图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
前言 B树（B-tree），也常被记作 B-树，其中“-”不发音。B树的发明者 Rudolf Bayer 和 Edward M. McCreight 并没有给B树中的 B 明确的定义，大家也不必对此纠结太多。 B+树是B树的变体，两者的适用场景是不一样的，以后也会给大家带来B+树的介绍。 本系列将用
前言 本文为系列文章 B树的定义及数据的插入 数据的读取及遍历（本文） 数据的删除 前一篇文章为大家介绍了 B树 的基本概念及其插入算法。本文将基于前一篇的内容，为大家介绍插入到 B树 中的数据该怎么读取及遍历， 本文的代码基于前一篇文章的代码，已经实现的功能可能会被省略，只介绍新增的功能。 在本文
前言 本文为系列文章 B树的定义及数据的插入 数据的读取及遍历 数据的删除 阅读本文前，建议先复习前两篇文章，以便更好的理解本文。 从删除的数据所在的节点可分为两种情况： 从叶子节点删除数据 从非叶子节点删除数据 无论从叶子节点还是非叶子节点删除数据时都需要保证B树的特性：非根节点每个节点的 key
网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)， 用N表示；交互：链接(links)/边(edges)，用E表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用G(N,E)表示。
哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上，航空网络的度分布常常满足幂律分布；而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布（指数族分布的一种），其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布（就像我们前面所展示的节点度高度倾斜）。但需要注意的是，正态分布和指数分布不是重尾分布。
图片墙有什么用？ 掌握以后，做封面就不慌了。减轻了找素材的压力 手动排列 插入任意大小矩形，好处，不需要对插入的张图片单独调整大小 右击进行组合，然后拉面整个PPT页面 插入8张图片 设置蒙版 画个大的矩形 SmartArt 插入图片，上面步骤，填充背景色 总结
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图片：导入图看，根据图片实际大小显示，双击方框，再导入，根据控件的大小来显示图片 热区：1：增加锚点，制作点击事件；2：放在页面下方，控制滚动位置，比如其它控件在交互事件中找到它的坐标。 动态面版：交互神器 元件不知道他有什么作用时，双击一下，可进入元件内部 内联框架：跳转页面、跳转URL 中继器：
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作者：京东科技 王军
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法
以下部分是我学习CMU 15-751: TCS Toolkit的课堂笔记。接下来将要介绍的是谱图论（spectral graph theory）的关键，也就是Laplacian二次型（Laplacian quadratic form）。直观地理解，Laplacian二次型刻画了图的“能量”（ener...
想必每个面过大厂的小伙伴都被考过算法，那么有没有更快了解算法的方式呢？这是一个老项目，hello-algo 用图解的方式让你了解运行原理。此外，SQL 闯关自学项目也是一个让你能好好掌握 SQL 技术的仓库。说回到面试，这个一周获得近 10k star 的 devops-exercises 定能让你好好刷一场面经。
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
# 图像隐写术 本文为图像的隐写提供了一种思路。还有更多的思路，这里不做讲述。 项目源代码在：[jeefies/jimg-ivs](https://gitlab.com/jeefies/jimg-ivs) 中。 [TOC] ## 原理 利用了像素近似用肉眼难以察觉的前提（这就是为什么 `jpeg`
