Akutan（曾用名：Beam）是一种知识图谱存储，也可称为 RDF 存储或三元组存储，由 eBay 开源。知识图谱适合建模世界知识百科这样通过复杂关系高度互联的数据。例如，Wikidata 是一种以结构化数据和关系表示维基百科的数据集，非常适合于知识图谱表示。知识图谱存储支持对数据执行多样性查询，提供实时数据接口、辅助机器学习应用，以及基于现有知识理解非结构化的新信息。
Akutan 实现为分布式存储，在设计上支持无法被单一服务器有效存储的大规模图。Akutan 可通过水平扩展支持高性能查询和大规模数据集。虽然 Akutan 的写入速度无法扩展，但其部署通常可支持每秒数万次数据更改。eBay 已运行由 20 台服务器组成的 Akutan 部署和离线用例近一年时间，通常情况下已经加载了 25 亿条事实数据。此外，Akutan 使用类似于 RDF 的数据表示，支持类 SPARQL 查询语言。
注：在知识图谱中，数据以单一表模式表示事实。每个事实条目包括主体（Subject）、谓词（Predicate）和客体（Object）三个元素。这种事实条目表示方式，支持存储根据复杂查询灵活组织数据，并通过推理提高数据的抽象层级。下表列出了小部分知识图谱的表示：
| 主体 | 谓词 | 客体 |
|---|---|---|
| <John_Scalzi> | <born> |
<Fairfield> |
| <John_Scalzi> | <lives> |
<Bradford> |
| <John_Scalzi> | <wrote> |
<Old_Mans_War> |
-
本书系统地介绍了知识图谱的相关概念、技术要素与应用，不仅涵盖了知识图谱技术的发展历程与特点，也涵盖了当前阶段知识图谱的主要应用，并分析了未来的发展趋势与挑战。本书从理论综述、技术解读、应用场景、实战分析等多个角度进行了阐述，内容全面且易于理解。 本书是一本入门级图书，面向具备一定计算机知识但没有知识图谱构建经验的读者，旨在帮助他们掌握知识图谱构建的专业知识。同时，本书还面向渴望了解知识图谱应用的各
-
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法 。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名，或是实体之间的关系，如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自 Semantic Web （语义网），其最初理想是把基于文本链接的万维网转化成基于实体链接的语义网。
-
1.自我介绍 介绍完了，打开共享，对着简历一点一点问 2.ffmpeg在项目中是怎么使用的 3.为什么使用toml配置 4.项目的并发量上来了怎么办 5.把文件存在本地，数据量上来了怎么办 6.视频合成会不会遇到什么问题 7.项目的日志是怎么建立的，有没有对日志进行分类、分期 8.多进程、多线程的区别（答的不是很好，但最终还是落到点子上了，通信方式的不同） 9.redis和MySQL的区别 10.
-
前言 区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR等比肩的热门技术之一。最初接触区块链的小伙伴，感觉非常茫然，无从下手，原因是区块链本身不是什么新技术，类似于Ajax，说它是一种技术架构，或许更加确切。所以，这篇文章我们就从架构设计的角度，谈谈区块链的技术实现，无论你擅长什么编程语言，都能够参考这种设计去实现一款区块链产品。当然，具体到产品，架构设计有很多种，不同的人、不同的产品，架构设计也不尽相同，
-
问题内容： 我正在寻找Java分布式缓存解决方案。我们希望功能喜欢： 我们已经分析了Terracotta这样的框架，它似乎是缓存框架中我们想要的一切……但是，似乎需要一个中央缓存节点，这成为我们的单点故障。 除了推出我们自己的解决方案之外，还有其他想法吗？ 问题答案： 我建议使用JBossCache或EhCache（使用分布式缓存侦听器）。我都用过，我都喜欢，它们都适合您的要求。
-
Web 应用程序可能需要为成百上千甚至更多的用户同时提供服务。如果你没有采取必要的措施，在这种负载下，你的网站可能会崩溃或变得没有响应。 假设在主页显示最后 10 条新闻，并且平均每分钟有上千名用户访问此页面。你可能为每个用户通过查询数据库来显示页面视图信息： SELECT TOP 10 Title, NewsDate, Subject, Body FROM News ORDER BY NewsD