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邮箱：allenyzx@163.comPR：1、https://gitee.com/mindspore/docs/pulls/49252、https://gitee.com/mindspore/docs/pulls/49023、https://gitee.com/mindspore
在线性探测过程，我们顺序查找，一个槽接一个槽，直到我们发现一个开放的位置。在这个情况下，我们发现槽1。再次，55应该放到槽0但是我们必须放到槽2既然它是下一个开放位置。这个20散列到槽9的最终值。既然槽9已经满了，我们开始线性探测。
3.2 在线调试 在线调试接口地址: https://apiexplorer.developer.huaweicloud.com/apiexplorer/doc?
为了避免这一缺陷，我们提出了一种新的KG嵌入框架——高效非采样知识图谱嵌入(NS-KGE)。其基本思想是在模型学习中考虑KG中的所有负面实例，从而避免负面抽样。该框架可应用于基于方损的知识图嵌入模型或其损失可转换为方损的模型。
知识图谱的应用是非常广泛的，如果从一个知识库或者数据库的角度来看，知识图谱可以是任何系统的基础工程，涉及到存储、记忆、分析和智能的东西，都可以应用知识图谱。
通过将知识表示为一组节点及其之间的关系, 知识图谱能够帮助人类和计算机更好地管理、理解与使用海量的知识资源, 对于促进人类文明的持续发展具有重要意义.知识图谱Knowledge Graph主要特点1、用户搜索次数越多，范围越广，搜索引擎就能获取越多信息和内容。
该API属于NLP服务，描述: 该接口用于获取文档翻译识别状态以及临时url,临时url可以用与获取翻译后的文档,每个临时url有效期为十分钟。
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA) A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA) 效果展示： 本项目开发的系统名称为AI
3、拍照翻译 4、翻译会话 经过简单尝试，觉得微软翻译还是杠杠的，比较喜欢。个人感觉微软翻译比以前使用的有道翻译和谷歌翻译似乎略胜一筹。
在线实验 华为云知识图谱服务应用实践 本实验将使用华为云知识图谱（KG）服务，学习使用知识图谱平台，将结构化的表格数据导入到知识图谱平台，开通使用知识问答服务（KBQA
图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括图像标签，名人识别等。图像识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用
近小编遇到一个生存问题，女朋友让我给她翻译英文化妆品标签。美其名曰："程序猿每天英语开发,英文一定很好吧，来帮我翻译翻译化妆品成分"，”来，帮我看看这个面膜建议敷几分钟“。。。。看来斥巨资买化妆品不算完，还需要会各种英文介绍。
记结果——5分钟 六大状从： 一、时间状语从句的翻译： 二、原因状语从句的翻译： 三、让步状语从句的翻译： 四、条件状语从句的翻译： 五、目的状语从句的翻译： 六、结果状语从句的翻译： 形式主语的翻译方法 • 主动翻译的方式： • 被动翻译的方式：
知识图谱的介绍 知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的，推出之后引起了业界轰动，随后其他搜索公司也纷纷推出了他们的知识图谱。知识图谱发展到今天，不仅是应用在搜索行业，已经是AI的基础功能了。那到底知识图谱是什么？有什么能力？怎么应用？这就是本文想要讨论的内容。
Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation 摘要 卷积神经网络实现了准确的图像超分辨率。 然而，最近受益于视频超分辨率中的时间相关性的尝试仅限于朴素或低效的架构
翻译后记：虽然我还没来得及感受泛型编程带给我的体验，但是还是很想推荐一下耗子哥的博客。 GO编程模式 ： 泛型编程
我们展示出了训练一个周期的样本（图2），模仿在线学习，以及收敛后的样本（图3），这可以表明，我们的模型不是简单的通过过拟合和记忆训练样本，来产出高质量的样本。 图像没有用到数据增强。 为了进一步降低生成器记忆输入样本（图2）的可能性，我们进行了一个简单的删除重复图像的过程。
6、用户只需登录Google旗下60多种在线服务中的一种就能获取在其他服务上保留的信息和数据。7、Google从整个互联网汲取有用的信息让用户能够获得更多相关的公共资源。
本文第２节总结知识图谱推理的基础知识;第３节分析 多样本知识图谱推理相关方法;第４节论述少样本知识图谱推理相关方法;第５节指出知识图谱推理的未来研究趋势;最 后总结全文.
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