初识 ArangoDB 文章目录 初识 ArangoDB 前置知识 ArangoDB 的特性 ArangoDB 的安装与连接 ArangoDB 的操作 ArangoDB 的管理操作命令 数据库管理命令...集合管理命令 集合相关方法 图数据库 AQL 语句执行 ArangoDB 的 AQL 语法 插入数据 修改语句 删除语句 查询语句 图的遍历查询 前置知识 ArangoDB 的特性 灵活的数据类型，..._id); # 查看以某顶点为终点的边 db.relation.inEdges(myGraph.v2....-- 以名为 Joffery 的顶点为出发点，正向遍历，步长为 1~2步，并输出终点节点的名称 FOR c IN Characters FILTER c.name == "Joffrey"...FOR v IN 1..2 OUTBOUND c ChildOf RETURN DISTINCT v.name -- 以名为 Ned 的顶点为出发点，逆向遍历，步长为 1 步，并输出终点节点的名称
文章背景：要查看某次考试成绩不及格的所有学生名单；假定按年级建文件夹，每个文件夹内有各班的考试成绩表（见下图）。需要遍历所有表格，然后对每行的学生成绩进行判断。...图1 文件框架 图2 表格示例 通过Excel VBA的UserForm控件来完成本文的任务。...End If End With End Sub Private Sub CommandButton8_Click() '遍历查找 Dim tarSheet...1 folder = TextBox1.Text searchdata folder '3 遍历文件夹2 folder = TextBox2.Text...Application.DisplayAlerts = False Exit Sub End Sub Sub searchdata(folder As String) '遍历子文件夹内的各个文件
“图查询”是指涉及到对edge的特定连接特性的查询，例如：最短路径、图遍历和模式匹配。多模型数据库中的模式匹配会根据任意查询条件的复杂组合，查询出符合该组合条件的所有路径。...这些查询条件包括：单个document或者edge上的某些过滤条件以及整个图上的过滤条件。...查看某个组件的所有组成部分 以下是此查询的示例代码，该查询通过图遍历，从查找“components / Engine765”顶点开始，返回可以在4步以内访问到的所有下层vertices： FOR part...上面所示的遍历只需要图形名称“FleetGraph”，起始vertices，以及边的方向：OUTBOUND，这三个条件就可以得到所需要查询的数据，AQL可以支持这种类型的图查询。...所有数据都可以从相应的JSON文档中读取。由于要经过多少步才能找到符合条件的组件，我们先前是不知道的，因此这是一个典型的图遍历。
以上两者兼而有之：以最短路径方式遍历的模板路径或组网查询、带方向或条件过滤的模板K邻查询、定制化的图算法等。 配图1中展示了BFS与DFS之间的差异。...和ArangoDB原生支持ARM架构。...K邻查询通常会探测不同的遍历深度条件下的时耗，以Twitter数据集为例，一般会遍历1度到6度的邻居，并通过比较时耗来进行直接对标。...最短路径是K邻查询的一个变种，它相当于是固定了起点与终点，并寻找它们之间的全部可能的最短路径（区别于K邻查询是只固定顶点，要找到全部的满足遍历深度条件的终点集合）——这其中最重要的限定条件是返回全部的路径...图9 Tigergraph的性能评测结果中的数据（参考Github公开的测试结果数据） Tigergraph的查询结果错误有3个可能，都具有典型性： 构图错误：只存储了单向边，没有存储反向边，无法进行反向边遍历
缺点是官方的Python客户端功能薄弱 ArangoDB C++ 26 秒 灵活多样的数据库模型，支持文档，图形和键值对存储 数据库创建非常简单直爽 可以在云基础设施上轻松部署，并帮助构建REST...API ArangoDB 的图形存储基于其自己的文档存储系统， 每个顶点都作为json条目存储在一个集合中 查询可进行配置（例如，您可以选择深度优先遍历）ArangoDB 提供了一个遍历对象，允许您构建特定的路径...，还有其他的助手，如最短路径查找或路径长度检索，可以满足图形查询的大部分需求 查询结果记录易于显示和分析 ArangoDB 和Python 客户端很容易理解，而且文档编制完善 在ArangoDB Web...UI中可视化您的图形, 使数据存储更容易 其开发公司非常活跃，并提供很多的额外支持项目 1.如果想用自己的脚本实现同等性，需要自己编写“获取或创建”方法 还是一个年轻的数据库 ArangoDB 是开发者和用户最友好的数据库...，我们未对其进行测试 在CG生产环境中使用有风险 结论: ArangoDB 是我们这组测试中最喜欢的数据库，如果正在考虑使用图形数据库，建议首选测试ArangoDB。
正如上图，将11个顶点着三种颜色，相连的顶点需要异色，故左图中存在一个冲突“1-2”，当执行一系列邻域动作后，右图达到零冲突的状态，相连的顶点都为异色，代表我们解决了k=3的情况。...3解决步骤 对于n个顶点不能从头试下去，分n,n-1,...个独立集慢慢试，遍历最后得到最合适的K值。...OneMove 表示顶点v在满足the equity constraint的条件下从 移动到 ， 则表示新的解，其中 表示满足下述条件的顶点集合：存在至少一个同色的邻接顶点。...如图(a)中，冲突顶点集合可以表示为 ，邻域动作即 ，之后 。 而 这个条件则确保了始终满足the equity constraint。...值得一提的是，若顶点均分时，则此邻域为空，这里读者不妨自己想想。 时间复杂度为 。 Swap 选取两个不同颜色集合的顶点 ，至少其中之一是存在冲突的， 交换两个顶点得到新解。
由于ArangoDB具有很多功能，因此最初可能会令人生畏，但是再看它，就会觉得并不复杂。本文将帮助您安装ArangoDB，并简要介绍如何使用它的一些核心功能。...此查询已经是AQL如何工作的一个很好的示例：您使用FOR遍历每个文档列表并对其执行操作。该列表可以是包含JSON对象的数组或数据库中的任何集合。...Foxx是一个使用ArangoDB构建具有持久数据的自定义微服务的框架。Foxx应用程序是用JavaScript编写的，并在ArangoDB的V8上下文中运行。...ArangoDB中的数据交互大部分时间都是通过AQL完成的。如果要在生产环境中使用ArangoDB，必须习惯它。 ArangoDB不仅是一个文档存储，还具有非常强大的图形功能。...它允许您将数据建模为有向图中的顶点。可以将关系建模为这些顶点之间的边而不是使用_key引用。以这种方式对数据建模可以比SQL数据库中使用的关系方法更有好处。
2.NDVNS算法流程 NDVNS是邻域分解驱动的变邻域搜索算法 (Neighborhood decomposition-driven variable neighborhood search)的缩写，...2.2 为邻域分解驱动的变邻域下降法(neighborhood decomposition-driven variable neighborhood descent method)的缩写。...对于： 在步骤3中的点的选取遍历结束后或当步骤2中两个区间不满足条件时，变为（若大于分区数则变为1），重复步骤2的过程，直至由遍历到为止。...在步骤4中的分区遍历结束后，变为（若大于分区数则变为1），重复步骤2的过程，直至由遍历到为止。...在步骤4中的分区遍历结束后，变为（若大于分区数则变为1），重复步骤2的过程，直至由遍历到为止。
OpenCV像素点邻域遍历效率比较，以及访问像素点的几种方法 前言： 以前笔者在项目中经常使用到OpenCV的算法，而大部分OpenCV的算法都需要进行遍历操作，而且很多遍历操作都是需要对目标像素点的邻域进行二次遍历操作...均值滤波 由于笔者想要了解像素点及其邻域的遍历，所以本文用于测试的算法是均值滤波。 均值滤波的方法比较简单。...邻域遍历方法 笔者对不同邻域遍历方法使用的算法与图片如下： 测试算法：均值滤波 滤波内核尺寸：3 × 3 图片尺寸：580 × 410 原图如下： ?...针对邻域遍历，笔者最后总结了三种方法如下： 1. ptr与[] Mat最直接的访问方法，是通过.ptr函数得到一行的指针，并用[]操作符访问某一列的像素值。...这是由于Mat::at()操作在Debug模式下加入了CV_DbgAssert()来判断一些条件，所以拖慢了函数的运行；而在Release版本下没有了CV_DbgAssert()，所以速度有了提升。
那么，有没有什么便捷的方式来甄别一款图数据库是真正具有较高的性能呢？ 提供以下锦囊要诀： 是否采用原生图存储？ 是否采用原生图计算？ 是否采用原生图查询与优化器？...在图数据库的并发架构（数据结构及算法逻辑）设计中，不仅要支持在多用户、多查询的条件下的并发，也要支持单个查询的并发实现。...在下图中示意的是K邻查询的并发逻辑，从图中某个顶点出发，查询其K步邻居全集（结果需去重）： 定位被查询起始顶点； 记录该顶点全部（1度）邻居，如果满足并发条件，分而治之（进入多线程、多任务模式）； 每个线程分配到的顶点作为起点...，继续向下遍历（注意已经遍历过的顶点需要被标注，不会重复遍历）； 如果当前查询深度已经抵达K步，记录并返回，统计最终结果（含去重），如果没有，继续向下遍历。...以性能对标评测中常见的Twitter-2010数据集为例（15亿点边规模，其中有大量1度邻居达到百万以上规模的超级节点），1-Hop的平均查询时间就能反映出一套图系统的性能指标，例如下图中所示ArangoDB
其图论描述为：给定图G=(V,A)G=(V,A)，其中VV为顶点集，AA为各顶点相互连接组成的边集，一直各顶点间的连接距离，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短回路...要求确定与技术约束条件相容的各机器上所有工件的加工次序，使加工性能指标达到最优（通常是最小完工时间Makespan）。...（5）图着色问题 对于nn个顶点的无环图GG，要求对其各个顶点进行着色，使得任意两个相邻的顶点都有不同的颜色，且所用颜色种类最少。...（4）邻域函数与局部搜索 邻域函数是优化中的一个重要概念，其作用就是指导如何由一个（组）解来产生一个（组）新的解。邻域函数的设计往往依赖于问题的特性和解的表达方式（编码）。...可见，局部搜索算法尽管具有通用易实现的特点，但搜索性能完全依赖于邻域函数和初始解，领域函数设计不当或初值选取不合适，则算法最终的性能将会很差。
adjacency，擅长遍历图，以及计算不存在大量关系的节点的图 ArangoDB ArangoDB图数据库，它是一个原生多模型数据库，兼有key/value键/值对、graph图和document文档数据模型...易于理解，更加敏捷 相对于关系型数据库的二维表格，图的组织形式更接近于现实世界，易于理解 可以很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系（对应图的顶点及边） 关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱...在图数据的操作抽象上，采用基于顶点的视角，比如顶点通过其所有处、边访问其邻接顶点，这一类的操作也是图数据库系统设计的核心。...e) 图数据库相关的一些书籍文档偏少，相关生态还在不断完善。 图数据库在处理关联关系上具有完全的优势，但是在一些场景下，图数据库并不能完全代替关系型数据库。...所以Atlas读写数据的过程可以看作就是将图数据库对象映射成Java类的过程，基本流程如下： 在Atlas中查询某一个元数据对象时往往需要遍历图数据库中的多个顶点与边，相比关系型数据库直接查询一行数据要复杂的多
滑动窗口以一定的步长“扫”一遍语料库才算一个epoch的训练完成。 RandomWalk是一种可重复访问已访问节点的深度优先遍历算法 (基于DFS)。...对于每一条有向边 ，定义给定顶点 条件下，产生上下文（邻居）顶点 的概率为： 与1阶相似度同理，定义经验分布： 其中 是边 的权重， 是顶点 的出度，对于带权图，...论文中说结合的方式是直接拼接。 嵌入可视化 ? ? img node2vec node2vec是一种综合考虑DFS邻域和BFS邻域的graph embedding方法。...node2vec优化的目标是给定每个顶点条件下，令其近邻顶点（如何定义近邻顶点很重要）出现的概率最大： 为了将上述最优化问题可解，文章提出两个假设： 条件独立性假设。...(对比LINE中的2阶相似度，一个顶点作为源点和近邻点的时候是拥有不同的embedding向量的) 在这个假设下，上述条件概率公式可表示为： 根据以上两个假设条件，最终的目标函数表示为： 由于归一化因
约束是确保数据的完整性，从而阻止不希望插入的数据被录入。...PersonID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_PersonID PRIMARY KEY,-- 创建一个整型、自增为1、标识种子为1、不允许为空、约束条件为主键约束的列...int NOT NULL CONSTRAINT CK_Age CHECK (Age >= 18 AND Age条件为检查约束的列Age --性别 Gender...约束条件为检查约束的列Identity ) GO CREATE TABLE Employee --创建Employee（雇员）表 ( --索引 EmployeeID int IDENTITY...(1,1001) NOT NULL CONSTRAINT PK_ID PRIMARY KEY, -- 创建一个整型、自增为1、标识种子为1001、不允许为空、约束条件为主键约束的列EmployeeID
ECFP 通过对前一层邻域的特征进行拼接，然后采用一个固定的哈希函数来抽取当前层的特征。哈希函数的结果视为整数索引，然后对顶点 feature vector 在索引对应位置处填写 1 。...在每一层，信息在邻域之间流动。图的每个顶点在一个固定的指纹向量中占据一个bit。其中这只是一个简单的示意图，实际上每一层都可以写入指纹向量。...对于第 层，迭代步骤为： 遍历分子中的每个原子 ,对于每个原子 计算： 获取顶点 的领域原子的特征： 拼接顶点 及其领域原子特征: 执行哈希函数得到顶点 的当前特征：...初始化指纹向量： 遍历每个原子 ，获取每个原子的特征: 遍历每一层。...对于第 层，迭代步骤为： 遍历分子中的每个原子 ,对于每个原子 计算： 获取顶点 的领域原子的特征： 池化顶点 及其领域 的原子的特征： 执行哈希函数 登记索引
其实，很多研究人员把基于邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式 在研究基于图的模型之前，首先需要将用户的行为数据，表示成图的形式，下面我们讨论的用户行为数据是用二元数组组成的...由用户顶点集合 ? 和物品顶点集合 ? 组成。对于数据集中每一个二元组(u, i)，图中都有一套对应的边 ? ，其中是用户u对应的顶点 ? ， 是物品i对应的顶点。...一般取决于三个因素 1：两个顶点之间的路径数 2：两个顶点之间路径的长度 3：两个顶点之间的路径经过的顶点 而相关性较高的一对顶点一般具有如下特征： 1：两个顶点之间有很多路径相连 2：连接两个顶点之间的路径长度都比较短...ri.items(): #j是i的连接顶点，wij是权重 #i是j的其中一条入边的首节点，因此需要遍历图找到j的入边的首节点， #这个遍历过程就是此处的...2层for循环，一次遍历就是一次游走 tmp[j] += alpha * rank[i] / (1.0 * len(ri)) #我们每次游走都是从root
最后，研究这一数据集使人们有可能对未被研究的基因的功能进行重要的预测，这些基因聚集在这些具有已知功能的基因附近。...在开发和实现我们的算法时，我们遵循了四个重要原则： 由边连接的顶点应该相互靠近。 非连接的顶点应该相互远离。 结果应该对随机的初始条件不敏感。 计算的复杂性应该降低到最小值。...否则，顶点将保留旧位置到下一个迭代的位置。 其他更复杂的技术，包括梯度下降法和动量项法，在理论上很具有吸引力。...图11.添加了噪音(std.001)的邻域稳定性的直方图 图12.添加了噪音(std.010)的邻域稳定性的直方图 图13.添加了噪音(std.050)的邻域稳定性的直方图 图14.添加了噪音(std.100...)的邻域稳定性的直方图 结果和讨论 计算实验揭示了两种类型的信息。
opencv矩阵点是反的 # img[1,2] 1:图片的高度，2：图片的宽度 for y in range(1, w - 1): for x in range(1, h - 1):...imwrite(filename,img) return img def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0): """点降噪 9邻域框...range(0, height - 1): if y == 0: # 第一行 if x == 0: # 左上顶点,4邻域 #...+ 1]) if sum <= 3 * 245: img[x, y] = 0 else: # 具备9领域条件的...y] = 0 else: pixdata[x, y] = 255 return img def cfs(im,x_fd,y_fd): '''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决
Ls(e) ，Lt(e) 分别为基于结构、基于文本的目标函数 3.1. 基于结构的目标函数 旨在使用基于结构的嵌入来测量有向边的对数似然（无向边可认为是具有相反方向相等权重的两个有向边） ?...根据 LINE 方法，定义v 基于 u 的条件概率 ? 3.2. 基于文本的目标函数（无感知/上下文感知，决定V是否为上下文感知） 从关联顶点的文本信息中获取 ? ?...使用softmax 优化条件概率计算花销太大，通过最大化条件概率密度，使用负抽样，转化目标函数为 ? k 为负样本数量 0 sigmoid 函数 顶点分布： ?...“主题” DeepWalk 通过网络随机游走并使用Skip-Gram 模型学习顶点嵌入 LINE 使用一阶和二阶邻域学习大规模网络中的顶点嵌入 Node2vec 基于DeepWalk 的偏向随机游走算法...，可有效检索邻域架构 结构和文本： Naive Combination 简单将基于结构的嵌入于基于CNN 的嵌入连接表示顶点 TADW 采用矩阵分解合并顶点文本特征进行网络嵌入 CENE 通过将文本内容视为特殊顶点利用结构和文本信息
# 点降噪 def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0): """ 9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数 :param...- 1): if y == 0: # 第一行 if x == 0: # 左上顶点,4邻域 # 中心点旁边3个点 sum = int(cur_pixel) \..., y + 1]) if sum <= 3 * 245: img[x, y] = 0 else: # 具备9领域条件的...，在进行识别 字符切割的思路就是找到一个黑色的点，然后在遍历与他相邻的黑色的点，直到遍历完所有的连接起来的黑色的点，找出这些点中的最高的点、最低的点、最右边的点、最左边的点，记录下这四个点，认为这是一个字符...，然后在向后遍历点，直至找到黑色的点，继续以上的步骤。
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