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随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

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  在软件开发过程中，对象信息的分享以及相互直接的协作是必须的，困难在于确保对象之间的沟通是有效完成的，而不是拥有成本高度耦合的组件。当对象对其他组件的责任有太多的细节时，它被认为是高度耦合的。当一个应用程序有高度的耦合，维护将变得非常具有挑战，任何变化都将带来涟漪效应。为了解决这一类的软件设计问题，我们就需要基于事件的编程。本篇，我们就来学习Guava

介绍命令模式是一种行为型设计模式。在命令模式中，所有的请求都会被包装成为一个对象。参考了一下其他关于命令模式的文章，其中有谈到说是可以用不同的请求对客户进行参数化。对这句话的理解是，因为将请求封装成为对象，所以客户的所有操作，其实就是多个命令类的对象而已，即参数化了。命令模式的最大的特点就是将请求的调用者与请求的最终执行者进行了解

SAPI是一个及其精简的RestfulAPI输出工具，诞生的背景是基于目前微服务开发接口，很多中小型项目开发人员在对接口测试时不仅需要使用JUnit等进行业务接口测试，还需要对API进行自测。所以SAPI很好的解决了开发人员需要一个一个参数的往接口测试工具填写调试的反复过程。目前SAPI只需要开发人员引入stater后再启动类加入一行文件即可。下面我们

重载和重写重载：同一个类中定义名字相同的方法，但是参数类型或者参数个数必须不同。重载的方法在编译过程中就可完成识别。具体到每一个方法的调用，Java编译器会根据所传入参数的生命类型来选取重载方法。选取的过程分以下三个阶段：1：在不考虑对基本类型自动装拆箱，以及可变长参数的情况下选取重载方法。2：如果第1个阶段未找到，那么在允许自动

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

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在现代的互联网应用开发中，手机号码归属地查询是一个非常实用的功能，它可以帮助开发者为用户提供更加个性化的服务。例如，电商网站可以根据用户手机号的归属地推荐本地商品，旅游类应用可以根据用户所在地提供相应的旅游信息等。本文将介绍如何通过API接口实现手机号码归属地的查询功能，并提供一个简单的demo示例。