ArangoDB 社区版的下载地址: https://www.arangodb.com/download-major/ 这里我用的是 CentOS7 的操作系统
https://www.google.com.ph/search?q=%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%AF%94%E8%BE%83&oq=%E5%9B%
各位读者大家好，今天我们来讲讲equitable coloring promblem(ECP)。
聚类问题(Clustering problems)是一类将多个数分为固定或可变数目的多个组，使其在满足一定限制条件并且实现某些目标的问题。例如半监督图聚类、生物网络领域的限制图聚类、图划分、P-中心选址问题和P-中位问题。
吕信，京东商城技术架构部资深架构师，拥有多年数据产品研发及架构经验。在京东及国内主导过多种数据产品的开发及社区建设，积极活跃于数据产品领域，对数据库及大数据领域各个产品具有丰富经验，目前在京东商城主导弹性数据库研发及推广使用。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
随着越来越多的开源软件、微服务架构的出现，所有的软件都在宣称自己是高性能的，大量的软件在滥用市场宣传混淆视听，把完全不具备高性能特征的系统鼓吹成无所不能，这让大众很难甄别出哪些是真材实料，哪些是狗皮膏药，哪些是滥竽充数。更有别有用心的厂家，打着符合国际、国内标准旗号的发布的颠倒黑白的性能评测报告——例如某互联网大厂与另外一家同城的图数据库创业公司就先后鼓吹自家的图数据库系统性能全球第一，但实际上所有测试结果都采用接口预先封装的模式，无论多复杂的查询逻辑，结果永远是几毫秒返回，既无查询语句，也没有查询结果的正确性验证，这就属于典型的盗名欺世。
ArangoDB是一个NoSQL数据库。它创建于2011年，当时已有许多NoSQL数据库，其目标是成为一个涵盖各种用例的综合数据库解决方案。
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
随着词嵌入的兴起，其他领域的嵌入技术也随之发展，尤其是图嵌入 (Graph Embedding)，所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。
随着社交、电商、金融、物联网等行业的快速发展，现实组成了一张庞大的关系网，传统数据库很难处理关系运算，大数据行业需要处理的数据之间的关系随着数据量呈几何指数增长，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：
最近在做爬虫的时候发现手动输入验证码算是比较烦了，就网上搜了一下，结果发现真的有现成的，作者：老板丶鱼丸粗面，写的很完整，看一下。所有源码点击阅读原文。
from PIL import Image from pytesseract import * from fnmatch import fnmatch from queue import Queue import cv2 import time import os def clear_border(img,img_name): '''去除边框 ''' filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.j
推荐算法图推荐 基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。其实，很多研究人员把基于邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式 在研
论文：http://www.aclweb.org/anthology/P17-1158
摘要 本文介绍了一种适合挖掘超大型数据库的聚类和排序ordination算法，包括微阵列表达式研究microarray expression studies产生的数据库，并对其稳定性进行了分析。 在实际条件下，利用一个酵母细胞周期实验，对6000个基因进行实验，并对每个基因进行18个实验测量。 将数据库对象分配X、Y坐标及顺序的过程，在随机启动条件下，以及在开始相似度估计中对小扰动的处理是稳定的。 对聚类通常共同定位的方式进行了仔细的分析，而在不同的初始条件下偶尔出现的大位移则被证明在解释数据时非常有用。 当只报告一个聚类时，就会丢失这种额外的稳定性信息，这是目前已被接受的实践。 然而，在分析大型数据收集的计算机聚类时，人们认为这里提出的方法应该成为最佳实践的标准部分。
那么,有没有更好的随机游走策略来进一步提升deepwalk的效果呢,那就是Jure组的node2vec.
图数据库是 NoSQL 的一种，一种将关联数据的实体作为顶点，关系作为边来存储的特殊类型数据库，能够高效地对这些点边结构进行存储、检索和查询。它的优点是可以很自然地表示现实世界。比如社交关系（可以清楚地看到共同好友）、股东关系甚至银行账户流动关系。
论文：Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints 图卷积网络用于学习分子指纹 链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf 作者：David Duvenaud†, Dougal Maclaurin†, Jorge Aguilera-Iparraguirre (哈佛大学) 来源：NIPS 2015 代码：https://github.com/HIPS/neural-fingerprint
网格的数据结构其实就是一个图结构：点，边，面。可以是有向图，比如半边结构，也可以是无向图。在不同的软件或者开发包里，网格数据结构的实现都是有差异的。这种差异主要体现在网格连接关系的记录结构上，比如顶点是否记录邻域点，边，面信息，边是否记录邻域面信息等。记录的信息越多，查询的时候越方便，但是冗余的信息也越多，如果网格连接关系有变动，维护的信息也越多。另外，这些关系的建立也是需要开销的。所以，没有最好的数据结构，只有最适合当前算法的数据结构。
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
本文参考期刊论文信息如下: "The Tree Representation for the Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem with LIFO Loading", Yongquan Li, Andrew Lim, Wee-Chong Oon, Hu Qin*, Dejian Tu, European Journal of Operational Research, Volume 212, Issue 3, 1 August 2011, P
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 在DBSCAN算法中将数据点分为三类：
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network. CVPR 2020.
导读：这篇文章来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。翻译由云测评君公众号完成。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性、以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
STL文件是网格文件的一种格式，分为二进制和文本两种类型。具体来讲，它定义了一群三角面片，比如下面是一个文本的STL示例：
验证码有图形验证码、极验滑动验证码、点触验证码、宫格验证码。这回重点讲讲图形验证码的识别。
PCL库中的geometry模块主要提供了点云几何计算的工具，geometry模块提供了点云和三维网格（mesh）处理的一些基本算法和数据结构。
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字，阅读需20分钟。 原文地址：https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
论文第一作者：周航，华中科技大学管理学院本科三年级学生（2019级），具有近2年的启发式算法设计、编程经验。
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发，介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架，该框架可以启发关于Graph表示学习的研究切入点以及良好的编程实践。此外，本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法，来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步骤，这对于改进模型和编程实践有非常好的借鉴意义。
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1131513793020334080
“众所周知，既然是在春天，就不要去做秋天的事。”额，不对，拿错剧本了，众所周知管院男女比例令人羡慕，现如今这个班级内部消化问题有待商榷，本文中提到的二部图或对单身狗们有所启发。。。
ArangoDB的安装还是挺简单的，官方给了各个平台的安装包，下面是在CentOS8上面安装的步骤。
前面说过怎样使用 ArangoDB 的 Web，Shell 和 Restful API 来操作数据库，今天看一下怎样使用Python语言来操作ArangoDB数据库。
在计算机视觉中，红外弱小目标检测是一个重要的方向，但直到近一两年，才开始运用一些深度学习的方法。深度学习自2012年就开始大火，为何近一两年才更多被应用于弱小目标检测？
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
题目：LINE: Large-scale Information Network Embedding
用户的购买行为很容易可以用二分图（二部图）来表示。并且利用图的算法进行推荐。基于邻域的模型也可以成为基于图的模型，因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况。我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为，这样的话数据集可以用一个二分图来表示。我这里尝试画一个二分图（有点丑，不要介意哈）：
图片验证码算是网络数据采集上的一道拦路虎，虽然有诸多公开的ORC接口、云打码平台，一旦大规模应用起来，还是内部写程序进行识别处理比较好。
前面说过怎样使用 ArangoDB 的 Web，Shell 和 Restful API 来操作数据库，今天看一下怎样使用Java语言来操作ArangoDB数据库。
近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和GraphSage。
在现实世界的各种场景中，图处处可见。社交网络是在人与人构建连接的图，生物学家使用图描述蛋白质分子的交互，通信网络本身就以图的形式存在。在文本挖掘中还会使用词共现图进行分析。毫无疑问，在图数据上探索机器学习受到越来越多的关注。人们试图通过以此预测社交网络中的新朋友或是发现蛋白质分子新的性质与功能。然而，无论数学家还是统计学家都无法直接在图上进行计算的，如何将图数据处理成可直接应用于机器学习的数据是一项极大的挑战。在这样的背景下，图嵌入方法被提出。
如果执行curl命令时报错：curl: (35) Peer reports incompatible or unsupported protocol version.
贪心法呢，虽然能在极短的时间内找到一个尚且过得去的解，但是呢，有时候求得的解是在是太low啦。
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