schema

XML Schema Definition，通常简称为XSD，是一种精确描述XML语言的方法。 XSD根据相应XML语言的语法规则检查XML文档的结构和词汇的有效性。 XML文档可以定义为 - 格式良好 - 如果XML文档遵循所有常规XML规则，例如标记必须正确嵌套，则必须平衡打开和关闭标记，空标记必须以/>结尾，那么将其称为格式良好

在 NebulaGraph 众多使用者中，有部分用户，对图数据库感兴趣想来了解下图数据库是怎么“玩”的，NebulaGraph Playground 便是为这些只是想体验图数据库魅力的用户存在的。用户无需了解 schema 模型，也不用深入了解 NebulaGraph，即可基于 NebulaGraph Playground 提供的服务来探索数据之间的关系。 NebulaGraph Playground 具有上手即用，学习成本低的特点，适用于对图数据库尚不了解但是想简单试用的人群

此外，RDF 还需要一种定义应用程序专业的类和属性的方法。应用程序专用的类和属性必须使用对 RDF 的扩展来定义。 RDF Schema 就是这样一种扩展

组织系统(Organization System)分为组织系统纲要(organization schema)与组织结构(organization structure)两类。组织系统纲要分成精确型组织纲要、模糊型组织纲要、混合型纲要等三种。精确型组织纲要适合已知款目检索(known-item searching)的使用者，而模糊型组织纲要则协助尚未明确知道款目的使用者找到资讯

引言人：梁奋程（中研院文哲所博士后） 讲 者：林东鹏（德国柏林自由大学哲学博士） 地 点：鹅湖人文书院（新北市中和区中正路797号三楼之二） 本文尝试从牟宗三《智的直觉与中国哲学》一书分析他如何借由反思海德格之康德诠释而带入其关怀：关于中国哲学中“智的直觉”之问题。牟宗三极为赞同海德格把康德的知性主体活动解释为一种超越性统觉的“对象化”活动，也批判了康德把人的认知活动只囿于有限的表象性认知，牟认为在中国哲学中承认了人可有无限的认知活动，可达神知，神心。而海德格诠释现象学的康德理解中，对于想像力问题的讨论正可在康德哲学与牟氏中国哲学之间的搭起一座连系性的诠释桥梁，原因在于他所诠释的想像力涉及到一种先验的自我形构能力，即以图式化综合了纯粹直观和纯粹知性，是一种存有论综合，因而具有一种创造性的类无限心

已经上了两节课了，老师讲的很理论~至今觉得和数据库没啥不一样的！ 对这方面有很感兴趣，请问应该怎么学习啊？ 说通俗一点 业务系统的普通数据库是将一个业务流程(事件) 零散地以数据的形式存放在数据库表里 以便某一个业务可以延续。 数据仓库是将上面的数据进行事件还原，并对事件各个属性按照规则进行定义，使得多维分析成为可能。 同时由于信息还原， 使得事件间、事件对象属性间能关联、序列等分析成为可能，为后来数据挖掘更为方便

这是一个关于《高性能 MySQL》（第三版、第四版）的页面，列出部分与本书相关的资源或链接。本人为该书籍的第三、四版本的译者，如有任何可疑问以通过 邮件 与我讨论。 该书籍适合谁？ 《高性能MySQL》更加适合对MySQL已经有了一定的了解，并希望能够在MySQL性能优化、架构优化上有更加深入了解的读者

组织系统(Organization System)分为组织系统纲要(organization schema)与组织结构(organization structure)两类。组织系统纲要分成精确型组织纲要、模糊型组织纲要、混合型纲要等三种。精确型组织纲要适合已知款目检索(known-item searching)的使用者，而模糊型组织纲要则协助尚未明确知道款目的使用者找到资讯

ElasticSearch是基于全文搜索引擎库Lucene构建的分布式搜索引擎，我们可以直接使用ElasticSearch实现分布式搜索系统的搭建与使用，都知道，Lucene只是一个搜索框架，它提供了搜索引擎操作的基本API，如果要实现一个能够使用的搜索引擎系统，还需要自己基于Lucene的API去实现，工作量很大，而且还需要很好地掌握Lucene的底层实现原理。 ElasticSearch是一个完整的分布式搜索引擎系统，它的一些基本特性包括如下： 全文检索 提供插件机制，可以共享重用插件的功能 分布式文件存储 分布式实时索引和搜索 实时统计分析 可以横向扩展，支持大规模数据的搜索 简单易用的RESTful API 基于Replication实现了数据的高可用特性 与其他系统的集成 支持结构化和非结构化数据 灵活的Schema设计（Mappings） 支持多编程语言客户端 我个人感觉，ElasticSearch尽量屏蔽底层Lucene相关的技术细节，让你根本无从感觉底层Lucene相关的内容，这样你可以省去了了解Lucene 的成本，学习曲线比较平缓，不像Solr，如果想要构造负责的查询（Query），还是要对Lucene有所了解的。另外，在分布

How to的这个结构化资料设定会随着精选摘要一起来显示，彼此之间可以进行连动了，来看看是怎么一回事。 Google搜寻结果一直不断的调整，只为了让搜寻的人更快速更有效率的找到他想要的资讯，因此，如果你是有在写文章的人，在结构化资料(Schema Data)这一块的资讯，也必须随时的更新。 我们都知道Google这个公司每年都会针对搜寻结果来进行上千次的调整，这次国外网站 Search Engine Roundtable 提到，Google的搜寻结果又有了新的变化