基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。

2005年-2019年ACL、COLING、EMNLP等顶级会议上知识图谱领域的80篇经典论文：综述类（3篇）、知识表示（10篇）、命名实体识别（19篇）、实体消歧（12篇）、关系抽取（10篇）、事件抽取（8篇）、问答系统（17篇）。
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该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第一部分。
东南大学知识图谱精品课程共分14章，零碎地讲解了知识图谱相关的知识，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。