Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。
最简单的图是单节点的，一个记录，记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始，成长为成千上亿，虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
在高速发展的互联网应用中，业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库，它不但具有很强的适应能力，而且能够自始至终保持高效的查询性能。
针对Web开发人员，DBA，程序员，本文介绍了NoSQL数据库的基本概念，不同类型及其特性。
本篇文章会向读者展示几个架构设计的关键点，使一个社交应用能够成为真正的下一代社交产品。以下几个属性将会影响到架构的设计： a）可用性 b）可扩展性 c）性能和灵活性可扩展 目标 a）确保用户的内容数据能够很方便的被其他用户发现和获取. b）确保内容推送是相关的，不仅在语义上，也是从用户设备的角度。 c）确保实时更新生成、推送和分析。 d）尽可能地节省用户的资源。 e）不论服务器负载变化如何，用户体验应保持不变。 f）确保应用整体上是安全的 总之，我们要处理一个相当大的挑战，我们必须处理不断扩大的海量用户
数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：
版权声明：License CC BY-NC-SA 4.0 / 自豪地采用谷歌翻译 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/89632889
本文由知名开源平台，AI 技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
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介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
我们根据每一个数据库引擎的使用情况以及受欢迎的程度，对240个数据库引擎作了综合排名，但是以下排名也仅供参考，同时也希望本文可以拓展你的视野，这世界上的数据库并不是只有Oracle、MSSQ、MySQ
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物代表的意义，它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。数据描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成讯息和知识的原始材料。
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「数据模型」（Data models）是软件开发中最重要的部分之一，大部分应用程序都是通过数据模型的层层叠加来构建的，例如：
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
本世纪初，研究者们提出了「知识图谱」这一术语，谷歌从 2012 年起大力推广「知识图谱」技术，让它在学术界和工业界迅速流行了起来。随之，网上也出现了对知识图谱大量的定义和讨论。
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