•ONgDB图数据库集成APOC和OLAB-APOC组件•使用函数分析无向环路返回布尔值•使用过程分析无向环路返回路径节点序列ID•通过一组节点序列生成查询环路的CYPHER•通过一组节点序列查询环路•分析子图的环路并查询环路•返回一个原子性ID•JSON-STRING封装•获取所有顶点路径•分析子图的环路并查询环路之后生成虚拟图
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
•一、来自社区的问题链接•二、编写查询实现数据封装 •2.1 创建样例数据 •2.2 Cypher实现
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
•一、MySQL得到研报实体在Oracle中的唯一ID•二、Oracle中过滤时间序列数据•三、CYPHER实现MySQL和Oracle查询语句串联•四、通过apoc.case实现布尔值的判断•五、将查询封装为函数•六、将函数运用在数据过滤查询中•七、总结
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.0) Here's the table of contents:
•一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
Neo4j研发团队目前发力的重点是人工智能领域，相关生态发展的也更快，说明了类似的图数据库架构在人工智能模型训练上的优势是的确存在的。人工智能模型的最关键指标是准和快，数据系统和计算系统是支持模型训练的两个关键基础设施，其性能是非常重要的。感兴趣的话可以去Neo4j官网查看一下关于未来的发展规划的介绍，挺有意思的！:)
[1] TOC: 并行一度关系查询 [2] 并行一度关系查询问题: http://neo4j.com.cn/topic/61663f0703dea95514def0aa
@TOC[1] 📷 定义说明 APOC提供相关过程来创建用户自定义的函数和过程。这些函数和过程实际上是参数化的Cypher语言查询，类似宏（Macro）的概念。在下面的案例中图库版本为ongdb-3.5.22。百度概念解释[2]宏（英语：Macro）是一种批量处理的称谓。计算机科学里的宏是一种抽象（Abstraction），它根据一系列预定义的规则替换一定的文本模式。解释器或编译器在遇到宏时会自动进行这一模式替换。对于编译语言，宏展开在编译时发生，进行宏展开的工具常被称为宏展开器。宏这一术语也常常被用于许多
•一、创建测试数据•二、删除测试数据 •2.1 删除 •2.2 批量删除
[1] TOC: 图数据库无缝集成Tushare接口 [2] Neo4j图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC(5.5) - 导入JSON数据: https://blog.csdn.net/GraphWay/article/details/116225774 [3] Tushare: https://www.tushare.pro/
APOC库包含许多（约450个）程序和函数，可帮助处理数据集成，图算法或数据转换等
图数据分块ETL 图数据ETL的一个场景是需要将上亿条上百G的原始数据构建为图数据，在内存不够用的情况下保证数据构建过程可以平稳顺利运行，需要使用数据分块的方式进行构建。如下通过存储过程实现数据分块方案。该解决方案依赖于原始数据库的自增ID【上百G超大CSV文件的构建可以导入MySQL之后构建】，经过测试可以在生产环境正常运行并且避免过多的内存消耗。 函数与过程功能介绍 从关系数据库加载数据 apoc.load.jdbc 函数实现数据块ID拆分 olab.ids.batch 迭代处理数据块 apoc.pe
0.说在前面1.数据处理2.Apoc导入3.Neo4J导入展示4.Web开发5.动态交互可视化6.可视化展示7.作者的话
APOC是Neo4j 3.3版本推出时正式推荐的一个Java存储过程包，里面包含丰富的函数和过程，作为对Cypher所不能提供的复杂图算法和数据操作功能的补充，APOC还具有使用灵活、高性能等优势。在接下来的几周，我会逐渐深入地介绍主要过程的使用实例。
•每个任务都需要获取锁然后执行数据构建逻辑，不管构建逻辑是否成功执行TASK结束时必须释放锁•[NODE-TASK]负责锁的node_check-point更新以及后续任务的rel_check_point同步•[REL-TASK]负责node_check-point的回滚和任务状态同步rel_check_point=node_check_point
[1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc: https://github.com/ongdb-contrib/ongdb-lab-apoc/wiki
# 扩展PATH方式MATCH (indus:行业) WHERE indus.name='消费品商贸' WITH indusCALL apoc.path.expandConfig(indus,{maxLevel:3, relationshipFilter:'NEXT>|<BELONG_TO', labelFilter:'+产业|/产品', bfs:false, filterStartNode:true,uniqueness:'NODE_GOLBEL', limit:-1}) YIELD path WITH pathRETURN path
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块：控制加载到内存的数据量，避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚：回滚到构建节点的任务状态，下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK，任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
•分别统计中国保利集团有限公司在1层，2层，3层担保网络涉及公司数量，测算其担保网络的规模效应
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
从关系数据库抽取图数据，需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说，自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统，本文的设计思路可以借鉴】，可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理，完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时，按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK，并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
•生成JSON->从CYPHER直接生成JSON【支持节点转换/属性转换/路径转换】
•一、查找需要合并的概念•二、扩展概念查看一度关联关系•三、新建一个节点•四、将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结
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转载|中国生物技术信息网 作者|柳叶刀 导读 我们都知道有些人似乎生来就携带着一些好基因——他们可能抽烟、可能从不锻炼身体，或者每天都吃大量的培根，然而他们却依然看起来很健康，终生幸免于恶性肿瘤、糖尿
前面的学习中我们已经掌握了基本的单细胞上下游分析流程，接下来就是两个基本方向，①加深对基础流程代码的理解，夯实基础；②在基础上拓宽加深。而在学bulk转录组分析时我也是跟着转录组周更走下来，所以接下来本专辑将会开启一部分单细胞周更的跟学，在更加细致地深入、夯实基础代码的同时进行进阶。
上一篇已经讲解了如何下载、安装和配置，这一篇着重讲解下在配置完成后，如何启动、连接到web图形话洁面和停止。想要更好的实践来操作图数据库Neo4j，我们需要了解下图数据库neo4j的社区版本和企业版本呢的区别，避免踩坑太久。
图算法不是一个新兴技术领域，在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年，业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性，无法进行因果推断的这个缺陷，而图神经网络（GNN）成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN，各种新工作不断被提出，基于图神经网络的框架随之产生，如大家现在都已经熟悉的DGL，两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能，大家对图（Graph）、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
今天看到社区有人提问如何进行关系重构，顺手回答了一下。在此记录下关系重构的方法。
有朋友问， 关于电影记录的查询SQL，突然不知道如何下手，给个提示参考一下啊，谢谢。 比如，table_mv 表记录电影的基础信息，包括三个字段 名称，链接，归类 变形金刚第一部 电影链接1 归类(变形金刚)。 变形金刚第二部 电影链接2 归类(变形金刚)。 变形金刚第三部 电影链接3 归类(变形金刚)。 终结者 电影链接A 归类。 在查询时规则如下，如果归类为空，则正常，如果归类有值，则汇总， 名称为归类名称，连接默认为第一个， 查询结果为： 变形金刚 电影链接1 归类(变形金刚)。
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
大家好，欢迎来到《知识星球》专栏，这个专栏专栏剖析有三AI知识星球的内容生态，今天的内容属于网络结构1000变板块。
人工智能的发展突飞猛进，主要得益于深度卷积神经网络，其在计算机视觉领域取得了巨大的成就，卷积神经网络依靠卷积操作对输入图像进行特征提取，卷积是一种线性的、具有平移不变性的局部加权运算，卷积运算也有很多改进方法，目的是提高运算速度或者提高网络的准确率。
表格检测识别一般分为三个子任务：表格区域检测、表格结构识别和表格内容识别。本章将围绕这三个表格识别子任务，从传统方法、深度学习方法等方面，综述该领域国内国外的发展历史和最新进展，并提供几个先进的模型方法。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
数据链接 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE175687 获取数据： 这里给大家介绍一下我个人下载时发现的一个小技巧 我想要下
在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN1为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分割是一种像素级的预测问题，因此我们使用转置卷积（Transpose Convolution）进行上采样使得输出图像的尺寸与原始的输入图像保持一致。综上，在这种像素级预测问题中，就有两个关键步骤：首先是使用卷积或者池化操作减小图像尺寸，增大感受野；其次是使用上采样扩大图像尺寸。但是，使用卷积或者池化操作进行下采样会导致一个非常严重的问题：图像细节信息被丢失，小物体信息将无法被重建(假设有4个步长为2的池化层，则任何小于 $2^4$pixel 的物体信息将理论上无法重建)。
答：有audio标签，video标签，HTMLAudioElement和HTMLVideoElement，支持audio和video的事件。
如果觉得写的好或对您有帮助，麻烦右边点个赞哦~~ 数据导入方案对比 neo4j-admin import 最快的方案 10s导入15w节点 Spark（同事） 0.5h, 50w节点 apoc导入hdfs里的csv文件 100w个节点数据0.5h导不完 CSV处理经验 源数据到CSV，注意将源数据中的英文，进行提前处理 字符串内部的引号不提前转义或过滤会引起导入错误 如： 的合法时间“为人特让他”发顺丰 被识别为三个字符串 hash不是唯一映射， 自增长ID可以解决唯一性
橙色优学今天带来的教程是抽象几何标志设计，通过AI软件制作出精美的标识。步骤详细，操作简单。异形的线条，抽象的组成logo形态，多用于一些金融类，科技类企业logo，可以延伸出很多有创意的图形。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1781616
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
c 转化为可编辑对象(塌陷)：去除当前对象特殊属性，转化为普通对象，例如支持缩放，支持点线面操作等
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
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