链表基础链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针），最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思）。 链表的入口节点称为链表的头结点也就是head。 如图所示即为单链表： 双链表：每一个节点有两个指针域，一个指向下一个节点，一个指向上一个节点。既可以向前查询也可以向后查询。 循环链表：就是链表首尾相连，可以用来解决约瑟

数组基础数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合，可以方便的通过下标索引的方式获取到下标对应的数据。 JavaScript 数组基础 toString()方法，将数组转换为逗号分隔的字符串，在需要时，toString()会自动调用。 12345678let fruits = ["Banana", "Orange", "Apple"

前言：这是一个 W3C 的资源描述框架（RDF）和Jena （RDF的Java API）的教程。可以通过原型（Prototyping）快速学习，并快速转向实现。以下内容已经假定你已经对XML和Java都有一定的了解。 RDF 采用 XML 语法，许多熟悉 XML 的人会根据这种语法来理解 RDF。这是错误的，应该从数据模型的角度来理解 RDF。RDF 数据可以用 XML 表示，但是理解 XML 的

异步编程一、进程与线程进程（工厂）：可以理解为程序运行的环境，程序需要在内存中开辟一部分空间，存储代码、数据等内容 线程（工人）：是实际进行运算的部分， 二、同步问题通常情况下代码都是同步执行的，即自上而下逐行执行。 如以下代码： 123console.log("哈哈")console.log("嘿嘿")console.log("嘻嘻")

摘要：用于管理大规模多源数据的知识图谱越来越受欢迎，希望对此类图谱提出富有表现力的查询的用户通常期望知道 (i) 如何用 SPARQL 等语言制定查询，以及 (ii) 感兴趣的实体如何在图中描述。本文提出了一种可以放松这些期望的语言：该语言的操作符是基于交互式图的探索，允许非专家用户同时导航和查询知识图；本文将这种语言的表达能力与 SPARQL 进行比较。然后讨论这种语言的实现，称之为RDF E

摘要：可视化推荐或自动化的可视化生成可以显著地减低一般人快速制作高效数据可视化的障碍，特别是对那些没有数据可视化背景的人来说。然而，现有的基于规则的方法需要可视化专家对可视化规则进行繁杂的手动说明，而其他的基于机器学习的方法通常像黑盒一样并且很难理解为什么要推荐某种特定的可视化方法，这限制了这些方法的进一步推广。这篇论文通过推出“KG4Vis”填补了这一领域的空缺，一个基于知识图谱（KG）的可视

摘要知识图谱 (KGs) 正在成为大多数人工智能和认知应用的核心。流行的 KG (如DBpedia和Wikidata) 已经选择RDF数据模型来表示它们的数据。 尽管具有这些优势，但在使用 RDF 数据时仍然存在挑战，例如数据验证。用于在 RDF 数据中指定领域概念化的本体是为蕴含而不是验证而设计的。大多数本体缺乏验证约束所需的粒度信息。 最近在 RDF 形状和诸如 SHACL 和 ShEX 等

介绍随着知识图谱技术的发展，设计能够支持高效查询的查询语言成为了一个至关重要的研究课题，主要面临如下挑战： 易用性：像 SPARQL 和 Cypher 这类查询语言，虽然有丰富的语义，但由于其为专业人员设计，语法较为复杂。因此可能对不具备KG或查询语言专业知识的最终用户不友好 普遍性：文本查询语言对于一般用户难以使用，而现有的许多交互可视化查询语言都与某一类型的知识图谱绑定。对于不同种类的知识

当前知识图谱可视化及可视化查询工作可以分为三个方面： 基于已有可视技术对知识图谱的可视化表示：用于辅助用户理解知识图谱 大规模知识图谱的可视化查询语言及查询系统：针对大规模数据的理解、查询和分析 知识图谱间的联合可视化查询分析：跨数据集的联合查询 1 知识图谱可视化1.1 数据类型多为一般图模型 $ G = (V, E)$ 的扩展形式： RDF 图：有限个 $(s, p, o)$

跨域问题：浏览器对于 js 的有同源策略的限制，例如 http://a.cn 下的 js 不能调用 http://b.cn 中的 js、对象或数据（因为 http://a.cn 和 http://a.cn 是不同域） 在做前后端完全分离的项目时，前端所有请求都发往后端，不会出现跨域问题。 但在前端直接向其他网站（包括统一域名的不同端口和不同协议）发送请求时就会产生跨域问题。 在 Vue 项目中