本體演算法庫

❶ 本體網路爬蟲是什麼啊怎麼實現。。會的回答啊

首先，構建本體，選擇一個領域，對該領域進行了全面的分析並且使用開源軟體Protégé來構建基於網路本體語言（OWL）的本體模型。
其次，設計本體與網路爬蟲的相關度演算法。推薦空間向量模型。該方法將頁面和本體用向量來表示，通過計算向量之間的夾角來衡量鏈接與領域之間的相關度。
最後，實現網路爬蟲技術。可以選擇Java語言實現，可以選擇開源的，也可以用htmlParser這個開源包來實現。
這個系統實現上最大的難點在於相關度演算法。相關度演算法應該在時間和准確度上權衡。
祝你成功。。

❷ 能夠用於tf-idf的語料庫(python學習).

您好，推薦使用CRAFT語料庫
CRAFT(Colorado Richly Annotated Full-Text)語料庫，中文名科羅拉多豐富語料注釋庫。CRAFT收錄了97篇可公開獲取全文的生物醫學期刊文獻，並將這些文章在語義和句法上都作了詳盡的注釋以作為自然語言處理(NLP)社區的生物醫學研究資源。CRAFT基於9個常用的生物醫學本體，從這97篇文獻中識別了所有的生物學實體，這些本體包括：細胞類型本體，小分子化合物本體(CHEBI)，NCBI分類法，蛋白質本體，序列本體，Entrez Gene資料庫的條目，以及基因本體(Gene Ontology)的三個子條目。CRAFT語料庫已被廣泛應用於對文本挖掘工具的性能測試中。當然也可以用於TF-IDF方法。
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用於信息檢索與數據挖掘的常用加權技術。TF意思是詞頻(Term Frequency)，IDF意思是逆文本頻率指數(Inverse Document Frequency)。TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。

❸ 關於本體資料庫請問本體資料庫是怎麼樣的，和資料庫的

你是想把本體文件持久化到SQL裡面嗎？我之前學習時藉助了Jena這個語義框架，連資料庫還是借用了JDBC連接到MySQL資料庫。

❹ kmp 演算法原理

樸素演算法
先看看最「樸素」的演算法： ///find a template in a string. #include<string.h> #include<stdio.h> int Index(char *S, char *T, int pos) { int k=pos, j=0; while(k <strlen(S) && j<strlen(T))//未超出字元串的長度 { if (S[k] == T[j]) { ++k; ++j;} //如果相同，則繼續向後比較 else {k = k-j+1; j =0;} //如果不同，就回溯，重新查找 } if (j == strlen(T)) return k-strlen（T）; else return 0; }
編輯本段KMP演算法
一種由Knuth(D.E.Knuth)、Morris(J.H.Morris)和Pratt(V.R.Pratt)三人設計的線性時間字元串匹配演算法。這個演算法不用計算變遷函數δ，匹配時間為Θ(n)，只用到輔助函數π[1，m]，它是在Θ(m)時間內，根據模式預先計算出來的。數組π使得我們可以按需要，「現場」有效的計算(在平攤意義上來說)變遷函數δ。粗略地說，對任意狀態q=0，1，…，m和任意字元a∈Σ，π[q]的值包含了與a無關但在計算δ(q，a)時需要的信息。由於數組π只有m個元素，而δ有Θ(m∣Σ∣)個值，所以通過預先計算π而不是δ，使得時間減少了一個Σ因子。[1] KMP演算法是通過分析子串，預先計算每個位置發生不匹配的時候，所需GOTO的下一個比較位置，整理出來一個next數組，然後在上面的演算法中使用。
編輯本段KMP演算法的講解
當我們分析一個子串時，例如：abcabcddes. 需要分析一下，每個字元x前面最多有多少個連續的字元和字元串從初始位置開始的字元匹配。然後+1就行了（別忘了，我們的字元串都是從索引1開始的）當然，不要相同位置自己匹配，默認第一個字元的匹配數是0。
編輯本段定義
設字元串為 x1x2x3...xn ,其中x1，x2，x3，... xi，... xn均是字元，設ai為字元xi對應的整數。則a=m，當且僅當滿足如下條件：字元串x1x2...xm equals 字元串x(i-m+1)...xi-1 xi 並且x1x2...xm x(m+1) unequals x(i-m) x(i-m+1)...xi-1 xi。
編輯本段舉例
abcabcddes 0111234111 |----------------------默認是0 --| | |-----------------不能自己在相同位置進行字元匹配，所以這里認為沒有匹配字元串，所以0+1 =1，繼續從1開始匹配 ------| | |-----------前面的字元和開始位置的字元相同，所以是2,3,4 -----------| | | |-------不匹配只能取1。 希望能明白的是，如果開始字元是 Ch1的話，那麼我們就是要在串中第2個Ch1後面的位置開始自己和自己匹配，計算最大的吻合度。 程序寫出來就是： void GetNext(char* T, int *next) { int k=1,j=0; next[1]=0; while( k〈 T[0] ){ if (j ==0 || T[k] == T[j]) { ++k; ++j; next[k] = j; } else j= next[j]; } } 但是這個不是最優的，因為他沒有考慮aaaaaaaaaaaaaaaaaaab的情況，這樣前面會出現大量的1，這樣的演算法復雜度已經和最初的樸素演算法沒有區別了。所以稍微改動一下： void GetNextEx(char *T, char *next) { int k=1,j=0; next[1] = 0; while(k < T[0]) { if (j == 0 || T[k] == T[j]) { ++k; ++j; if (T[k] == T[j]) next[k] = next[j]; else next[k] = j; } else j = next[j]; } } 現在我們已經可以得到這個next字元串的值了，接下來就是KMP演算法的本體了： 相當簡單： int KMP(char* S, char* T, int pos) { int k=pos, j=1; while (k){ if (S[k] == T[j]){ ++k; ++j; } else j = next[j]; } if (j>T[0]) return k-T[0]; else return 0; } 和樸素演算法相比，只是修改一句話而已，但是演算法復雜度從O(m*n) 變成了：O(m)
編輯本段KMP演算法的偽代碼
KMP-MATCHER(T，P) 1n ← length[T] 2m ←length[P] 3π ← COMPUTE-PREFIX-FUNCTION(P) 4q ← 0△Number of characters matched. 5for i ← 1 to n△Scan the text from left to right. 6do while q>0 and P[q+1]≠T[i] 7do q ← π[q]△Next character does not match. 8if P[q+1]=T[i] 9then q ← q+1△Next character matches. 10if q=m△Is all of P matched? 11then print 「Pattern occurs with shift」 i-m 12q ← π[q]△Look for the next match. COMPUTE-PERFIX-FUNCTION(P) 1m ← length[P] 2π[1] ← 0 3k ← 0 4for q ← 2 to m 5do while k>0 and P[k+1]≠P[q] 6do k ← π[k] 7if P[k+1]=P[q] 8then k ← k+1 9π[q] ← k 10return π[1]
編輯本段KMP演算法的c++實現
//c++實現的KMP演算法，所有涉及字元串，其初始下標從0開始(上述演算法均是從1開始) //example: char s[100],t[100];cin>>s>>t;KMP(s,t); //獲取待查詢模式的next數組 int* get_next(char* T, int* next){ int i = 0, j = -1; int length = strlen(T); int *temp = next; *next = -1; while(i< length){ if(j==-1 || *(T+i)==*(T+j)){ i++; j++; //優化後的get_next方法，可以防止出現形如"aaaaab"這種模式的計算退化 if(*(T+i)!=*(T+j)) *(next+i)=j; else *(next+i)=*(next+j); } else j=*(next+j); } return temp; } //KMP演算法 int KMP(char *S, char *T){ int S_Length = strlen(S); int T_Length = strlen(T); //若模式長度大於字元串，則直接返回查詢失敗 if( S_Length < T_Length) return 0; int i = 0, j = 0; int* next = new int[T_Length]; get_next(T, next); while(i < S_Length && j < T_Length){ if(j == -1 || *(S+i) == *(T+j)){ i++; j++; } else j=*(next+j); } if(j>=T_Length) return i-T_Length; return 0; } 在此提供一個更簡明的適用於字元串的kmp實現： #include<iostream> #include<string.h> int next[100]; void getnext(char b[]) { int i=1,j=0; //i是每個位子，j是回退的位子 next[1]=0; while(i<=strlen(b)) { if(j==0||b[i-1]==b[j-1]) { i++; j++; next[i]=j; } else j=next[j]; //用上一個的 回退關系 } } int kmp(char a[],char b[]) { int i=1,j=1; //i是主串中的位子 ，j匹配串的位子 while(i<=strlen(a)&&j<=strlen(b)) { if(j==0||a[i-1]==b[j-1]) { i++; j++; } else j=next[j]; } if(j>strlen(b)) return i-strlen(b); else return 0; } int main() { char a[40],b[40]; printf("要匹配的主串：\n"); scanf("%s",a); printf("要匹配的子串：\n"); scanf("%s",b); getnext(b); printf("輸出next值：\n"); for(int i=1;i<=strlen(b);i++) printf("%d ",next[i]); printf("\n"); printf("%d",kmp(a,b)); system("pause"); main(); return 0; }
編輯本段串的最大匹配演算法
摘要：
給定兩個串S和T，長分別m和n，本文給出了一個找出二串間最大匹配的演算法。該演算法可用於比較兩個串S和T的相似程度，它與串的模式匹配有別。
關鍵詞：
模式匹配 串的最大匹配 演算法 Algorithm on Maximal Matching of Strings Lin YuCai Xiang YongHong Zhang ChunXia Zhang JianJun （Computer Science Department of Yunnan Normal University Kunming 650092） ABSTRACT Given Two Strings S of length m and T of length n，the paper presents an algorithm which finds the maximal matching of them. The algorithm can be used to compare the similarility of the two strings S and T, it is different with the strings' pattren matching. KEY WORDS Pattern Matching Maximal Matching of Strings Algorithm
編輯本段問題的提出
字元串的模式匹配主要用於文本處理，例如文本編輯。文本數據的存儲（文本壓縮）和數據檢索系統。所謂字元串的模式匹配[2]，就是給定兩個字元串S和T，長度分別為m和n，找出T中出現的一個或多個或所有的S，在這方面已經取得了不少進展[3][4][5][6][7][8][9][10][11]。本文從文本處理的另一個角度出發，找出兩個串的最大匹配，比較其相似程度[1]。它主要應用於文本比較，特別是在計算機輔助教學中。顯然前者要找S的完全匹配，而後者並無此要求。例如，若S=ABCD，T=EFABCDX，那麼模式匹配的結果就是找出了T中的一個ABCD，而我們演算法的結果就是S能與T的ABCD完全匹配，但是T中還有3個字元是比S多出來的，也就是說在S中有100%的字元與T中的匹配，而在T中有57%的字元與S中的匹配。若S= ABCDFE，T=AFXBECDY。則在模式匹配中S與T無匹配項，但在我們的演算法中就能發現T中存在A，B，C，D，但D後不存在E，F。而且S中也存在A，B，C，D，且具有順序性。這樣就能公正地評價S，T的區別。得知其相似程度。 文章的組織如下：首先介紹基本定義和問題的描述；第三節是演算法設計；最後是本文總結。
編輯本段問題的描述
設∑為任意有限集，其元稱為字元，w：∑→N為∑到N的函數，稱為∑的權函數（註：本文僅討論權值恆為1的情況）。∑*為∑上的有限字元串集合，那麼對任意S，T∈∑*，設S=a1a2…am，T=b1b2…bn，m>0，n>0。記<m>={1,2, …,m},<n>={1,2, …,n}，則稱{(i,j)∣i∈<m>，j∈<n>，ai=bj}為S與T的匹配關系集，記作M（S，T），稱M為S與T的一個（容許）匹配，若對任意（i,j）, ( i',j' )∈，① i< i'，當且僅當j< j'，② i= i'當且僅當j= j'。S與T的匹配中滿足 最大者，稱為S與T的最大匹配。若C(i,j)為N上的m×n矩陣，且滿足： 則稱矩陣C為串S與T的匹配關系陣。 於是求串S與T的最大匹配，等價於求C中的一個最大獨立點集M，它滿足，若ci,j，ci',j'∈M，則i< i' 當且僅當j< j'，i=i'當且僅當j=j'。我們稱這樣的最大獨立點集為C的最大C-獨立點集。 例：設∑為所有字母的集合，對任意x∈∑，w（x）≡1，設S與T分別為：S=「BOOKNEWS」，T=「NEWBOOKS」。則我們可以得到S與T兩個匹配： 這里=5； 這里 =4。 顯然為串S與T的最大匹配。 S與T的匹配關系陣C可表示如下： 其中帶圈的部分為一最大C-獨立點集。
編輯本段演算法設計
我們僅就權值為一的情況進行討論。 設S和T為任意給定串，C為的S與T匹配關系陣，那麼由2的討論知，求S與T的最大匹配問題，等價於求C的最大C-獨立點集問題。因而，為了解決我們的問題，只要給出求C的最大C-獨立點集的演算法就可以了。 顯然，為了求出C的最大C-獨立點集，我們可以採用這樣的方法：搜索C的所有C-獨立點集，並找出它的最大者。這種方法是可行的，但並不是非常有效的。這會使問題變得很繁，復雜度很大。因此，我們先對問題進行分析。 在下面的討論中，我們把C的任一C-獨立點集={ai1,j1，…，ais,js}，記作=ai1,j1…ais,js，i1 <…< is。於是可看作陣C中以1為節點的一條路，滿足：對路中的任意兩節點，均有某一節點位於另一節點的右下方。稱這種路為右下行路。 於是求C-獨立點集等價於求陣C的右下行路。這種求右下行路的搜索可以逐行往下進行。 命題1. 若 =αai,jβ和ψ=α'ai,jσ為C的兩個C-獨立點集，且α為α'的加細，則存在C-獨立點集'=αai,jδ，滿足≥。 命題2. 若 =αai,jβ和ψ=α'ai+k,jσ為C的兩個C-獨立點集，且≥，則存在C-獨立點集'=αai,jδ，滿足≥。 命題3. 若 =αai,jβ和ψ=α'ai,j+kσ為C的兩個C-獨立點集，且≥，則存在C-獨立點集'=αai,jδ，滿足≥。 由命題1知，在搜索右下行路的過程中，如果已獲得了某一C-獨立點集的某一初始截段αai,j和另一C-獨立點集ψ的某一初始截段α'ai,j，且有≤，則我們可以停止對ψ的進一步搜索。 由命題2知，在搜索右下行路的過程中，在某一列j存在某兩個C-獨立點集的某初始截段=ai1,j1…ais,j和ψ=al1,m1…alt,j，如果≥，但lt>is，則我們可以停止對ψ的進一步搜索。 由命題3知，在搜索右下行路的過程中，在某一行i存在某兩個C-獨立點集的某初始截段=ai1,j1…ai,js和ψ=ai1,m1…ai,mt，如果≥，但mt>js，則我們可以停止對ψ的進一步搜索。 由此可見，並不要求搜索所有C的最大C-獨立點集，而可以採用比這簡單得多的方法進行計算。那麼按照我們上面的三個命題，來看如下實例： 首先我們得到=B（在上的節點用①表示），我們向右下方找路，可以發現，在第4列有兩個1，根據命題2，我們選擇上面的一個1，也就是說選擇第1行的那個1，而不要第2行的那個1。同時我們也發現在第1行也有兩個1，由命題3知，我們選擇左邊的那個1，即第4列的那個1。此時=BO。但是當我們的演算法運行到第4行時，=BOOK，由於K在第3行第6列，而本行的1在第1列，在路最後一個節點K的左邊，那麼我們必須新建一條路ψ，因為我們並不能確定是否以後就有≥，當演算法運行到第6行時，=BOOK，ψ=NEW，=4，=3，我們將S鏈到路上，此時我們得到最長右下行路=BOOKS，=5。這樣我們就可以計算出這兩個字元串的匹配程度。 在我們的演算法設計過程中，用到了兩個技巧。技巧之一，矩陣C不用存儲，是動態建立的，節省了空間。技巧之二，本演算法並不要求所有的S與T中所有的元素都相互進行比較，也並不存儲所有的右下行路，節省了時間和空間。由矩陣中1的出現情況可見，本演算法所需的空間和時間都遠小於O（mn）
編輯本段結束語
本文給出了一個與模式匹配不同的，具有若干應用的，串的最大匹配演算法，該演算法已經在機器上實現，達到了預期的效果。本文僅討論權值恆為1的情況，對於權值任意的情形不難由此得到推廣。
編輯本段C語言代碼(C Code)
#include<stdio.h> #include<string.h> void getnext(int next[],char s[],int l) { int i=1,j=0; next[1]=0; while(i<l) { if(j==0 || s[i]==s[j]) { i++;j++; next[i]=j; } else j=next[j]; } } int KMP(char s1[],char s2[],int l1,int l2,int next[]) { int i,j; i=j=1; while(i<=l1 && j<=l2) { if(j==0||s1[i]==s2[j]) { i++;j++; } else j=next[j]; } if(j>l2) return(i-l2); return 0; } int main() { int next[10001],ans; char s1[10001],s2[10001],l1,l2; scanf("%s",s1+1); scanf("%s",s2+1); l1=strlen(s1+1); l2=strlen(s2+1); getnext(next,s2,l2); ans=KMP(s1,s2,l1,l2,next); if(ans!=0) printf("%d\n",ans); else printf("No!\n"); system("pause"); return 0; }
編輯本段KMP演算法的pascal實現
var next:array [1 ..1000001] of longint; s,t:ansistring; procere get_next(t:ansistring); var j,k:integer; begin j:=1; k:=0; while j<length(t) do begin if (k=0) or (t[j]=t[k]) then begin inc(j); inc(k); next[j]:=k; end else k:=next[k]; end; end; function index(s:ansistring;t:ansistring):longint; var i,j:longint; begin get_next(t); index:=0; i:=1; j:=1; while (i<=length(s))and(j<=length(t)) do begin if (j=0)or(s[i]=t[j]) then begin inc(i); inc(j); end else j:=next[j]; if j>length(t) then index:=i-length(t); end; end; begin readln(s); readln(t); writeln(index(s,t)) end.
編輯本段KMP播放器
K-multimedia player的縮寫
來自韓國的影音全能播放器，與Mplayer一樣從linux平台移植而來的Kmplayer(簡稱KMP)幾乎可以播放您系統上所有的影音文件。通過各種插件擴展KMP可以支持層出不窮的新格式。強大的插件功能,直接從Winamp繼承的插件功能，能夠直接使用winamp的音頻 ，輸入，視覺效果插件，而通過獨有的擴展能力，只要你喜歡，可以選擇使用不同解碼器對各種格式進行解碼。 KMPlayer The Professional Media Player! 它支持 Winamp 2/5 的輸入、常規、DSP、視覺效果、媒體庫插件。無須注冊表支持直接調用 Directshow 濾鏡！FFdshow 的視覺特效系統~超強的 GUI 界面~安裝電視卡後可以直接代替原軟體直接收看電視~支持播放 DVD/VCD 以及絕大多數電腦的媒體文件（AVI 支持 Xvid/DivX/3vid/H264 OGG/OGM/MKV 容器/AC3/DTS 解碼~Monkey Audio 解碼~）強烈推薦！此播放器除了會將自己的配置信息寫入注冊表外絕對綠色~ KMplayer內置目前常見的所有解碼器，包括real,QT等。 另外KMplayer安裝版也是目前很少見的檢查流氓軟體的安裝方式，如果一旦有惡意的漢化小組漢化並捆綁了流氓軟體。該安裝程序自動會識別，並作出提示，建議用戶不要安裝，雖然不是特別准確，但KMplayer的無廣告及第三方插件的特點使其深受好評。 目前韓國官方已經在Kmplayer里自帶了中文字型檔，只要用戶是中文系統，軟體就會自動識別，十分方便。 KMP版本: KMPlayer3.0.0.1439

❺ 什麼叫本體庫就是在知識管理工程建設中的知識庫

本體庫與知識庫是兩個完全獨立的概念，准確的講，沒有本體庫這種說法，而應該是「本體」，本體是關聯關系，是邏輯關系；而知識庫則是存有實體數據的。

❻ 論文查重用了什麼演算法

知網查重的演算法是

使用計算機開展知網查重識別的研究首先要對數字文檔進行分析處理,而數字文檔又可分為兩種類別,即:自然語言文本和形式語言文本。形式語言文本比較典型的是計算機程序源代碼,雖然抄襲的案例較多,但因其具有規范的語法和語句結構特點,相對比較容易分析處理,針對此類抄襲識別的研究也較早。而自然語言文本(如:論文等)復制檢測原理的出現比程序復制檢測晚了20年。
②1993年,美國亞利桑那大學的Manber提出了「近似指紋」概念,基於此提出了sif工具,用基於字元串匹配的方法來度量文件之間的相似性。美國斯坦福大學的Brin等人首次提出了COPS系統與相應演算法,其後提出的SCAM原型對此進行了改進了。SCAM借鑒了信息檢索技術中的向量空間模型,使用基於詞頻統計的方法來度量文本相似性。香港理工大學的Si和Leong等人採用統計關鍵詞的方法來度量文本相似性,建立了CHECK原型,並首次在相似性度量中引入文檔的結構信息。到了2000年,Monostori等人用後綴樹來搜尋字元串之間的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美國的教育工作者們現已懂得綜合運用課堂書寫段落樣本、互聯網搜索工具和反剽竊技術三結合手段遏制欺騙的源頭。
③ 對於中文論文的抄襲識別,存在更大的困難。漢語與英文不同,它以字為基本的書寫單位,詞與詞之間沒有明顯的區分標記,因此,中文分詞是漢語文檔處理的基礎。漢語文本抄襲識別系統首先需要分詞作為其最基本的模塊,因此,中文文本自動分詞的好壞在一定程度上影響抄襲識別的准確性。同時計算機在自然語言理解方面有欠缺,而抄襲又不僅僅局限於照抄照搬式的,很難達到准確的抄襲識別。所以解決中文論文抄襲識別問題還不能全盤照搬國外技術。北京郵電大學張煥炯等用編碼理論中漢明距離的計算公式計算文本相似度。中科院計算所以屬性論為理論依據,計算向量之間的匹配距離,從而得到文本相似度。程玉柱等以漢字數學表達式理論為基礎,將文本相似度計算轉換為空間坐標系中向量夾角餘弦的計算問題。西安交通大學的宋擒豹等人開發了CDSDG系統,採用基於詞頻統計的重疊度度量演算法在不同粒度計算總體語義重疊度和結構重疊度。此演算法不但能檢測數字正文整體非法復制行為,而且還能檢測諸如子集復制和移位局部復制等部分非法復制行為。晉耀紅基於語境框架的相似度計算演算法,考慮了對象之間的語義關系,從語義的角度給出文本之間的相似關系。大連理工大學的金博、史彥軍、滕弘飛針對學術論文的特有結構,對學術論文進行篇章結構分析,再通過數字指紋和詞頻統計等方法計算出學術論文之間的相似度。張明輝針對重復網頁問題提出了基於段落的分段簽名近似鏡像新演算法。鮑軍鵬等基於網格的文本復制檢測系統提出了語義序列核方法的復制檢測原理。金博、史彥軍、滕弘飛少給出了一個基於語義理解的復制檢測系統架構,其核心是以知網詞語相似度計算為基礎,並將應用范圍擴大到段落。聶規劃等基於本體的論文復制檢測系統利用語義網本體技術構建論文本體和計算論文相似度。
請繼續關註上學吧論文查重（http://www.shangxueba.cn），更多有關論文檢測信息盡在其中。

❼ 精通Python需要多長時間

我認為「精通」要滿足如下條件：

熟知主流硬體體系（x86, x64）
熟知 CPython 的具體實現，如若可能至少通讀源碼三遍以上

熟知每條 Python bytecode 如何被解釋執行

熟知每條 Python 語句如何 compile 成 bytecode

熟知 Python 主要數據結構所採用的優化手段
熟知 JIT 以及哪些場合下 PyPy 會比 CPython 有較大性能提高、以及有什麼代價

所以我一直只敢稱自己為 「中級 Pythonista」。對於那些僅僅知道怎麼用 Python 就敢自稱「精通」的人：專家不是那麼好當的，沒有金剛鑽別攬瓷器活。不懂那麼多底層細節就不要隨便說自己「精通」，說自己「擅長」不會被人看不起。

@米嘉 引用的 StackOverflow 上列的那幾項條件是作為將 Python 用於主要工作語言所需要的基本條件，敢於因此而稱自己「精通 Python」要讓不少人笑掉大牙。況且那幾項還有幾個嚴重問題：

第3點：如若可能，盡量避免 map/rece/fitler，而用 list/generator/set comprehension，代碼要清晰得多，GvR 如此說。xrange 和 range 的區別在 Python 3 中馬上就要滾蛋了，所以如非必要，不要大量使用 xrange。
第5點：敢於在 CPython 中大量使用遞歸是對 CPython 實現的公然侮辱。Python 的多個穩定實現都沒有 TCO，遞歸會讓性能迅速下降。記住一點：Python 中函數調用非常昂貴，可讀性、可維護性影響不大的情況下，能展開函數調用的時候盡量展開、遞歸能轉化成循環的盡量轉化。遞歸也不是人類自然的思考方式。
第7點：看書是對的，但不要把 Python 當作一門經典函數式語言對待，因為它不是。你當它是，它會很痛苦（「為毛要這樣濫用我！？」），你也會很痛苦（「為毛你不這樣實現 blah blah！？」）。SICP 是本好書，但不要因此而教條。要清楚的知道什麼時候用函數式，什麼時候用面向對象，什麼時候用面向過程，什麼時候用面向任務，什麼時候用面向結果。在一棵樹上弔死是大多數非理性死忠的表現。

❽ 求電除塵的本體阻力計算方法，改造電除塵與引風機

1.250-300pa,指的是靜電式除塵器吧，布袋式的一般在1000-1200pa左右，除塵器的本體阻力完全可以實測，進出口分別測一次壓力，算出壓力差。
2.引風機一般選型時都留有裕量，如果除塵只增加50pa，應該不需要改造引風機。

❾ 數據提取與本體實例生成

分別建立起空間數據的屬性關系圖 ARG 和非空間數據的語義關系後，可以參照圖5.41 所示的應用本體實例生成演算法 AOGA 自動生成應用本體實例。

首先創建一個新 OWL 空文檔並在其中插入根結點; 然後按 ARG 的特徵空間中特徵點的先後順序抽出一個空間對象如 N1，根據這個空間對象的類型創建新節點並插入到根節點下，在創建空間對象節點的同時，需要創建這個空間對象的屬性: 從該空間對象 N1 對應的特徵點中抽取一個幾何屬性，並創建這個幾何屬性對應的實例插入到新節點 N1 下，進行判斷直至所有的空間屬性創建完畢，同理創建這個空間對象的非空間屬性，直至所有的非空間屬性創建完畢。一旦空間對象創建完畢後，還需要進行判斷，看是否還有其他空間對象。如果還有其他空間對象未創建，則重復上述過程，直至所有的地理對象和相應的空間屬性與非空間屬性全部轉換成應用本體實例。應用本體實例創建完畢後，將所創建的OWL 文檔輸出，第四部分將要使用生成的 OWL 文檔。

圖 5.41 應用本體實例生成演算法 AOGA

❿ 本體是什麼意思

本體 [ běn tǐ ] ：德國哲學家康德唯心主義哲學中的重要概念，指與現象對立的不可認識的「自在之物」。辯證唯物主義否認現象和本體之間有不可逾越的界限，認為只有尚未認識的東西，沒有不可認識的東西；機器、工程等的主要部分。

詳細釋義

1、事物的原樣或自身。

《後漢書·應劭傳》：「又集駁議三十篇，以類相從，凡八十二事。其見《漢書》二十五，《漢記》四，皆刪敘潤色，以全本體。」《北史·魏彭城王勰傳》：「帝曰：『雖琱琢一字，猶是玉之本體。』」 鄒魯 《中國同盟會》：「軍事用票發行之後，流通世面，與實銀同一使用。然其本體無真價，不過代表實銀。」

2、原來的體制、格局。

北魏 酈道元 《水經注·河水四》：「余按 周處 此志……更為失志記之本體，差實録之常經矣。」

3、主體。

南朝 梁 劉勰 《文心雕龍·諸子》：「然繁辭雖積，而本體易總，述道言治，枝條《五經》。」

4、引申為根本的。

李廣田 《論怎樣打開一條生路》：「這段話真是簡單扼要，說出了今天的文學的本體問題。」

5、佛教稱諸法的根本自體或與應身相對的法身。

《大日經》卷七：「一身與二身，乃至無量身，同入本體。」 清 紀昀 《閱微草堂筆記·灤陽消夏錄四》：「惟二公暫入輪回，旋歸本體，無故現此泡影，則不可以理推。」

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造句：

(1) 太虛無形，氣之本體。其聚其散，變化之客形爾。

(2) 我曾經看到有人描寫父愛「父愛如山」。以前的我根本體會不到父愛。其實父愛真是嚴肅的，他只是不會表達。他從來沒有說過一句：「我愛你，寶貝。」類似肉麻的話。當我想要什麼時，他都會努力的滿足我。

(3) 在人類生活中，時間剎那而過，它的本體是處於一個流動狀態中，知覺是昏鈍的，整個肉體的構成是易腐朽的，靈魂是一個疾轉之物，運氣是很難預料的，名望是缺乏見識的東西。

(4) 心是宇宙的本體，萬物的主宰，安身立命的根據，衡量是非的標准。天地間諸事諸物，舉凡綱常倫理，言行舉止，成敗榮辱，皆不出於我心。

(5) 但不是本體論存在的本質擴展。