探索图数据库入门：Neo4j引领的连接数据潮流

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"《图数据库入门指南：Neo4j实战》" 在当前信息技术领域，图数据库正崭露头角，成为了连接数据的新一代平台。本文档《Graph Databases for Beginners》由Bryce Merkl Sasaki、Joy Chao和Rachel Howard撰写，专为对图技术知之甚少或完全没有背景的读者设计，旨在引导他们理解和探索这一强大的工具。图数据库，如Neo4j，因其独特的关注点——关系模型而变得尤为重要。 在当今世界，传统的关系型数据库可能无法有效处理复杂的数据网络，例如社交网络、推荐系统或者实体之间的多对多关联。图数据库正是为了解决这类问题而生，它们强调节点和边的连接，能够更好地捕捉现实世界的动态性和复杂性。在这个指南中，作者会介绍： 1. 基础知识：从零开始，逐步介绍图的概念，包括节点（Node）、边（Edge）和属性（Property），以及它们如何构成图结构。 2. 图存储与查询：讲解如何在Neo4j这样的图数据库中存储和查询数据，特别是Cypher查询语言的使用，这对于理解数据的检索和操作至关重要。 3. 关系型与非关系型比较：对比关系型数据库和图数据库的优缺点，让读者理解何时选择图数据库更合适。 4. 实际应用示例：提供真实世界中的案例，如推荐系统、知识图谱构建等，展示图数据库在解决特定业务问题上的效能。 5. 迁移与实践：对于考虑从其他数据库转向Neo4j的开发者，会分享一些实用技巧和最佳实践，帮助他们顺利过渡。 6. 未来趋势与挑战：探讨图数据库在大数据、人工智能和物联网时代的发展前景，以及可能面临的挑战和应对策略。 通过阅读本指南，无论是企业高管还是开发人员都能对图数据库有深入的理解，并决定是否将其纳入自己的业务和技术栈中。图数据库并非一时潮流，而是顺应了现代数据需求变化，为理解和利用连接数据提供了强大而必要的工具。

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2016-03-25 上传
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2020-05-18 上传
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新手如何学数据分析.pdf

2023-07-29 上传
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优化该代码class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数，即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__generatePath(graph,使其能够保存输入记录并且能够查询和显示

2023-06-13 上传
5. 在 `DirectedGraph` 类中，可以将 `__graph` 变量改为实例变量，即在 `__init__()` 方法中初始化为空字典，并在需要使用时直接使用 `self.__graph`。 下面是修改后的代码： ``` class Path(object): def __...

torch.fx.graph_module.GraphModule.load_state_dict()的用法示例

2023-05-10 上传
super(SimpleModel, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5) self.relu1 = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 2) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): ...

项目结构 ├── CMakeLists.txt ├── README.md └── compiler ── CMakeLists.txt ──ast.h/ast.cpp ── IR.cpp/IR.txt ── parser.y ── scanner.l ── table.cpp/table.h ── main.cpp ── graph_ast.cpp ── graph_flow.cpp ── graph_table.cpp，应该先从哪一个代码开始读？

2023-06-14 上传
其中包含了词法分析器（scanner.l）、语法分析器（parser.y）、抽象语法树（ast.h/ast.cpp）、符号表（table.cpp/table.h）、中间代码生成（IR.cpp/IR.txt）以及一些可视化的部分（graph_ast.cpp、graph_flow.cpp、...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/graphBatch.py", line 38, in <module> dgl.save_graphs(OUT_PATH + "merged_graph_train.bin",[merged_graph_train],'coo',{}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\data\graph_serialize.py", l

2023-06-03 上传
在上面的示例中，我们首先定义了`OUT_PATH`和`merged_graph_train`变量，并将三张图`g1`、`g2`、`g3`批量合并为`merged_graph_train`，然后以COO格式存储了`merged_graph_train`，最后用`load_graphs`函数读取了存储...

import tensorflow as tf saved_model_dir = './inference_graph_0523/' model = tf.saved_model.load('tflite', tags=['serve']) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./inference_graph_0523/saved_model') tflite_model = converter.convert() with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)这段代码的问题

2023-05-25 上传
正确的方法是：`converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./inference_graph_0523/saved_model/saved_model.pb')`。 3. 在将转换后的 TFLite 模型写入文件时，应该使用二进制模式打开文件。因此，...

import csv import glob import os path = "D:\cclog\cclog" class StartUpTimeAnalysis: def init(self,fn): ext = os.path.splitext(fn)[-1].lower() if ext == '.xml': # self.root = etree.parse(fn) self.prepare_xml() else: with open(fn,'r') as fin: self.text = fin.read() # for line in fin: # if '[START UP TIMING]' in line: # # self.text += '\n%s' % line # self.text += line self.prepare_log() def prepare_xml(self): data = {} _app_init_done_delay = self.app_init_done_delay.split(" ")[-4] _graph_init_done_delay = self.graph_init_done_delay.split(" ")[-4] _render_frame_done_delay = self.render_frame_done_delay.split(" ")[-5] data["_app_init_done_delay"] = _app_init_done_delay data["_graph_init_done_delay"] = _graph_init_done_delay data["_render_frame_done_delay"] = _render_frame_done_delay return data def prepare_log(self): raw = self.text self.app_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'after appInit @' in el]) self.graph_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el]) self.render_frame_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'cc_render_renderFrame num:0' in el]) if name == 'main': line = ['index','LOG_FILE_NAME', 'APP_INIT_DONE_DELAY', 'GRAPH_INIT_DONE_DELAY', 'RENDER_FRAME_DONE_DELAY'] resultFilePath = os.path.join(path, "result_cold_start_time.csv") fout = open(resultFilePath, 'w', newline='') book = csv.writer(fout) book.writerow(line) print(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')) app_init_done_delay = [] graph_init_done_delay = [] render_frame_done_delay = [] for file_name in glob.glob(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')): res = {} index = os.path.dirname(file_name).split("\\")[-1] res['INDEX'] = index res['LOG_FILE_NAME'] = "VisualApp.localhost.root.log.ERROR_" + index st = StartUpTimeAnalysis(file_name) data = st.prepare_xml() res.update(data) app_init_done_delay.append(float(res["_app_init_done_delay"])) graph_init_done_delay.append(float(res["_graph_init_done_delay"])) render_frame_done_delay.append(float(res["_render_frame_done_delay"])) values = res.values() book.writerow(values) DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)] DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_init_done_delay), min(graph_init_done_delay), min(render_frame_done_delay)] DA_AVG = ['', "AVG_VALUE", sum(app_init_done_delay)/len(app_init_done_delay), sum(graph_init_done_delay)/len(graph_init_done_delay), sum(render_frame_done_delay)/len(render_frame_done_delay)] book.writerow(DA_MAX) book.writerow(DA_MIN) book.writerow(DA_AVG) fout.close() 解释一下每行代码的意思

2023-07-15 上传
52. `self.graph_init_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el])`: 通过列表推导式，从日志中提取包含'avm graph init done'的行，并使用换行符连接成字符串，存储到...

将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

2023-07-14 上传
model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载DeepLabv3+模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile...
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