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知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表

目录创建节点删除节点查询节点创建关系新节点无属性关系删除关系案例 -- 太极拳传承谱系表创建传承人创建师徒关系创建第N代传承人案例 -- 批量执行看到后面的案例再实操作删除数据库中以往的图 MATCH (n) DETACH DELETE n 创建节点 CREATE命令语法 Neo4j CQL“C

知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR

下载地址：https://neo4j.com/download/ ## 安装 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202308/80824-20230816104928898-1342667053.png) 下载时会产生激活码（保存下来）

知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR 连接自建数据库

``` #输入查看数据库连接 neo4j$ :server status ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202308/80824-20230816130548712-41133454.png) 添加远程连接，输入连接地址 !

知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - Java SpringBoot 操作 Neo4j

上一篇使用了 CQL 实现了太极拳传承谱，这次使用JAVA SpringBoot 实现，只演示获取信息，源码连接在文章最后三要素在知识图谱中，通过三元组集合的形式来描述事物之间的关系： - 实体：又叫作本体，指客观存在并可相互区别的事物，可以是具体的人、事、物，也可以是抽象的概念或联系，实体是

知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - Python 操作

数据基于： [知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序，它使用我们的Movie图形数据集来提供列

你不知道的 ES2023

6 月 27 日 ECMA 大会批准了 ECMAScript 2023 (es14)规范，意味着新的一些语法将正式成为标准。下面来看看 ECMAScript 2023 有哪些值得我们关注的新特性。

[知识管理] Obsidian + Remotely Save插件 + 第三方存储/OSS(七牛云)的同步方案

0 序言在几经选择、对比之后，我选择：Obsidian + Remotely Save插件 + 第三方存储/OSS(七牛云) 的方案来搭建自己的【知识管理系统】。对比分析知识管理工具的过程，详情参见： [知识管理] 个人知识管理之知识管理工具的全面分析 - 博客园/千千寰宇【推荐】知识管理与

知识点笔记(java / 数据库)

1-java stream peek vs map;; 2-java各种map;; 3-mysql列变行;; 4-java @Conditional;; 5-redis命名空间;; 等等等等...

还不知道线程池的好处？快来了解一下

摘要：线程池的好处：重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳；可以有效控制最大并发线程数，提高系统资源利用率，同时可以避免过多资源竞争，避免阻塞。本文分享自华为云社区《【高并发】线程池介绍》，作者：冰河。 1.new Thread弊端（1）每次new Thread新建对象，性能差。

知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝…几种深度学习模型压缩方法

摘要：模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》，作者：嵌入式视觉。一，模型压缩技术概述因为嵌入式设备的算力和内存有限，因此深度学习模型需要经过模型压缩后，方才能部署到嵌入

冷知识：预处理字符串操作符

当年学习C语言的第一门课就提到过标记(Token)的概念，不过，相信在多年之后你再次听到这个术语时会一脸懵逼，比如我。那么就来聊聊比较冷门的预处理字符串操作符吧。

LLM并行训练6-激活优化

前置知识 Activation 激活指的是一些在fp时计算得到的临时tensor, 会用于bp时的计算. 如果能在fp计算后把临时tensor缓存下来就可以加速bp, 缺点在于激活会占用大量显存. 以一层transformer结构为例分析下各层存在的激活. 简单部分的分析这里忽略. 主要分析下几个不

36岁，大龄剩男，2024上半年总结......

不知道我在等什么，也不知道这样等了多久，相信看到这句话的你，可能也是一头雾水吧！还是以往的风格写到哪算哪，写东西真的是看感觉和心情都具备，写出来的东西才更有灵性，或者说更容易引起共鸣吧！我在逃避? 可以这么说，但也不完全是，在一部分事情开始收尾的时候，情绪脑就占据了主导地位，就是想摆烂，什么也不

想知道海外技术面试都考些什么吗？

本文主要分享了一位求职者在游戏国际海外数据与发行技术团队面试中的经历，包括一面和二面的详细问题。一面中涉及了算法题、SQL题、项目相关问题以及技术细节的深入探讨，如乐观锁、RabbitMQ、Redis的应用等。二面则更侧重于对项目实施过程的反思、技术方案的选择以及实习时间的确认

新知识get，vue3是如何实现在style中使用响应式变量？

前言 vue2的时候想必大家有遇到需要在style模块中访问script模块中的响应式变量，为此我们不得不使用css变量去实现。现在vue3已经内置了这个功能啦，可以在style中使用v-bind指令绑定script模块中的响应式变量，这篇文章我们来讲讲vue是如何实现在style中使用script

LLM并行训练3-数据并行

前置知识混合精度训练在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum

Unity 编辑器中获取选中的文件夹、文件路径

编辑器中获取选中的文件夹、文件路径 using UnityEditor; using UnityEngine; using Object = UnityEngine.Object; public class MyEditorScript { [MenuItem("Assets/PrintSelect

LangChain结合LLM做私有化文档搜索

我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。

SingletonKit单例源码阅读学习

阅读学习QFramwork中的SingletonKit源码。 Singleton 普通类的单例作为最常用的单例模块，通过继承单例泛型类来实现，需要私有构造； //使用第一种接口单例方式 internal class Class2Singleton : Singleton

Vector | Graph：蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读

引入知识图谱技术后，传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化，如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。

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