方法对比，我们对转换实体引用功能应该比较清晰了，有了它，我们不用把所需的所有边线都画出来，方便很多，也减少了操作错误的几率，比如还是上面的图形，我们要做一个

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知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...具体来说，关系孪生网络RSN采用孪生网络结构，从预定义关系的标注数据中学习关系样本的深度语义特征和相互间的语义相似度，可用于计算包含开放关系文本的语义相似度。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 ? 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。...例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 ? 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。...例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 ? 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。...例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 ? 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...我们课题组在实体关系抽取方面开展的多项工作（如FewRel、DocRED等）是与腾讯微信模式识别中心团队合作完成的。

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    知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 ? 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。...我们课题组在实体关系抽取方面开展的多项工作（如FewRel、DocRED等）是与腾讯微信模式识别中心团队合作完成的。

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    ERICA：提升预训练语言模型实体与关系理解的统一框架

    在这篇被ACL 2021主会录用的文章中，清华大学联合腾讯微信模式识别中心与伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC），提出了一种新颖的对比学习框架ERICA，帮助PLM深入了解文本中的实体及实体间关系。...）的性能。...3 实体与实体间关系的表示 鉴于每个实体可能在段落中出现多次，并且每次出现时对应的描述(mention)可能也不一样，作者在使用PLM对tokenize后的段落进行编码后，取每个描述的所有token...c) 此外，作者分析了远程监督关系的多样性/预训练文档数量对于模型效果的提升。实验结果发现，更加多样的远程监督关系与更大的预训练数据集对于性能的提升有积极的作用。...d) 除了使用均匀池化的方式来获得实体/关系表示，作者也尝试使用entity marker的表示方法来测试模型的性能。

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    DevOps需求的层次结构：业务驱动的协作与产品导向的交付

    02企业组织细分化带来的协同挑战在大型组织中，业务团队、产品团队和研发团队已各自发展成为专业化的部门。随着业务线的多元化和产品线的精细化拆分，这些团队之间形成了复杂多对多的协作关系。...例如，业务团队在提出需求后，难以实时跟踪产品的开发进度和交付情况；研发团队因缺乏对业务背景的深入了解而难以准确评估需求的价值和优先级；产品团队则需要在满足业务诉求、保持产品规划演进和协调业务与研发团队之间找到平衡点...04三层空间下敏捷模式的局限性在应对复杂多对多的协作关系时，组织迫切需要一套协作策略和高效工具来确保协作过程的顺畅。...通过这一分层策略，三个团队间的协作得以有机整合，形成一个高效且协调的整体。这一模型有助于组织在业务需求的整个生命周期中，实现更为精准的需求追踪与高效协作。...首先，在业务、产品和项目三层空间领域内，支持分别构建各自层次的需求模型，并确立需求的追踪体系。其次，这一模型体系具备强大的双向可追溯性。

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    【NLP】知识图谱从哪里来：实体关系抽取的现状与未来

    知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...这样，美国作家马克·吐温的相关知识就以结构化的形式记录下来。 ? 目前，这些结构化的知识已被广泛应用于搜索引擎、问答系统等自然语言处理应用中。...例如，给定句子：“清华大学坐落于北京近邻”以及实体“清华大学”与“北京”，模型可以通过语义得到“位于”的关系，并最终抽取出（清华大学，位于，北京）的知识三元组。 ?...最初，工作 [1，2] 首次提出使用CNN对句子语义进行编码，用于关系分类，比非神经网络方法比性能显著提升；工作 [3，4] 将RNN与LSTM用于关系抽取；此外，工作 [5] 提出采用递归的神经网络对句子的语法分析树建模...从2015年开始，基于远程监督与降噪机制的神经关系抽取模型得到了长足的发展，工作 [17] 引入了多实例学习方法，利用包含同一实体对的所有实例来共同预测实体间关系。

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    『计算机的组成与设计』-存储器层次结构

    『计算机的组成与设计』-存储器层次结构 發佈於 2018-05-20 局部性原理 局部性原理表明了在任何时间内，程序访问的只是地址空间相对较小的一部分内容。...时间局部性: 如果某个数据被访问，那么在不久的将来他可能再次被访问 空间局部性: 如果某个数据被访问，与他地址相邻的数据可能很快被访问 我们利用局部性原理将计算机存储器组织成为存储器层次结构(memory...存储器层次结构由不同速度和容量的多级存储器构成。 如果存储器需要的数据存放在高层存储器中的某个块中，则称为一次命中。...命中率是在高层次存储器中找到数据的存储访问比例，是存储器层次结构性能的重要衡量指标。 存储器技术 目前，构建存储器层次结构主要有四种技术。...主存由 DRAM 实现 cache 由 SRAM 实现 闪存非易失性存储器用作个人移动设备中的二级存储器 磁盘通常是服务器中容量最大速度最慢的一层 存储器的层次结构 SRAM 上图是 6 晶体管 SRAM

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    MONGODB 大内存参数的调节,checkpoint 与性能的关系

    大部分场景下,对于MONGODB的配置上都比较粗暴,这当然是相对于 PG, MYSQL 而言的,各种细微的调整,对于某些参数的琢磨....PG就不在赘述,而MONGODB 主要使用LINUX的缓冲技术的主要原因是数据压缩,使用过MONGODB的人都知道MONGODB对数据压缩后和实际数据的大小之间的比率还是比较大的,这样会节省数据的存储空间和以及相关的处理数据的成本...但任何数据在进行处理之前都需要解压缩,而解压缩如果是从磁盘到内存则速度和相关的性能消耗都不会太低,则MONGODB选择了LINUX 的缓冲cache作为解压缩和压缩的一个环境....在高并发写入,并且内存不足的情况下,主库崩溃了,下面是相关的崩溃前的日志 那可以试想如果你拥有了大内存,还使用默认的参数,并且还持续大量的写入,你的磁盘性能 还是一般般的水平, 呵呵....eviction_target 可能对系统的性能会有提升.

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    GIS项目中的开源架构分析

    3 PostgreSQL with PostGIS功能特点· 空间数据类型：PostgreSQL通过PostGIS扩展支持地理空间对象，允许在关系型数据库中存储、查询和管理地理空间数据。...· 高性能：PostgreSQL和PostGIS的组合在处理空间数据时具有较高的执行效率，特别适用于需要高性能的应用场景。...应用场景· 位置基服务（LBS）：PostGIS广泛应用于LBS应用，如家庭宽带物理小区与基站小区映射、4G网络覆盖等。...· 空间数据处理：MapServer可以对各种矢量数据进行处理，如叠加、裁剪、转换等，适用于空间数据分析与处理。...6 CesiumJS功能特点· 高性能：CesiumJS使用WebGL来绘制图形，利用GPU加速，可以在现代的计算机和移动设备上实现高性能的地球渲染和数据可视化。

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    设计模式之桥接模式（Bridge 模式）类的功能层次类的实现层次类的层次结构的混杂与分离桥接模式的具体实例小结

    类的功能层次 类的实现层次 桥接模式的具体事例 小结 Bridge的意思是桥梁，作用就是将两边连接起来。桥接模式的作用也是如此，桥接模式分别类的功能层次和类的实现层次连接起来。...这里出现了两个可能有点陌生的词汇，类的功能层次和类的实现层次。 所以我们先来介绍这两种的层次结构，因为桥接模式就是为了连接这两种层次结构。...父类通过声明抽象方法来定义接口 子类通过实现具体方法来实现接口 类的层次结构的混杂与分离 所以学习了类的功能层次和实现层次之后，我们在编写子类的就可以考虑一个问题，我们要添加功能还是添加实现。...当类的层次结构只有一层的时候，功能层次结构与实现层次结构是混在一起的，这样就容易是类的层次结构变得复杂难以理解。...因此，我们需要将类的功能层次和实现层次分离为两个独立的层次结构，但又不能的简单的分开，分开之后又要添加某种联系，这种联系就是桥梁，也就是我们本文要讲的桥接模式。

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    逻辑学与算法和数据结构的关系

    逻辑学与算法和数据结构关系 这句话强调了逻辑学、算法和数据结构之间的密切关系，并表达了这三者背后的共同原理： 逻辑学的原理： 逻辑学为思考、推理和问题解决提供了理论基础。...逻辑学的原理涉及到清晰的思维和精确的表达，这对于算法和数据结构的设计和分析至关重要。 算法的原理： 算法是解决问题的有序步骤，它们由逻辑学的原理启发，旨在实现特定的计算目标。...算法设计考虑问题的结构和特性，以及如何有效地处理和转换数据。逻辑学的推理方法和形式化思维为算法设计提供了指导。 数据结构的原理： 数据结构涉及组织和存储数据以便有效地进行操作。...逻辑学的集合论、关系和图论等概念为数据结构的设计提供了基础。数据结构的原理涉及如何选择和组织数据，以便支持算法的高效执行。...这种综合性的理论基础使得逻辑学、算法和数据结构之间有着深刻的关联，它们共同支撑了计算机科学的理论和实践。

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    WebGL开发框架及其特点

    WebGL（Web Graphics Library）是一种基于JavaScript的API，用于在浏览器中渲染2D和3D图形。它基于OpenGL ES标准，可以直接利用GPU进行高性能图形渲染。...5.PixiJS特点：专注于2D图形渲染，性能优异。支持WebGL和Canvas渲染。易于集成到其他框架中。适合创建2D游戏和交互式应用。适用场景：2D游戏、数据可视化、广告动画。...与React集成良好。适用场景：地理数据可视化、大数据分析。8.Regl特点：轻量级、高性能的WebGL框架。提供更底层的WebGL API封装。适合需要高度定制的项目。...A-Frame 是VR开发的首选。PixiJS 和 Phaser 专注于2D图形和游戏。CesiumJS 和 Deck.gl 适合地理空间数据可视化。Regl 适合需要高度定制的项目。...根据项目需求选择合适的框架，可以大大提高开发效率和性能。

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    Cesium笔记(3):基本控件简介—ImageryProvider地图瓦片地图配

    cesiumjs中可定制多种图层，可以使用互联网上很多地图提供商的图层数据，也可以使用自己的地图数据。...推荐阅读：《OGC标准WMTS服务概念与地图商的瓦片编号流派-web地图切片加载 》 cesiumjs支持的图层格式 wms TMS WMTS (with time dynamic imagery) ArcGIS...推荐阅读：cesiumjs开发实践 (三)，https://blog.csdn.net/happyduoduo1/article/details/51942830 ImageryProvider添加图形标记...除了用entry实体添加外，其实用图层也是可以的 var layers = viewer.scene.imageryLayers; layers.addImageryProvider(new Cesium.SingleTileImageryProvider...为什么经纬度的效率高，这要牵扯到地形数据，以及动态投影的计算，后面在介绍Cesium地形原理时，会详细的阐述，这里我们只需要知道这个性能考虑因素就可以了。

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    开源EFCore 对比实体与实际数据库结构的工具-GZY.EFCoreCompare

    前言 GZY.EFCoreCompare 是一个用于 对比数据库结构和 EF Core 代码中的 DbContext 的库。...开源项目地址:GZY.EFCoreCompare 欢迎start和提issues 主要用途 检查数据库与代码是否匹配 通过 EF Core Scaffolding 解析数据库结构（DatabaseModel...读取代码中的 DbContext 解析代码中的 DbContext 及其实体。 比对两者的差异 找出 表、字段、类型、索引、主键、外键 等方面的不同。...提供UI查看界面与Execl报告 提供 UI查看界面，用于图形化查看差异。 生成 差异报告，供开发人员参考。...集成图形化UI到项目中,进行持久化比对 在Web(MVC Raroz)或WebApi项目中通过Nuget引用GZY.EFCoreCompare.UI与对应的数据库驱动,例如:GZY.EFCoreCompare.MySql

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    ClickHouse 主键索引的存储结构与查询性能优化

    ClickHouse 主键索引的存储结构与查询性能优化ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。...作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。1....主键索引表（Primary Index Table）：主键索引表是一个映射关系的数据结构，它记录了每个主键的位置信息，指向对应的分区和块。...ClickHouse的缺点学习曲线较陡峭：ClickHouse的语法和查询方式与传统的关系型数据库相比有所不同，需要一定的学习和适应成本。...与ClickHouse相比，Hive虽然在查询性能方面略逊一筹，但更适合基于Hadoop的生态系统，并较好地支持实时数据更新。

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    基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架

    上周就关于《结构化感知机标注框架的内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》，本篇接上一篇内容，继续分享词性标注与命名实体识别框架的内容。...： [ns, n, nr, p, ns, n, v] 关于如何组合分词器和词性标注器，使其同时进行分词与词性标注，请参考接下来的章节。...命名实体识别 目前本系统默认支持人名（nr），地名（ns），机构名（nt）三种命名实体的识别，用户可以重载NERTrainer的createTagSet来支持任意NER类型。...训练 命名实体识别是词性标注的后续任务，训练语料依然同上，接口如下： 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task...split(" "), "ns n n nr p ns n".split(" ")))); } 正常情况下输出： [B-nt, M-nt, E-nt, S, O, S, O] 7个标签代表上述7个词语所属的命名实体成分

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