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正式发行的英文原版，不是首发的非正式版。

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NodeMCU,是一个开源的物联网平台。 它使用Lua脚本语言编程。该平台基于eLua开源项目,底层使用ESP8266 sdk 0.9.5版本。该平台使用了很多开源项目, 例如 lua-cjson, spiffs. NodeMCU包含了可以运行在esp8266Wi-FiSoC芯片之上的固件,以及基于ESP-12模组的硬件。

3.2 知识图谱研究现状 3.2.1 通用知识图谱案例 国外的 DBpedia [Auer et al,2007]使用固定的模式从维基百科中抽取信息实 体，当前拥有 127 种语言的超过两千八百万实体以及数亿 RDF 三元组；Yago [Suchanek et al,2007]则整合维基百科与 WordNet 的大规模本体， 拥有 10 种语言 约 459 万个实体，2400 万个事实；Babelnet [Navigli et al,2012]则采用将 WordNet 词典与 Wikipedia 百科集成的方法，构建了一个目前最大规模的多语言词典知识 库，包含 271 种语言 1400 万同义词组、36.4 万词语关系和 3.8 亿链接关系。 国内的 Zhishi.me 从开放的百科数据中抽取结构化数据，当前已融合了包括 百度百科、互动百科、中文维基三大百科的数据，拥有 1000 万个实体数据、一 亿两千万个 RDF 三元组；以通用百科为主线，结合垂直领域的 CN-DBPedia [Xu et al,2017]，则从百科类网站的纯文本页面中提取信息，经过滤、融合、推断等操 作后形成高质量的结构化数据；XLore[Wang et al,2013]则是基于中文维基百科、 英文维基百科、百度百科、互动百科构建的大规模中英文知识平衡知识图谱。 3.2.2 领域知识图谱案例 领域知识图谱常常用来辅助各种复杂的分析应用或决策支持，如下图所示， 在多个领域均有应用，不同领域的构建方案与应用形式则有所不同，本文将以电 商、企业商业、图情、创投四个领域为例，从图谱构建与知识应用两个方面介绍 领域知识图谱的技术构建应用与研究现状。 图2 行业知识图谱应用一览15 15 引自 2017CCKS《行业知识图谱的构建与应用》

不可忽视软件测试的重要性，同时无论作为一个专业测试人员还是开发人员，测试思维更是职业素养的一种体现。 本书从软件开发的需求分析这一步骤开始带领我们去认识测试在软件开发中的地位并学习如何去系统地进行测试 面向读者对象：所有项提高自己测试水平的各位软件从业人员和软件爱好者 相信此书能有助于您的软件质量的提升。