IT-贪心-知识图谱与语言汇编任务学习

以下是相关任务学习的内容：

1. 知识图谱的应用场景和任务定义
2. 数据集和模板的定义及关系抽取代码书写
3. 实体消歧算法介绍和实施
4. 实体统一算法介绍和实施
5. 指代消解介绍和知识图谱搭建流程
6. 知识图谱设计原则和业务原则分析
7. Scala环境安装和spaRk集群环境安装
8. SpARK-shEll操作RDD及Spark RDD基本操作
9. 自定义图及图基本操作介绍和实施
10. Spark连接Neo4j加载RDD的操作流程
11. PAGERANK算法起源和基本思想概括以及出入链关系分析
12. PAGERANK算法公式的说明和概念对应图结构的理解
13. 上网者行为的矩阵表示和马尔科夫的基本概念及实例验证
14. 使用GraphX实现PAGERANK算法介绍和实施
15. 微服务架构介绍和实施以及规则存储和开发的流程介绍和实施
16. 引擎开发相关技术和框架学习方法以及业务逻辑代码开发介绍和实施
17. Kafka消息队列基本介绍和单点环境部署以及消费者和生产者API使用介绍和实施
18. Canal的基本介绍和MySQL配置以及数据同步解决方案介绍和实施包括数据同步引擎配置文件加载和代码开发相关知识点等介绍和实施。同时涵盖从非结构化数据到知识图谱的过程介绍以及文本分析关键技术等知识点。此外还包括拼写纠错、分词技术、词的过滤、词干化等相关技术的学习和实践。同时还涉及到实体的命名识别、关系抽取方法等知识图谱相关技术的学习和实践。最后介绍了distant supervision以及相关的NLP处理技术的学习和实践。通过这一系列的学习和实践，学员能够掌握知识图谱相关的技术和应用，为未来的工作和学习打下坚实的基础。