作者丨謝若冰 知識圖譜被廣泛地用來描述世界上的實體和實體之間的關係,一般使用三元組(h,r,t)(head entity, relation, trail entity)的形式來存儲知識,其中藴含的知識數量巨大且
: positional encoding : triplet encoding : subject encoding : object encoding Relation Transformer (RelTR), to directly predict a fixed-size set of − −
概述:從SEO到GEO,內容生產的範式革命 如果説傳統SEO(搜索引擎優化)是圍繞關鍵詞和鏈接的“狩獵”遊戲,那麼在以大模型和知識圖譜為核心的AI搜索時代,我們正在經歷一場內容生產的範式革命,它被稱為GEO(生成式引擎優化)。這場革命的核心,不再是簡單地堆砌關鍵詞,而是如何讓你的內容被AI“理解”並“信任”,進而被主動引用和推薦。 在AI的認知世界裏,信息不再是扁平的
2025-11-28:統計特殊三元組。用go語言,給定一個整數數組 nums。我們把滿足 ijk(索引從 0 開始)且 nums[i] 和 nums[k] 都等於 nums[j] 的兩倍的三個不同索引 (i, j, k) 稱為“一組特殊三元組”。要求計算數組中所有這樣的三元組數量,並將結果對 1000000007 取模後返回。 3 = n == nums.length = 10000