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NEO4J 数据库哪里哪里哪里开始

上期已经安装了数据库,本期就该讨论到底这个数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...节点和节点之间可以存在多种关系,单向,双向 上图是一个人际关系,其中的每个人的关系是凌乱的,一个人对另外的几个人之间的角色也是不同的,这里NEO4J 通过 lable 来定位一个节点(方块位置)在整体中的扮演的角色...数据库是什么个人总结一下,一个通过key value来存储数据,并且在在查询前就建立了JOIN关系的,数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后,你可以看到上图从如何创建,一个实例的,找寻数据,查询数据等等这些操作 点击箭头,可以将要执行的...等字段的内容 查询 tilte 等于 Cloud Atlas 返回节点本身 select CloudAtlas from Movie WHERE title = 'Cloud Atlas' 下面这张的意思是

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    计算 on nLive:Nebula 的计算实践

    计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及...计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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    业务服务的价值在哪里

    对于业务服务的描述,我直接借用了描述用户故事的格式。一方面,这一格式要素直接涵盖了业务服务的角色与领域行为,另一方面还能促使编写人员思考它带来的服务价值。 我之引入触发事件,与业务服务的定义息息相关。...一旦触发了该事件,就会向限界上下文发起服务请求。 如此一来,对于业务服务的流程而言,一定是在收到服务请求之后开始执行的一系列连续的业务过程。...因此,在业务服务的基本流程与替代流程中,根本不可能出现UI的操作,更不可能出现线下的流程。按照我的经验,业务服务执行流程的第一步,往往是对服务请求的验证。...至于服务请求包含哪些内容,则可以认为是对应服务契约的输入参数。...业务服务强调执行的连续性,又突出了目标系统的边界,并由限界上下文来响应角色发起的服务请求,将其映射到解空间,站在服务设计视角,就是一个服务API,我将其称之为“服务契约”。

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    动态计算

    Pytorch底层最核心的概念是张量,动态计算以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算。...包括: 动态计算简介 计算图中的Function 计算和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算在TensorBoard中的可视化 一,动态计算简介 ?...Pytorch的计算由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是:计算的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算

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    数据热点告诉你:用户都在看哪里

    一大波热点,告诉你用户都在看向哪里?最后发现其实网站上那些一层层的banner其实都是没!人!看!的,因为我们的大脑都会自动屏蔽掉他们!(不管你logo放多大!字有多明显!)...请注意:仅仅放上一张美女脸蛋是远远不够滴!“她在看什么”才是最重要滴! ? 这被称为“banner盲点”。这说明了为什么出版商和广告商那么讨厌“横幅广告”或“旗帜广告”。人们甚至连看都不看它。 ?...男人会更多关注旁边的杂物(右)。 ? 面对一份简历,招聘人员在最初的6秒,关注的是应聘人员的姓名、当前职位、公司及当前工作的起始时间;之前公司的职位、公司及工作起始时间,以及教育信息。 ?...这张显示IKEA的顾客在不知道出口的情况下,如何寻找单向路径出去。 ? 来自:互动中国 链接:http://www.damndigital.com/zh-hk/archives/143440

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    边缘计算比云计算强在哪里?终于有人讲明白了

    1-7显示了对应“通信”“感知”和“计算”三方面能力的支撑技术,其中边缘计算是对于现有云计算和嵌入式计算的有益补充,有望打通资源受限的物联网设备和高复杂度的人工智能算法之间的鸿沟,可以看作形成“无处不在的计算...▲1-7 赋能万物的三方面基础能力 02 进一步改变人类的生产生活方式 边缘计算的普及将催生大量的新型计算业务(例如自动驾驶、医疗保健、智能制造、通信感知、透明计算等),并对传统的生产生活方式产生重大影响...1-8显示了近5年网络数据量的变化趋势,表1-5显示了云计算中心的耗电量,云中心的存储及传输消耗了大量能源,甚至在有些地区已成为能源消耗的最大来源。...▲1-8 全球数据总量及年增长率 ▼表1-5 云计算中心的耗电量 在边缘计算的模式中,大量的前端设备数据不再汇聚到少数的几个数据中心,而是“分布式”地存储在各个边缘计算服务器上,从而大幅减少了流量需求...在某些边缘计算场景(如家庭智能路由网关)中,边缘服务器完全可以是用户自主拥有的,从运行机制上避免了数据与远程服务器的直接接触。

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    服务器的优势在哪里

    现在企业会跟随时代的发展来更新换代企业设备等,服务器对于很多互联网企业来说,投入大而且需要更新也更为小心谨慎。...传统的服务器是具有独立的CPU、内存条、硬盘,存储的数据安全性不高,硬盘的浪费率比较高,企业一旦扩张业务,原有的服务器资源不够,又得购置新的服务器,而且物理服务器还存在老化、损坏、维护等方面的问题,这样造成的成本加剧及时间耽误...而云服务器可以弥补这种不足,不仅如此,云计算还有一些其他方面的优势: 1、从技术方面来讲   云服务器使用了云计算技术,而云计算技术,整合了计算、网络、存储等各种软件和硬件技术,将这些资源进行合理的整合...传统的服务器,就是独立的了,不能整合这些资源。 2、从安全性方面来讲   云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗,快照备份,数据永久不丢失,保证数据的安全。而传统的服务器则不具有这方面的功能。...3、从可靠性来讲   云服务器是基于服务器集群的,因此硬件冗余度较高,故障率低;而传统的服务器则相对来说硬件冗余较少,故障率较高。

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    轮播失宠!无轮播设计开始成为趋势?原因在哪里

    KEEP的首页界面 为何越来越多的应用将轮播这个“标配”功能去掉呢? 目前来看,静电有以下的猜想。 001....智能大数据推荐成为主流 轮播是在很早之前就有的产物,当时轮播的设置,是为了告诉用户,我们这些东西你快来看一下吧!...002.轮播占首屏空间,空间利用率低 大家知道,轮播是需要进行滑动的,根据静电以往的设计经验和产品给出的数据,轮播只有第一张和第二张具有比较好的点击效果,而后续的轮播点击效果非常差,占用那么大地方...多幅轮播,后边的轮播展示效果非常不好 现在,这个苗头已经出现,大胆的设计师团队开始去轮播化。而另一些则反其道而行之,加大首屏焦点的展示。...是否要去掉轮播或者加大轮播,取决于用户习惯以及页面的功能。比如静电前边展示的这些去轮播的应用,大多是电商类应用这种内容展示量非常大的应用。而小而美的应用,则专注聚焦自己的要点就好。

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    回炉重造:计算

    有的,那就是我们需要说的计算 计算 我们借用「」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域,而蓝色区块,则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度,以此类推,我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层,而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态 在tf1时代,其运行机制是静态,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态的主要区别。

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    的排序计算和传播计算

    图片的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法,具体步骤如下:统计每个顶点的入度(即有多少个顶点指向该顶点)。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环的拓扑排序问题:如果一个图存在环,那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中,如果最后还存在入度不为0的顶点,那么说明图中存在环。...的传播计算一种常见的传播模型是SIR模型,该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍:SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络,网络中的节点代表个体,边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的算法:广度优先搜索 (BFS):该算法从某个指定的节点出发,在图中逐级扩展搜索,以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索的整个结构,而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法:PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。

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    的社区计算和嵌入计算

    图片的社区计算社区发现是指在一个图中,将节点分割成若干个互不相交的子集,使得子集内节点之间的连接更加密集,而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法,但并不是唯一的方法,还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和结构。的嵌入计算嵌入是将一个映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入(LLE):LLE是一种非线性降维方法,它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络(GCN):GCN是一种基于深度学习的嵌入方法,它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...注意力网络(GAT):GAT是一种使用注意力机制的嵌入方法,它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。

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    未来将迈向哪里?云计算产业发展道路回顾

    近两年来,中国云计算市场进入高速增长期,与移动互联网、互联网等的快速发展可以说是密不可分的。众多移动应用开发者为了用最短的时间争夺市场,以最稳定的服务赢得并留住客户,云服务便成了其最优之选。...据工信部电信研究院发布的《云计算白皮书》(2014)数据显示,2013 年全球云服务市场达1317亿美元,年增长率为 18%.其中以 IaaS、PaaS 和SaaS 为代表的典型云服务市场在2013 年达到了...333.4 亿美元,增长高达 29.7%.据预测,未来几年云服务市场仍将保持 15%以上的增长率,2017 年将达到 2442 亿美元。...未来三四年间将是云计算企业打拼的关键时期,各企业应尽快在云计算产业链中找到自己的明确定位和战略方向。...那么作为云计算基础设施服务提供商的那些企业又该如何找准自己的位置,目前从整体来看,云计算在整个IT行业当中还存在很大的争议和质疑。

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    国内云计算的下半场机遇在哪里

    2010年的中国IT领袖峰会上,BAT的当家人共同讨论云计算的未来,也拉开了中国云计算产业十来年快速发展的序幕,互联网巨头、运营商、ICT服务商等纷纷将云作为公司重大战略布局。...以最早发展的美国市场为例,早在2006年AT&T就斥资3亿美元收购IDC服务商Usi,构建IDC云服务网络,之后2009年推出了Synaptic Storage、Synaptic Compute等云服务...一方面运营商开始用公有云来增强自身IT系统能力,在电信网络云化过程中,选择公有云承载;另一方面也与公有云厂商合作建立各类云计算中心,开发新的产品和服务。...然而,云计算是技术密集型产业,在技术能力、人才资金等方面存在显著短板的运营商,在上层云服务等领域将面临更大挑战。...在全球市场,借助网络虚拟化技术,将物联网、移动蜂窝网络搬上公有云,拓展企业网络接入服务,给企业提供专属的云上网络服务(网络即服务NaaS): Athonet在AWS云上部署4G虚拟核心网,推出针对企业的移动网络接入服务

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    Repo:轮播失宠!无轮播设计开始成为趋势?原因在哪里

    KEEP的首页界面 为何越来越多的应用将轮播这个“标配”功能去掉呢? 目前来看,静电有以下的猜想。 001....智能大数据推荐成为主流 轮播是在很早之前就有的产物,当时轮播的设置,是为了告诉用户,我们这些东西你快来看一下吧!...002.轮播占首屏空间,空间利用率低 大家知道,轮播是需要进行滑动的,根据静电以往的设计经验和产品给出的数据,轮播只有第一张和第二张具有比较好的点击效果,而后续的轮播点击效果非常差,占用那么大地方...多幅轮播,后边的轮播展示效果非常不好 现在,这个苗头已经出现,大胆的设计师团队开始去轮播化。而另一些则反其道而行之,加大首屏焦点的展示。...是否要去掉轮播或者加大轮播,取决于用户习惯以及页面的功能。比如静电前边展示的这些去轮播的应用,大多是电商类应用这种内容展示量非常大的应用。而小而美的应用,则专注聚焦自己的要点就好。

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    PyTorch: 计算与动态机制

    文章目录 计算 PyTorch的动态机制 计算 计算是用来描述运算的有向无环 计算有两个主要元素: 结点 Node 边 Edge 结点表示数据:如向量,矩阵,张量 边表示运算:如加减乘除卷积等...用计算图表示:y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w...计算与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点 :用户创建的结点称为叶子结点,如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度,而清除在反向传播过程中的变量的梯度...根据计算搭建方式,可将计算分为动态和静态 动态 运算与搭建同时进行 灵活 易调节 例如动态 PyTorch: 静态 先搭建, 后运算 高效 不灵活。...静态 TensorFlow

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    的度计算和相似度计算

    图片的度计算对于一个无向,节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数:度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向,节点的出度表示从该节点出发的边的数量,入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度:出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先,将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来,构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j,分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小,记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小,记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小,记为C。

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    AI框架跟计算什么关系?PyTorch如何表达计算

    目前主流的深度学习框架都选择使用计算来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。...本节将会以AI概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算计算的基本构成来深入了解诶计算。...因此派生出了目前主流的深度学习框架都选择使用计算来抽象神经网络计算。图片计算的定义我们会经常遇到有些 AI 框架把统一的描述称为数据流,有些称为计算,这里可以统称为计算。...计算(Computation Graph):被定义为有向,其中节点对应于数学运算,计算是表达和评估数学表达式的一种方式。...PyTorch计算动态计算在Pytorch的计算图中,同样由节点和边组成,节点表示张量或者函数,边表示张量和函数之间的依赖关系。其中Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。

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    TensorFlow中的计算

    计算图表现为有向无环,定义了数据的流转方式,数据的计算方式,以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算的基本组成 TensorFlow的计算粒度比较细,由节点和有向边组成(后来也加入了层)。相比之下,腾讯的开源机器学习平台Angel,其计算的粒度较粗,由层(Layer)组成。...3 计算的运行 TensorFlow中可以定义多个计算,不同计算图上的张量和运算相互独立,因此每一个计算都是一个独立的计算逻辑。...3.1 的启动 启动计算的第一步是创建一个会话(Session)对象,如果没有任何的创建参数,会话构造器将启动默认。...一个Session可以运行多个计算,一个计算也可以在多个Session中运行。

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