Школа открытых данных 12. 11. 2013 Лекция №6 - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Методические рекомендации по публикации открытых данных государственными... 1 238.41kb.
Общая схема. Шифр Rijndael выполнен в архитектуре "Квадрат" (Square) 1 30.73kb.
Лекция Основы работы с базами данных Базы данных и системы управления... 1 131.22kb.
Лекция №2 по дисциплине «Базы данных» Жизненный цикл базы данных. 1 135.82kb.
Лекция №14 Распределенные базы данных Краткое описание: Распределенные... 1 115.61kb.
Лекция №8 Иерархическая модель данных 1 76.89kb.
Общие понятия шифрования 1 192.45kb.
Лекция 5: Схема данных в Access. Модификация структуры базы данных... 1 60.48kb.
Лекция Сети. Базовые понятия 1 14.86kb.
Лекция №1 2 Лекция №2 8 Лекция №3. 13 Лекция №4 14 Лекция №24 Лекция... 1 316.74kb.
Лекция №1 по дисциплине «Базы данных» базы данных и системы управления... 1 219.44kb.
Компания «Централ Партнершип» иParamount Pictures представляют 1 186.07kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Школа открытых данных 12. 11. 2013 Лекция №6 - страница №1/3

Школа открытых данных_12.11.2013_Лекция №6

00:00:02


Turtle – просто запись в виде троек объектов. Для людей это выглядит вот так, в принципе, даже читабельно. Субъект, предикат, объект, разделенные пробелами. Для машин у нас есть сериализация в RDF, сериализация RDF в XML, есть j-sonio. В XML.. ой.. так.. тут у меня что-то видимо.. Поверьте мне на слово, XML вам не хочется смотреть, все-таки он для машин, Jason ну выглядит, собственно, как обычно выглядит Jason, много фигурных скобочек. Значит, дальше идет уровень, после представления данных, уровень уже представления знаний и представления уже некоторой информации, на которую мы опираемся в нашем представлении данных. В эту онтологию.
00:01:08

Для того, чтобы реализовывать онтологию в семантик вебе, мы используем 2 стандарта: RDFS и OWL. RDFS – RDF Scheme, OWL – Onthology Web Language. Значит, совсем в них углубляться не стоит, потому что применяются они в достаточно узком диапазоне приложений. Значит, служат для представления вот этих вот словарей, синонимов, глоссариев, онтологий и прочих, можете их встретить в разной литературе под разными именами – tbox, если вы относитесь к дескрипционной логике. (вопрос из зала, неразборчиво) – Я подойду к этому, да.


00:01:55

Собственно, нужны они для следующего: для того, чтобы обеспечивать background knowledge некоторые априорные знания о предметной области. Во-первых, это нужно для того, чтобы стандартизировать нашу терминологию, мы всегда будем называть дату рождения, например, всегда мы будем называть вот именно этим URI. И вот библиотека этих URI и называется онтологией. Первое назначение – это стандартизация терминологии. У нас тут пример: связь национальность будем всегда называть термином dbpedia.org/property//nationality.


00:02:39

Если у меня есть файл, в котором ровно вот этот один термин употребляется, я могу сказать, что у меня такая маленькая онтология, состоящая из одного элемента. Вторая вещь, для чего она нужна, для чего онтологии нужны, это для автоматического обогащения данных. Мир устроен так, что, если мы знаем некоторую, некоторое свойство объекта, мы часто можем вывести автоматически его другие свойства. И вот тут пример ,что если какой-то URI вдруг заимел связь “национальность», то наверное этот URI относится к людям.. потому что к другим объектам понятие «национальность» неприменимо.


00:03:25

И онтология как раз определяет эти правила вывода. Сейчас попробую это продемонстрировать. Значит, на примере нашей национальности – в онтологии мы определяем, что свойство «национальность» действует из множества персон в множество ну наверное стран, собственно, у нас есть наши данные о том, что Леонардо да Винчи национальность- Италия. Отсюда мы можем что вывести? Первое. Что Леонардо да Винчи – это персона, человек, а Италия- это страна. Что еще отсюда интересного можно вывести?


00:04:07

Мы можем сказать, что страна- это некоторый такой класс, он является разновидностью другого класса- «населенный пункт». Населенное место. Это мы определяем как отношение субклассов в нашей онтологии. Тогда получается, задав нашу онтологию и задав всего один кусочек данных, мы получаем, что Италия –это еще и населенная местность. Так… В итоге наш граф будет выглядеть вот так. То есть, мы начали с одной тройки, а закончили вот четырьмя, да?


00:04:51

Продолжаем. Дальше. У нас есть эти данные, мы их можем как-то обогащать, и прочее, но испольование данных – это запросы. И за запросы отвечает стандарт Sparql. Мы посвятим целый мастер-класс именно Спарклу. Расшифровывается он как-то совершенно плохо, и рекурсивно. Он определяет и протокол, и язык запросов. Кому видно? Никому не видно? Я могу писать вот здесь, в принципе, потому что тут не так много разных примеров. Значит, как выглялят спаркл-запросы. Мы очень много с ними будем сталкиваться, собственно, работают они вот следующим образом.


00:05:54

Мы добавляем переменную вместо URI в кусочек запроса, и таким образом запрашиваем все, что удовлетворяет вот этой переменной. Значит, вот здесь A, RDF –type dbpedia company. Передо мной мой граф, моя база данных на RDF. Большой граф. Если я задаю этот запрос, это значит, что мне нужно всех, кто связан связью RDF-type с URI dbpedia owl company, мне нужно их вывести. То есть вместо вот этого плейсхолдера A у меня подставится вот этот товарищ, вот этот товарищ, этот и этот. Теперь. Что прекрасно в спаркле- мы можем задавать гораздо более сложные запросы.


00:06:46

Например, если я хочу узнать – скажи мне какой-то объект, покажи мне объекты, которые связаны связью, например, национальность с Италией, это первое условие. Я могу добавлять сюда еще много условий. Например, я могу сказать, что этот же объект, он должен быть связан, скажем, birth place, местом рождения, с Россией. Таким образом, я задал вопрос «выдай мне те объекты, которые удовлетворяют вот этим условиям». Объекты «национальность- Италия», объекты, рожденные в России. Можно добавить, что тип должен быть «человек». Можно не добавлять, потому что, скорее всего, если у нас база данных хороша, она вряд ли туда добавила стулья или другие объекты.


00:08:06

(вопрос) Вы сохраняете синтаксис запросов?

- До определенной степени. Сейчас попробую сохранить.. ну вот так вот сохраняю. Наверное. Да. Такой запрос- существуют базы данных, в которых этот запрос будет синтаксически корректным. Конкретный синтаксис мы очень подробно обсудим.

(вопрос) Чем, например, вот эта база, видимо, RDF называется, чем они лучше баз Ql, SQL каких-нибудь? Что-то такое, которые организуются самостоятельно (нрзб)?

-Нет. PL/SQL это язык..

-Ну да, язык работы с базой. Я создаю свою базу, пишу запросы на этом языке, звездочка, скобочка..

-Сейчас скажу. Разница в первую очередь в том, как они позиционируются. Сейчас есть.. Ну хорошо. Разниц довольно много. То есть, во-первых, Sparql используется для того, чтобы публиковать данные, предоставлять к ним доступ. Фактически это универсальный API.
00:09:24

Когда мы говорим про semantic web, это фактически много-много баз данных, у которых у всех один API. SQL API лично я еще не видел. Может, они существуют, но он просто не приспособлен для этого.


00:09:40

Вторая вещь – это то, на какой парадигме основана база, SQL-базы основаны на реляционной парадигме, это основано на графах. Другой вопрос, чем он отличается от no-sql баз данных. Скорее всего, RDF-базы, они являются частным случаем no-sql баз. Ну то есть действительно – не sql же. Но они появились просто раньше, чем понятие no-sql.


00:10:09

Идем дальше.. вот наши базы. Вот эту картинку точно показывали, это обязательная к показу картинка того, как растет количество связанных между собой баз, из года в год их становится больше и больше, а тут вдруг, значит, перестали обновлять это облако, и за этот год у нас нет картинки. Наверное, еще больше стало. Откуда берутся эти данные? Кто их публикует? И вот тут у нас есть связь с нашими открытыми государственными данными.


00:10:51

Во-первых, есть данные, которые создают научные группы, например генетики, специалисты по нейронауке, и прочие, они очень много данных публикуют, потому что у них довольно много данных образуется. Во-вторых, их публикуют коммерческие фирмы, с разными целями. Например, BBC их публикует, просто чтобы доставлять свои сервисы во всех возможных проявлениях. То есть, вот ВВС, у них есть миссия, по которой все, что новое появляется, они у себя внедряют, все возможные способы дать пользователю контент, они тоже внедряют.


00:11:37

В-третьих, они генерируются из существующих не-RDF баз, тут очень много разных инструментов есть, которые мы не будем трогать. И государство их публикует. Да, почему-то я этого не указал, но государство сейчас публикует RDF с бешеными темпами, в первую очередь потому, что создатели World Wide Web, Тим Бернерс Ли, очень сильно старается продвинуть вперед практику публикации данных в едином формате, то есть вот все, что мне нужно, чтобы.. В идеале, все, что мне нужно, чтобы работать с открытыми государственными данными – это знание RDF и Sparql.


00:12:23

И, в случае Британии, например, это уже так. Все, что они публикуют, они публикуют в RDF. В случае с Америкой – они к этому тоже стремятся, сейчас уже создана некоторая шкала, по которой оценивается крутизна некоей нашей базы опубликованной, начиная с первого уровня, когда данные просто где-то есть в Интернете, опубликованы под открытой лицензией, и кончая последним уровнем, когда они в RDF, когда они подвязаны к этим онтологиям, они уже могут быть обработаны машинами, по ним можно делать логические выводы.


00:13:04

Мы будем заниматься вот этим процессом, называется Link Data Consumption, использование LinkData в приложениях. Для чего могут пригодиться связанные, вот эти linked, данные, разным группам населения. Во-первых, на основе них можно строить приложения для конечного пользователя, а для этого в этом облаке есть довольно много данных по музыке, по музыкальным группам, альбомам и прочему. Дальше то же самое с фильмами, довольно много интересного в секторе гос.данных, не в России, но в России тоже обещают. И довольно много энциклопедических данных. Энциклопедические данные мы вот будем сегодня разбирать, и я думаю, что, допустим, в туристических приложениях такие данные всегда востребованы.


00:14:06

Если у нас есть туристическое приложение, и в нем есть объект «Бородинская битва», нам наверное интересно автоматически забирать из Википедии данные о том, какое было соотношение сторон в этой битве. И прочие такие кейсы. Значит, во-вторых, помимо того, что можно строить прямо на основе этих данных, приложения, можно строить приложения, которые будут использованы в свою очередь где-то еще. В первую очередь это лингвисты, и здесь у нас есть довольно много интересных таксономий, которые лингвистами могут использоваться, то есть вот иерархии вида, не знаю.. собака – это разновидность животного. Вот когда у нас есть такая таксономия, в которой стул - это разновидность мебели, собака- это разновидность животного, мы можем такие вещи скармливать алгоритмам матлингвистики и улучшать, допустим, наши классификаторы.


00:15:13

Другая вещь – это рекомендационные системы. И сейчас есть несколько публикаций о том, как рекомендационные системы , а это очень жирный кусок бизнеса, который сейчас происходит в WWW, рекомендационные системы. Их можно усиливать с помощью вот этих знаний, которые мы получаем с помощью тех же таксономий или из связей между объектами. Их можно анализировать, в первую очередь госданные. Например, если вас интересуют европейские гос.данные, то там есть Евростат, который сейчас в RDF. И они могут быть частью логики системы. Вот например в области медицины очень много данных внедряется. Очень много технологий Semantic web внедряется, и они там действительно прописывают очень жесткие правила о том, что, например, мой палец является частью руки, и если я повредил палец, то это значит, что у меня повреждение руки, и значит такой-то вид страховки должен быть ко мне применим.


00:16:21

Это простой пример. Понятно, что для медицинских приложений это может быть связано со сложнейшими системами внутри, и они применяют это из года в год, и там действительно очень много людей из semantic web сообщества тоже находятся. Собственно, перед тем, как мы перейдем к одной конкретной базе знаний, как вообще искать данные в принципе в semantic web'е. для этого у нас очень много есть средств. Во-первых, мы можем смотреть каталоги, то есть, есть централизованные каталоги для semantic web данных, это в первую очередь ckan, это также поисковики по базам данных, по базам семантик веба, значит, конечно, надо общаться, и интересно, что по отношению к другим научным сообществам Семантик Веб сообщество как-то очень плотно друг за друга держится и общается не только на тематических конференциях, но и довольно много и в open source-формате, то есть в формате обсуждения продуктов с открытым кодом, и довольно много (нрзб) листов у них есть.


00:17:41

И есть некоторые техники, которые могут вам помочь, увидя новую базу данных на RDF, быстро понять, что в ней есть. Собственно, есть какая-то вот такая техника пробных Sparql-запросов, не уверен, что кто-то ее где-то публикуют, что кто-то ее описал, но все ею точно пользуются. Во-вторых, есть визуализации, в-третьих, есть метаданные, или какие-то описания статистики, чего есть (нрзб). И, наконец, по нему иногда можно просто погулять по ссылкам так, как мы гуляем по www. Вот пример визуализации freebase.com, это гугловская база знаний, то есть недавно ставшая гугловской и поддерживающая google knowledge graf, вот скоро опубликую, наверное, про нее статью, как раз про то, как с ней работать.


00:18:43

Мы с ней сегодня не будем работать, мы будем работать с дибипедией. А дибипедия- это распарсенная википедия, так выглядит ее визуализация, какие данные там представлены лучше, какие хуже. Пробные спаркл-запросы. Вот мы разобрали, как вообще выглядят спаркл-запросы, так.. а мне бы еще какую-ниб тряпочку к этому карандашу.. (пауза)


00:19:26

Мы потихонечку сползаем в наш мастер-класс. Если все, что начинается с вопросительного знака, это некоторые переменные и что-то нам неизвестное. А у нас были запросы вида, там, переменная, национальность, Италия. Ну вот этот запрос запрашивает всех, кто имеет национальность «италия». Что запрашивает вот такой вопрос – где у нас не одна переменная, а прямо три. Кто может догадаться?

- Связи..

-Связи..?

-Субъект-предикат-объект?

-Да. Собственно, смотрите, это три переменных. Покажи мне что-то, что связано как-то с чем-то. Я не знаю ни первого, ни второго, ни третьего. Это фактически мне запрос «выдай мне все содержимое своей базы данных». Такой универсальный запрос. Если мы уберем отсюда вот «с, п, и Италия». Что это будет? Покажи мне что-то, что связано хоть каким-то предикатом, какой-нибудь связью с Италией.


00:20:39

Ну, так вот устроен язык. Это вот первый пробный запрос, вы заходите в незнакомую вам базу данных, будем считать, что незнакомая нам база данных вот здесь. Dbpedia.org/sparql, кстати, вот загрузите у себя это в ноутбучках, делитесь друг с другом, садитесь рядом. Попробуйте выполнить этот запрос на dbpedia.org//sparql. Я это попробую сделать с вами. Уменьшить-увеличить? Увеличить. Ага. Вот наш первый спаркл-запрос.


00:21:49

Там было слово Distinct. И там была не звездочка, там был предикат. Собственно, вот теперь что означает вот этот запрос? Выбери мне объекты, которые связаны какие-нибудь с как-нибудь с кем-нибудь, и выдай мне только предикат. То есть только связи. А Distinct означает «не повторяйся». Следственно, это запрос на все связи. Если у нас есть, там, 100 млрд объектов, 100 млрд троек, но всего 5 типов связей, то этот запрос вернет всего 5 связей. В то время как вот такой запрос – с-п-о- вернет нам всю базу данных. В то время как такой запрос аналогичен вот такому запросу- звездочка. Звездочка эта означает «выдай мне все значения переменных, которые я там употребил в своем запросе».

(вопрос) что-то бывает еше, кроме субъекта-предиката-объекта?
00:22:57

-Нет, потому что вообще ничего не бывает больше в мире. В смысле, внутри спаркл-запросов бывает еще много разных вещей, фильтров и прочих вещей.. но внутри спаркл- запроса у нас обычные rdf-тройки. Субъект-предикат-объект. Итак.


00:23:21

Вот другой пробный спаркл-запрос, ну мы его не будем сильно разбирать, он чуть посложнее. Это все то же самое внутри самого главного блока у нас вот эта универсальная, универсальный фильтр, который, в общем, ничего не фильтрует. Вокруг его мы хотим посчитать, сколько объектов связаны тем или иным свойством. Соответственно, вот count-p-s. У кого получилось сделать первый запрос? Аха, у кого-то получилось. Хорошо. Выдает примерно такое, сейчас…


00:24:35

Аха.. как-то меня не приняли за своего в местном интернете..

(вопрос) А в запросе принципиально заглавные иметь?

-Нет. Так же, как в sql, он регистронезависимый. Значит, в конце каждого нашего условия мы ставим точку. Если у вас больше, чем одно условие, вы хотите добавить еще-еще-еще, просто разделяете их точкой. А я готов, наверное, сделать перерыв, потому что мы потихонечку перешли к мастер-классу. Давайте его сделаем.

(вопрос) Чтобы запустить, просто Enter?

-Там есть кнопочка run Query. Сколько у нас перерыв? 15 минут? Давайте 15 минут.


00:25:42

(вопрос) Что за база ,что она хранит, вот dbpedia?

-Сейчас я про это буду рассказывать.

(помогает кому-то разобраться с запросом)


00:26:37

(вопрос) такой вопрос, просто наверное не всем это интересно. Вот про избыточность связей. Ну то есть например мы можем залинковать все вообще до ужаса залинковать. Ну к примеру- у меня гугл гласс, ну предположим. Какое-то приложение для гугл-гласс. Я там спрашиваю – где находится такой-то кинотеатр? При этом у нас все настолько у этой базы, к которой он обращается, залинковано, что он мне вплоть до марки кирпича этого кинотеатра.. а мне это как бы не надо.. (нрзб).

-Это зависит от того, как мы линкуем. То есть вот как база устроена, так от этого и будет зависеть .удобно с ней работать или нет. Хорошо устроенная база, она содержит, допустим, не знаю, вот про один этот кинотеатр, в ней миллион фактов. Но при этом всего один факт в ней называется «кинотеатр», geographyсal coordinates. Я просто беру эти географикал координейтс и получаю их.
00:27:41

- Получается, зависит от точности запросов.

-Да-да-да. То есть, мы должны задавать очень точные запросы. Здесь не полнотекстовый поиск. Здесь вполне конкретный такой же, как в базах данных.

-Просто получается ситуация, когда мы все залинковали, но при этом задаем какие-то общие вопросы, и он нам выдает избыточные ответы.

- Секундочку..
00:28:19

Вот эти техники, это просто я показываю для того ,чтобы.. вот наткнулся на какую-то базу и решил посмотреть, что в ней.

- Нет, я в принципе такой вопрос.. я читал, конечно, мало читал. Просто например. Мы знаем, что правильный запрос будет – где географически находится кинотеатр. Тогда он нам четко выдаст адрес, да? А если мы, предположим, не знаем, а эта база супернаикрутейшая, и мы спрашиваем, где кинотеатр, и он нам вываливает «этот кинотеатр там-то, его история такая-то, кирпич такой-то, все такое-то..»

-Нет. Сейчас скажу. Как может выглядеть эта крутейшая база. Сейчас. Не, ну все равно.. вот сейчас покажу. Как база может быть чуть более как бы интеллектуальная.. это во-первых если мы подшили ее к правильной онтологии, и вот все ее используют, да?..


00:29:20

Например, у нас есть онтология «Фоф», в которой определяются связи между персонами. И вот если я говорю «дай мне фоф депикшн», то мне все равно, в общем, к какому дата-сету я обращаюсь, он все равно выдаст мне картинку человека. И в хорошей базе вот эти классы и предикаты, они используются как раз из этих онтологий. Соответственно, когда вы зададите свой вопрос, где мой кинотеатр, вы скорее всего спросите у него, там вот, «? a», вот есть онтология geo. Geo lat. И вот внутри этой базы может быть какой-то другой термин для широты, но, благодаря тому, что они используют онтологию гео, они сказали, что мой термин- это то же самое, что geo lat.


00:30:15

-получается, при запросе нужно ссылаться на ту онтологию..

-Верно, правильно. Да. Префиксы.

(нрзб).


Owl – это одна из онтологий.

- Грубо говоря, найди нам все субъекты по типологии вот этой онтологии, которой принадлежат параметры «гласс».

-Верно. Главное, осталось расшифровать букву «А». ну, собственно, про что вопрос.

-«Вопрос, А» мы пишем. Это – «вопрос, с», «вопрос, п»…

-это просто название переменной. Просто переменная. Я могу написать, не знаю, «вопрос Х».

-И что она будет значить?

- Ничего не будет значить.
00:31:31

Название переменной. Вот также, как.. если я скажу, что переменная.. вот я на С++ пишу, например, да, пишу «один =1». Мне никто не мешает переменной «один» присвоить значение 2. также и есть.

- Вы говорили, что ничего, кроме с, п, и о не бывает. Так вот это все-таки переменная, или что-то более…

-О, я плохо понял ваш вопрос, да. Конечно, мы можем задавать здесь произвольные названия переменной. Я имел в виду, что не бывает ничего, кроме троек. У нас всегда должно быть три объекта. Субъект, предикат, объект.

-Как мы понимаем, что здесь с, что здесь п, что здесь о?

-Что на первом месте, то и субъект.

- А, да? То есть на 2 месте всегда будет предикат..

-Предикат, да.


00:32:23

Плюс есть всякие сокращения. То есть, там вот точка с запятой вместо точки в конце, запятая и прочие там. Буква «а», кстати, тоже.

- Можно посмотреть список баз ,и что они в себя включают?

-Ну.. в общем, нет такого.

-то есть, мне захотелось получить информацию о преступности в Москве.

-Все плохо. В общем, все плохо. Насчет того, чтобы разобраться в куче баз, сейчас пытаются применять вот собственно подход веба, ну то есть какой у нас. Представьте себе, что вы на заре веба спрашиваете: «А вот мне хочется найти сайт, который про преступность». Вам, наверное, ответят, что «нуу… у нас тут есть.. альтависта, зайдите в альтависту, напишите «преступность», поварьируйте немножко, и может оно вам найдется». Сейчас тут такая же ситуация.


00:33:41

Фактически вот таких аггрегаторов, каких-то порталов, их не так уж много, которые действительно бы показывали, что .. Вот это облачко, которое росло у нас, это вот пример такой визуализации, я там могу подогадываться, какие данные у нас там есть.

- А как их связывать технически? У них должен быть общий идентификатор. Но если есть две базы, у них нет никакого общего идентификатора на данный момент, это были разрозненные базы. Как их связывать?
00:34:12

- У нас есть онтологии, которые определяют вещи типа «одно и то же». Вот есть такое отношение, называется «same as». И вот у меня есть база, допустим, моя, и у меня там есть URL, допустим, какой-нибудь НИИ картографии выпустило RDF-данные, и у него там есть такое свойство- широта. Никаких проблем. Мы просто создаем маленькую онтологию, в которой говорим: широта owl same as и берем какую-нибудь известную крутую онтологию geo lat. Все. После этого я могу запустить программку, называется (нрзб), которая найдет мне все щироты, скажет – ага, широта связана с этим объектом и с этим, и сгенерирует нам тройки с гео лат.

-То есть, получается онтология на онтологии.
00:35:29

-Да, то есть.. вообще где начинается онтология и кончаются собственно просто данные, там очень размытая граница.

- я имею в виду на этом примере, когда мы соединяем две онтологии..

-Да, (нрзб) третья онтология фактически.

-Словарь синонимов.

-Да-да. Вот кстати вот same as это очень крутая вещь.

-А это все в графовых базах?

-Да, это все в графовых базах.

-То есть, если графовых нет..

-Ааа!! Владелец ноутбука, подойдите пожалуйста ко мне! Мы сюда презентацию еще должны. Она тут есть, она нужна.


00:36:19

Все, я буду ее.. а, даже полноэкранная.. шикарно. Черный экран, я просто.. сейчас…

- такой вопрос. Вы сейчас сказали «географические координаты»- это как их искать, как выдавать, или какая-то база есть? Вопрос в следующем. У меня есть маленькая прикладная задача. Есть субъект федерации, есть административное деление.. В рамках административного деления мне нужно задать..

-Ой, я недавно задавал этот вопрос гислабовцам, они мне прямо ответили, сказали где искать, никак не связано с семантик вебом. Есть какой-то API, который выдает нам вот эти воронежские области и всю эту остальную вещь. Это вам нужно?

-Я тоже к ним ходила. Но мы друг с другом не договорились.

-Не, я просто в форуме спросил..

-У них она есть?

-Да, на гислабе.

-У меня маленький прикладной вопрос.

-Да, у меня тоже такое было. То есть нужно было.. Ну я тогда скину вам ссылочку.

-Спасибо!
00:37:45

-Можно вопрос? Есть наборы данных, которые публикуют госорганы. Они лежат у них в своих базах. Чтобы вот это вот, нам по сути надо выгрузить этот набор в граф-базу и его по сути парсить, да?


следующая страница >>



Старость начинается тогда, когда все девушки начинают казаться красивыми. Янина Ипохорская
ещё >>