relational专题

Beginning Relational Data Modeling, Second Edition

Relphormer: Relational Graph Transformer forKnowledge Graph Representations

摘要 Transformers在自然语言处理、计算机视觉和图挖掘等广泛领域取得了显著的成绩。然而，普通的Transformer架构并没有在知识图(KG)表示中产生有希望的改进，在KG表示中，转换距离范式主导着这一领域。注意，普通的Transformer架构很难捕获知识图的内在异构结构和语义信息。为此，我们提出了Transformer的一种新变体，称为Relphormer。具体来说，我们引入了Tr

论文浅尝 | Meta Relational Learning: 基于元关系学习的少样本知识图谱推理

本文转载自公众号：浙大KG。笔记整理：陈名杨，浙江大学在读博士发表会议：EMNLP-2019 论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.01515 开源代码：https://github.com/AnselCmy/Met

ORM(Object Relational Mapping, 对象关系映射)简介

1、简介对象关系映射（英语：Object Relational Mapping，简称ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一种程序设计技术，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。对象-关系映射是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流

无缝集成 MongoDB Relational Migrator，Tapdata 提供关系型到 MongoDB 实时迁移优化方案

在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上，MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator（MongoDB RM），用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型，助力组织快速提升运营效率，充分发挥数据价值。今年年初，同样密切关注数据价值深层挖掘的 Tapdata，针对这一工具，新增支持导入 MongoDB relmig

Hibernate报错：org.hibernate.HibernateException: Error applying BeanValidation relational constraint等异常

错误异常如下：解释（高手的）： javax.persistence.validation.mode默认情况下是auto的，就是说如果不设置的话它是会自动去你的classpath下面找一个bean-validation**包，但是找不到，所以beanvalitionFactory错误。解决方法如下：只需要在hibernate.cfg.xml中添加： <property name=

精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)

Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021) 一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法，通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块：自相关表示（SCR）和交叉相关注意力（CCA），来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示（SCR）模块：用于捕捉单个图像内的结构

《Access Path Selectionin a Relational Database Management System》论文笔记

以下是根据论文归纳出的一些查询优化器公式和知识点，有没有用不知道，先码起来。 SQL执行优化过程处理SQL语句是从解析用户输入的SQL语句开始，经过一系列优化过程，最终生成机器代码并执行的过程。这个过程涉及到多个复杂的步骤，每个步骤都是为了确保SQL语句能够高效、正确地执行。通常包括以下四个主要步骤：解析器（Parser）这个步骤负责对用户输入的SQL语句进行词法和语法分析，检查SQ

Detecting Visual Relationships with Deep Relational Networks

用深度关系网络检测视觉关系物体之间的关系在图像理解中起着重要的作用，以前的研究方法将“关系”作为一个分类问题，每一种关系类型（如：‘骑’）或每个不同的视觉短语（如‘人-骑-马’）作为一个类别。但这种存在缺陷，例如视觉外观多样，视觉短语多样。针对此，本文建立一个综合框架来解决这个问题。框架的核心就是深度关系网络 1. 引言早期将视觉关系视为一个分类任务，考虑将对象和关系谓词的不同组合作为

2018 NIPS LinkNet: Relational Embedding for Scene Graph论文解读

2018 NIPS LinkNet: Relational Embedding for Scene Graph论文解读这篇文章想解决的问题是生成scene graph问题，这个任务是基于2017年提出的数据集visual genome的新任务，scene graph如图：对于输入的一张图像，先检测出它包含的object，并且进行分类，不仅如此还要找到他们之间的关系，然后构成scene gr

论文笔记11：Relational inductive biases, deep learning, and graph networks翻译笔记

关系归纳偏置、深度学习和图网络 DeepMind; Google Brain; MIT; University of Edinburgh 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40733008 摘要人工智能近几年大火起来，在计算机视觉、自然语言处理、控制和决策等关键领域取得重大进展。这在一定程度上归因于廉价的数据和计算资源，它们符合深度学习的本质优势。然

CS224W5.2——Relational and Iterative Classification

本节中，我们介绍用于节点分类的关系分类器和迭代分类。从关系分类器开始，我们展示了如何基于邻居的标签迭代更新节点标签的概率。然后讨论迭代分类，通过根据邻居的标签及其特征预测节点标签来改进集体分类。文章目录 1. 框架2. 关系分类3. 迭代分类4. 总结 1. 框架 2. 关系分类此时，不需要节点特征信息。如何去做更新：举例：初始化：更新

【论文精读】COLING 2022 -Event Detection with Dual Relational Graph Attention Networks

【论文精读】COLING 2022 -Event Detection with Dual Relational Graph Attention Networks 【论文原文】：Event Detection with Dual Relational Graph Attention Networks 【作者信息】：Jiaxin Mi and Po Hu and Peng Li 论文：https

[实体关系抽取｜顶刊论文]QIDN：Query-based Instance Discrimination Network for Relational Tri

Query-based Instance Discrimination Network for Relational Triple Extraction Zhejiang University, Tsinghua University｜EMNLP 2022｜2022.11.3｜原文连接想法简述过去的方法都可以用上图来表述： H c o n t e x t H_{context} H

Relational Database Management System(RDBMS) basic

英文出处： Christophe Kalenzaga。欢迎加入翻译组。 RMDB: 一提到关系型数据库，我禁不住想：有些东西被忽视了。关系型数据库无处不在，而且种类繁多，从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata 。但很少有文章讲解数据库是如何工作的。你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库原理』，看看结果多么的稀少【译者注：百度为您找到相关结果约1,850,000个…】

论文阅读《A simple neural network module for relational reasoning》

一、重点单词理解 inherently 本质地 statistical 统计的 cylinder 圆柱体 generalize 概括、推广、笼统 sparse 稀疏 explicit 易于理解的 implicit 含蓄的 plug-and-play 即插即用 exploit 利用 state 情况，状态 versatility 用途广泛 substantial 非常，大量，总的来说 sustai

Learning the Extraction Order of Multiple Relational Facts in a Sentence with Reinforcement Learning

Abstract 现有的方法中没有考虑到相关事实的提取和整理，多重关系提取任务尝试从句子中提取所有关系事实，本文认为提取顺序在此任务中至关重要，为了考虑提取顺序，文本将强化学习应用到Seq2Seq模型中，所提出的模型可以自由生成关系事实。 model 通过双向RNN对句子进行编码，再通过另一个RNN逐个生成三元组，当所有有效的三元组生成后，解码器将生成NA三元组。在时间步长t中，需要

【具身智能】系列论文解读（CoWs on PASTURE VoxPoser Relational Pose Diffusion）

0. My Conclusion CoWs on PASTURE：擅长零样本的视觉语言对象导航，主要解决了LLM辅助下的任务级动作执行任务VoxPoser：擅长设计一些未预定义的动作轨迹，主要解决了LLM辅助下的动作轨迹设计任务Relational Pose Diffusion：擅长将已有的动作迁移变换到新场景下的动作，增强机械臂的泛化能力，主要解决了Diff模型辅助下的复杂多变的场景动作轨

關聯式資料庫模型The relational data model

RELATIONAL MODEL關係模型結構化查詢語言（SQL）基礎foundation of structured query language (SQL) 許多資料庫設計方法的基礎foundation of many database design methodologies 資料庫研究基礎foundation of database research 關係(Relation