图数据库

在图数据库Neo4j/ONgDB中，ongdb-lab-apoc是一个非常重要的组件，它是一个名为APOC（Awesome Procedures on Cypher）的插件，可以扩展图数据库的功能和操作。 APOC插件提供了一组强大的过程和函数，可以帮助您进行更高级的数据处理和操作。它可以扩展Cypher查询语言的功能，包括数据转换、导入/导出、字符串处理、时间处理、生成Cypher等。通过使用APOC，您可以更轻松地进行复杂的数据操作和分析 。 在使用APOC插件之前，您需要先下载并安装它，然后在Neo4j的配置文件中启用。一旦启用，您就可以在Cypher查询中使用APOC提供的各种过程和函数了。 在图数据库Neo4j/ONgDB中，ongdb-lab-apoc是一个非常重要的组件，它是一个名为APOC（Awesome Procedures on Cypher）的插件，可以扩展图数据库的功能和操作。 APOC插件提供了一组强大的过程和函数，可以帮助您进行更高级的数据处理和操作。它可以扩展Cypher查询语言的功能，包括数据转换、导入/导出、字符串处理、时间处理、生成Cypher等。通

1、本项目完成了从无到有，以垂直网站为数据来源，构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。 2、本项目以业务驱动，构建医疗知识图谱，知识schema设计基于所采集的结构化数据生成(对网页结构化数据进行xpath解析)。 3、本项目以neo4j作为存储，并基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以cypher查询语句作为问答搜索sql，支持了问答服务。

知识图谱项目 使用NebulaGraph/JanusGraph，ES，Hbase，Mysql，Redis，SpringBoot等技术栈。 可作用于不同场景，例如普惠金融、反欺诈、集团关系、资产保全等等。

这是我毕业设计题目，主要是用python高级语言中的opencv,dilb,deepface等库来实现人脸的识别，pyqt5来设计前端界面设计，mysql数据库来处理人脸信息，最终实现了，用户登录界面，root用户管理界面和普通用户人脸识别，对比界面。

1，负责app端用户注册认证流程开发。 2，负责逾期贷后模块开发。 3，负责支付放款回款对接。 4，负责短信财务等模块开发。 5，负责数据风控等规则开发。

1.项目为工具类应用，主要是将文本(csv)数据预先进行清洗(去重、异常数据处理)，再将数据插入到数据库中，在插入过程中也包括了一些异常情况的处理，增加工具的容错率。该程序使用了手写的cache组件，性能与内存占用优于原生Map组件并且数据处理速度可达500万/秒以上（基于20亿数据集的测试）。 2.该项目独立负责开发与维护，项目中运用了大文件高效的去重、文件并发处理等技术，核心逻辑无第三方框架，纯手工编写

NebulaGraph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。 NebulaGraph 的优势 开源 Nebula...

Titan 是一个分布式的图数据库，特别为存储和处理大规模图而优化。 支持不同的分布式存储层 Cassandra 1.1 HBase 0.92 内置实现 Blueprints graph API...

Akutan（曾用名：Beam）是一种知识图谱存储，也可称为 RDF 存储或三元组存储，由 eBay 开源。知识图谱适合建模世界知识百科这样通过复杂关系高度互联的数据。例如，Wikidata 是...

AgensGraph 是一个基于 PostgreSQL 的图数据库。 属性图模型： 数据对象： Labels : 同时，AgensGraph 也是用于现代复杂数据环境的新一代多模型图数据库，它同...

Bio4j是一个基于生物信息学图的数据库，包括UniProt KB（SwissProt+ Trembl），基因本体论（GO）的，UniRef（50,90,100）的RefSeq，和NCBI分类中...

项目由本人独立开发，项目分为前端、后端、图数据库构建和应用、基于Langchain大模型Prompt工程开发，实现了基于知识图谱的智能问答。 使用 LangChain 构建应用程序后，当有用户提问时，系统会先通过代理找到合适的工具（知识图谱），然后通过工具获取数据，最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些，当生成回复后系统会自动判断该LLM回复是否需要继续执行其它任务，是一个完全自主的递归调用流程。

本人主要负责本书第3、6、7章审校，完成第5、10章编写。 百度百科介绍：https://baike.baidu.com/item/%E7%B2%BE%E9%80%9ANeo4j/62286844 图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在国内图数据库属于新兴事物，其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书的第一版书名是《Neo4j权威指南》，发行量超过13000册，本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能，总页数超过700页。 本书的编写从2021年筹划到2022年11月出版，历时将近一年的时间，倾注了编委团队大量心血，最终在编委团队的齐心协力下定稿出版。 本书基于Neo4j 4.4版本编写，共分10章，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、中文扩展、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等内容。各章简要介绍如下： 第1章 Neo4j图数据库基础。介绍图数据库概念以及Neo4j的体系结构。本章可以作为初学者的入门部

该平台为数据展示,该平台通过多线程的方式向其他水务公司拉取数据按照该平台所需要的数据方式进行解析处理然后存储到数据库.在通过该平台进行数据展示

项目背景是为保险理赔稽核人员制作的分析多案件潜在的关联关系进而确认风险团伙的使用工具，项目除数据处理外全部由本人独立完成。 共有三大功能模块：关联查询、调查取证、风险名单。 关联查询可以根据主体的类别、主体的特征id查询展示出对应的图形，用户可以对图形中的节点进行拖拽、标记、隐藏、多选节点进行标记、置为风险团伙等操作。并且用户可以保存本次查询条件，在后面使用时根据已保存的历史查询条件进行快速查询，也可以快速查询出由自己标记的风险团伙图形。 调查取证是用户针对风险团伙进行调查稽核后录入调查信息的页面，可以根据条件查询出特定风险团伙然后点击跳转到录入结果页。 风险名单可以根据主体的特征id进行查询，查询后点击其所在的风险团伙可以跳转至相应的展示页面，展示该风险团伙的关联分析图形以及包含的案件信息列表。

为鸟巢家装公司做后台管理系统，主要功能如下 1: 统计分析财务营收报表（阶段性统计，可按年，按季，按月），抓取客户意向和需求，制定销售计划 2: 为内部各级员工设立工作台，各级员工均可在系统上进行操作，包括但不限于联系客户，处理投诉，分析表单等 3: 为部门提供及时的消息公示，颁发的决策以及重要通知，包括企业文化的制定，员工福利的发放，重大事件的应急处理等。

Graphene是一个可视化WEB端工具，主要做属性图数据建模、图结构设计！ 谁可以使用它？图数据工程师、算法工程师、数据内容工程师，其它需要用图的思维模式来做事情的小伙伴！ 核心功能： 图结构与属性图设计 图数据模型上传下载与导出 图数据模型协作与分享 数据任务ID生成 GraphQL/Cypher/Javascript等查询或接口代码的自动生成等 在线访问地址：https://ongdb-contrib.github.io/graphene/app/

1.  使用react + umi + ts来构建整个项目的结构和规范，使用mst管理数据 2.  负责素材列表，资源管理，自定义组件, 权限管理等模块的开发和维护 3.  负责部分功能优化，如input防抖优化，列表滚动加载优化，图片加载优化，键盘事件操作组件性能优化等 4.  参照sketch实现kovna组件拖拽、缩放时添加辅助对齐线及自动对齐功能 5.  对比figma丰富快捷键，实现编辑器快捷键功能，如组件ctrl+ d快速等距离复制,  快速撤回，复制粘贴， 居中、分散对齐等 以下作品图片为figma平台， 马良应用为公司内部付费系统，不便分享

1.项目氛围组织架构、设备管理、资源树管理、人脸库、流程配置、数据管理、系统管理、操作日志、系统监控模块 2.系统主要是AI算法识别，精准识别人脸、行为动作、物体、姿态等算法集成 3. ● 使用vue3 + TypeScript搭建项目，利用rem+百分比配置响应式页面 ● 平台之间的通信链路采用MQTT、HTTPS、Websocket协议，并在这个协议的基础上，抽 象出的各个硬件设备的物模型以及业务应用所需的功能集。 ● 使用Ant Design组件库丰富视觉感应 ● Linux 环境通过 Nginx 部署前端应用服务、引入并操作高德地图进行无人机的航线设定 ● 用java + MySQL搭建后端架构

ArangoDB 是一个开源的分布式原生多模型数据库 (Apache 2 license)。 理念 利用一个引擎，一个 query 语法，一项数据库技术，以及多个数据模型，来最大力度满足项目的灵...