เจฟฟรีย์ LICHT: สวัสดี
ฉันเจฟฟรีย์ Licht
และฉันที่นี่เพื่อพูดคุยกับคุณเกี่ยวกับ ฮาร์วาร์ห้องสมุดและอาคารของวันพรุ่งนี้
ห้องสมุดในวันนี้ผมคิดว่า
ดังนั้นพื้นหลังที่นี่ สนามสำหรับการประชุมครั้งนี้
เป็นหลักว่ามี ข้อมูลจำนวนมากบรรณานุกรม
ที่มีอยู่ในห้องสมุดฮาร์วาร์
และมีโอกาส ผ่านบางส่วนของเครื่องมือ
และโครงการที่ได้รับการพัฒนา ที่จะได้รับการเข้าถึงข้อมูล
และนำไปสถานที่ที่ ฮาร์วาร์ห้องสมุดไม่ได้ทำตอนนี้
ทำสิ่งใหม่ ๆ กับมันทดลอง และเล่นรอบกับมัน
>> ดังนั้นจุดเริ่มต้นที่เป็นแบบนี้เป็น API เรียกว่าห้องสมุดฮาร์วาร์เมฆซึ่ง
เป็นเซิร์ฟเวอร์ข้อมูลเมตาเปิด ซึ่งผมจะพูดถึงในขณะนี้
ดังนั้นพื้นหลังเป็นว่ามี จำนวนมากของสิ่งที่อยู่ในห้องสมุดฮาร์วาร์
ขณะนี้มีกว่า 13 ล้านบรรณานุกรม บันทึกล้านภาพ
และหลายพันของการหาโรคเอดส์ซึ่ง เป็นหลักเอกสารอธิบาย
คอลเลกชัน, พูดในสิ่งที่ อยู่ในนั้นกล่องของเอกสาร
และอื่น ๆ ที่เป็นตัวแทนกว่า ล้านเอกสารของแต่ละบุคคล
และนอกจากนี้ยังมีจำนวนมาก ข้อมูลที่ห้องสมุดมี
เกี่ยวกับวิธีการเนื้อหาที่ถูกนำมาใช้ อาจจะเป็นที่สนใจของผู้คน
ที่อาจต้องการที่จะทำงานกับมัน
>> ดังนั้นข้อมูลทั้งหมด ห้องสมุดมีข้อมูลเมตา
ดังนั้นเมตาดาต้าที่เป็นข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล
ดังนั้นเมื่อเราพูดคุยเกี่ยวกับ ข้อมูลที่เป็น
ใช้ได้ผ่านห้องสมุด เมฆที่มีอยู่,
ก็ไม่จำเป็นต้อง เอกสารที่เกิดขึ้นจริง
ตัวเองไม่จำเป็นต้องเต็ม ข้อความของหนังสือหรือภาพเต็ม
แม้ว่าที่จริงอาจจะเป็นกรณี
แต่มันเป็นเรื่องจริง ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล
>> ดังนั้นคุณสามารถคิดรายการ ข้อมูลหมายเลขโทรวิชา
วิธีการหลายเล่ม หนังสือเล่มนี้ยังมีสิ่งที่
เป็นรุ่นสิ่งที่มี รูปแบบที่ผู้เขียนและอื่น ๆ
ดังนั้นมีจำนวนมากของข้อมูลเกี่ยวกับ ในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่
ในตัวเองเป็นชนิดที่มีประโยชน์โดยเนื้อแท้
และแม้ว่าถ้าคุณ การทำวิจัยในเชิงลึก
เห็นได้ชัดว่าคุณต้องการที่จะได้รับที่จะเกิดขึ้นจริง เนื้อหาตัวเองและดูข้อมูลที่
เมตาดาต้าที่จะเป็นประโยชน์ในแง่ของการ ทั้งการวิเคราะห์ร่างกายโดยรวม
เช่นเดียวกับสิ่งสิ่งที่อยู่ในคอลเลกชัน
พวกเขาเกี่ยวข้องอย่างไร
มันจะช่วยให้คุณจริงๆหาสิ่งอื่น ๆ ซึ่งจริงๆจุดประสงค์หลักของมัน
จุดของ metadata และแคตตาล็อก
จะช่วยให้คุณค้นหาทุก ข้อมูลที่เป็น
มีอยู่ในคอลเลกชัน
>> ดังนั้นนี่คือตัวอย่างของเมตาดาต้า สำหรับหนังสือในห้องสมุดฮาร์วาร์
ดังนั้นก็มี
และคุณสามารถเห็นมัน จริงที่ซับซ้อนพอสมควร
และเป็นส่วนหนึ่งของมูลค่าของเมตาดาต้า ในระบบห้องสมุดฮาร์วาร์
คือการที่จะได้รับการจัดเรียง การสร้างขึ้นโดย catalogers
และประกอบโดยผู้ใช้ จำนวนมากที่มีความเชี่ยวชาญและทักษะ
และคิดว่ามันเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งมีจำนวนมากของมูลค่า
>> ดังนั้นถ้าคุณดูที่บันทึกนี้ ข้อเขียนของอลิซ, คุณสามารถหา
คุณได้มีชื่อผู้เขียนมัน ผู้เขียนและทุกวิชาที่แตกต่าง
ซึ่งคนที่ได้ลงในรายชื่อ
และคุณสามารถเห็นนอกจากนี้ยังมีใน นอกเหนือไปจากข้อมูลจำนวนมากที่ดี
ที่นี่มีการทำสำเนาบางส่วน
มีจำนวนมากของความซับซ้อนที่เป็น สะท้อนผ่านข้อมูลเมตา
ว่าคุณมี
>> ดังนั้นหนึ่งชื่อของหนังสือเล่มนี้คือ การผจญภัยของอลิซในแดนมหัศจรรย์
ดังนั้นนี่คือคำอธิบายประกอบ รุ่นของหนังสือเล่มนั้น
แต่ก็ยังเรียกว่าข้อเขียน อลิซผจญภัยของอลิซ
เพราะในแดนมหัศจรรย์ มันเป็นสิ่งที่
มาร์ตินการ์ดเนอร์เขียน และข้อเขียนหนังสือ
และมีจำนวนมากของข้อมูลที่ดี เกี่ยวกับปริศนาตรรกะและสิ่ง
ภายในอลิซที่คุณ อาจไม่ทราบเกี่ยวกับ
ดังนั้นคุณควรจะไปอ่านมัน
>> แต่คุณสามารถดูมี จำนวนมากของรายละเอียดที่นี่
รวมทั้งระบุเมื่อมัน ถูกสร้างขึ้นมันมาจากไหน,
ในแง่ของฮาร์วาร์ ระบบและอื่น ๆ
ดังนั้นนี่คือตัวอย่างของ ประเภทของข้อมูลเมตา
ที่คุณอาจเห็นในหนังสือ คอลเลกชันห้องสมุดฮาร์วาร์
>> นี่คือสิ่งที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง
จึงมีระบบที่เรียกว่า VIA ฮาร์วาร์ซึ่งโดยทั่วไป
เป็นแคตตาล็อกภาพและวัตถุของศิลปะ และสิ่งที่มองเห็นได้ตลอดทั้งฮาร์วาร์
และเพิ่มข้อมูลเมตาบาง ให้พวกเขาแบ่งพวกเขา
และในบางกรณีการให้บริการ ภาพขนาดเล็ก
ที่คุณสามารถใช้ ดูดังนั้นหากคุณต้องการ
>> ดังนั้นนี่คือตัวอย่างของ เมตาดาต้าที่คุณมีสำหรับแผ่น
จากการสันนิษฐานว่าอลิซในแดนมหัศจรรย์
และคุณสามารถเห็นมี เมตาดาต้าน้อยที่นี่
มันเป็นเพียงชนิดที่แตกต่างของวัตถุ
และเพื่อให้มีข้อมูลน้อย
>> คุณส่วนใหญ่มีความจริงที่ว่าโทร ตัวเลขหลักที่สร้างมัน -
>> เราไม่ทราบว่าเมื่อมันถูกสร้างขึ้น
>> --and ชื่อ
>> อีกตัวอย่างหนึ่ง
นี่คือการค้นพบความช่วยเหลือ
ดังนั้นจึงมีการสะสมของลูอิส เอกสารของแครอลที่ฮาร์วาร์
ดังนั้นนี้อธิบายถึงสิ่งที่ อยู่ในคอลเลกชันที่
ดังนั้นคนที่ได้ผ่านและ มองผ่านกล่องทั้งหมด
และรายชื่อมันให้พื้นหลังบาง เขียนสรุปของสิ่งที่อยู่ที่นี่
และถ้าคุณได้ดู เพิ่มเติมได้ที่นี้นี้
ไปในหน้าและหน้า และหน้า แต่จะบอกคุณ
สิ่งที่ตัวอักษรและสิ่งที่ วันที่จากสิ่งที่กล่อง
มีอยู่ทั่วทั้งคอลเลกชัน
แต่นี่คือสิ่งที่ ว่าถ้าคุณอยู่ที่ฮาร์วาร์
คุณสามารถไปและเป็นจริงการมองร่างกาย ขึ้นและน่าจะดูที่
>> ดังนั้นนี้เป็นที่ดีทั้งหมด
ข้อมูลเมตานี้ของที่มีประโยชน์
มันอยู่ในระบบห้องสมุดฮาร์วาร์
มีเครื่องมือออนไลน์ที่คุณ สามารถไปและจะดูที่มัน
และดูมันและค้นหามัน
และคุณสามารถเชือดมันและลูกเต๋า ในหลายวิธีที่แตกต่างกัน
>> แต่มันเป็นเรื่องจริงที่มีอยู่เฉพาะในกรณีที่ คุณเป็นมนุษย์นั่งลง
ที่เว็บเบราเซอร์ของคุณหรือบางสิ่งบางอย่างหรือ โทรศัพท์ของคุณและการนำทางผ่านมัน
มันไม่จริงที่มีอยู่ใน ชนิดของแฟชั่นที่ใช้งานใด ๆ
สำหรับระบบอื่น ๆ หรือ คอมพิวเตอร์เครื่องอื่น ๆ ในการใช้งาน
ไม่ได้อยู่กับระบบภายใน ห้องสมุดฮาร์วาร์
แต่ระบบในโลกภายนอก เพียงแค่คนอื่น ๆ ทั่วไป
ดังนั้นคำถามคือวิธีการที่เราสามารถ ทำให้มันสามารถใช้ได้กับคอมพิวเตอร์
เพื่อให้เราสามารถทำน่าสนใจมากขึ้น สิ่งที่มีกว่าเพียง
เรียกดูมันเอง?
>> ดังนั้นเหตุผลที่คุณจะต้องการที่จะทำเช่นนี้?
มีจำนวนมากของความเป็นไปได้อยู่
หนึ่งคือการที่คุณสามารถสร้างได้อย่างสมบูรณ์ วิธีการที่แตกต่างกันของการเรียกดู
เนื้อหาที่มีอยู่ ผ่านห้องสมุดฮาร์วาร์
ฉันจะแสดงให้คุณหนึ่ง ภายหลังเรียก Stacklife,
ซึ่งมีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิง ใช้เวลาในการมองหาเนื้อหา
>> คุณสามารถสร้างเครื่องมือคำแนะนำ
ดังนั้นห้องสมุดฮาร์วาร์ไม่ได้อยู่ใน ธุรกิจของบอกว่าคุณชอบหนังสือเล่มนี้
จากนั้นไปดูที่เหล่านี้ 17 อื่น ๆ หนังสือที่คุณอาจจะสนใจใน
หรือเหล่านี้ 18 ภาพอื่น ๆ
แต่ที่แน่นอนที่จะทำได้ เป็นคุณสมบัติที่มีคุณค่า
และให้ข้อมูลเมตาก็อาจ จะเป็นไปได้ที่จะนำที่ร่วมกัน
คุณอาจมีความต้องการที่แตกต่างกันใน แง่ของการค้นหาเนื้อหา
เช่นบางทีแม้จะมีเครื่องมือที่ มีที่ห้องสมุดทำให้
สามารถใช้ได้คุณอาจต้องการ การค้นหาในทางที่แตกต่างกัน
หรือเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับกรณีที่ใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ซึ่งอาจจะเป็นเฉพาะมาก
อาจจะมีเพียงไม่กี่ คนที่อยู่ในโลกที่
ต้องการค้นหาเนื้อหา ในทางนี้ แต่มัน
จะดีถ้าเรา จะปล่อยให้พวกเขาทำอย่างนั้น
มีจำนวนมากของการวิเคราะห์เป็น ในเวลาเพียงวิธีการที่คน
ใช้เนื้อหาที่จะได้รับจริงๆ น่าสนใจที่จะรู้เกี่ยวกับการหา
สิ่งที่หนังสือมีการใช้ สิ่งที่ไม่ได้และอื่น ๆ
แล้วมีจำนวนมาก โอกาสที่จะบูรณาการ
กับข้อมูลอื่น ๆ ที่ออกมีในเว็บ
ดังนั้นเราจึง have--
>> ตัวอย่างเช่น NPR มี ส่วนการตรวจสอบหนังสือ
ที่พวกเขาสัมภาษณ์ ผู้เขียนเกี่ยวกับหนังสือ
และดังนั้นจึงจะดีถ้าคุณได้ มองหาหนังสือในฮาร์วาร์
ห้องสมุดและคุณบอกว่าโอเคมี รับการสัมภาษณ์กับผู้เขียน
ลองไปดูที่ว่า
หรือมีหน้าวิกิพีเดียเป็น อำนาจการอ้างอิงทางวิชาการ
เกี่ยวกับหนังสือเล่มที่คุณนี้ อาจต้องการที่จะดูที่
>> มีเหล่านี้ประเภทของแหล่งที่มา กระจายอยู่ทั่วเว็บ
และนำพวกเขาเข้าด้วยกัน อาจจะใช้งานที่ดี
กับคนที่กำลังมองหาที่ เนื้อหาที่กำลังมองหาบางสิ่งบางอย่าง
แต่มันก็ยังไม่ได้ ชนิดของสิ่งที่คุณต
ต้องการห้องสมุดจะต้องรับผิดชอบ สำหรับการไปลงและการล่าสัตว์ลง
ทั้งหมดเหล่านี้แหล่งที่มาที่แตกต่างกัน และเสียบเข้าด้วยกัน
เพราะพวกเขากำลังเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง
และสิ่งที่พวกเขาคิดว่าเป็นสิ่งสำคัญที่อาจ ไม่ได้เป็นสิ่งที่คุณคิดว่าเป็นสิ่งที่สำคัญ
>> และมากขึ้นดังนั้นโดยทั่วไปมี จำนวนมากสิ่งที่เราไม่ได้คิดเลย
ดังนั้นหากเราสามารถเปิดขึ้นนี้มากขึ้น คนนอกเหนือจากครึ่งโหลหรือดังนั้น
ที่กำลังมองหาที่เกี่ยวกับเรื่องนี้ เป็นประจำสามารถคิดของความคิด
และนวดข้อมูลและ ทำในสิ่งที่พวกเขาต้องการด้วย
>> ดังนั้นเราจึงต้องการที่จะทำให้เรื่องนี้ ข้อมูลที่มีอยู่ในโลกใบนี้
ดีมีภาวะแทรกซ้อนทั้งคู่
หนึ่งคือการที่ข้อมูลเมตานี้ อยู่ในระบบที่แตกต่างกัน
มันอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน
ดังนั้นจึงมีการฟื้นฟูบางส่วน ซึ่งความต้องการที่จะเกิดขึ้น
ซึ่งการฟื้นฟูเป็นกระบวนการของการ นำสิ่งจากรูปแบบที่แตกต่างกัน
และการทำแผนที่ให้เป็นรูปแบบเดียว เพื่อให้สาขาที่จะตรงกับขึ้น
>> มีข้อ จำกัด บางอย่างมีลิขสิทธิ์
ผิดปกติพอรายการแคตตาล็อก เกี่ยวกับหนังสือเล่มจะเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับการมีลิขสิทธิ์
ดังนั้นแม้ว่าจะเป็นเพียง ข้อมูลที่ได้จากหนังสือเล่มนี้
มันมีลิขสิทธิ์
และขึ้นอยู่กับที่จริง สร้างเมตาดาต้าที่
อาจจะมีข้อ จำกัด ในการที่ สามารถกระจายมัน to-- ที่คล้ายกัน
>> ฉันไม่รู้
มันอาจจะหรือไม่อาจจะคล้ายกับ สถานการณ์ของเนื้อเพลงเพลง
เช่น
ดังนั้นเราทุกคนรู้ว่ากระทะออก
ดังนั้นคุณต้องได้รับการแก้ไขปัญหาที่
>> และจากนั้นอีกชิ้นหนึ่งคือ ว่ามีข้อมูลจำนวนมาก
ดังนั้นถ้าผมคนที่ต้องการที่จะทำงาน ที่มีข้อมูลหรือมีความคิดที่เย็น
การจัดการกับ 14 ล้าน บันทึกแล็ปท็อปของฉัน
อาจจะมีปัญหา และยากที่จะจัดการ
ดังนั้นเราจึงต้องการที่จะลด อุปสรรคสำหรับคน
เพื่อให้สามารถทำงานกับข้อมูล
>> ดังนั้นวิธีการที่ว่าที่อยู่หวังว่า ทั้งหมดของความกังวลเหล่านี้เป็นสองส่วน
หนึ่งคือการสร้างแพลตฟอร์มที่ใช้เวลา ข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันเหล่านี้
และ aggravates มัน normalizes, เสริมสร้างมันและทำให้
มันมีอยู่ในสถานที่เดียว
และก็จะทำให้มันสามารถใช้ได้ผ่าน API สาธารณะที่ผู้คนสามารถเรียก
>> ดังนั้น API เป็นแอพลิเคชัน อินเตอร์เฟซการเขียนโปรแกรม
และโดยทั่วไปหมายถึง ปลายทางที่ระบบหรือเทคโนโลยี
สามารถโทรและได้รับข้อมูลกลับมาใน รูปแบบโครงสร้างในทาง
ที่จะสามารถนำมาใช้
ดังนั้นจึงไม่ได้ขึ้นอยู่ ว่าจะไปที่เว็บไซต์
และข้อมูลการขูดออก ของมันตัวอย่างเช่น
>> ดังนั้นนี่คือหน้าแรกของ ห้องสมุดเมฆรายการ API,
ซึ่งเป็นหลักรุ่นสอง
ดังนั้นจึงเป็นซ้ำสองของ พยายามที่จะทำให้ข้อมูลทั้งหมดนี้
ที่มีอยู่ในโลกใบนี้
ดังนั้นจึงเป็น http://api.lib.harvard.edu/v2/items
และเพียงแค่นี้ที่จะทำลายลง นิด ๆ หน่อย ๆ สิ่งนี้หมายความว่า
ว่าขณะนี้เป็นรุ่นที่สองของ API
มีรุ่นหนึ่งซึ่ง ผมไม่อยากจะพูดคุยเกี่ยวกับ
แต่มีรุ่นหนึ่ง
>> และถ้าคุณกำลังเรียกร้องนี้ API คุณจะได้รับรายการ
และเป็นส่วนหนึ่งของความคิดของ API เป็น API เป็นสัญญา
มันเป็นสิ่งที่เป็น จะไม่มีการเปลี่ยนแปลง
ดังนั้นตัวอย่างเช่น -
>> และเหตุผลที่ว่าถ้าผม สร้างชนิดของระบบบางอย่างที่
จะใช้ห้องสมุดเมฆ API เพื่อแสดงหนังสือหรือช่วยให้คนหา
ข้อมูลในรูปแบบที่ไม่ซ้ำกัน สิ่งที่เราไม่ต้องการให้เกิดขึ้น
คือเราจะไปเปลี่ยนวิธีการ ที่ทำงาน API และก็
ทุกอย่างแตกที่ด้านข้างของผู้ใช้
ดังนั้นส่วนหนึ่งของถ้าคุณกำลังทำ API ที่มีอยู่ในโลกใบนี้ก็
การปฏิบัติที่ดีที่จะนำ หมายเลขรุ่นในนั้นเพื่อให้ประชาชน
รู้ว่าสิ่งที่รุ่นที่พวกเขากำลังจัดการกับ
>> ดังนั้นถ้าเราตัดสินใจที่เราพบว่าวิธีที่ดีกว่า การทำข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้ได้
เราอาจจะเปลี่ยนที่ไป เรียกรุ่นที่สาม
ดังนั้นทุกคนที่ยังคงใช้ สองรุ่นที่จะยังคงทำงาน
แต่รุ่นที่สามจะ มีทุกสิ่งใหม่ ๆ
>> ดังนั้นนี่คือ API แต่นี้ จริงๆดูเหมือน URL
และเพื่อให้สิ่งนี้ ตัวอย่างของการเป็นสิ่งที่
เรียก API ส่วนที่เหลือซึ่งสามารถใช้ได้ มากกว่าเพียงแค่การเชื่อมต่อเว็บปกติ
และคุณสามารถจริง ไปไว​​้ในเบราว์เซอร์
>> ดังนั้นที่นี่ฉันได้เปิดขึ้นเพียง Firefox และ ไป api.lib.harvard.edu/v2/items
ดังนั้นสิ่งที่ฉันได้รับที่นี่เป็น พื้นหน้าแรก
ผลจากทั้ง ชุดของรายการที่เรามี
และมันก็เป็นที่นี่ในรูปแบบ XML
และมันก็ยังคงเป็น prettified โดย Firefox
มันไม่ได้จริงมีสิ่งเหล่านี้ ขยายตัวเล็กน้อยและการทำสัญญา
doohickeys ที่นี่
นี่คือการจัดเรียงของดีกว่า วิธีรุ่นที่จะมองมัน
>> แต่สิ่งนี้จะบอกเราก็คือ ฉันได้รับการร้องขอทุกรายการ
ดังนั้นจึงมี 13,289,475 รายการ
และฉันกำลังมองในตอนแรก 10 เริ่มต้นที่ศูนย์ตำแหน่ง
เพราะในวิทยาการคอมพิวเตอร์ เรามักจะเริ่มต้นที่ศูนย์
และสิ่งที่ผมได้ที่นี่ถ้าฉันเพียงแค่ยุบ นี้คุณจะเห็นฉันมี 10 รายการ
>> และถ้าผมจะดูที่รายการที่ฉันสามารถ เห็นว่าผมได้มีข้อมูลเกี่ยวกับเรื่องนี้
และนี่คือสิ่งที่เรียกว่ารูปแบบ MODS
ดังนั้นฉันจะเปลี่ยน กลับมาที่นี่สักครู่
ตกลง
>> ดังนั้นลองค้นหาสิ่งที่อยู่ใน ที่เฉพาะเจาะจงเพราะรายการแรกที่
ที่เกิดขึ้นที่จะเกิดขึ้นเมื่อคุณมอง ผ่านคอลเลกชันทั้งหมด
คือโดยความหมายแบบสุ่ม
เพื่อให้ดูสำหรับโดนัทบาง
โอ้
>> ตกลง
ดังนั้นโดนัท
ดังนั้นเราจึงพบว่ามี 80 รายการใน คอลเลกชันที่อ้างอิงโดนัท
เรากำลังมองหาที่ 10 อันดับแรกของพวกเขา
ตอนนี้คุณสามารถดูที่นี่วิธีการที่ ฉันว่าฉันกำลังมองหาโดนัท
ฉันเพิ่งเพิ่มบางสิ่งบางอย่าง สตริงแบบสอบถามของ URL
ดังนั้น Q เท่ากับโดนัทที่คุณสามารถ เห็นได้ง่ายขึ้นเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่นี่
>> และนี้โดยทั่วไปหมายถึงมี ข้อมูลจำเพาะสำหรับ API ซึ่ง
กำหนดสิ่งที่ทุก พารามิเตอร์เหล่านี้หมายถึง
และนั่นหมายความว่าเรากำลังจะ ค้นหาทุกอย่างสำหรับโดนัท
>> ดังนั้นรายการแรกที่นี่เรามี คุณสามารถดูชื่อเป็นโดนัท,
และมีคำบรรยายที่เรียกว่า อเมริกันกิเลสซึ่งเป็นฉันเดา
เหมาะสม
มีจำนวนมากที่ต่างออกไปคือ
เมื่อคุณได้รับไปยังจุด ในการได้รับข้อมูลที่
มีจำนวนมากที่แตกต่างกัน รูปแบบที่คุณสามารถได้รับมันเป็น
และมีจุดแข็งที่แตกต่างกัน และจุดอ่อนสำหรับพวกเขาทั้งหมด
ดังนั้นหนึ่งนี้คุณสามารถดู ที่นี่เป็นแบบฟอร์มนี้รวยมาก
และมันก็เป็นมาตรฐาน
>> ดังนั้นจึงมีชื่อที่เฉพาะเจาะจง เขตข้อมูลคำบรรยาย
มีทางเลือกคือ ชื่อเรื่องความรักของชาวอเมริกัน
มีชื่อที่เกี่ยวข้องกับมันเป็น
ประเภทของทรัพยากรเป็นข้อความ
มีข้อมูลจำนวนมากเป็น ที่นี่ในรูปแบบนี้
>> แต่มีพวง รูปแบบที่แตกต่างกันของ
ดังนั้นสิ่งที่เราเป็นเพียงแค่ กำลังมองหาที่เป็นรูปแบบ
เรียกว่า MODS ซึ่งย่อมาจาก Metadata บริการคำอธิบายวัตถุ
ที่อาจเกิดขึ้น
ฉันจริงไม่แน่ใจเกี่ยวกับ เอส แต่มันเป็นรูปแบบที่ค่อนข้างซับซ้อน
มันเป็นรูปแบบเริ่มต้น
>> แต่ก็เป็นหนึ่งที่ช่วยให้ ความอุดมสมบูรณ์ของข้อมูลทั้งหมด
ที่ห้องสมุดมีเพราะ มันใกล้มากกับสิ่งที่
ห้องสมุดใช้ภายใน
มันเป็นมาตรฐานที่เป็น ที่ใช้ทั่วประเทศ
ทั่วโลกในห้องสมุดวิชาการ
และก็ทำงานร่วมกันมาก
ดังนั้นถ้าคุณได้มีเอกสาร ที่อยู่ในรูปแบบ MODS,
คุณสามารถให้ที่ให้กับคนอื่น มีระบบเข้าใจ MODS,
และพวกเขาสามารถนำเข้า
ดังนั้นจึงเป็นมาตรฐาน
มันกำหนดไว้เป็นอย่างดีที่เฉพาะเจาะจงมาก
และนั่นคือสิ่งที่ทำให้มัน ทำงานร่วมกันเพราะถ้ามีคนบอกว่า
นี้เป็นชื่ออื่นของ บันทึกทุกคนรู้ว่าสิ่งที่หมายความว่า
ในอีกด้านหนึ่งก็มีความซับซ้อนมาก
>> ดังนั้นถ้าคุณจะดู ที่บันทึกนี้ที่นี่
ถ้าฉันเพียงแค่ต้องการที่จะได้รับ ชื่อของเอกสารนี้
ของหนังสือเล่มนี้ซึ่งน่าจะเป็นโดนัท, กิเลสอเมริกันแยกมันออกมา
เป็นเพียงเล็กน้อยที่เกี่ยวข้อง
ในขณะที่มีอีก รูปแบบที่เรียกว่าดับลินคอร์,
ซึ่งเป็นมากในรูปแบบที่ง่ายมาก
>> และเพื่อให้คุณดูที่นี่ไม่มี ชื่อคำบรรยายชื่อสำรอง
มีเพียงชื่อของ, โดนัท, กิเลสอเมริกัน
และชื่ออื่นกิเลสอเมริกัน
ดังนั้นเมื่อคุณกำลังมองหาที่สิ่งที่รูปแบบ คุณต้องการที่จะได้รับข้อมูลที่ออกมาจาก
มากขึ้นอยู่กับวิธีการ คุณกำลังจะใช้มัน
ที่ใช้สำหรับ การทำงานร่วมกันหรือไม่หรือคุณ
ต้องการสิ่งง่ายๆที่ อาจจะง่ายต่อการทำงานด้วย?
>> ด้านพลิกจำนวนมาก รายละเอียดได้รับการจัดเรียงของ squished ลง
คุณอาจสูญเสียความแตกต่างของ สิ่งที่หมายถึงสาขาเฉพาะ
ถ้าคุณกำลังติดต่อกับดับลินคอร์, ซึ่งคุณจะไม่ได้รับกับ MODS
ดังนั้นผู้มีสองรูปแบบ คุณจะได้รับจาก API
และโดยทั่วไปเราจะรักษา มันอยู่เบื้องหลังใน MODS
แต่เราสามารถให้คุณใน MODS และ ดับลินคอและสิ่งอื่น ๆ ได้เป็นอย่างดี
การพิจารณาอื่น ๆ เมื่อ คุณกำลังมองหาในข้อมูล
คุณจะได้รับมันเป็นทั้ง JSON ซึ่ง ย่อมาจาก JavaScript Object สัญลักษณ์,
หรือ XML ซึ่งย่อมาจาก Extensible Markup Language
และการแสดงข้อมูลเหล่านี้ทั้งสอง ได้ว่าข้อมูลเดียวกันว่า
สาขาเดียวกัน
แต่พวกเขากำลังเพียง ไวยากรณ์ที่แตกต่างกัน
>> ดังนั้นนี่คือเเรก
ดีขอเพียงแค่สลับ
ดังนั้นนี่คือแบบสอบถามของเราสำหรับ โดนัทในรูปแบบ XML
ถ้าฉันเพียงแค่เปลี่ยนนี้จะเป็น JSON, ฉันสามารถดูได้ลักษณะที่แตกต่างกัน
ดังนั้นตอนนี้เป็นเนื้อหาเดียวกัน แต่โครงสร้างที่แตกต่างกัน
มีน้อยวงเล็บมุมเป็น
มีน้อย verbose เป็น
>> และนี่คือรูปแบบที่ถ้าคุณ กำลังทำงานอยู่ในสภาพแวดล้อมที่เว็บ
คุณจะมีโอกาสมากที่สุดที่จะ เพื่อต้องการที่จะใช้เพราะหนึ่ง
ในสิ่งที่ดีเกี่ยวกับ JSON เป็น มันเข้ากันได้กับ JavaScript
ดังนั้นถ้าผมเขียน app เว็บผมสามารถดึง ใน JSON และเพียงแค่ทำงานกับมันโดยตรง
ในขณะที่มี XML มัน นิด ๆ หน่อย ๆ ที่ซับซ้อนมากขึ้น
ดังนั้นอีกครั้งเหล่านี้มีทั้งที่มีประโยชน์
พวกเขาก็มีกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ที่ผู้คนอาจต้องการที่จะใช้พวกเขา
ตกลง
เพื่อกลับไป API
ดังนั้นเราจึงสามารถค้นหา for--
>> ผมให้ตัวอย่างของ ค้นหาโดนัท
นอกจากนี้เรายังสามารถค้นหาเพียงแค่ใน โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลภายในที่นี่
ดังนั้นแทนที่จะค้นหา บันทึกทั้งหมด
ฉันเพียงแค่สามารถค้นหาข้อมูลชื่อ
ดังนั้นตอนนี้มี 25 สิ่งที่ มีโดนัทในชื่อหนึ่งซึ่ง
เป็นเรื่องเกี่ยวกับการฟื้นฟู พื้นที่ชุ่มน้ำในการบริหารจัดการ
ของหลุมในโดนัท โปรแกรมซึ่งอาจเป็น
ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่เรากำลังมองหา เมื่อเรากำลังมองหาโดนัท
>> คุณยังสามารถเมื่อคุณอยู่ จัดการกับ API--
>> ส่วนหนึ่งของการมี API คือการให้ คนเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่
และมีคู่ที่แตกต่างกัน เครื่องมือที่คุณสามารถใช้ในการทำเช่นนั้น
หนึ่งคือมากเพียงคุณ สามารถหน้าผ่านข้อมูล
ดังนั้นเช่นเดียวกับถ้าคุณทำแบบสอบถาม ผ่านเว็บอินเตอร์เฟส,
คุณสามารถดูที่หน้าหนึ่ง หน้าสองหน้าสาม
คุณสามารถทำเช่นเดียวกัน สิ่งที่ผ่าน API
คุณเพียงแค่จะต้องมีการ อย่างชัดเจนในวิธีที่คุณทำมัน
>> ดังนั้นสำหรับตัวอย่างเช่นถ้าฉันกำลังมองหา ที่แบบสอบถามครั้งแรกของฉันที่นี่
ที่ฉันทำค้นหาสำหรับสิ่งที่ กับโดนัทในชื่อเรื่องผมสามารถพูดได้ว่า
และ จำกัด เท่ากับ 20 ซึ่งหมายความว่า ให้ฉันแรก 20 บันทึกไม่ได้
10 อันดับแรกซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น เพราะผมต้องการที่จะดูที่ 20 ในเวลา
หรือฉันสามารถพูดได้ตั้งค่า เริ่มต้นเท่ากับ 20 และขีด จำกัด
เท่ากับ 20 ซึ่งจะให้ ฉันบันทึก 21 ถึง 40
>> ดังนั้นผมคิดว่าสิ่งที่ ที่จะไปที่นี่
ที่เรากำลังใช้สตริงแบบสอบถาม การตั้งค่าพารามิเตอร์ในแบบสอบถาม
และมันช่วยให้คุณควบคุม สิ่งที่คุณจะได้รับกลับมา
>> เป็นอีกเครื่องมือหนึ่งที่คุณสามารถใช้ -
>> และนี่คือจริงๆเป็นประโยชน์ในการ แง่ของการสำรวจข้อมูล
>> --is สิ่งที่เรียกว่า Faceting
ดังนั้น Faceting ระยะคือ ไม่จำเป็นต้องร่วมกัน
แต่คุณเคยเห็นมาก่อน
ถ้าคุณดูที่ Amazon เช่น
และคุณจะค้นหา โดนัทในหนังสือ
ที่นี่พวกเขาได้มีชุดของหนังสือ และพวกเขากำลังจัดกลุ่มตามประเภท
และคุณได้รับประเภทที่แตกต่างกัน และวิธีการหลายเล่มในแต่ละประเภท
แสดงขึ้นมา
>> ดังนั้นนี่เป็นพื้นด้าน
คุณจะใช้หนังสือของพวกเขาทั้งหมด 1,800 หนังสือที่ตรงกับโดนัทที่ Amazon
12 ของพวกเขาใน ประเภทอาหารเช้า
21 ในขนมและเบเกอรี่ และอื่น ๆ และอื่น ๆ
>> ดังนั้นนี้เป็นจริงที่มีประโยชน์ เครื่องมือสำหรับการสำรวจเนื้อหา
ภายในห้องสมุดได้เป็นอย่างดี เพราะเมื่อคุณมองไปที่ด้าน,
มันจะช่วยให้คุณมีความคิดของสิ่งที่วิชา ที่มีอยู่เช่นเดียวกับสิ่งที่ประเภทของอาสาสมัคร
เป็นที่นิยมมากที่สุดภายในชุดคำค้นหาของคุณ
และมันจะช่วยให้คุณขับรถออกไปและสำรวจ
เพื่อให้เราสามารถทำสิ่งเดียวกัน
>> ถ้าเราต้องการที่จะใช้ API และมองไปที่ทุกแง่มุม
เราเพิ่มพารามิเตอร์ไปยังอีก เพื่อนของเราสตริงแบบสอบถาม
ดังนั้นแง่มุมเท่ากับคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค รายการของสิ่งที่เราต้องการที่จะด้านบน
ดังนั้นหนึ่งในแง่มุมที่อาจมี
อีกประการหนึ่งที่อาจจะเป็นภาษา
ดังนั้นถ้าเราเรียกใช้แบบสอบถามที่เรา get--
มันดูสวยมากเหมือนกันที่นี่
แต่เราได้เพิ่มเข้าไปในท้ายที่สุด ของรายการชุดของแง่มุม
ดังนั้นเราจึงมีแง่มุมที่เรียกว่าเรื่อง
ดังนั้นนี่จะบอกเราว่าถ้าฉันมอง ที่ 80 ผลของฉันจากแบบสอบถามโดนัท,
13 ของพวกเขามี เรื่องสหรัฐอเมริกา
สามมีโดนัทเรื่อง
มีสามเรื่อง การฟื้นฟูพื้นที่ชุ่มน้ำ
ซึ่งอาจจะเป็นหลุมของเราในโดนัท
สองของพวกเขา, ซิมป์สัน, และอื่น ๆ และอื่น ๆ
>> ดังนั้นนี้จะมีประโยชน์ถ้าคุณ ต้องการที่จะแคบลงการค้นหาของคุณ
มันสามารถช่วยให้คุณทำ
โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณมี มากกว่าพูด, 80
>> ในทำนองเดียวกันเรายังถาม สำหรับแง่มุมเกี่ยวกับภาษา
ดังนั้นถ้าเรามองไปที่ผลของเราเราจะเห็น 76 ของพวกเขาในอังกฤษสี่ในฝรั่งเศส
สองในภาษาสเปนสองผมคิดว่าเป็น ไม่ได้กำหนดหรือไม่ทราบดัตช์และภาษาลาติน
ดังนั้นผมจึงคิดว่าละติน ผลโดนัทอีกครั้ง
มีอะไรจะทำอย่างไรกับขนมอบ
แต่มีคุณไป
>> ดังนั้นนี้จะเรียงลำดับของการแสดงให้คุณเห็น วิธีการที่คุณสามารถดึงเนื้อหากลับ
จาก API เพียงแค่ผ่าน เว็บเบราเซอร์ซึ่งเป็นที่ดี
แต่มันไม่ได้จริงๆสิ่งที่คุณจะ ปกติจะใช้ใน API สำหรับมัน
ดังนั้นหนึ่งในตัวอย่างของวิธีการที่คุณ จริงอาจทำเช่นนี้คือฉัน
เขียนโปรแกรมขนาดเล็กสุด ซึ่งอีกครั้งจะค้นหาโดนัทของฉัน
และเลือกสาขาคู่ และแสดงไว้ในตาราง
ดังนั้นนี้เป็นอย่างมาก เนื้อหาเดียวกับที่เราเพียงแค่
เลื่อยที่มีเขตข้อมูลไม่กี่ดึงออกมา
ดังนั้นรายการชื่อเรื่อง สถานที่ตั้งของสิ่งที่หนังสือเล่มนี้
เป็นเรื่องเกี่ยวกับภาษา และอื่น ๆ และอื่น ๆ
>> ดังนั้นวิธีการนี​​้เกิดขึ้นจริงเนื่องจาก ผมคิดว่าเราต้องมองไปที่รหัสบางอย่าง
เท่าไหร่
>> สิ่งที่เรามีที่นี่เป็น HTML ง่ายๆ หน้าซึ่งจะแสดงข้อความ
ยินดีต้อนรับสู่คลาวด์และห้องสมุด แล้วแสดงตารางผล
และมีผลอย่างเห็นได้ชัดใน ตารางเมื่อเพจที่ได้รับการโหลด
แต่สิ่งที่เรากำลังทำ เป็นครั้งแรกของทั้งหมดเรา
มีการโหลดห้องสมุดที่เรียกว่า jQuery ซึ่งเป็นพื้น
ห้องสมุด JavaScript, ซึ่งทำให้มัน ง่ายมากที่จะจัดการกับ JavaScript
กำเนิด, HTML และสร้างหน้าเว็บ ตรรกะฝั่งไคลเอ็นต์และหน้าเว็บ
>> ดังนั้นสิ่งที่เรามีที่นี่เป็น jQuery มีวิธีการที่เรียกว่าได้รับ,
ซึ่งเป็นหลักที่จะไป URL ซึ่งในกรณีนี้
นี่คือ URL มอง​​คุ้นเคย
และจากนั้นก็จะได้รับข้อมูลจาก URL ที่และเรียกใช้ฟังก์ชั่นที่มัน
ดังนั้นเราจึงกล่าวไป api.lib.harvard / edu
ค้นหาโดนัท
ให้เรา 20 ระเบียน
และเรียกใช้ฟังก์ชั่นนี้ซึ่ง ฉันได้เลือกผ่านมันข้อมูล
และข้อมูลที่เป็น JSON ที่ ได้กลับมาจาก API
>> และจากนั้นเรากำลังจะบอกว่าภายในว่า ข้อมูลที่มีข้อมูลที่เรียกว่ารายการ
และถ้าเราไปใช้เวลามองย้อนกลับไปที่ หนึ่งในผลลัพธ์เหล่านี้ที่นี่
มีอะไรบางอย่าง called--
>> ดีก็เรียกว่ารายการ
ดังนั้นที่อาจเป็นไปได้ว่า
และสิ่งที่มันไม่ได้เป็น ผ่านไปแต่ละรายการ
แล้วเรียกอีก ฟังก์ชั่นในแต่ละรายการ
และฟังก์ชั่นที่พื้น คือการค่า
ของรายการซึ่งเป็น เป็นหลักบันทึกของแต่ละบุคคล
และช่วยให้เราสามารถดึงออกชื่อ ความคุ้มครองและการใช้ภาษา
>> ดังนั้นเราเรียกฟังก์ชั่นในทุก รายการที่เราได้กลับมาจาก API
และถ้าคุณเพียงแค่ใช้เวลาดู ที่งานชิ้นนี้ได้ที่นี่
สิ่งที่เรากำลังทำอยู่ เรากำลังสร้างสตริง
ซึ่งเป็นหลักบางส่วนมาร์กอัป HTML รอบโต๊ะกับ value.title,
ซึ่งเป็นชื่อของ วัตถุ value.coverage,
ซึ่งเป็นความคุ้มครอง -
>> และเรากำลังทำตรวจสอบ ที่นี่เพื่อดูว่ามีใครที่ไม่ได้กำหนด
และซ่อนมันถ้ามันบอกว่าไม่ได้กำหนด เพราะเราไม่ได้สนใจจริงๆ
ในการที่
>> --and แล้วภาษา
และแล้วสิ่งที่เรากำลัง ทำคือการผนวกที่
ไปที่โต๊ะที่มี ระบุสตริงที่นี่
และวิธีการทำงาน jQuery นี้คือสิ่งที่จะพูด
จะมองหาตารางที่มีความคิด ผลและเพิ่มข้อความนี้ไป
และนี่คือตารางที่มีผลความคิด
ดังนั้นสิ่งที่คุณจะจบลง กับเป็นหน้านี้ที่นี่
และเพื่อที่จะดู source--
ดีที่มาไม่จริง ปรับปรุงเมื่อที่เกิดขึ้น
ดังนั้นคุณจะเห็นที่เกิดขึ้นจริง ผลของตารางที่นี่ว่า
>> ดังนั้นนี่เป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆของ การทำแบบสอบถามพื้นฐานมากกับ API
และแสดงข้อมูลในบางอื่น ๆ รูปแบบและไม่ได้ทำอะไรแฟนซีเกินไป
ตอนนี้เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งเช่น การประยุกต์ใช้เขียนขึ้นโดยเดวิดไวน์เบอร์เกอร์
เป็นตัวอย่างของนี้ซึ่ง เป็นหลักแสดงให้คุณเห็น
วิธีที่คุณสามารถป่นขึ้นผลลัพธ์ที่คุณกำลัง ที่ได้รับจากห้องสมุดเมฆ API
กับพูดว่า Google หนังสือ
>> และความคิดที่นี่คือการที่ฉันสามารถ เรียกใช้แบบสอบถามกับ Google หนังสือ,
ได้รับการค้นหาข้อความเต็มรูปแบบได้รับผลบางอย่าง ย้อนกลับไปหาที่ของรายการเหล่านั้น
จริงที่มีอยู่ใน Hollis, ระบบห้องสมุด
แล้วให้ฉันเชื่อมโยง กลับไปที่รายการเหล่านั้น
ดังนั้นถ้าฉันค้นหาก็คือ คืนที่มืดและมีพายุฉัน
รับกลับพวงของผล จาก Google และจากนั้นหนึ่งในผล
ซึ่งเป็นริ้วรอยในเวลา
และสิ่งเหล่านี้มีการเชื่อมโยงไปยังหนังสือที่มีอยู่ ในระบบห้องสมุดฮาร์วาร์
>> ดังนั้นผมคิดว่าจุดที่นี่ไม่ได้ มากว่านี้อาจจะหรืออาจจะไม่
เป็นวิธีการที่คุณต้องการ เพื่อค้นหาห้องสมุด
แต่มันเป็นเรื่องที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง วิธีการที่ไม่สามารถใช้ได้กับคุณ
ก่อนเช่นคุณมีวิธีการทำไม่ ค้นหาข้อความเต็มในหนังสือว่าแม้
เป็นส่วนหนึ่งของระบบห้องสมุดฮาร์วาร์
ดังนั้นตอนนี้เป็นวิธีที่ ที่คุณสามารถทำเช่นนั้นได้
และคุณสามารถแสดงไว้ใน สิ่งที่รูปแบบที่คุณต้องการ
ดังนั้นจุดที่นี่เป็นพื้น เรากำลังเปิดขึ้นวิธีการใหม่สำหรับคน
ทำงานกับข้อมูล
>> ชิ้นส่วนของเมฆห้องสมุดก็คือว่า มันจะช่วยให้เปิดเผยบางส่วนของข้อมูลการใช้งาน
ที่ห้องสมุดมี
ดังนั้นถ้าคุณไปที่ห้องสมุด และคุณกำลังมองหาหนังสือ
คุณไม่จำเป็นต้อง จริงมีความคิดของ,
สำหรับรายการทั้งหมดใน เรื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งสิ่งที่
เป็นคนที่อยู่ใน ชุมชนไม่ว่าจะเป็น
กำหนดให้เป็นฮาร์วาร์หรือ ประเทศหรือระดับของคุณ
สิ่งที่พวกเขาพบว่ามีประโยชน์มากที่สุด?
และห้องสมุดจริงมี ตันของข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่
มีประโยชน์มากที่สุดเพราะถ้ามาก ของคนที่ได้รับการตรวจสอบจากหนังสือ
ที่จะบอกคุณบางสิ่งบางอย่าง
ต้องมีเหตุผลบางอย่าง พวกเขาต้องการที่จะตรวจสอบออก
ผู้คนจำนวนมากใส่ไว้ในทุนสำรอง
>> ถ้ามันอยู่ในรายชื่อสำรองสำหรับจำนวนมาก ของการเรียนที่จะบอกคุณบางสิ่งบางอย่าง
หากคณะกรรมการจะตรวจสอบมัน ออกมากและนักศึกษาระดับปริญญาตรีไม่ได้
ที่จะบอกอะไรบางอย่าง
ในทางกลับกันที่ยัง บอกคุณบางสิ่งบางอย่าง
ดังนั้นมันจะน่าสนใจที่จะ นำข้อมูลที่ออกมีและให้
คนใช้มันเพื่อช่วยให้พวกเขาพบ ทำงานภายในระบบห้องสมุด
พลิกด้านนี้คือ มีบางส่วนที่เป็นส่วนตัวอย่างจริงจัง
ความกังวลเพราะหนึ่ง หลักคำสอนหลักของห้องสมุด
คือเราจะไม่บอก คนสิ่งที่คนอื่นกำลังอ่าน
และแม้ว่าคุณจะพูดนี้ หนังสือเล่มนี้ได้รับการตรวจสอบออกมาสี่ครั้ง
ในเดือนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ที่สามารถนำมาใช้
ที่จะเชื่อมโยงกลับไปโดยเฉพาะอย่างยิ่ง บุคคลโดยข้อมูล de anonymizing
และหาว่าใครตรวจสอบออก
ดังนั้นวิธีการที่เราสามารถ avoid--
วิธีการที่เราสามารถพยายามที่จะดึง สัญญาณจากข้อมูลทั้งหมด
โดยไม่ละเมิด ใครละเมิดความเป็นส่วนตัว
เป็นหลักที่เรามอง 10 ปีของข้อมูลการใช้งาน -
>> ดังนั้นจึงเป็นช่วงเวลาที่ยาวนานของเวลา
>> --and บอกว่าโอเคเรามาดูวิธี หลายครั้งที่งานนี้ถูกนำมาใช้
และโดยที่ในช่วงนี้ ของเวลาและโดยทั่วไปแล้ว
ให้กลับจำนวนที่เราเรียกว่า คะแนนกองที่พื้น
แสดงให้เห็นถึงวิธีการมากก็ถูกนำมาใช้
และที่ number--
จำนวนมากของการคำนวณที่แตกต่างกัน ไปเป็นตัวเลขที่
--but มันหยาบมาก ตัวชี้วัดที่ช่วยให้คุณ
ความคิดของวิธีบาง ชุมชนอาจจะให้ความสำคัญกับการทำงานที่
>> และเพื่อให้การจัดเรียงของแม้อื่น เพิ่มเติมโป่งพองออกมาประยุกต์ใช้
ที่ใช้ประโยชน์ นี้คือสิ่งที่
เรียกว่า Stacklife ที่เป็นจริง พร้อมใช้งานผ่านฮาร์วาร์หลัก
พอร์ทัลห้องสมุด
ดังนั้นคุณจะไป library.harvard.edu
คุณจะเห็นจำนวนของที่แตกต่างกัน วิธีการค้นหาห้องสมุด
และหนึ่งในนั้นมีชื่อเรียกว่า Stacklife
>> และนี่เป็นโปรแกรมที่ เรียกดูเนื้อหาของห้องสมุด
แต่ถูกสร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์ ด้านบนของ API เหล่านี้
จึงไม่มีสิ่งที่พิเศษ เกิดขึ้นเบื้องหลัง
มีการเข้าถึงไม่ได้ ข้อมูลที่คุณจะได้ไม่ต้อง
มันใช้ API ที่จะให้คุณ กับการเรียกดูที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
ประสบการณ์
>> ดังนั้นถ้าฉันค้นหาอลิซ ในดินแดนมหัศจรรย์ในกรณีนี้
ฉันจะได้รับผลที่มีลักษณะเช่น นี้ซึ่งเป็น much-- สวย
>> มันคล้ายกับค้นหาอื่น ๆ คุณอาจจะยกเว้นในกรณีนี้
เรากำลังจัดอันดับรายการโดย stackscore ซึ่งจะช่วยให้คุณ
ความคิดของวิธียอดนิยมเหล่านี้บางส่วน รายการที่อยู่ภายในชุมชน
และเพื่อให้เห็นได้อย่างชัดเจน, อลิซในแดนมหัศจรรย์ โดยวอลท์ดิสนีย์ได้รับความนิยมอย่างสูง
แต่คุณยังสามารถดูด้านบนสี่ ที่นี่จะเป็นคนที่คุณอาจไม่ได้ที่จริง
>> สิ่งที่ถูกนำมาใช้อย่างมาก แต่คุณอาจไม่ได้ทันที
เชื่อมต่อกับอลิซในแดนมหัศจรรย์
ดังนั้นเพื่อนเก่าของเรา ข้อเขียนของอลิซอยู่ที่นี่
ดังนั้นผมจึงสามารถดูที่มัน
และตอนนี้สิ่งที่ฉันกำลังมองหา ที่เป็นพื้นตั้งเเล้
ฉันจะมีข้อเขียน อลิซที่นี่
ผมมีข้อมูลเกี่ยวกับเรื่องนี้
และผมยังมี stackscore ของในกรณีนี้, 26
และนี่บอกฉันเรียงลำดับของประมาณ วิธีการที่เราได้ไป stackscore นี้
เช่นเดียวกับที่ตรวจสอบออกเช่นวิธี หลายครั้งก็คือการตรวจสอบออก
เช่นเดียวกับคณะนักศึกษาระดับปริญญาตรีหรือวิธี หลายเล่มที่ห้องสมุดมี
และอื่น ๆ และอื่น ๆ
>> และคุณยังสามารถที่น่าสนใจพอ ที่นี่เรียกดูกองจริง
ดังนั้นข้อมูลที่นี่นี้ มีการแสดงคุณเรียงลำดับ
ของการเป็นตัวแทนเสมือน ของสิ่งที่อาจจะเก็บรักษา
ลักษณะเช่นถ้าคุณจะใช้เวลา ถือครองทั้งหมดของห้องสมุด
และทำให้พวกเขาอยู่ด้วยกัน บนหิ้งที่ไม่มีที่สิ้นสุดหนึ่ง
และสิ่งที่ดีคือการที่เรา can--
>> ครั้งแรกของทั้งหมด เมตาดาต้าที่เกี่ยวกับหนังสือเหล่านี้
มักจะบอกคุณเมื่อมันถูกตีพิมพ์
มันจะบอกคุณกี่หน้าก็มี
มันอาจจะบอกคุณขนาด
ดังนั้นคุณจะเห็นที่สะท้อนให้เห็นที่นี่ ในแง่ของขนาดของหนังสือ
>> แล้วเราสามารถใช้ สแต็คคะแนนที่จะเน้น
หนังสือที่มีคะแนนสแต็คที่สูงขึ้น
ดังนั้นถ้าหากมันเป็นสีเข้มก็หมายความว่า สันนิษฐานว่ามันถูกใช้บ่อยครั้งมากขึ้น
ดังนั้นในกรณีนี้ผม จะเดาว่านี้
เป็นรุ่นของ Alice in Wonderland ที่เป็นที่นิยมใช้มากที่สุดและมากที่สุด
เข้าถึงห้องสมุด มีสำเนาที่สุดของ
ดังนั้นหากคุณกำลังมองหา อลิซในแดนมหัศจรรย์,
นี้อาจจะเป็นสถานที่ที่ดีที่จะเริ่มต้น
>> และแล้วที่นี่คุณยังสามารถเชื่อมโยงออก ที่จะพูด, Amazon ที่จะซื้อหนังสือเล่มนี้
และอื่น ๆ และอื่น ๆ
จุดที่นี่อีกครั้ง ไม่ได้มากว่านี้
เป็นวิธีที่ดีที่สุดเพื่อเรียกดูห้องสมุด หรือเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับทุกโอกาส
แต่มันเป็นวิธีการที่จะทำมันอีก
และโดยการทำข้อมูล พร้อมใช้งานผ่าน API ซึ่ง
ทำจากหน่วยการสร้างที่ง่ายมาก ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถค้นหาเนื้อหา
คุณสามารถสร้างบางสิ่งบางอย่าง เช่นนี้ที่สามารถ
เป็นพิเศษ มีคุณค่าให้กับคนบางคน
>> นั่นคือการจัดเรียงของมากที่สุดเท่าที่ฉันต้องการ ที่จะบอกว่าจริงๆเกี่ยวกับสิ่งที่ API เป็น
และสิ่งที่มันก็หมายความว่ามีทั้ง พวงของสิ่งที่อยู่เบื้องหลังซึ่ง
ฉันแค่จะไปสัมผัสกับเวลาสั้น ๆ เพียงเพราะการจัดเรียงของมานี้
จากมุมที่แตกต่างกันอย่างสมบูรณ์ใน แง่ของวิธีการทำอะไรบางอย่างเช่นนี้
ได้รับการใส่ลงไปในสถานที่?
>> ดังนั้น API เป็นมาตรฐาน อินเตอร์เฟซให้กับทุกเนื้อหานี้
แต่การที่จะได้รับมันที่นั่น สิ่งแรกที่เราต้องทำ
ถูกดึงข้อมูลร่วมกัน หนังสือและภาพ
และช่วยหาคอลเลกชัน เอกสารจากระบบฮาร์วาร์ต่างๆ
Aleph, VIA และ OASIS เป็น ชื่อของระบบ
และพวกเขาเป็นหลักไปสู่ ท่อท่อการประมวลผล
>> ดังนั้นครั้งแรกของทั้งหมดที่เราได้รับการส่งออก ไฟล์จากทั้งหมดของระบบเหล่านี้
เราแบ่งออกเป็นแต่ละรายการ
ดังนั้นเราจึงมีไฟล์ซึ่งเป็นกิกะไบต์, ซึ่งมีล้านแผ่นในนั้น
ดังนั้นเราจึงแบ่งมันออกเป็นแต่ละรายการ
แล้วสำหรับแต่ละรายการเราแปลงเป็น เป็น MODS เพราะบางส่วนของเหล่านี้
มีกำเนิด MODS บางส่วนของพวกเขาไม่ได้
ดังนั้นเราจึงได้รับพวกเขาทั้งหมด จะอยู่ในรูปแบบเดียวกัน
จากนั้นก็มีต่างๆ ขั้นตอนการตกแต่งที่
เราเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมข้อมูล กว่าที่มีอยู่ในห้องสมุด
ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องเพิ่มครั้งแรกของทั้งหมด เรามีสิ่งที่ห้องสมุดถือมัน
เราไปผ่านขั้นตอนของ คำนวณ stackscore
เราไปผ่านขั้นตอนของอีก เพิ่มเมตาดาต้าที่มากขึ้นในแง่
ของสิ่งที่คนคอลเลกชัน อาจเพิ่มเจ้านี่
>> คนกำลังสร้าง คอลเลกชันของรายการ
สิ่งที่คอลเลกชันที่ไม่ได้เป็นของใคร?
มีวิธีการที่ผู้คนที่ติดแท็ก เนื้อหานี้ในอดีต?
แล้วคุณกรองและคุณ จำกัด บันทึกเพราะที่ผมกล่าวถึง
มีข้อมูลบางส่วนว่าเพราะ เหตุผลที่มีลิขสิทธิ์เราไม่สามารถแสดง
และจากนั้นเราโหลดพวกเขา เป็นสิ่งที่เรียกว่า
Solr ซึ่งไม่ได้สะกดผิด แต่ เป็นชื่อของชิ้นส่วนของซอฟต์แวร์
ที่จะจัดทำดัชนีการค้นหาซึ่ง ไดรฟ์ทั้งหมดการค้นหาที่อยู่เบื้องหลัง API
และจากนั้นก็จะมีการ API และคนที่สามารถใช้งานได้
>> ดังนั้นนี้เป็นเหมือนอย่างเป็นธรรม กระบวนการที่ซับซ้อน
หนึ่งที่น่าสนใจ สิ่งที่เกี่ยวกับมัน
ที่เรากำลังเผชิญ 13 ล้านแผ่น
และเรากำลังจะได้รับการติดต่อหรือมากกว่า
และเราต้องการที่จะสามารถที่จะจัดการกับ เหล่านี้ในแฟชั่นที่ค่อนข้างรวดเร็ว
มันต้องใช้เวลานานในการ ดำเนินการ 13 ล้านระเบียน
>> ดังนั้นวิธีการที่ท่อนี้ ตั้งค่าคือการที่คุณ can--
ผมคิดว่าประโยชน์จาก ท่อปัญหาที่เรา
พยายามที่จะแก้ปัญหาที่นี่คือ แปลงทั้งหมดทั้งหมด
ขั้นตอนเหล่านี้ในเรื่องนี้ ท่อจะแยกกันไม่ออก
มีการพึ่งพาไม่ได้
หากคุณกำลังประมวลผล บันทึกของหนังสือเล่มหนึ่ง,
มีการพึ่งพาไม่มี ว่าระหว่างหนังสืออีกเล่มหนึ่ง
>> ดังนั้นสิ่งที่เราสามารถทำได้คือโดยทั่วไป ในขั้นตอนในท่อแต่ละ
เราใส่มันลงไปในคิวในเมฆ
ฉันเกิดขึ้นจะต้องอยู่บน Amazon Web Services
ดังนั้นจึงมีรายชื่อ, บอกว่า 10,000 รายการที่
จะต้องมีความปกติและ แปลงเป็นรูปแบบ MODS
และเราหมุนเป็นเซิร์ฟเวอร์จำนวนมาก ตามที่เราต้องการอาจจะ 10 เซิร์ฟเวอร์
และแต่ละเซิร์ฟเวอร์เหล่านั้นเพียงแค่ นั่งอยู่ที่นั่นดูในคิวที่
เห็นว่ามีสิ่งหนึ่งที่ต้อง ต้องดำเนินการดึงมันออกคิว
กระบวนการนั้นและ sticks มันในคิวต่อไป
>> ดังนั้นสิ่งที่ช่วยให้เรา ทำคือการใช้เป็นหลัก
เป็นฮาร์ดแวร์มากเท่าที่เราต้องการนี​​้ ปัญหาเป็นระยะเวลาที่สั้นมากของเวลา
การประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เป็นไปได้ซึ่งเป็นสิ่งที่เท่านั้น
ขณะนี้อยู่ในโลกของคอมพิวเตอร์เมฆ เราสามารถเซิร์ฟเวอร์บทบัญญัติหลัก
ทันทีคือการที่มีประโยชน์
ดังนั้นเราจึงไม่จำเป็นต้องมี เซิร์ฟเวอร์ยักษ์นั่งรอบ
ตลอดเวลาที่จะทำการประมวลผล ที่อาจจะเกิดขึ้นเพียงสัปดาห์ละครั้ง
>> เพื่อให้เป็นส่วนใหญ่มัน
มีเอกสารที่มีอยู่เป็น สำหรับห้องสมุดเมฆรายการ API
ที่ URL นี้ซึ่งจะ สามารถใช้ได้ในภายหลัง
และกรุณ​​าไปดูที่ เพื่อดูว่ามีอะไร
คุณมีความคิดใด ๆ
เล่นกับมัน
เกลือกกลั้ว
และหวังว่าคุณสามารถเข้ามา กับสิ่งที่ดี
ขอบคุณ