维基百科实体列表：ASCII、Algorithms、时间标准与信息技术相关实体

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entity
需积分: 9 0 下载量 50 浏览量 更新于2024-09-07 收藏 163.92MB TXT 举报
"Entity_Processed_UTF_8.txt"文件是一个从2019年7月1日维基百科的dump中提取的实体列表，包含维基百科中的各类条目，主要关注的是具有特定意义和识别度的实体项目。这些实体包括但不限于历史人物、地理位置、学术概念、文学作品、科学术语、艺术与文化现象、科技发明、体育界人物、语言分类、社会组织、自然现象等。 1. **政治与历史**：文件中包含了诸如"Alabama"（美国州）、"Abraham Lincoln"（美国总统）、"Atlas Shrugged"（安·兰德的作品中的人物列表）等，这些都是具有历史和政治背景的重要实体。 2. **哲学与思想家**："Anarchism"（无政府主义）、"Ayn Rand"（美国哲学家）和"Alice in Wonderland"（刘易斯·卡罗尔创作的童话书）反映了不同的哲学观念和文学经典。 3. **科学与技术**："Alchemy"（炼金术，早期化学分支）、"International Atomic Time"（国际原子时）、"Alkane"（烷烃，化学物质）等体现了科学知识和科技进步。 4. **艺术与娱乐**："An American in Paris"（电影）、"Animation"（动画制作）、"Animation"（动画片）展示了艺术表现形式，而"American Football Conference"和"Appellate procedure"则涉及体育规则和司法程序。 5. **地理与语言**："Algeria"（非洲国家）、"Afroasiatic languages"（非洲和亚洲的语言家族）以及"Andorra"（欧洲袖珍国）涵盖了地理和人类学的研究领域。 6. **数学与计算**："Arithmetic mean"（算术平均值）是数学的基本概念，"ASCII"（美国标准信息交换代码）则是计算机科学中的字符编码标准。 7. **文学与生物学**："Animal Farm"（乔治·奥威尔的寓言小说）、"Amphibian"（两栖动物）和"Ada"（编程语言先驱 Ada Lovelace）反映了文学创作和生物多样性。 8. **航天与科技成就**："Apollo 11"（阿波罗11号，首次载人登月任务）、"Apollo 8"（阿波罗8号，月球轨道飞行）和"American National Standards Institute"（美国国家标准学会）体现了人类对太空探索和标准化的贡献。 通过这个实体列表，我们可以看到维基百科作为知识库对于各类主题的广泛涵盖，这些实体不仅是各自领域的关键点，也是研究者、教育者和普通读者了解世界的一个重要窗口。

event_type_entity_extract_eval.csv

2020-05-06 上传
CCKS2019赛题《面向金融的事件主题》数据，为了方便以后下载，所以上传到CSDN上，因为在查找数据的时候发现只有train数据集，而没有eval数据集，所以上传上去，方便以后学习的时候下载。

Entity_Framework_学习.pdf

2014-10-14 上传
Entity Framework（简称EF）是一个微软的ORM（对象关系映射）框架，它允许开发人员通过面向对象的方式来操作数据库，而不是直接使用SQL语句。EF是作为.NET Framework的一部分提供的，并且在.NET4.0版本中得到了微软...

org.apache.http.entity.mime

402 浏览量
`org.apache.http.entity.mime`是Apache HttpClient库中的一个模块，主要负责处理MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions）格式的数据，特别是在HTTP请求中用于上传文件或复杂数据时。这个模块是Apache ...

优化sql：SELECT we.organization_id ,we.wip_entity_id ,case when wl.line_id is null then we.wip_entity_name else '' end wip_entity_name ,we.primary_item_id ,mtt.transaction_type_name ,mmt.transaction_date ,bd.department_code ,mmt.inventory_item_id ,mmt.subinventory_code ,mta.reference_account ,br.resource_code ,lu2.meaning as line_type_name ,mta.base_transaction_value ,mta.cost_element_id ,flv.meaning as cost_element ,wdj.class_code job_type_code ,ml.meaning job_type_name FROM (select * from gerp.mtl_material_transactions where substr(transaction_date,1,7) >= '2023-06' and transaction_source_type_id = 5) mmt inner join gerp.wip_entities we on mmt.organization_id = we.organization_id inner join gerp.mtl_transaction_accounts mta on mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id and mta.transaction_id = mmt.transaction_id and mta.transaction_source_type_id = 5 inner join gerp.mtl_transaction_types mtt on mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id inner join mfg_lookups lu2 on lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type and lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' inner join gerp.mtl_system_items_b msi on msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id and msi.organization_id = mta.organization_id left join gerp.bom_departments bd on bd.department_id = mmt.department_id left join gerp.bom_resources br on br.resource_id = mta.resource_id left join gerp.wip_lines wl on wl.line_id = mmt.repetitive_line_id left join gerp.wip_discrete_jobs wdj on wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id left join gerp.fnd_lookup_values_vl flv on cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code and flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' left join mfg_lookups ml on ml.lookup_code = wdj.job_type and ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB' 。其中mmt,we,mta,msi,wdj数据量很大

2023-06-10 上传
CASE WHEN wl.line_id is null THEN we.wip_entity_name ELSE '' END wip_entity_name, we.primary_item_id, mtt.transaction_type_name, mmt.transaction_date, bd.department_code, mmt.inventory_item_...

select MAX (handover.LF_TYPE) KEEP ( dense_rank first order by handover.CAR_ENTITY_ID desc ) as TYRE_TYPE, MAX (handover.HANDOVER_DATE_TIME) KEEP ( dense_rank first order by handover.CAR_ENTITY_ID desc ) as HANDOVER_DATE_TIME, aceHandover.CAR_INFO_ID from HANDOVER_CHECKLIST handover改为postgresql格式

2023-06-08 上传
MAX(handover.LF_TYPE) OVER (PARTITION BY aceHandover.CAR_INFO_ID ORDER BY handover.CAR_ENTITY_ID DESC) AS TYRE_TYPE, MAX(handover.HANDOVER_DATE_TIME) OVER (PARTITION BY aceHandover.CAR_INFO_ID ORDER...

SELECT DISTINCT c.ID AS id, c.NAME AS contName, c.CONTRACT_NO AS contractNo, c.INSTANCE_ID AS instanceId, c.UNDERTAKE_DEPT_ID AS remindDeptId, c.UNDERTAKE_DEPT_NAME AS sendDeptName, c.CREATE_USER_ID, c.CREATE_USER_NAME AS contractOpteraterName, c.PLAN_STATE AS planState, c.PLAN_STATE_NAME AS planStateName, aw.INSTANCE_ID AS inId, aw.CREATE_TIME AS sendTime FROM ( SELECT c.* FROM ( SELECT c.* FROM ( SELECT c.ORIGINAL_CONTRACT_ID, MAX(CREATE_TIME) CREATE_TIME FROM CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c WHERE c.ORIGINAL_CONTRACT_ID IS NOT NULL AND c.ORIGINAL_CONTRACT_ID != '' GROUP BY c.ORIGINAL_CONTRACT_ID ) t LEFT JOIN CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c ON t.ORIGINAL_CONTRACT_ID = c.ORIGINAL_CONTRACT_ID AND t.CREATE_TIME = c.CREATE_TIME UNION ALL SELECT c.* FROM CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c WHERE ( c.ORIGINAL_CONTRACT_ID IS NULL OR c.ORIGINAL_CONTRACT_ID = '' ) AND c.ID NOT IN ( SELECT c.ORIGINAL_CONTRACT_ID FROM CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c WHERE c.ORIGINAL_CONTRACT_ID IS NOT NULL AND c.ORIGINAL_CONTRACT_ID != '')) c WHERE c.deleted_flag = 0 AND c.BELONG = 1 AND sysdate > c.end_date AND c.plan_state IN (4100, 4110, 4120, 4200, 4210, 4220, 5100, 5110, 5120) ) c INNER JOIN (SELECT INSTANCE_ID,create_time,state FROM CONTRACT_DRAFT.C_ACTIVITY_WORKITEMS WHERE state = 'Waiting') aw ON c.INSTANCE_ID = aw.INSTANCE_ID LEFT JOIN (SELECT deleted_flag,CONT_ID FROM CONTRACT_DRAFT.C_GET_PAY_PLAN WHERE deleted_flag = 0 ) g ON c.ID = g.CONT_ID LEFT JOIN CONTRACT_DRAFT.C_OUR_ENTITY_INFO oe ON c.OUR_ENTITY_ID = oe.ID AND oe.DELETED_FLAG = 0 ORDER BY aw.CREATE_TIME DESC 优化

2023-07-08 上传
LEFT JOIN CONTRACT_DRAFT.C_OUR_ENTITY_INFO oe ON c.OUR_ENTITY_ID = oe.ID AND oe.DELETED_FLAG = 0 WHERE c.deleted_flag = 0 AND c.BELONG = 1 AND sysdate > c.end_date AND c.plan_state IN (4100, 4110,...

语法分析：SELECT wt.transaction_id ,we.organization_id ,we.wip_entity_id ,decode(wt.line_id, NULL, we.wip_entity_name, '')

2023-06-08 上传
- we.wip_entity_id：表示从we表中选择wip_entity_id列。 - decode(wt.line_id, NULL, we.wip_entity_name, '')：该表达式使用DECODE函数，将wt表中的line_id列的值与NULL比较。如果它是NULL，则选择we表中的wip_...

SELECT t0.legal_entity_id, t1.attribute_value, t1.attribute_value, t0.long_name, t0.short_name, t1.attribute_value, t1.attribute_value, t1.attribute_value, t1.attribute_value, t1.attribute_value, t0.parent_le_id, t1.attribute_value, t0.classification, t1.attribute_value, T3.last_name, T3.first_name, T3.phone, T3.mailing_address, t1.attribute_value, t3.zipcode, t0.country, t1.attribute_value, t0.le_status, t1.attribute_value, t0.inactive_date, CASE WHEN t0.short_name = '基金内部交易对手' OR t0.short_name = '恒丰_银行总行' THEN 'Y' ELSE 'N' END AS internal_org_flag , CASE WHEN t0.short_name = '基金内部交易对手' OR t0.short_name = '恒丰_银行总行' THEN 'Y' ELSE 'N' END AS is_internal_cpty_flag , CASE WHEN t2.role_name = 'CounterParty' THEN 'Y' ELSE 'N' END AS is_counterparty_flag , CASE WHEN t2.role_name = 'Issuer' THEN 'Y' ELSE 'N' END AS is_asset_issuer_flag , CASE WHEN t2.role_name = 'Agent' THEN 'Y' ELSE 'N' END AS is_custodian_flag , CASE t2.role_name = 'Guarantor' THEN 'Y' ELSE 'N' END AS is_guarantor_flag FROM legal_entity t0 left join le_attribute t1 on T1.legal_entity_id=T0.legal_entity_id left join legal_entity_role t2 on T2.legal_entity_id=T0.legal_entity_id left join le_contact T3 on T3.legal_entity_id=T0.legal_entity_id

2023-06-11 上传
这些列来自于多个表，每个列都有一个别名（例如 t0.legal_entity_id 表示 legal_entity 表中的 legal_entity_id 列）。 2. FROM 子句：指定要查询的表以及它们之间的连接方式。这个查询中使用了 LEFT JOIN 关键字，...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

2023-05-10 上传
这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_...

com.fasterxml.jackson.databind.exc.MismatchedInputException: Cannot construct instance of `com.isoft.entity.AIRL_DB.AIRL_DFLT_AIRL_ARPT` (although at least one Creator exists): no String-argument constructor/factory method to deserialize from String value ('1') at [Source: (FileInputStream); line: 17, column: 16] (through reference chain: com.isoft.entity.AIRL_DB.AIRL["DFLT"]->com.isoft.entity.AIRL_DB.AIRL_DFLT["AIRL"]->com.isoft.entity.AIRL_DB.AIRL_DFLT_AIRL["ARPT"]->java.util.ArrayList[0])

2023-06-10 上传
这是一个 Jackson 的异常信息，提示反序列化时无法构造 `com.isoft.entity.AIRL_DB.AIRL_DFLT_AIRL_ARPT` 的实例。这可能是因为该类缺少一个接收字符串参数的构造方法或工厂方法，而反序列化时需要使用该方法将字符...
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