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Gremlin.Net中的GraphJSON序列化

GraphJSON序列化是指将Gremlin.Net中的图数据序列化为GraphJSON格式的过程。GraphJSON是一种常用的图数据表示格式，它可以将图的结构和属性以一种可读性强且易于传输的方式进行编码。在Gremlin.Net中，GraphJSON序列化是通过使用GraphSONWriter类实现的。

GraphJSON序列化的优势在于：

可读性强：GraphJSON使用JSON格式表示图的结构和属性，易于人们阅读和理解。
易于传输：JSON是一种常用的数据交换格式，广泛支持于各种编程语言和平台，因此GraphJSON序列化后的数据可以方便地传输和解析。
可扩展性：GraphJSON格式可以根据需求进行扩展和定制，以满足不同场景下的数据表示需求。

GraphJSON序列化在以下场景中应用广泛：

数据传输和存储：将图数据序列化为GraphJSON格式后，可以方便地在网络中进行传输，也可以将其存储在支持JSON格式的数据库中。
数据分析和可视化：GraphJSON格式可以方便地被各种图分析工具和可视化库解析和展示，帮助用户深入理解和分析图数据。
数据交换和集成：GraphJSON作为一种通用的图数据格式，可以方便地与其他系统进行数据交换和集成，实现不同系统之间的数据互通。

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[总目录]JanusGraph重要笔记

JanusGraph数据库配置（官网中文翻译）.https://blog.csdn.net/wzwdcld/article/details/82082760

01

JanusGraph系统架构

JanusGraph是一个图形数据库引擎。 JanusGraph本身专注于压缩图序列化、丰富图数据建模、高效的查询执行。此外，JanusGraph利用Hadoop进行图分析和批处理。JanusGraph为数据持久化，数据索引和客户端访问实现了强大的模块化接口。 JanusGraph的模块化架构使其能够与各种存储，索引和客户端技术进行互操作; 这也使得JanusGraph升级对应的组件过程变得更加简单。

01

10. Things to Consider in a Multi-Node JanusGraph Cluster

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。

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【翻译】Gremlin-Gremlin何许人也？

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。

03

伸手党福利-从零开始玩转图库

tinkerpop是一个图库标准，一个框架，学习图库，先从这个项目入手比较合适, neo4j, janusGraph只是它两个组件（图storage-engine）的vendor而已。图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。

03

JanusGraph 中文文档

JanusGraph 中文文档目录介绍 JanusGraph的优势架构概述快速开始 JanusGraph 基础配置 Schema和数据类型 Gremlin查询语言 JanusGraph Server 部署方案 ConfiguredGraphFactory 多节点JanusGraph集群的的注意事项使用索引 Transactions JanusGraph Cache Transaction 日志常用配置常见问题技术限制存储 Apache Cassandra Apache HBase G

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2018-11-23 graph图数据库概览,经过一个星期的Demo终于看懂了这篇文章20180818图数据库概览

Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com

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Gremlin 图查询概述

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。

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图数据库HugeGraph：HugeGraph-Hubble基于Web的可视化图管理初体验

关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database），实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言，具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP），并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。

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基于Transformer预训练的蛋白语言模型是无监督的蛋白质结构学习器

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。

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解惑图数据库！你知道什么是图数据库吗？

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：

图解图库JanusGraph系列-解惑图数据库，你知道什么是图数据库吗？

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：

04

7. JanusGraph服务

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。

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属性图数据库JanusGraph初探

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。

05

eLife | 利用进化信息预测蛋白质界面间残基-残基相互作用

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。

07

JanusGraph -- 简介

图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。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。目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上：

01

大数据图：循环点阵

本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。

06

JanusGraph图数据库的应用以及知识图谱技术介绍

JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库，由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。

01

JanusGraph·上手JanusGraph

图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224

03

gremlin-both()与bothE().bothV()的区别

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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6. Gremlin查询语言

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。”

02

gremlin-both()与bothE().bothV()的区别

之前一直以为在gremlin查询中，gremlin的both()和bothE().bothV()效果相同。但是在实际应用中，发现他们并不是相同的。

01

Java反序列化危机已过，这次来的是.Net反序列化漏洞

2016 年 Java 应用程序及开发者受到反序列化漏洞的破坏性影响，而如今 .NET 生态系统也正在遭受同样的危机。新的问题存在于 .NET 代码库中处理反序列化的操作中，攻击者同样可以通过这个漏洞在服务器或相关计算机设备上进行代码注入。我们知道，序列化指的是将对象转化为字节序列以便保存在内存、文件、或数据库中。而这个序列化过程主要是为了将对象的状态保存下来，在之后有需要之时可以重新创建对象。而与之相反的过程则被称为反序列化。而在这个过程中，如果没有对数据进行安全性检验，直接对不可信数据进行反序列化处理

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菜菜从零学习WCF十(序列化)

本次课程的主要内容包括以下四格部分：DataContractSerializer、序列化、反序列化、XmlSerializer

03

开源！一款功能强大的高性能二进制序列化器Bssom.Net

Bssom.Net是一个使用bssom结构协议实现的高性能结构化二进制序列化器，它具有以下特点,小巧,快速,功能性强.

02

.NET 附加工具概述

使用 .NET 卸载工具 (dotnet-core-uninstall)，可清理系统上的 .NET SDK 和运行时，以便仅保留指定的版本。可使用选项集合来指定要卸载的版本。

05

.NET性能系列文章二：Newtonsoft.Json vs System.Text.Json

图片来自 Glenn Carstens-Peters[1] Unsplash[2]

03

如何在Ubuntu 16.04上使用Cassandra和ElasticSearch设置Titan Graph数据库

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。

02

在 .NET Core 上使用 Microsoft XML 序列化程序生成器

本教程介绍如何在 C# .NET Core 应用程序中使用 Microsoft XML 序列化程序生成器。在本教程中可学习：

04

Bioinformatics｜利用进化概况、突变耦合和二维迁移学习改进了RNA二级结构和三级碱基配对预测

今天给大家介绍Jaswinder Singh等人在Bioinformatics上发表的文章”Improved RNA secondary structure and tertiary base-pairing prediction using evolutionary profile, mutational coupling and two-dimensional transfer learning”。最近发现的许多非编码RNA(特别是长非编码RNA)改变了我们对RNA在生物体中作用的看法，但是由于现有的实验技术无法有效地解决高分辨率的二级和三级结构，阻碍了我们对它们的理解。另一方面，通过对大量近似数据的深度学习，然后是对高分辨率三维结构的金标准碱基配对结构的迁移学习，对RNA二级结构的计算预测进行了急需的改进。本文将这种基于单序列的学习扩展到使用进化概况和突变耦合，不仅可以大大改进规范碱基对(RNA二级结构)，而且可以进一步改进与三级碱基对相关的碱基对，如pseudoknots, non-canonical 和 lone 碱基对。特别的，本文模型对1000多个同源序列RNA预测非常精确，得到大于0.8的F1-score，本文通过结合没有任何修改的人工的，但功能相同的同源序列，显著提高了碱基配对预测。总体上来说，本文的全自动方法为科学界提供一个新的强大工具，不仅可以捕获二级结构，而且可以捕获用于构建三维模型的三级碱基配对信息，它还强调了通过使用大量的自然和/或人工同源序列来精确解决碱基配对结构的未来。

01

高性能序列化工具ChronicleWire

之前使用chronicle进行过日志回放框架的设计，效果很不错。后面在更加深入了解过程中，发现chronicle性能优势中一个非常重要的方面，就是序列化和反序列化。chronicle提供了多个功能类，实现不同格式数据的序列化和反序列化功能。

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实战 ASP.NET Web API

Web API 框架是一个面向 Http 协议的通信框架。相对于 WCF 而言，Web API 只面向于 Http 协议设计，而且没有 WCF 那么繁琐的配置。Web API 的开发类似于 ASP.NET MVC 中控制器的开发，但是相对于直接使用 ASP.NET MVC 来返回 Json 对象的方式而言，Web API 封装了数据的序列化、反序列化，接口、实现都更加简单。简单地说，如果要向浏览器、移动端提供 Json 数据格式的 API，则应该首选 Web API 作为通信框架。以下，我列出了在当前

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ASP.NET Core Web API设置响应输出的Json数据格式的两种方式

在ASP.NET Core Web API中设置响应输出Json数据格式有两种方式，可以通过添加System.Text.Json或Newtonsoft.JsonJSON序列化和反序列化库在应用程序中全局设置接口响应的Json数据格式，本文示例使用的是新的Minimal API模式。

01

如何将类序列化并直接存储入数据库

本文将从这两个格式器入手，先向大家介绍分别用它们如何实现序列化和反序列化，然后比较两种格式器的不同点。接着我会向大家介绍实现序列化对对象类型的一些要求，同时还要向大家介绍两种不同的序列化方式：基本序列化（Basic Serialization）和自定义序列化（Custom Serialization）。最后，我还会给大家介绍一个实例程序以加深大家对序列化机制的理解程度。

01

序列化介绍

程序员在编写应用程序的时候往往需要将程序的某些数据存储在内存中，然后将其写入某个文件或是将它传输到网络中的另一台计算机上以实现通讯。这个将程序数据转化成能被存储并传输的格式的过程被称为“序列化”（Serialization），而它的逆过程则可被称为“反序列化”（Deserialization）。

05

.NET Remoting 体系结构之在远程方法中传递对象

远程方法调用中的参数类型不仅可以是基本的数据类型，还可以是我们自己定义的类。为了进行远程处理，必须区分下面 3 种类型的类：

02

Asp.Net Web API 2第十三课——ASP.NET Web API中的JSON和XML序列化

阅读本文之前，您也可以到Asp.Net Web API 2 系列导航进行查看 http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html

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9. JanusGraph ConfiguredGraphFactory

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。

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如何正确实现一个自定义Exception（二）

上一篇《如何正确实现一个自定义 Exception》发布后获得不少 star。有同学表示很担忧，原来自己这么多年一直写错了。其实大家不用过分纠结，如果写的是 .NET CORE 1.0+ 的程序，那么大概率是没有问题的。有大佬已经在评论区指出这些信息是过时的了。确实在.NET CORE 发布之后，Exception 已经不在推荐实现 ISerializable 接口。让我们细说一下。

06

开源 , KoobooJson一款高性能且轻量的JSON框架

在C#领域，有很多成熟的开源JSON框架，其中最著名且使用最多的是 Newtonsoft.Json ,然而因为版本迭代,其代码要兼容从net2.0到现在的最新的net框架,并且要支持.net平台下的其它语言,所以最新发布版本的Newtonsoft.Json其dll大小接近700k,另一方面,因为其复杂的迭代历史导致它的代码为了维护向下扩展性和向上兼容性而舍弃一些性能。

01

.NET 6 中的七个 System.Text.Json 特性

在 .NET 5 中，如果存在循环依赖, 那么序列化的时候会抛出异常, 而在 .NET 6 中, 你可以选择忽略它。

01

.NET基础拾遗（3）字符串、集合和流

众所周知，在.NET中String是引用类型，具有不可变性，当一个String对象被修改、插入、连接、截断时，新的String对象就将被分配，这会直接影响到性能。但在实际开发中经常碰到的情况是，一个String对象的最终生成需要经过一个组装的过程，而在这个组装过程中必将会产生很多临时的String对象，而这些String对象将会在堆上分配，需要GC来回收，这些动作都会对程序性能产生巨大的影响。事实上，在String的组装过程中，其临时产生的String对象实例都不是最终需要的，因此可以说是没有必要分配的。

01

神秘APT组织锁定(IIS)Web服务器，擅长规避恶意软件检测

近日研究人员发现，在过去一年间，一个复杂的且极可能由国家民族支持的威胁行为者一直在利用面向公众的ASP.NET应用程序中的反序列漏洞来部署无文件恶意软件，从而危害一些主要的公共和私营组织。

04

DotNet的JSON序列化与反序列化

JSON（JavaScript Object Notation）JavaScript对象表示法，它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。在现在的通信中，较多的采用JSON数据格

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.NET性能优化-是时候换个序列化协议了

计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束，随着移动互联网的兴趣，单机性能不足的瓶颈越来越明显，制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统，但是我们可以分布式、横向的扩容系统，这听起来非常的美好，不过也带来了今天要说明的问题，分布式的节点越多，通信产生的成本就越大。

02

.NET简谈组件程序设计之(初识序列化、持久化)

序列化这个名词对初学者来说不太容易理解，有点抽象。我们还是用传统的分词解释吧，肯定能搞懂它的用意是什么。

03

实体类的二进制序列化

在.NET中，我们可以将对象序列化从而保存对象的状态到内存或者磁盘文件中，或者分布式应用程序中用于系统通信，一般来说，二进制序列化的效率要高，所获得的字节数最小，我们来看看下面的例子： private　static　void　Main(string[]　args) { 　　MemoryStream　ms　=　null; 　　Customer　customer　=　Customer.GetOneCustomer(); 　　using　(ms　=　new　MemoryStream()) 　　{ 　　 va

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jackson设置读取属性时使用大写序列化属性时使用小写

jackson是一种使用广泛的json序列化库，虽然性能上可能不如fastjson，但是从其标准性以及安全性上来看（近一年爆出了不少fastjson的漏洞），下面就介绍下本文的主题，jackson序列化以及反序列化时可能用到的几个注解：

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用一个 case 去理解 jdk8u20 原生反序列化漏洞

jdk8u20原生反序列化漏洞是一个非常经典的漏洞，也是我分析过最复杂的漏洞之一。

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