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图数据库知识点1:图数据库与关系型数据库区别

图数据库与关系型数据库到底有什么区别?为什么高维会打击低维?数据库的技术终将走向何方?让我们带着审视的眼光,走进新旧技术交迭前的思考。

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#数据库#数据挖掘#深度学习
嬴图 | 图数据库系列 之 图算法与可解释性

在现实环境中,越来越多的商家、企业喜欢使用机器学习来增强它们对于商业前景的可预测性,有的采用了深度学习、神经元网络的技术来获取更大的预测能力。

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#机器学习#人工智能#深度学习 +1
扫地机器人如何利用图算法来进行避障策略和优化清扫路径的?

扫地机器人的智能、高效、灵活程度,最重要的核心技术便是路径的设计与规划,比如自主地实现避障,在不同地形如木地板、砖地板、地毯、地垫等以及各种障碍物的情况下进行实时决策、移动、清扫等任务。

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#算法
可扩展数据库(上)

数据库层的扩展是典型云应用五层架构中的第四层,也是最复杂的一层(有人认为可扩展存储系统更为复杂,笔者以为,取决于业务应用模式。对于存在复杂交易处理类型的应用,其数据库层实现的挑战显然更高;而对于单纯的海量数据简单事件处理型应用,数据库层甚至不需要存在,而云存储层的实现则更为复杂)。数据库扩展大体有如下四类解决方案:·Scale-Up·Master-Slaves(一主多仆)读代理模式·Master-

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嬴图 | LLM+Graph:大语言模型与图数据库技术的协同

本文集中在Ulitpa嬴图在应用中的一些探索与实践,看看大模型+图技术 是如何相互辅助、互相促就的。

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#语言模型#数据库#人工智能
软件定义的存储

软件定义存储源于VMware公司于2012年提出的软件定义的数据中心(SDDC)。存储作为软件定义的数据中心不可或缺的一部分,其以虚拟化为基础,但又不仅限于虚拟化。存储虚拟化一般只能在专门的硬件设备上应用,很多设备都是经过专门的定做才能够进行存储虚拟化。而软件定义存储则没有设备限制,可以简单地理解为存储的管理程序(类似于软件定义计算中虚拟机管理程序VMM)。软件定义存储是对现有操作系统和管理软件的

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#大数据#数据挖掘#机器学习 +1
荐读 | 《揭秘云计算与大数据》

在这个数字化时代,云计算和大数据技术已经成为推动全球发展的关键引擎,激发了一系列令人兴奋的科技创新,而这些创新正在塑造着我们人类未来的面貌。而这本书,恰恰是一个引领读者深入了解这两大领域的绝佳入门之选,无论你是从事计算机科学、信息技术的老师、学生、从业者,还是只是对新技术充满好奇的爱好者。

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#云计算#大数据
数字化风控的八个应用场景(上)

《银行家杂志》在数字化观察系列报道中,详细解读有关Ultipa Graph实时图数据库如何实现在数字化风控中的八个应用场景:系列报道中涉及以下8个场景:1.个人业务中的反欺诈2.识别企业关系图谱3.企业担保权贷款风险识别、防范4.洞察供应链金融风险客群5.洞察客群风险,构建风险图谱6.贷后实时监控预警7.贷款资金流向监测8.失联修复近年来,人工智能(AI)、区块链(Blockchain)、云计算(

#数据库#大数据#数据挖掘 +2
浅谈大数据如何管理与分析

构建面向海量信息的大数据管理平台,其本质上是要实现一套可软件定义的数据中心来通过对下层的基础架构进行有效的管理(存储、网络、计算以及相关资源的调度、分配、虚拟化、容器化等)以满足上层的业务与应用需求,并通过软件的灵活性与敏捷性来实现高ROI(Return-on-Investment,投入产出比)。此前,老孙在《谈云》系列和《解密大数据》的前几讲中,均提到过大数据与云计算之间相辅相成的关系,这一点也

#数据库#大数据#深度学习 +1
云应用、服务的“5层”架构

一套完整的云应用、服务架构通常可以分为5层。·负载均衡层(Load Balancing)·应用服务层(Application Server)·缓存服务层(Caching Server)·数据库服务层(Database Server)·云存储层(Cloud Storage)图:云应用的五层架构(1)负载均衡负载均衡层(Load-Balancing Layer,LB Layer)的实现是5层架构中最早

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#数据仓库#大数据#算法
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