本文介绍队列数据结构，并用 Python 代码实现。

本文介绍不同类型的队列数据结构。

本文介绍栈（stack）数据结构，并用 python 代码实现。

前面的文章介绍了知识建模，我们提到知识建模使用的是 RDF 知识表示法，而 RDFS 本质上是一个标准化语义词汇表。所以本文总结一些常用的 RDFS/OWL 的语义词汇。

上一篇文章我们介绍了预训练词向量，它的缺点很明显：一旦训练完，每个词的词向量都固定下来了。而我们平时生活中面临的情况却复杂的多，一个最重要的问题就是一词多义，即同一个词在不同语境下有不同的含义。CoVe（Contextual Word Vectors）同样是用来表示词向量的模型，但不同于 word emebdding，它是将整个序列作为输入，根据不同序列得到不同的词向量输出的函数。也就是说，CoVe 会根据不同的上下文得到不同的词向量表示。

1. 什么是本体？

“本体”（ontology）的概念来源于哲学对本体论的研究。随着人工智能（AI）的发展，科学家们将“本体”这一概念引入到计算机领域。不同的文献对本体有着不同的定义，甚至有些定义是相互矛盾的。为了方便起见，我们将本体定义为：本体是一系列词汇，这些词汇包括机器可读的概念定义和概念之间的关系。

前缀树（trie）又叫字典树，顾名思义通过字符串的前缀进行查找、匹配的数据结构。Trie 树的应用场景主要包括：分词、词频统计、字符串查询和模糊匹配、字符串排序等。Trie 树大幅降低重复字符串的比较，所以执行效率非常高。

词嵌入（word embedding）是一种用稠密向量来表示词义的方法，其中每个词对应的向量叫做词向量（word vector）。词嵌入通常是从语言模型中学习得来的，其中蕴含着词与词之间的语义关系，比如 “猫” 和 “狗” 的语义相似性大于 “猫” 和 “计算机” 。这种语义相似性就是通过向量距离来计算的。

数组是一个容器，它容纳的元素应该是相同的数据类型。数组有两个重要概念：

• 元素 —— 存储的数组中的数据称为元素。
• 索引 —— 数组中每个元素所在的位置。

本文转载自知乎用户码农要术的文章 衡量指标篇：ROC-AUC。

1. 历史起源

1941年，日军偷袭珍珠港，太平洋战争由此爆发。美军的雷达操作员（Radar operator）开始忙碌了起来，他们要识别出雷达屏幕上的光点是不是日本的战机。