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NEO4J 图数据哪里哪里 哪里开始

上期已经安装了图数据,本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...里面的collection 或者 传统数据中的表,但一个节点可以属于多个表,这个又超越了传统数据的理解的理念。...图数据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,你可以看到上图如何创建,一个实例的图,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...sample movie ,在执行框中执行,执行后结果如下。

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Redis源码哪里读起?

本文我们就集中讨论这样一个话题:如果你现在想阅读Redis源码,那么哪里入手?算是对之前系列文章的一个补充。...上述流程图有几个需要注意的点: socket中读入数据,是按照流的方式。也就是说,站在应用层的角度,底层网络层读入的数据,是由一个个字节组成的字节流。...比如libevent太大了,比Redis的代码还大。 方便做一些定制化的开发。 第三方有时候会出现一些意想不到的bug。...---- 简单总结一下,本文系统地记录了如下几个执行流程: main函数启动后的初始化过程; 事件循环的执行逻辑和原理; 一个Redis命令请求接收,到命令的解析和执行,再到执行结果返回的完整过程。...因此,本文根据作者自己阅读代码的过程,以及在这个过程中对于碰到的重点疑难问题的调研,系统地记录下来,并提供了一些参考文献,希望对于那些想阅读Redis源代码,又不知道哪里入手的技术同学,会多少有些帮助

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    Python帮你上马,哪里无码打哪里

    现在,我们用Python来实现这种像素化的效果。...这里我们使用Numpy和PIL来实现这个需求,后者用来图像的读取与保存,涉及到的所有图像处理动作均借助Numpy来实现。 有关NumPy模块、PIL模块的介绍,可参考如下。...NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数。...PIL(Python Imaging Library)是Python常用的图像处理,而Pillow是PIL的一个友好Fork,提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示...im2 = Image.fromarray(im1.astype(np.uint8)) 最后展示出处理后的图像 im2.show() 如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题,可以加入python

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    好的工作想法哪里

    两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错的选择。...其中有一个点当时认为还不错,是做攻击者画像的反方向,攻击者画像是黑样本角度十几个维度把攻击者数字化掉,那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑,就可以做反面白名单角度数字化正常用户,把一个人的设备、(域...因此,回到最初的起点,人的层面,我有什么?我想要有什么?...写在最后 个体的发展到组织的发展,组织也需要好的工作想法。...引用 好的研究想法哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。

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    区块链十年:哪里来,到哪里去?

    从高阶理念的角度,联盟链的诞生实际上也是对社会现实的反映,对此,我总结了一张图: 社会环境已经具有较强依附关系的中心化辐射状生态结构逐渐演进至平台化、多中心、自由协作的网状体系,尤其是在企业端,根据康威定律...如果用我们常用的软件架构视角来看,也可以这么转换下: 共识其实可以分成业务和数据两部分,前者是业务逻辑的共识也就是智能合约,后者是记账权共识也就是数据写入权。...可以比较出区块链系统与一般软件系统其实主要差别就在于底层数据的实现和业务逻辑层关于代币的设计上。...说到未来,还剩下虚拟数字货币这部分,我不是个数字货币的投资者,我这个无“币”者的角度看,虚拟数字货币即便要在西方广泛流行,也必须依靠与法币的合法兑换以及价值相对稳定的兑换,这也就真的具备了将资产数字化的能力... 2017 年开始探索区块链技术及其应用,并发表《关于使用区块链技术建设行业级同业交易平台的探讨》、《数字货币可能诱发的现金社会经济活动的模拟与思考》、《联盟链战国:五大联盟链横向比对》等多篇文章。

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    数据应用指南:数据哪里来?

    数据哪里来?找到了源头,才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据哪里来? 首先,数据的形态来开,数据可以来自数字、文本、图像、音频、视频、当然,还有各种形态的组合。...其次,数据的结构来开,数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...每一种数据形态都映射出合适的数据结构方式,比方说一个CRM(用户关系管理)的数据,一般都是结构化数据,采用常用的关系型数据,就可以把这些数据进行很好地记录与存储。 ?...第五,数据的属性来看,数据可以来自人口统计属性、消费属性、兴趣偏好属性、信用属性、社交网络属性等等。...总结 数据哪里来,不同的角度,有不同的出处。 针对自身的业务方向,定位到适合自己的数据源,并且不断地丰富着数据源。

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    Activity 切换动画---点击哪里哪放大

    哪放大,宽高多少开始放大都可以自己设定,完美是不是! 不是的,还是别高兴太早了,这个接口确实可以实现点击哪个 View,就从哪个 View 放大的效果。...也就是说,放大动画开始时,新 Activity 是点击 View 的宽高作为起始放大至全屏,返回时全屏缩小至点击 View 的宽高。...Github 开源方案 其实,Github 上有很多这种动画效果的开源,我找了几个把项目下载下来看了下代码,发现有的人思路是这样的: Activity 跳转时,先把当前界面截图,然后将这张图传给下个...0 开始放大,现在换成全屏开始缩小,x,y 就保存在 intent 携带的数据里。...一种 Activity 转场动画----点击哪里哪放大 ?

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    Python开发 的优势在哪里

    你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。 4.类 Python有自己的类,而且标准还很庞大。python有可定义的第三方可以使用。...它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作...只要安装了Python,所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准以外,还有许多其他高质量的,如wxPython、Twisted和Python图像等等也不少。...因此不需要担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的等等,所有这一切使得使用Python更加简单。...不过这也另一个侧面说明,python比较优秀,吸引的人才多,项目也多。

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    写不了原创文章,网站文章哪里获得?

    作为一个合格的seoer,写原创文章是基本功,但长期输出优质的原创文章,也是一个严峻的考验,也就出现了这篇文章的标题:写不了原创文章,网站文章哪里获得?...二.书籍 回归正题,根据搜索引擎对原创文章的理解,只要是没在搜索引擎索引中出现的文章就是原创文章的这个原理,我们可以通过扫描书籍上的内容来代替原创文章,虽然这是个老办法,但现在依然奏效。...三.整合文章 搜索引擎识别文章是否为原创是将文章与其索引文章进行指纹对比,给出原创度评分,达到一定分数即认为是原创,一般70%内容为原创即认为是纯原创,所以我们可以通过别人文章的节选进行拼凑,在加上自己写文章的首尾

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    Python0到100(十九):Python标准初探

    下面是在Python交互式环境中使用namedtuple创建扑克牌类的例子。...Python标准的hashlib模块提供了对哈希函数的封装,通过使用md5、sha1、sha256等类,我们可以轻松的生成“数字指纹”。...举一个简单的例子,用户注册时我们希望在数据中保存用户的密码,很显然我们不能将用户密码直接保存在数据中,这样可能会导致用户隐私的泄露,所以在数据中保存用户密码时,通常都会将密码的“指纹”保存起来,用户登录时通过哈希函数计算密码的...choice(seq):非空序列seq返回一个随机元素。 如果seq为空,则引发IndexError。...下面是在Python交互式环境中使用uuid1函数生成全局唯一标识符的例子。

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    pythonCamelotpdf抽取表格数据

    Camelot: 一个友好的PDF表格数据抽取工具 一个python命令行工具,使任何人都能很轻松的PDF文件中抽取表格数据。 安装 Camelot 安装非常简单!...$ pip install camelot-py 怎样使用Camelot 使用CamelotPDF文档提取数据非常简单 ?...使用以下Python代码就可以提取该PDF文件中的表格: import camelot # PDF文件中提取表格 tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages...PDF文件的坐标系统与图片不一样,它以左下角的顶点为原点,向右为x轴,向上为y轴,可以通过以下Python代码输出整个页面的文字的坐标情况: import camelot # PDF中提取表格 tables...我们在read_pdf()函数中加入table_area参数,完整的Python代码如下: import camelot # 识别指定区域中的表格数据 tables = camelot.read_pdf

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