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开源之夏项目分享:图数据库 Nebula Graph 支持 JDBC 协议

开源软件供应链点亮计划 - 暑期 2021(下简称:开源之夏)是由中国科学院软件研究所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动,旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护,促进优秀开源软件社区的蓬勃发展。中科院联合包括 Nebula Graph 在内的国内各大开源社区,针对重要开源软件的开发与维护提供项目,并向全球高校学生开放报名。学生在自由选择项目后,与社区导师沟通实现方案并撰写项目计划书。被选中的学生将在社区导师指导下,按计划完成开发工作,并将成果贡献给社区。根据项目的难易程度和完成情况,参与者将获得由主办方发放的 6,000 - 12,000 不等的项目奖金。

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盘点5大技术板块、洞察56个开源项目:InfoQ研究中心带你探秘中国开源数据库

在中国数字化变革和数字经济发展大背景的推动下,作为基础软件,数据库日益成为中国数字经济发展背后最重要的基础设施之一。在形势日益复杂的国际环境下,自主可控的行业共识也日益被中国技术界所认可。一直以来,国家持续出台关于数据库的利好政策: 国家 863 计划设立了“数据库重大专项”等注重研究国产数据库的计划。 “十一五”宣布要以信息化带动工业化,同时数据库进入“核高基”重大科研专项,以数据库作为主营业务的初创公司大量出现,云计算厂商也开始布局云数据库,国产数据库进入再一次的高发展期。 经 InfoQ 研究中心统计

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如何去伪存真地看懂一份图数据库的评测报告?

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

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如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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