说到免费四星座，很多朋友都感兴趣。但是很多人会找邵伟华要四星座算命，四星座算命，网上星座算命。我想你一定想知道四大星座。今天我就为大家分析一下四大星座，希望能解决你内心的疑惑。我们来看看四柱星座的基础知识图谱。

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伦子出生于5月1日，5月1日，5月1日，5月1日，5月1日，1月1日，1月1日，1月1日，1月1日，1月1日，1月1日。

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“四柱八字”是什么意思？四柱命理预测。

四柱星座为生辰，又称“紫舒平”。主旨是一切思想都是生活。这是一种用来判断人的命运，杜绝指责的方法。根据历法，天干地支八字，即出生的年、月、日、时，是由天、地、天、干地、枝的知识组成的。根据支历、阴历和五行学说，人们对职业、婚姻、财富、学业、健康等的认识。都是推测。四柱是命，财是财，命和财是一生的缘分。缘分合了才知道好与坏，幸运与不幸。大运由月亮柱子排列，左右各有四根柱子。有男有女跟随/p四柱八支或十支圣枝。

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这四个星座是生日，也被称为“紫述平”。主要概念是命，是用来猜测一个人命运的方法。根据历法，天干地支八字，即一个人出生的年、月、日、时，总结为天地的天干地支。根据干部理论和历法，阴阳、五行、人的职业、婚姻、财富、学习、健康等。四柱是命，大财是运，命和运是一生的缘分。缘分合了才知道善恶缘分。大运会按照四柱中的月亮柱安排，男女运动员成功参赛/p

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四大支柱和八个角色介绍。很多人对四个星座感兴趣。但我不知道如何开始。为了让大家在学习的道路上少走弯路，现在根据他对学习的理解，我将相关经验介绍如下，希望能让更多的人受益。谢谢你

四大支柱和八个角色介绍。如何学习占星术算命？出生的年、月、日分别用干、支符号表示。比如你在2022年4月25日，对应的干支符号是庚子年、庚辰月、五月天、心时。因为每对主干和分支符号都是两个字符，也称为列，所以四对主干和分支符号被缩写为四列。

四大支柱和八个角色介绍。如何学习占星术算命？既然社会上关于四柱八字的书那么多，大多数人都不知道从何下手。其实为了少走弯路，专家预测师都是原地踏步，《阴阳系统论》是首选。

四大支柱和八个角色介绍。如何学习占星术算命？记住，关于四柱星座的书不是越老越好。推荐你学古籍的，一般都是对四柱星座不太了解的人。他们最多只能算半桶水。学习占星学的基础知识。

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首先讲的就是电力的五大环节。当然这里只是简述，想要了解更多电力知识，请多多关注电力知识图谱网站： https://wwwdlzstpcom 。

电力是以电能作为动力的能源，它是由发电、输电、变电、配电和用电等五大环节组成的电力生产与消费系统。

发电：

即利用发电动力装置将水能、化石燃料(煤炭、石油、天然气等)的热能、核能以及太阳能、风能、地热能、海洋能等转换为电能。

输电：

电能的传输。通过输电，把相距甚远的（可达数千千米）发电厂和负荷中心联系起来，使电能的开发和利用超越地域的限制。

变电：

通过变压器进行电能传递的过程成为变电，可以是升压，如电厂由63kV到110kV，也可以是降压，如变电到配电，110kV到10kV。

配电：

是在电力系统中直接与用户相连并向用户分配电能的环节，有的是算从变电站10kV到变压器380V。然后380V到电表算营销，有的是连到电表（除电表本身）外都算配电。

用电：

按预定目的使用电能的行为。电表以下都算用户的。

那为什么电力有5个环节呢，其实最精简的可以只有2个环节，发电-用电，发电就地消纳，损耗最小，像小农户发电、楼顶光伏发电，如果只是自用，基本上可以算是只有发、用电二个环节。

但绝大部分情况，电力都有发电、送电（含输变配）、用电三个环节，有以下三个原因：

一是因为集中发电效率高，大发电机组的转换效率高，运维成本低，在每kWH（千瓦时）上都是更划算的。

二是因为发电用的煤、水等资源在某地富集，其他地方要用电却离资源非常远，就得送电。

三是送电的成本远低于送煤、石油等自然资源的成本，属地将资源转化为电力，再到用能地区，是最经济的方式。

像一些中等规模的工程，自用小水电或煤电，发电+配网+用电，就是三个环节。

长距离送电那就会有发输变配用五个环节，也还是经济的原因。传输电力是有损耗的，计算方式为IR2，电流越大，发热越大，损耗越大，经济性越差，反之，电压越高，电流就越小，损耗就小，经济性好，所以远距离传输都要用高电压输电，发电站出厂后先升压至110kV~1000kV(根据距离远近)，再长距离输送到城市、农村周边，再降压进入居民地带。

典型的电力传输电压变化过程：

电力经过以上的原理逐级降压，直到小区的配电箱，再分配到各个用户的家里，这样我们就有电可以用了。

但电能是不能储存的，即使用户没有用电，发电机也在不停的运转发电。为了避免发生浪费，就需要有人来调度发电量和负荷分配。

具体是如何操作负荷调度等电力业务的，我会在后面的文章中讲到，这篇就不多赘述了，想要了解更多电力知识，请多多关注电力知识图谱网站：https://wwwdlzstpcom。

以上是电力5个环节的由来解析。

日积月累，必成大师：）

本文要介绍的“电力业务”，是电力人要干的业务，不是说电力设备执行的业务。

这里只是简单介绍说明下电力人要干的业务有哪些，想要了解更加详细的内容，可以点击电力知识图谱网站查看： https://wwwdlzstpcom 。

电力的三环节“发输用”，抛开用电这一末端环节，发电公司和输电公司业务的顶层划分十分接近，核心都是工程建设、设备运维、负荷调度、客户营销和安全监督五块：

没设备，就不可能有发电和输电，因此电力设备的基础建设，是电力业务最起始的业务。工程建设就是电力设备的安装施工业务，大至建发电厂、变电站，小至居民业扩，铺电缆沟，相当于房地产的盖房子。

按照规模大小和来源，可以将电力的工程建设分成基础建设工程、技术改造工程、设备大修工程和用户工程这四类。

按照建设过程，可分为规划、设计、施工、验收四个环节。

建设工程大家在中国这个大工地上见得多了，电力工程一半也是在建“房子“，另一半是电力设备的特色建设，将会在后续展开。

谈实质业务，我们不谈“发电”或“输电”，因为这是设备在“发功”，而人，实质上是在维护设备。把设备建好，维护好，设备就能给人打工，做好发电和输电了。因此设备运维是电力生产时间最长、工作量最大的业务。

电力的设备运维是对设备定期/不定期进行巡视、检测、维修、更换等设备维护工作，这是电力公司最大的工作。

在运维检修和工程过程中，接受调度部门和安监部门的指导、监督，也是电力安全的最大体现，所以干运维的同志们既身累又心累。

电力是精细化的系统，小电力系统要控制电压电流，比如五福一安（5V1A），大电网要控制整个电网的负荷平衡，故障屏蔽、安全运行，发电要控制发电的电量、频率、上网量、能源类型等。

电力的客户营销，对于大电网和大电厂来说，在本环节接近于垄断，价格在电力交易平台接近透明，客户营销基本上就是业务受理和服务、结算。中小电厂就比较弱势，价格可谈。小电厂为了争上网容量还是有做市场工作的。

随着电力市场的开发，没有卖的问题，后来拆开了，发电厂要和电网谈采购量，谈价格。

电作为看不见的隐形杀手，电力安全监督是电力的重要工作。电力安全规定千千万，核心就是操作安全、场地安全、装备安全。人员的操作要按规章制度，如两票许可，干活的场地要做好安全设施，如场地整洁、停电作业、高工作业搭好防护网，装备安全是指操作的设备和人的穿戴要安全，如安全帽、接地线等。

电力安全天天学、月月考，实现过程是贯穿在工程建设、设备运维、电力调度中的，在后续介绍以上业务的时候都连带讲到。

讲完了电力的企业、设备、理论、业务四个维度的概述，后续我们会从电力的常用设备介绍发起，介绍更细层次的内容。

在前面一篇文章《知识图谱基础（二）-知识表达系统》中介绍了知识图谱的基础知识表达系统，什么是entity，什么是relation，什么是domain，什么是type等等。本篇文章主要从应用角度来聊一聊如何构建schema以及shcema构建中需要考虑的问题。以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的，弱关系图谱构建会在应用中讲到。

简单来说，一个知识图谱的schema就是相当于一个领域内的数据模型，包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性。任何一个域的schema主要由类型（type）和属性（property）来表达。图1是plantdata内的创投schema，主要是为了发掘一级市场的投资和融资构建的schema。该schema主要是去定义需求，哪些数据对创投有用，才往上构建，例如：人物都有身高 体重，但是这些数据对创投来说意义不大，在schema中就不用构建了。关注创投的人会关注这些基金与人物投资了哪些公司，投资的公司所属行业，投资的公司属于哪一类企业，在该schema中就需要详细构建。

1如何构建域（domain）

域（domain）的概念是凌驾于所有类型之上，对于域的定义应该尽量的抽象，不应该具体，同时域与域之间应尽量做到相互独立，不交叉。例如，省份就不应该是一个域的概念，在思考是否应该把一个概念当做域时，需要考虑到该概念是否能够继续向上抽象，例如：省份；城市；国家；县等等，他们同属于地理位置域。在明确域的概念时，应该定义好域的边界，这样比较容易区分不同域之间的区域划分。

2如何确定一个域的类型（type）

这里需要产品经理去思考，构建这个schema的核心需求是什么，到底需要解决用户什么问题。为了满足这些核心需求，我们需要创造出哪些概念？

举个例子，在汽车领域，用户主要关心什么问题，例如：汽车的品牌、车系、发动机。

在NBA领域，用户主要关心球队、所属联盟、教练、球员等等。

针对不同的需求，需要在域下面构建不同的类型来满足用户的需求。

3如何确定属性（property）

思考的角度如下：

1以用户需求为出发点

2以数据统计为证据

比如在构建完足球领域中的球队类型后，该类型集合了所有的球队实体，站在用户角度触发，用户会关注球队的哪些关系？

图2是我简单的针对足球领域构建的一个图谱，上面包含了梅西（球队的球员）， 埃内斯托·巴尔韦德 （球队的教练），西甲（球队的所属联赛），其中梅西、西甲、埃内斯托巴尔韦德又分属于不同的类型：足球球员，足球联赛，足球教练，这些所有的类型构成了足球域。

从上图的common sense配合图查询和自然语言处理技术已经可以支持基础的问答了，例如，梅西是哪个球队的？埃内斯托巴尔韦德是哪些球员的教练？西甲有哪些球队在踢球？等等

schema的应用是产品经理需要重点考虑的内容，因为产品需求决定了schema应该怎么构建，构建的是否完备。而产品的具体应用则主导了schema的整体构建方式，如果不仔细考虑产品应用的话，最惨的情况可能构建了很久的schema会因为一个逻辑坑而彻底报废掉，由于知识图谱又是一个牵一发而动全身的工程，根据实际经验来说，如果图谱构建和应用有部分脱节，可能修改图谱schema比重新构建图谱schema的成本还要高。所以，首先确认好具体的应用场景对于一个schema构建的成功与否是至关重要的。

笔者写一套曾经用过的确认schema的流程

先将应用根据需求的强弱划分，分为基础核心需求，schema特色需求，锦上添花需求，未来扩展性需求。

基础核心需求：是经过需求分析后，构建这个schema需要完成最核心的需求，该需求优先级最高

schema特色需求：构建图谱时可能会经常遇到图谱可以实现而其他方法实现比较困难的特色需求，这类需求可能需求强度不是很高，但是由于能够实现一定的差异性，经常会有意想不到的效果。

锦上添花需求：非基础核心需求，做了更好，不做也可以接受

未来扩展性的需求：确认schema的时候要充分考虑到未来的扩展性，因为这类需求有可能会大改图谱的schema结构

在构建schema的时候，根据上述分类，需要去考虑该schema一期需要满足哪些具体的功能，将功能一一列下来，哪些功能是需要放在第二期、第三期完成的，未来的扩展性需求需要在构建的哪一块区域留下可扩展的内容。

常用的方法可以使用excel去列出一、二、三期所需要的功能点。

列出上述的功能点后，针对每一个功能点在后面备注好该功能的构建要点（注：这个非常重要），通常需求只需要将产品需求转化成一定的查询结构即可，笔者原来用的是cypher查询语法。以图2为例，我要支持某个教练教了哪些球员？转化成查询语言就是（a:足球教练）<-{b:教练}-（c:球队）-{d:球员}-（e:足球球员） return e。将a变成参数，输入a即可返回所有的e，即输入埃内斯托巴尔韦德，返回就是梅西。

流程如下：query:埃内斯托巴尔韦德带了哪些球员？→语义解析→转化成上述查询，将埃内斯托巴尔韦德作为参数a代入查询→返回结果→前端包装展示

注：上面在每个功能点后面备注了构建要点，当大部分功能点的构建要点都写完的时候，需要集中查看构建要点，因为如果需求本身比较大的话，不同的需求很容易造成schema的构建冲突，正如前面所讲，schema尽量要保证少出错。这个时候由于备注了构建要点，可以全局的来审视这个schema中间有没有逻辑黑洞。常出现的问题主要是在属性的设计，以及知识融合上。

拿着上述文件去找开发，确认一下哪些是比较好实现的，一般来说做到这种程度大多数需求开发都是会接的。如果开发同学足够专业的话，他会从他的视角去给你提出他的宝贵意见。通常产品经理在思考schema这一块更倾向于思考这个schema的作用，而开发同学会思考工程实现、实现效率、运行效率、计算量等问题。

大规模构建schema的时候需要认真考虑数据源的情况，由于不同公司掌握的数据不同，所应用的对策也不同。

通常笔者会将数据源分为如下几种：

1已经清洗好的结构化数据：这部分数据一般是公司的核心数据，或者其他公司的核心数据，构建的时候应该优先考虑这类数据。这部分数据通常只需要改变数据格式即可入图谱。

2清洗好的结构化数据，但数据残缺：这部分数据通常需要数据挖掘，知识融合。清洗难度是由残缺比例决定的。

3无数据：没有这部分数据，但是又需要这部分数据，通常只能去选择让BD去购买数据，或者让爬虫组去专业网站爬取，例如：企业数据可以去企查查，**的数据可以去猫眼，产业的数据可以去产业信息网等等。

假设需要构建的图谱entity数量在千万级别，开发力量不够强大的时候，慎用纯数据挖掘方案，有条件的话笔者建议直接去买结构化数据，因为可能挖掘和知识融合在经济上的成本比直接买数据要高，而且时间周期也会很长。

个人认为，大规模构建schema最难的地方就在于挖掘数据的知识融合上，举个例子：全国有10000个叫王刚的人，爬虫从A网站挖下来5000个“王刚”，从B网站挖下来7000个“王刚”，那么这5000个王刚和那7000个王刚到底是不是一个人？在没有身份证号码的情况下如何确定哪些王刚是一个人呢？常规的做法是去挖掘出“王刚”的其他信息，例如出生年月，任职信息，籍贯等等，然后通过一定的算法进行知识融合。通常，网站的数据不一定全面，即使经过知识融合后，挖掘的数据中一定会有大量的噪音，不同的需求对噪音的承受能力是不同的，构建schema的时候需要充分考虑数据出现噪音的可能性，去评价这部分需求对噪音的承受能力。

如果知识融合完成了话，大规模构建其实就是一个导数据的过程，由于图谱数据结构的关系，一般存2张表（点、边）或者使用RDFs存储，在entity数量上千万以后，图谱的查询压力会比较大，单机查询可能会直接跪掉，开发一般会采用graphX的分布式的存储，不过由于点和边的切割方式的问题，会有一定的副作用。