《数据库系统基础(第6版)》(FundamentalsofDatabaseSystems)文字版[PDF].本书是一本非常适合作研究生数据库教学用的教材。
其内容包括了分布式数据库所用的基本原理、方法、重要的算法介绍及部分系统的实际实现技巧。
新版还增加了一些新的内容如：用整整两章来介绍并行数据库和分布式对象数据库管理系统。
本书具有以下特点：1．内容较为全面，系统地覆盖了分布式数据库的主要方面；
2．反映了目前的一些研究成果如：数据仓库，万维网和数据库，基于推理的技术以及移动DBMS；
3．叙述清楚，容易阅读。
其内容包括了分布式数据库所用的基本原理、方法、重要的算法介绍及部分系统的实际实现技巧。
新版还增加了一些新的内容如：用整整两章来介绍并行数据库和分布式对象数据库管理系统。
本书具有以下特点：1．内容较为全面，系统地覆盖了分布式数据库的主要方面；
2．反映了目前的一些研究成果如：数据仓库，万维网和数据库，基于推理的技术以及移动DBMS；
3．叙述清楚，容易阅读。
2024/10/26 14:34:56
8.29MB
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Jackson的经典电动力学，难度较大，数学推理部分跳跃较多，但物理体系很出色。
2024/10/17 10:35:55
9.36MB
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Protege新手入门教程(推理篇)，在基础篇的基础上以动物为例使用RacerPro推理机来实现推理过程。
2024/10/16 14:10:40
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JudeaPearl是一名美国计算机科学家和哲学家，以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。
他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。
他是ACM图灵奖的2011年度获奖者，这是计算机科学中的最高荣誉，“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。
他是ACM图灵奖的2011年度获奖者，这是计算机科学中的最高荣誉，“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
2024/10/13 10:03:43
8.98MB
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人工智能课程设计，基于产生式规则的动物识别系统，推理机和知识库分离，在不修改推理机程序的前提下，能够向知识库添加、删除、修改规则。
（CHD）效果图链接：https://blog.csdn.net/weixin_39644536/article/details/97019752
（CHD）效果图链接：https://blog.csdn.net/weixin_39644536/article/details/97019752
2024/9/26 7:45:05
1.98MB
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Open-NARS是NARS的开源版本，是在推理系统框架中设计的通用AI系统。
该项目是的演变。
讨论了其理论和实现。
如何建立OpenNARS使用mvn：对于每个项目：https://github.com/opennars/opennars-parent.githttps://github.com/opennars/opennars.githttps://github.com/opennars/opennars-lab.githttps://github.com/opennars/opennars-applications.git
该项目是的演变。
讨论了其理论和实现。
如何建立OpenNARS使用mvn：对于每个项目：https://github.com/opennars/opennars-parent.githttps://github.com/opennars/opennars.githttps://github.com/opennars/opennars-lab.githttps://github.com/opennars/opennars-applications.git
2024/9/23 13:36:28
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可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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