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Java n-triple RDF解析

我想解析一个n-triple形式的RDF文件。我可以编写自己的解析器,但我宁愿使用库,为此目的,Jena似乎不必要地复杂化(或者至少我看不到他们的文档解释如何以合理的方式读取n-triples)。能否请您指出任何有用的库,或者如果您对Sesame或Jena很了解,您可能知道他们如何解决这个问题。 最佳答案 有了Jena就没那么难了:给定一个包含以下N-TRIPLE形式的RDF的文件rdfexample.ntriple(示例取自here):"1988"."9.90"."CBSRecords"."UK"."BonnieTyler"."1

Triple 协议支持 Java 异常回传的设计与实现

作者:ApacheDubboContributor陈景明背景在一些业务场景,往往需要自定义异常来满足特定的业务,主流用法是在catch里抛出异常,例如:publicvoiddeal(){try{//doSomething...}catch(IGreeterExceptione){...throwe;}}或者通过ExceptionBuilder,把相关的异常对象返回给consumer:provider.send(newExceptionBuilders.IGreeterExceptionBuilder().setDescription('异常描述信息');在抛出异常后,通过捕获和instance

Triple 协议支持 Java 异常回传的设计与实现

作者:ApacheDubboContributor陈景明背景在一些业务场景,往往需要自定义异常来满足特定的业务,主流用法是在catch里抛出异常,例如:publicvoiddeal(){try{//doSomething...}catch(IGreeterExceptione){...throwe;}}或者通过ExceptionBuilder,把相关的异常对象返回给consumer:provider.send(newExceptionBuilders.IGreeterExceptionBuilder().setDescription('异常描述信息');在抛出异常后,通过捕获和instance

Dubbo 3 之 Triple 流控反压原理解析

作者:顾欣Triple是Dubbo3提出的基于HTTP2的开放协议,旨在解决Dubbo2私有协议带来的互通性问题。Triple基于HTTP/2定制自己的流控,支持通过特定的异常通知客户端业务层服务端负载高情况,保护了服务端被大流量击垮,提高系统高可用能力。一、流控反压现状客户端和服务器端在接收数据的时候有一个缓冲区来临时存储数据,但是缓冲区的大小是有限制的,所以有可能会出现缓冲区溢出的情况,HTTP通过流控保护数据溢出丢失风险。1、HTTP/1流控在HTTP/1.1中,流量的控制依赖的是底层TCP协议,在客户端和服务器端建立连接的时候,会使用系统默认的设置来建立缓冲区。在数据进行通信的时候,会

Dubbo 3 之 Triple 流控反压原理解析

作者:顾欣Triple是Dubbo3提出的基于HTTP2的开放协议,旨在解决Dubbo2私有协议带来的互通性问题。Triple基于HTTP/2定制自己的流控,支持通过特定的异常通知客户端业务层服务端负载高情况,保护了服务端被大流量击垮,提高系统高可用能力。一、流控反压现状客户端和服务器端在接收数据的时候有一个缓冲区来临时存储数据,但是缓冲区的大小是有限制的,所以有可能会出现缓冲区溢出的情况,HTTP通过流控保护数据溢出丢失风险。1、HTTP/1流控在HTTP/1.1中,流量的控制依赖的是底层TCP协议,在客户端和服务器端建立连接的时候,会使用系统默认的设置来建立缓冲区。在数据进行通信的时候,会

联邦学习:联邦异构知识图谱数据划分

1导引我们在博客《联邦学习:联邦场景下的多源知识图谱嵌入》中介绍了联邦场景下的知识图谱嵌入,现在让我们回顾一下其中关于数据部分的细节。在联邦场景下,\(C\)个知识图谱\(\left\{\mathcal{G}_c\right\}_{c=1}^C=\left\{\left\{\mathcal{E}_c,\mathcal{R}_c,\mathcal{T}_c\right\}\right\}_{c=1}^C\)位于不同的客户端上。知识图谱拥的实体集合\(\mathcal{E}_c\)之间可能会存在重叠,而其关系集合\(\mathcal{R}_c\)和元组集合\(\mathcal{T}_c\)之间则不

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1导引我们在博客《联邦学习:联邦场景下的多源知识图谱嵌入》中介绍了联邦场景下的知识图谱嵌入,现在让我们回顾一下其中关于数据部分的细节。在联邦场景下,\(C\)个知识图谱\(\left\{\mathcal{G}_c\right\}_{c=1}^C=\left\{\left\{\mathcal{E}_c,\mathcal{R}_c,\mathcal{T}_c\right\}\right\}_{c=1}^C\)位于不同的客户端上。知识图谱拥的实体集合\(\mathcal{E}_c\)之间可能会存在重叠,而其关系集合\(\mathcal{R}_c\)和元组集合\(\mathcal{T}_c\)之间则不
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