知识图谱

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neo4j+django+deepseek知识图谱学习系统对接前后端分离前端vue系统编号：F064课程知识图谱构建与可视化基于deepseek的学习伴侣功能【完美复刻前端效果】支持针对知识点进行习题学习，并且可以查看当前学习进度系统记录学习者学习时间+可视化分析 vue+flask+neo4j+mysql+deepseek前后端分离架构

AISEO (GEO )中的知识图谱定义：知识图谱（Knowledge Graph）是一种以图结构组织的语义网络，由实体（Entity）、**关系（Relation）和属性（Attribute）**构成，能描述现实世界的复杂关联。

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R-GCN-Modeling Relational Data with GraphConvolutional Networks（论文笔记）CCF等级：B发布时间：2018年6月25年3月31日交目录一、简介二、原理1.整体2.信息交换与更新

小小面试官

DeepSeek详解：探索下一代语言模型在数字信息的浩瀚海洋中，每一滴水珠都承载着人类智慧的光芒。随着人工智能技术的发展，我们有了新的灯塔——DeepSeek，它如同一位无所不知的智者，在知识的海洋里为我们导航。想象一下，你正站在一片无垠的信息沙漠边缘，每一步都可能踏入未知的领域，这时，如果有一盏明灯指引方向，该是多么令人振奋的事情！而DeepSeek，正是这样的一盏明灯。

打码人的日常分享

供应链管理平台建设方案（PPT原件）供应链的概念起源于彼得·德鲁克的"经济链"理论，后由迈克尔·波特延伸为"价值链"体系，最终演化为现代意义上的供应链理论。其核心定义是：以核心企业为枢纽，通过系统整合信息流、物流与资金流的动态流动，实现从原材料采购、生产制造、中间品加工到终端产品配送的全流程管控，构建起涵盖供应商体系（含原材料及零部件供应）、生产制造商（涵盖加工组装环节）、分销服务商（包括代理商及批发商）、零售终端（涵盖卖场、超市、专卖店等多业态）及终端消费者的全流程功能网络。该体系通过跨企业协作形成有机串联的网状价值创造结构，驱动各环节实

Dovis(誓平步青云）

深度解读：智能体2.0 AI Agent多推演进AI Agent即AI 代理，长期以来，研究人员一直在追求更完美的AI，可以与人类相当、甚至是超越人类。在1950年代，AIan Turing就将“智能”的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体就被称为——Agent

天津大学第二讲：《深度解读DeepSeek：部署、使用、安全》｜附PPT下载方法今天分享是由天津大学自然语言处理实验室团队带来的：《2025深度解读DeepSeek：原理与效应》，关于DeepSeek大语言模型技术原理与效应的报告文章，主要介绍了DeepSeek模型的发展历程、技术创新、效应以及未来展望。详细介绍了DeepSeek大语言模型的技术原理与创新，并通过分析其效应，展示了DeepSeek在推动AI技术进步和产业变革中的重要作用。

天津大学：《2025深度解读DeepSeek：原理与效应》｜44页｜附PPT下载方法INTRODUCTION今天分享是由天津大学自然语言处理实验室团队带来的：《2025深度解读DeepSeek：原理与效应》，关于DeepSeek大语言模型技术原理与效应的报告文章，主要介绍了DeepSeek模型的发展历程、技术创新、效应以及未来展望。详细介绍了DeepSeek大语言模型的技术原理与创新，并通过分析其效应，展示了DeepSeek在推动AI技术进步和产业变革中的重要作用。

DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》｜73页｜附PPT下载方法今天分享是由ai呀蔡蔡团队带来的DeepSeek自学手册：《从理论（模型训练）到实践（模型应用）》，这是一篇关于DeepSeek模型训练、应用场景及替代方案的综合指南文章，主要介绍了DeepSeek V3和R1模型的训练过程、性能表现、使用技巧、实际应用场景以及替代方案。为理解和使用DeepSeek模型提供了全面的指导，通过详细介绍模型的训练过程、性能表现、使用技巧、实际应用场景及替代方案，帮助用户更好地利用DeepSeek模型解决实际问题。

开放知识图谱

论文浅尝 | KnowGPT：利用知识图谱增强大型语言模型的专业领域问答能力（NeurIPS2024）笔记整理：庄祥，浙江大学博士生论文链接：https://openreview.net/pdf?id=PacBluO5m7

KnowGPT知识图谱整合KnowGPT是由香港理工大学研究团队开发的一种黑盒知识注入框架，旨在通过外部知识图谱（KGs）增强大型语言模型（LLMs）在专业领域的问答能力。以下是详细介绍：

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PairRE: Knowledge Graph Embeddings via Paired Relation Vectors（论文笔记）CCF等级：A发布时间：2020年11月代码位置25年3月24日交目录一、简介二、原理1.整体2.关系模式

自然语言处理｜让AI更聪明：如何用百科知识喂饱语言模型在自然语言处理（NLP）领域，语言模型的发展经历了从简单统计模型到复杂深度学习模型的演变历程。早期的 N-gram 模型仅能基于局部上下文预测单词，而如今的预训练语言模型，如 GPT 系列、BERT 等，凭借大规模语料和深度神经网络，在文本生成、问答系统、机器翻译等任务中取得了显著成果。这些模型通过自监督学习从海量文本中提取语言规律，展现出强大的泛化能力。然而，尽管它们在通用语言理解和生成方面表现出色，但在处理需要特定领域知识或详细背景信息的任务时，往往暴露出局限性。例如，当用户询问某种罕见疾病（如系统性

基于Python、neo4j的音乐知识图谱可视化系统（提供源码）

Neo4j 图数据库教程一、基础概念1.1 什么是 Neo4jNeo4j 是一款开源的高性能 NoSQL 图数据库，采用原生图数据存储方式，使用 Scala 和 Java 语言开发。它遵循属性图模型，提供专属的 Cypher 查询语言，擅长处理复杂的关系数据，广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。1.2 核心组件

开源工具利器：Mermaid助力知识图谱可视化与分享在现代 web 开发中，可视化工具对于展示流程、结构和数据关系至关重要。Mermaid 是一款强大的 JavaScript 工具，它使用基于 Markdown 的语法来呈现可定制的图表、图表和可视化。对于展示流程、结构和数据关系至关重要。通过简单的文本描述，你可以轻松创建流程图、思维导图、序列图等多种图表类型。本文将带你了解 Mermaid 的核心功能，并展示如何在 Vue 3 项目中集成和使用它。

程序员～小强

公路工程减碳对策匹配知识图谱问答系统在面对日益严峻的环保挑战时，科技的力量显得愈发重要。我公司推出的“公路工程减碳对策匹配知识图谱问答系统”正是为此而生。该项目整合了前沿的技术，致力于提高公路工程的减碳效率，为行业从业者提供便捷、智能的信息支持。

故障诊断——neo4j入门详情可见博客：https://www.cnblogs.com/nhdlb/p/18703804，使用docker拉取最近的一个版本进行创建

这名字应该不会重复吧

springboot集成neo4j搭建知识图谱后端项目（一）getee项目开源地址：springboot集成neo4j搭建知识图谱后端项目本文主要实现springboot集成neo4j，实现动态创建neo4j节点以及关系。数据同时存储在postgresql数据库以及neo4j。

N-Triples, Turtle, RDF/XML 都是什么？还有其他类似的么？N-Triples、Turtle 和 RDF/XML 是三种用于表示和存储RDF（Resource Description Framework）数据的序列化格式。它们各自具有不同的特点和适用场景。