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3-9 读写缓存流 ——Buffered
类BufferedStream就是给另一流上的读写操作添加一个缓冲区。缓冲区是内存中的字节块，用于缓存数据，从而减少对操作系统的调用次数。因此，缓冲区可提高读取和写入性能。使用缓冲区可进行读取或写入，但不能同时进行这两种操作。BufferedStream 的Read和Write方法自动维护缓冲区的读写过程。
1.1K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏刷题笔记
3-9 堆栈模拟队列 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101223979 3-9 堆栈模拟队列 (20 分) 设已知有两个堆栈S1和S2，请用这两个堆栈模拟出一个队列
68030发布于 2019-11-08 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-9)
代码清单3-9 class stack { public: stack() { stackTop = -1; maxStackItemIndex
31920编辑于 2022-11-30 - 来自专栏CSDNToQQCode
软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分)
软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用 (最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分) 数据库设计过程 ER模型 实体间的联系模型 答题技巧 考的内容： 数据结构及算法应用 分治法 二分查找法 回溯法 贪心法 动态规划法 ---- 数据库设计过程 的联系、 c）m：n的联系 转换的基本原则是:实体和联系分别转换成关系,属性则转换成相应关系的属性 一对一联系 对多联系 多对多联系 多元联系 答题技巧 详细分析试题说明 练掌握基本知识
1.2K21编辑于 2022-11-30 【python 正则表达式：太复杂了所以通过练习-1(电话号码-日期)】编写常见格式的字符串的正则表达式来由浅入深的认识它
电话号码的格式为： 开头是 1 第二位在3-9之间 后9位可以是任意数字。 代码如下： import re def match_phone_number(string): pattern = r"^(1[3-9]\d{9})$" match = re.match False string = "13555555555" print(match_phone_number(string)) # True 解释 ^$是开始和结束的标志； 1表示第一位必须是1； [3- 9]表示第二位必须是3-9之间的数字； \d表示后面部分是一个数字，{9}这样的数字有9个，不限区间0-9； 我们学到了什么 知道了开始和结束的标志是 ^ $； 知道了原来字符的位置有如此严格的占位限制 ； 知道了 [] 代表字符集合； 知道了 3-9 代表区间； 知道了 \d 代表数字匹配； 知道了 {} 代表要匹配多少次； 2.
20010编辑于 2026-01-23- 来自专栏葡萄城控件技术团队
使用正则表达式判断合法的电话号码
<四位区号>(0[3-9][1-9]{2})|(\(0[3-9][1-9]{2}\)))\D?\d{7,8}) 这里简单判断了不可能存在0111或者0222的区号，以及电话号码是7位或者8位。 <四位区号>(0[3-9][1-9]{2})|(\(0[3-9][1-9]{2}\)))\D?\d{7,8}))(?<分机号>\D?\d{1,4})? <四位区号>(0[3-9][1-9]{2})|(\(0[3-9][1-9]{2}\)))\D?\d{7,8}))(?<分机号>\D?\d{1,4})?
3K90发布于 2018-01-10 - 来自专栏网络收集
正则表达式
he llo 示例 测试输入数字是否为手机号码 思路： //注意^与$的使用 var phone = "13553597193"; var phoneReg = /^1[3- 9][0-9]{9}$/ console.log(phoneReg.test(phone)); 手机号共11位 第一位为1 ：^1 第二位为3-9的数字 : [3-9] 第三位以后为 的9位数字： [0-9]{9}$1 2 3 4COPY//注意^与$的使用 var phone = "13553597193"; var phoneReg = /^1[3-
62740编辑于 2022-04-01 - 来自专栏有三AI
【知识图谱】知识表示：知识图谱如何表示结构化的知识？
如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。 那么，在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢？本编介绍知识图谱中的知识表示，以回答上面的问题。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是知识表示 知识表示是知识图谱中非常重要的概念，知识表示之于知识图谱的重要性，就好比内功心法之于绝世武功的重要性。 知识图谱中的知识表示也是如此，例如，要对所存储的知识进行应用，其中最关键的就是要能够进行知识的推理，而知识的表示形式和手段决定了知识推理的形式和难度；此外，知识表示的形式也决定了知识获取的形式和难度。 现在流行的知识图谱采用的是哪一套知识表示的方法呢？下面来进行介绍。 2 知识表示的方法 知识图谱，或者说知识系统的研究其实由来已久。 在知识图谱中，知识表示有知识定义（知识体系）与知识实例两个层面。 知识定义（知识体系）描述了本体以及本体之间的关系，是上层建筑。知识实例是本体的一个一个实例，对应的是真实的数据存储层。
6.3K21发布于 2019-11-26 用Python给文章中手机号打马赛克
方法 导入re模块，使用正则表达式的模式pattern = r"(1[3-9])\d{9}"找到电话号码，并提出电话号码的前两位，后面号码用*代替。 import re pattern = r"(1[3-9])\d{9}" print( re. sub( pattern, r"\1******"， content)) 结语 针对给手机号打马赛克的问题
43110编辑于 2024-03-25- 来自专栏云计算linux
硬件知识 网络基础知识
如何判断电脑是否互通 ping命令可以判断是否和其他主机互通 ping ip地址
29300编辑于 2024-12-07 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱入门 ， 知识抽取
知识抽取的概念 知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示： ? 远程监督 该方法认为若两个实体如果在知识库中存在某种关系,则包含该两个实体的非结构化句子均能表示出这种关系。如在某知识库中存在“创始人(乔布斯，苹果公司)”。 同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对，因此很难发现新的关系。 面向结构化数据的知识抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据，他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。因此我们可以简单的将其转化为RDF或其他形式的知识库内容。 百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉，下面着重介绍怎么从百科里抽取知识： ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。
4.1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏陈黎栋的专栏啦
知识图谱基础知识
Ontology （本体或本体论） 知识图谱 语义网络，语义网，链接数据和知识图谱 （二）－－基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/
2.2K30发布于 2020-02-18 个人知识管理中的元知识和知识的复用
如果沿用到元知识上，那么元知识应该是知识的知识，即知识本身应该是一种什么结构，什么类型，符合什么样的约束，具备哪些特点，这些可以称为元知识。 用最简单的一句话，元知识应该是我们对所有的知识进行了分析和观察后抽象出来的知识的共性特征和属性定义，如当我们说一个知识是应用到哪个领域，哪个维度即元知识。 这个理解清楚后，就必须再讲组合知识，组合知识是多个元知识点经过推理和论证出来的大家公认正确的公理或定理知识，叫组合知识。 组合知识粒度会更大一些，没有元知识容易复用，但是组合知识的好处就是在复用组合知识的时候，不需要再一步一步的用元知识去证明。 最后再返回来谈下我最前面的给元知识的定义，即知识的知识，元知识即对知识的结构，组织形式，类型，维度，知识关系，线索等的理解和定义。那么这个元知识在哪里使用？
28900编辑于 2025-06-24- 来自专栏nginx
如何在Java中使用注解校验手机号格式：详细指南
例如： @Pattern(regexp = "^1[3-9]\\d{9}$", message = "手机号格式不正确") private String userPhone; 这里的正则表达式^1[3- [3-9]：第二位必须是3到9之间的数字。 \\d{9}$：后面跟着9位数字。 4.3 正则表达式的作用 正则表达式是校验字符串格式的强大工具。 serialVersionUID = 6032064528363065061L; @NotBlank(message = "用户手机号不能为空") @Pattern(regexp = "^1[3- 附录：常用正则表达式 手机号：^1[3-9]\\d{9}$ 邮箱：^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.
72810编辑于 2025-11-15 - 来自专栏IT综合技术分享
组件分享之后端组件——一个 Go 多路复用器和中间件包web
每个请求增加的延迟为 3-9μs。路由性能在路由数量上是 O(log(N))。 你自己的上下文。使用强静态类型在中间件和处理程序之间轻松传递信息。 简单而强大的路由。捕获路径变量。 } 3、运行服务 go run src/myapp/server.go 更多使用方式，可以参考官方提供的README 本文声明： 知识共享许可协议 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名-非商业性使用
56410编辑于 2022-06-19 - 来自专栏GiantPandaCV
知识蒸馏综述: 知识的类型
这篇是知识蒸馏综述的第一篇，主要内容为知识蒸馏中知识的分类，包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。 1知识蒸馏简介 定义：知识蒸馏代表将知识从大模型向小模型传输的过程。 知识蒸馏的核心研究：如何将知识从大模型传递给小模型。 因此中间层的特征也可以作为知识的载体，供学生网络进行学习。 基于特征的知识可以视为基于响应的知识的一个扩展。 4基于关系的知识（Relation-Based Knowledge) 基于关系的知识进一步扩展了基于响应的知识以及基于特征的知识，更全面深入的探索了不同层、不同数据样本之间的关系。 ，比如数据的结构化知识、输入特征的专有知识等。
1.5K20发布于 2021-12-02 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱入门 ， 知识问答
知识问答简介 问答系统的历史如下图所示： ? 可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。 即将自然语言问句与知识库中的本体概念相映射的过程。 对于resource 和 class实体识别，用WordNet 定义知识库中标签常用方法或计算字符串相似度。 逻辑表达式 逻辑表达式是一种能让知识库”看懂“的表示，可以表示知识库中的实体、实体关系,并且可以想数据库语言一样，进行Join，求教及和聚合等操作。 逻辑形式通常可分为一元形式和二元形式，一元实体是指对应知识库中的实体，二元实体关系是对应知识库中所有与该实体相关的三元组中的实体对。
3.1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏滚雪球学Java
滚雪球学Java(21)：Java正则表达式
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！ 手机号码 Pattern pattern = Pattern.compile("1[3-9]\\d{9}"); Matcher matcher = pattern.matcher("13812345678 System.out.println(matcher.group()); } // 手机号码 pattern = Pattern.compile("1[3- ☀️建议/推荐你 无论你是计算机专业的学生，还是对编程有兴趣的小伙伴，都建议直接毫无顾忌的学习此专栏「滚雪球学Java」，bug菌郑重承诺，凡是学习此专栏的同学，均能获取到所需的知识和技能，全网最快速入门 码字不易，如果这篇文章对你有所帮助，帮忙给bugj菌来个一键三连(关注、点赞、收藏) ，您的支持就是我坚持写作分享知识点传播技术的最大动力。
46822编辑于 2024-05-09 - 来自专栏呆呆敲代码的小Y 公众号
C#知识储备 之 ✨ 进阶知识
C#知识储备进阶 前言：其实在挺多时候，我们在查找一个新功能、技术的时候，大多是对这个不熟悉，或者之前没接触过这类东西才来查询的。
48630发布于 2021-08-12 - 来自专栏强化学习专栏
从知识工程到知识图谱
文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（24）---《从知识工程到知识图谱》 从知识工程到知识图谱 1 知识工程 知识工程是符号主义人工智能的典型代表，近年来越来越火的知识图谱，就是新一代的知识工程技术 2 知识图谱 知识图谱和以知识图谱为代表的知识工程系列技术是认知智能的核心。知识工程主要包括：知识获取、知识表示和知识应用。 符号主义最核心的思想是什么呢？ 4 知识图谱的发展 谷歌推出了自己的知识图谱，使用与语义检索，从多种来收集信息，以提高搜索质量。 大数据技术使得大规模获取知识成为可能，而知识图谱即为一种大规模语义网络。 这样的一个知识规模上的量变带来了知识效用的质变。 和传统知识获取不同，以前是通过专家自上而下的获取知识，而现在是利用数据自下而上，从数据里面去挖掘知识、抽取知识。 另外，众包与群智成为大规模知识获取的一条新路径， 知识工程在知识图谱技术引领下进入了全新阶段，叫做大数据时代知识工程阶段。
76310编辑于 2024-12-03
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