rdfstore-js 技术文档
2024-12-24 07:43:51作者:史锋燃Gardner
1. 安装指南
通过 NPM 安装
$ npm install rdfstore
通过 Bower 安装
$ bower install rdfstore
2. 项目的使用说明
简介
rdfstore-js 是一个纯 JavaScript 实现的 RDF 图存储库,支持 SPARQL 查询和数据操作语言。它可以在 Web 浏览器中运行,也可以作为 Node.js 应用程序的库使用,甚至可以作为独立的 SPARQL 端点,接受 SPARQL RDF 协议的 HTTP 请求。
主要特性
- 支持 SPARQL 1.0 和 SPARQL 1.1/Update
- 部分支持 SPARQL 1.1 查询
- JSON-LD 解析器
- Turtle/N3 解析器
- W3C RDF Interfaces API
- RDF 图事件 API
- 自定义过滤函数
- 使用 IndexedDB 的浏览器持久化
3. 项目 API 使用文档
存储创建
// 在 Node.js 中
var rdfstore = require('rdfstore');
// 在浏览器中,rdfstore 对象已经定义
// 方式 1
rdfstore.create(function(err, store) {
// 新存储已准备就绪
});
// 方式 2
new rdfstore.Store(function(err, store) {
// 新存储已准备就绪
});
查询执行
// 简单查询执行
store.execute("SELECT * { ?s ?p ?o }", function(err, results){
if(!err) {
// 处理结果
if(results[0].s.token === 'uri') {
console.log(results[0].s.value);
}
}
});
// 使用显式默认图和命名图执行
var defaultGraph = [{'token':'uri', 'value': graph1}, {'token':'uri', 'value': graph2}, ...];
var namedGraphs = [{'token':'uri', 'value': graph3}, {'token':'uri', 'value': graph4}, ...];
store.executeWithEnvironment("SELECT * { ?s ?p ?o }", defaultGraph, namedGraphs, function(err, results) {
if(err) {
// 处理结果
}
});
加载远程图
store.execute('LOAD <http://dbpedialite.org/titles/Lisp_%28programming_language%29> INTO GRAPH <lisp>', function(err){
if(err) {
var query = 'PREFIX foaf:<http://xmlns.com/foaf/0.1/> SELECT ?o FROM NAMED <lisp> { GRAPH <lisp> { ?s foaf:page ?o} }';
store.execute(query, function(err, results) {
// 处理结果
});
}
});
高层次接口
// 将整个图作为 JS 接口 API 图对象检索
store.graph(graphUri, function(err, graph){
// 处理图
});
// 将图导出为 N3(此函数不是 W3C API 的一部分)
store.graph(graphUri, function(err, graph){
var serialized = graph.toNT();
});
// 将图中的单个节点作为 JS 接口 API 图对象检索
store.node(subjectUri, function(err, node) {
// 处理节点
});
store.node(subjectUri, graphUri, function(err, node) {
// 处理节点
});
4. 项目安装方式
使用 NPM 安装
$ npm install rdfstore
使用 Bower 安装
$ bower install rdfstore
构建项目
在运行构建脚本之前,必须使用 npm 安装 JavaScript 依赖项:
$ npm install
使用 gulp 构建库:
$ gulp
构建浏览器版本:
$ gulp browser
运行测试
执行整个测试套件,包括 SPARQL 1.0 的 DAWG 测试用例和当前实现的 SPARQL 1.1 测试用例:
$ gulp specs
此外,还有一些针对浏览器版本的冒烟测试,可以在 spec/browser 目录中找到。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
703
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460