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Source What is the Serverless architecture? - Java Stack Flow Technology is rapidly growing day by d
有一项重复的任务是将数据从一种数据库格式迁移到另一种数据库格式。我最近使用Cosmos DB作为数据库来存储Ignite大会发出的所有推文。然而一旦获得了数据并且不再使用Cosmos DB进行该操作，我就需要将数据转储到本地文件中保存并节省开销。本文介绍我的方法。
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：
压缩工具compress-tools 0.6.0发布。compress-tools是基于libarchive的开发的，并提供部分原库的压缩功能。这个工具现在可以解压：
文章的开头我们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。
Titan是一个高度可扩展的开源图形数据库。图形数据库是一种NoSQL数据库，其中所有数据都存储为节点（nodes）和边（edges）。图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
美国时间 2018年4月19日，苹果公司宣布开源FoundationDB。FoundationDB 本来是一个开源项目，于2015年被苹果收购以后，其代码从GitHub上删除进入闭源代状态，直到苹果宣布重新开源。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
搜索到了一个网站：https://goto.pachanka.org/crypto/pgp-wordlist
JanusGraph使用Gremlin Server引擎作为服务组件来处理和响应客户端查询。 当打包在JanusGraph中时，Gremlin Server被称为JanusGraph Server。
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言，而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。Gremlin是一种函数式数据流语言，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
本节将使用Gods图作为演示示例，此图在JanusGraph演示中广泛使用。该图如下图所示。这个抽象的数据模型对应图模型中的属性，这个特定的实例描述了罗马万神殿中人物和地点之间的关系。此外，图中的特殊文本和符号修饰符(如：粗体、下划线等)表示图中不同的示意图/类型。
JanusGraph数据库集群通常包含一个或多个JanusGraph实例. 运行实例需要提供JanusGraph的配置参数.
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图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
2018年年末，我在Internet Explorer浏览器中发现了一个类型混淆漏洞，利用该漏洞可以获得一个write-what-where原语。直到今年4月份，该漏洞才得到了修复，相应的编号为CVE-2019-0752。虽然通过该漏洞本身只能获得受控的写入原语，并且不会导致信息泄漏，但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外，该漏洞利用代码无需使用sh
根据给的目录，下载得到hint.rar和encode.png，在网站首页源码中还可以发现一个encode.webp，也保存下来
Gremlin是JanusGraph的查询语言，用于从图中检索数据和更新数据。 Gremlin是一种面向路径的语言，它能够简洁地表示复杂的图形遍历和多步操作。 Gremlin是一种函数式语言，遍历运算被链接在一起形成类似路径的表达式。 例如，“从Hercules，遍历他的父亲，然后他父亲的父亲，并返回祖父的名字。”
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
来源 | 简书| 作者 | 指尖上的榴莲 一.原理（为什么说String类是不可变的） 1.什么是不可变对象 如果一个对象在创建之后就不能再改变它的状态，那么这个对象是不可变的（Immutable）。
当导入 glTF 模型到 Creator 时，glTF 中的资源将会按照以下关系转换为 Creator 中的资源：
可以使用ConfiguredGraphFactory去配置JanusGraph Server。 ConfiguredGraphFactory是图的一种访问方式，类似于JanusGraphFactory。 这些图的工厂类提供了动态管理托管在服务器上的图的方法。
在数据库深度挖掘的第三部分中，我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流，以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
相信很多同学在项目开发，会遇到这种问题，就是某些字段如果为null，返回给前台，然后前端会各种null判断？ 或者后端同学在返回之前对null之进行判空，然后返回。。。 这样做的后果是，随着系统的逐步升级，以及字段数量的递增，系统会出现大量无效代码（对null判断），并且这些代码会侵入系统，导致系统越来越臃肿。
JanusGraph数据库集群是由一个或多个JaunsGraph实例组成。获取JanusGraph必须提供一个配置信息告诉JanusGraph怎么建立连接。
在2018年的最后一天，我在Internet Explorer中发现了一个类型混淆漏洞，它产生了一个干净的write-what-where原语。它将今年四月修补为CVE-2019-0752。作为练习，我使用原始的开发技术为此漏洞编写了一个完整的漏洞。即使漏洞本身仅产生受控写入并且无法触发以产生信息泄漏，但是仍然存在直接且高度可靠的代码执行路径。此外，该漏洞利
JanusGraph是一个分布式图形数据库，这意味着它可以在多节点集群中进行设置。 但是，在这样的环境中工作时，有一些重要的事情需要考虑。 此外，如果配置正确，JanusGraph会为用户处理一些特殊注意事项。
最近，微软详细介绍了分布式 PostgreSQL 基准测试的结果，比较了 Azure Cosmos DB for PostgreSQL、CockroachDB 与 Yugabyte 的事务处理性能和价格。这几种数据库在实现时做了不同的权衡，测试结果显示，Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时，他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。
导语：蛋白质在进化过程中，会发生氨基酸突变，破坏了残基之间的相互作用而导致蛋白质结构不稳定，若此时与突变残基具有相互作用的残基也随之发生突变，且构成新的相互作用，使蛋白质结构保持稳定，称这种变化为蛋白质共进化。本次介绍一篇由美国华盛顿大学霍华德休斯医学院研究团队于2014年5月发表在eLife上的一篇文章，该文章利用共进化信息实现了对蛋白质间残基-残基相互作用的鲁棒且准确的预测。
gremlin的查询是流式查询，一步一步的进行下去，当然这里的“一步”可能是一个方法（g.V().has()）也可能是多个方法组成的一步(g.V().order().by(desc,‘age’))。下面看一个案例
graph = JanusGraphFactory.build().set("storage.backend", "inmemory").set("storage.hostname","10.158.69.75").open()
无监督接触预测 (Unsupervised Contact Prediction) 是在蛋白质结构测定和设计过程中揭示蛋白质物理、结构和功能约束的核心。几十年来，主要的方法是从一组相关序列中推断进化约束。在过去的一年里，蛋白质语言模型已经成为一种潜在的替代方法，但目前性能还没有达到生物信息学中最先进的方法。本文证明了Transformer的注意图 (Attention Map) 能够从无监督语言建模目标中学习蛋白质序列中各个残基之间的接触距离。我们发现，迄今为止已经训练过的最高容量模型已经优于当前最先进的无监督接触预测的工作流程，这表明过去这些繁琐的工作流程可以用端到端模型的单向传递工作流程来代替。
纯面向对象语言或完全面向对象语言是指完全面向对象的语言，它支持或具有将程序内的所有内容视为对象的功能。它不支持原始数据类型（如int，char，float，bool等）。编程语言满足七种标准可以就可以称为纯粹的面向对象语言，他们是：
今天主要讲的是如何把通过接口获取到的Xml数据转换成（反序列化）我们想要的实体对象，当然Xml反序列化和Json反序列化的方式基本上都是大同小异。都是我们事先定义好对应的对应的Xml实体模型，不过Xml是通过XmlSerializer类的相关特性来对实体对象和 XML文档之间进行序列化和反序列化操作的。序列化和反序列化其实都还好，我们可以调用封装好的XmlHelper帮助类即可实现，最关键的是我们该如何去定义这些实体模型（Model）。当你遇到对方接口一下子返回一大串的Xml数据并且里面存在很多不同的Xml节点，你该怎么办一个一个去解析这些节点到模型上去吗？本文我主要讲两种方式，第一种方法是通过手写的方式去定义Xml的实体对象模型类，第二种方法是通过Visual Studio自带的生成Xml实体对象模型类。
最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文（毕竟收藏就是看过）。做个简单的记录。
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
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