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北大邹磊：图数据库中的子图匹配算法

分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？...上面的SPARQL查询的WHERE子句部分，可以表达为一个查询图，如这页中的左下图。其中带有“？”的“？p”表示变量的含义。我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配，如红色表示的部分。...回答Q在G中的子图匹配查询，则分别先找到匹配查询图Q中的AB边的是T1表、匹配AC边的是T2表和匹配BC边的是T3表，然后T1、T2、T3做自然连接（Join）操作，如果结构非空，就找到Q的子图匹配了。

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北大邹磊：图数据库中的子图匹配算法

分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk ---- 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？...上面的SPARQL查询的WHERE子句部分，可以表达为一个查询图，如这页中的左下图。其中带有“？”的“？p”表示变量的含义。我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配，如红色表示的部分。...回答Q在G中的子图匹配查询，则分别先找到匹配查询图Q中的AB边的是T1表、匹配AC边的是T2表和匹配BC边的是T3表，然后T1、T2、T3做自然连接（Join）操作，如果结构非空，就找到Q的子图匹配了。

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    ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来

    二 ggplot2绘制火山图 2.1 绘制简单的火山图--点图 ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val))) + geom_point...和文献中的差距较大，以下几个方面可改进： A：上下调基因的区分； B：横轴，纵轴的阈值线； C：重点基因的标示。...5） 标示感兴趣的基因的表达情况 将我们感兴趣的基因添加到数据的LABEL列中，假设以下几个基因是我们重点关注的基因，单独查看以下基因的表达情况 ?...呐，到这里除了数据不一样，基本实现了文献中的火山图，是不是以为到这就结束了？NO!NO!NO! 实现上述静态的就可以发paper去了！...三 plotly绘制交互式火山图 1）plot_ly函数画散点图 library(plotly) plot_ly(data,x = ~logFC, y = ~-log10(adj.P.Val),text

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    厉害了，“plotly”也能画出高颜值的组合图

    今天小编和大家分享一下“组合图”的绘制，在我们的日常生活工作当中，通常都会遇到需要去绘制“组合图”，例如折线图和直方图的组合，那么如何将“组合图”绘制的高颜值一点、通俗易懂一点呢？...01 准备工作 首先导入需要用到的模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import plotly.graph_objects...as go %matplotlib inline 创建需要用到的数据集，数据集中的数据都是随意捏造的，包含了“苹果”公司近几年的营收和利润， Apple_Financials ={'Year': [2009...可以看到上面的图画的十分的简单、粗糙，X轴上面的标记都没有完全显现出来，字体标记上面的字比较小，看不清，直方图上面都没有标识，因为我们无法直接看到直方图上的值，所以我们下一步便来优化一下上面的代码 fig...最后出来的直方图柱子的颜色就美观了许多，希望对大家有所帮助！

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    快速获取子图根节点的属性

    @TOC[1] 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 快速获取子图根节点的属性...子图查找匹配是一个非常复杂的问题，主要有确定模式的子图匹配和不确定模式的子图匹配【例如：通过图模式相似性进行查找】。...已知子图查找问题可以使用APOC中的过程来实现，apoc.path相关输入输出查询[2]；指定节点之后获取节点所属的子图，然后从子图中提取出ROOT节点的属性。...其中指定a节点为ROOT节点即子图的根节点。...在二中构建好了样例子图数据，下面实现从样例子图中任意某个节点出发寻找ROOT节点。

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    mysql中select子查(select中的select子查询)询探索

    ----+-------+------+ | 4 | 运营 | 杭州 | +--------+-------+------+ 1 row in set (0.08 sec) select 中的子查询...它的执行过程如下： 1. 从emp表中查询员工编号为1的员工记录。 2. 对于查询结果中的每一条记录，都会执行一个子查询，查询该员工所在的部门名称。...在执行子查询的时候，子查询中的e.deptno是来自于主查询中的emp表，是通过where条件过滤出来的，所以子查询中的e.deptno是一个固定的值。...子查询的结果会作为一个临时表，与主查询中的emp表进行连接查询，最终得到员工姓名和部门名称的查询结果。...到这里对于select子查询的执行顺序更迷惑了,不知道DEPENDENT SUBQUERY到底时怎么执行的,到底有没有生产临时表,但是可以明确这种子查询的效率不如join好 注意事项 在select子查询中

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    用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍)

    大家参考开源项目地址： https://github.com/plotly/plotly.js ? 这个库是使用js写的前端，所以画出来的图非常的漂亮，不像matplotlylib画出来的那么生硬。...饼图 饼图主要用于总体中各组成部分所占比重的研究，可以很直观地分析项目的组成结构与比重，一目了然地进行描述重量分成。比如我们统计各种开销占总支出多少的时候，这个时候使用饼图可以很明显看出开销的大头。...矩形树图采用矩形表示层次结构里的节点，父子节点之间的层次关系用矩形之间的相互嵌套隐喻来表达。从根节点开始，屏幕空间根据相应的子节点数目被分为多个矩形，矩形的面积大小通常对应节点的属性。...每个矩形又按照相应节点的子节点递归的进行分割，知道叶子节点为止。...在数据分析中，高度表示为该点的数量或出现次数，该指标相同则在一条环线（或高度）处。

    3.6K51

    「NeurIPS 2020」基于局部子图的图元学习

    此文介绍了「G-META，一种新的图的元学习方法：」 G-META 使用局部子图传递特定于子图的信息，并通过元梯度使模型更快地学习基本知识。...G-META 学习如何仅使用新任务中的少数节点或边来快速适应新任务，并通过学习其他图或相关图(尽管是不相交的标签集)中的数据点来做到这一点。...虽然这些方法为 GNN 中的元学习提供了一种很有前途的方法，但它们的特定策略没有很好的伸缩性，也不能扩展到其他图的元学习问题（图1）。 ? 图1：图的元学习问题。...(1)首先构造一批 个元训练任务，并为元任务中的节点动态提取局部子图。 对于每个任务 ，(2)来自支撑集中的子图是最小批处理的，并且被馈送到由 参数化的 GNN 中。...(7)子图 馈送到更新后的 GNN 中以(8)生成查询质心嵌入。 (9)利用支撑原型和查询嵌入，计算任务 的查询损失 。 对于 更新步骤重复步骤(2-9)。

    1.8K21

    FFmpeg中的子帧延迟

    本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始，它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧（通常是连续16行或者32行），也称为一个切片（slice），在接收完一个切片后就可以开始编码，这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。...图1 子帧编解码流程 接着，Kieran Kunhya阐述了子帧编码的编解码流程，如图1所示。

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    专栏｜深度学习在人脸识别中的应用 ——优图祖母模型的“进化”

    而围棋任意单步走子的可能局面上限为(每个棋盘格只能有黑子，白子，无子三种情况)，远远小于人脸识别。...其中比较主流的一种描述子Gabor描述子借鉴了人类大脑的视觉皮层中对视觉信息进行预处理的过程。...图6：完整的自动人脸识别流程 在深度学习出现以前关于人脸检测、特征点定位和人脸识别这三个子任务的研究都是相对独立的展开的。...从2012年左右，受深度学习在整个机器视觉领域迅猛发展的影响，人脸识别的“深”时代正式拉开序幕。短短的四年时间里，基于深度卷积神经网络的方法不断在这三个子任务中刷新人工智能算法的世界记录。...虽然优图也曾在LFW上取得99.65%超越人类平均水平的好成绩，但是我们清楚的明白刷库还远远不够，在实际场景中的应用更重要也更具挑战性，在实践中优图已经根据落地需求对各种应用场景和应用类型做出了细分，以便实现各种场景下人脸识别任务的各个击破

    1.8K40

    Scan Context++：在城市环境中具有鲁棒性的位置识别描述子

    摘要 位置识别是机器人导航中的的关键模块，现有的研究主要集中在视觉位置识别上，即仅仅根据之前访问过的地方的外观来识别它们。...在本文中，我们通过基于结构外观（即距离传感器）识别位置来解决位置识别问题，扩展了之前在旋转不变空间描述子上的工作，该描述子完成了一个通用描述符，在俯仰运动不严重时，该描述子对旋转和平移都具有鲁棒性。...图2 总体框架，给定一个原始距离度量，该方法从地图中的一组位置中寻找相应的位置索引。...在（b）中，每个箱子颜色表示箱子中的最大高度；红色为高（例如10米），蓝色为低（例如0米） 图4，顶行中的三个白点表示地面真相轨迹中的三个样本节点。车辆在变道时曾三次驶过该地。...（c） 上下文增强由简单的顺序翻转组成。类似地，在PC中，增广描述符显示出比原始描述符更接近地图的距离。 图6 数据集轨迹覆盖在每个航空地图上。

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    你的电脑是如何识别色图的？？

    在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。 ? ? 甚至有人，让计算机帮自己识别不雅图片。...GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。 sexy 只有5.58% ，差评。。。 ?...像刚才提到的图像增强、图像复原等。。。 那么，它又是怎么看见的呢？ ? 最开始，计算机看见的方式非常傻。得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。...1981 年诺贝尔医学奖颁给了 David Hubel 等几位哥们，他们发现了信息被传递到大脑皮层中是层层识别的。 ? ? 计算机专家们参考了这一模式。 举个栗子。。。给一个人看一辆汽车。...摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。 ?

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    你的电脑是如何识别色图的？

    在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。 ? 甚至有人，让计算机帮自己 识别不雅图片。...GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。 sexy 只有5.58% ，差评。。。 ?...像刚才提到的图像增强、图像复原等。。。 那么，它又是怎么看见的呢？ 最开始，计算机看见的方式非常傻。得由人先设计好特征，计算机根据设计好的算法提取对应的特征，然后根据特征识别。...1981 年诺贝尔医学奖颁给了 David Hubel 等几位哥们，他们发现了信息被传递到大脑皮层中是层层识别的。 ? 计算机专家们参考了这一模式。 举个栗子。。。给一个人看一辆汽车。...摄入像素以后，这些信息会先进入第一层提取边缘特征：识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息，会进入第二层，识别出图像中的基本形状或目标的局部：比如车门、车灯等。

    2.1K20

    openGauss子事务管理分析（PLpgSQL中的异常子事务）

    1 背景 PostgreSQL中的存储过程不支持使用savepoint、rollback to。...原因是PG的存储过程中，异常处理使用子事务来实现的，也就是一旦发生异常，当前procedure的begin块中执行过的所有语句都会直接回滚： procedure begin insert into...2 PLpgSQL中实现检查点的困难 由于PG异常处理本身会启动子事务，就等于启动检查点了，那么如果在begin块中再执行savepoint，会把PG的异常检查点从 事务堆栈顶层 向下压一层， 那么如果异常没发生...总结 场景一：对于正常结束的block，如果执行过savepoint，则异常子事务在savepoint子事务下面一层，高斯的处理是不提交异常子事务，就放在事务堆栈中。...->subTransactionId; 而PG中这个计数器是一直递增的，不能减小。

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    AI识别城市中的树木，帮助研究者绘制树木位置图

    你的城市有多少棵树？这是一个简单的问题，但找到答案可能是一项艰巨的任务。例如，纽约市的2015-2016年树木普查耗时近两年（总计12000小时）和2200多名志愿者。...为了不漏掉任何一棵树，他们建立了一个机器学习模型，可以绘制整个城市的树冠图，甚至可以减去卫星图像中看起来像树的其他绿色植物。由此产生的地图显示了每个城市的绿色缩略图。 绘制树的地图有诸多挑战。...但是私人区域或被高大栅栏守卫的地方，一些树木无法计算。从卫星图像中获取的归一化差异植被指数（NDVI）长期以来一直是对城市绿化的可靠指数，但即便如此，也存在局限性。...笛卡尔实验室的应用科学家Kyle Story说，第三维度是至关重要的。但是为任何城市收集激光雷达数据都是昂贵的，因为涉及昂贵的设备。幸运的是，有很多公开可用的数据集可以用来训练他们的机器学习模型。...它可以提供对树种群的广泛概述，但是收集更精细的数据仍然需要更多的工作。

    1.5K20

    压力测试中的子服务mock

    问题 做压力测试有很多让人头疼的问题，例如：数据构造、机器准备、发压机性能差、带宽不够等；目前越来越多的服务引入的子服务、微服务的概念，这给性能测试增加了另一个问题——子服务mock，今天来分享一个解决方案...； 目标 1、子服务不能是限制被测服务最大并发数的影响因素；2、子服务尽可能的返回真实数据； 解决方案 第一种 直接使用线上的后端服务进行压测 优点：近线上状态；代价极小； 缺点：上子服务的稳定性、数据统计...、引入脏数据等； 第二种 部署完整的后端测试环境 优点：与线上隔离；测试结果基本与线上环境一致，测试结果相对准确； 缺点：部署成本极高；要保证子服务性能的话会造成资源浪费； 第三种 部署部分子服务 优点...； ---- 以上是一般的解决方案，下面说一种个人觉得是性价比最高的解决方案； 第五种 使用nginx cache mock子服务返回内容； 优点：与线上隔离；子服务返回内容与线上一致；可保证后端性能不是瓶颈...； 缺点：必须使用固定的一组请求(请求数量在几万的量级应该没问题)； 配置方法 第一步 配置proxy规则 就像配置nginxlog规则一样，在nginx.conf中添加proxy_cache_path

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