relations专题
Yii框架relations的使用
通过在 relations() 中声明这些相关对象，我们就可以利用强大的 Relational ActiveRecord (RAR) 功能来访问资讯的相关对象，例如它的作者和评论。不需要自己写复杂的 SQL JOIN 语句。 前提条件 在组织数据库时，需要使用主键与外键约束才能使用ActiveReocrd的关系操作； 场景 申明关系 两张表之间的关系无非三种：一对多；一对一；多对多； 在
Bio-Info 每日一题：Rosalind-04-Rabbits and Recurrence Relations
🎉 进入生物信息学的世界，与Rosalind一起探索吧！🧬 Rosalind是一个在线平台，专为学习和实践生物信息学而设计。该平台提供了一系列循序渐进的编程挑战，帮助用户从基础到高级掌握生物信息学知识。无论你是初学者还是专业人士，Rosalind都能为你提供适合的学习资源和实践机会。网址：https://rosalind.info 你是否想像专业人士一样分析DNA序列？这里有一个简单的任务来帮
利用dataset的Relations为两个DataTable创建类似SQL中Left join 的效果
using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Data; namespace ConsoleApplication7 { class Program { static void Main(string[] args)
19、论文解读：Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop Closure Detection
Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop Closure Detection 文章链接：ISC-LOAM 文章代码：代码 编译＆运行：建议参考：ubuntu16.04运行ISC-LOAM 我在编译运行遇到的问题以及解决办法： 1 、 编译无法通过：需要将cmakelist中设置C++11的那句
CVPR 2020 Character Matters: Video Story Understanding with Character-Aware Relations
动机 与短视频和GIF不同，视频故事包含清晰的情节和主要人物列表。如果没有识别出人物和角色名字之间的联系，一个模型就无法获得对情节的真正理解。视频故事问答(VSQA)提供了一种有效的评估模型更高层次理解能力的方法。然而，目前的VSQA方法只是从场景中提取一般的视觉特征。通过这种方法，它们仍然倾向于只学习表面上的相关性。视频问答的任务在最近的许多研究中得到了探索。然而，这些方法仅仅是利用预训练
Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Decomposition Strategy
Abstract 本文将关系抽取任务转换为两个任务，HE抽取（头实体抽取）和TER抽取（尾实体和关系） 前一个子任务是区分所有可能涉及到object关系的头实体，后一个任务是识别每个提取的头实体对应的尾实体和关系，然后基于本文提出的基于span的标记方法将两个子任务进一步分解为多个序列标记任务，采用分层边界标记HBT和多跨度解码算法解决这些问题。本文的第一步不是提取所有实体，而是识别可能参与
django rest framework关联关系——Serializer relations
转自：http://django-rest-framework.org/api-guide/relations.html Serializer relations Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships. — L
C1-1: Consumer Theory-Primitive Notions, Preference Relations and categories.
Chapter1-Consumer Theory Primitive Notions 4 building blocks in any model of consumer choice consumption set, X : \mathbf{X}: X: SET, all alternatives or complete consumption plans. X ⊆ R + n \m
论文笔记5：Integrating Probabilistic Extraction Models and Data Mining to Discover Relations and Patterns
使用条件随机场抽取信息，抽取实体间的二元关系 一、论文要解决的问题 在信息抽取系统中，为了获得较好的性能，必须包含数据本身固有的关系模式，但是手工编写这些规则费时费力俄而且不可能编写全部规则。而且数据中存在一些隐藏的关系模式，这对提供信息抽取性能很有帮助。 二、论文使用的方法和亮点 2.1 亮点 提出一个集成机器学习模型，能够学习上下文关系和关联关系模式来抽取实体之间的关系，并使用线性链
PARIS: Probabilistic Alignment of Relations, Instances, and Schema笔记
该论文建立了一个概率模型，对关系、实体、类之间的概率进行建模，不需要任何参数即可完成实体对齐任务。其中，一部分公式借鉴了《Some entities are more equal than others: statistical methods to consolidate Linked Data》，但效果更出色，并且可以应用在大规模数据上。由于对这方面工作不了解，不清这项工作是否是state-o
NIR-to-VIS face recognition via embedding relations and coordinates of the pairwise features阅读笔记
2019 IEEE MyeongAh Cho; Tae-young Chung; Taeoh Kim; Sangyoun Lee 一、简介 从人脸图像中提取的局部特征包含人脸各个组成部分的信息。对于两个不同的域特征，使用局部特征之间的关系比直接使用它更具有域不变性。除了这些关系，位置信息，如从嘴唇到下巴或眼睛到眼睛的距离，也提供了域不变的信息。 提出了一个关系模块，用来减少模态差异。该模块由