graph database

[MatLab] - 厚度 - 图 + 图源码.zip

知识图谱里的关系学习，真的是个挺有意思的方向。《A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graph》这篇文章就把图模型怎么用在知识抽取和表示上讲得挺清楚，尤其是潜在特征模型和统计关系学习这块，得还蛮细的。你要是做推荐系统、问答系统，甚至是图谱构建，看看准没错。 文章里的图模型，不是那种可视化图表，而是基于实体关系构建的知识图谱结构。比如两个概念之间的“属于”、“包含”关系，就能抽象成边和节点。再配合嵌入技术，能自动学出隐藏的语义关系，效率高还挺稳。 对了，里面提到的Latent Feature Models，你可以理解成让模型

此应用程序绘制二阶振荡器（例如质量和弹簧或钟摆）的交互图。当转储系数Beta改变时，它会开始新的图x(t)、dx/dt(t)和相位图dx/dt=f(x)。二阶方程为：d²x/dt² + beta*dx/dt + x=0。您可以安装APP oscilatorApp.mlappinstall文件，也可以按照文件中的说明准备自己的APP：howToMakeAPPs.txt。

问题描述：一摆渡人欲将一只狼、一头羊、一篮菜从河西渡过河到河东。由于船小，一次只能带一物过河，并且，狼与羊、羊与菜不能独处。 渡河方法：1. 首先，将羊带到河东。2. 返回河西。3. 带狼过河。4. 将狼放在河东后，带羊回到河西。5. 将菜带到河东。6. 返回河西。7. 最后，将羊带到河东。 这样，所有物品都安全渡过了河。

Matlab SLAM工具包提供了SLAMTB-Graph.zip的GitHub下载链接。

RDF 三元组的图存储功能，DB2 的支持做得还挺到位。你要结构混杂、模式不统一的数据，用它就比较顺手了。是它的 SPARQL 查询，写法简单，查询跨数据源也没太大压力。 DB2 NoSQL Graph Store的RDF 支持，适合那种多来源数据整合的场景。以前要么拼接 SQL，要么靠定制代码，现在有标准化的语义查询方式，查询关系也方便多了。 三元组模型蛮有意思，它把数据拆成Subject-Predicate-Object三部分，类似“谁-干了什么-对象是谁”。比如张三 teaches 数据库课，转换成 RDF 后就能统一，还能关联更多信息。 查询用的是 SPARQL 语法，写起来像结构化版

图算法的学习资料其实不少，但真正贴合实际开发场景的，Neo4j 的《Comprehensive Guide to Graph Algorithms》算是比较扎实的一本。由 Neo4j 团队自己出的，内容挺系统，图算法从理论讲到实战，尤其适合平时用 Neo4j 做图数据的你。不光讲PageRank、Community Detection这种常见算法，还举了不少社交网络、推荐系统的例子，蛮实用。嗯，作者 Mark Needham 和 Amy Hodler 都是 Neo4j 自家工程师，写的内容你能看出来是真懂技术，不是那种只讲概念的书。多章节还穿插了实际操作，比如怎么用Cypher配合图算法包跑出

OS Watcher Graph（OSWg）是Oracle开发的一种数据解析和图形显示实用程序，与OSW v2.0.0及更高版本捆绑提供。OSWg能解析支持的所有Unix平台上的vmstat文件，以及仅支持Solaris、AIX和Linux平台上的iostat文件。通过图形化显示这些信息，用户无需手动检查每个文件。

The Matlab code sqrt generates initial phase values for networks, stored in the file 'initial_phases.txt'. These values are evenly distributed between -pi and pi, and can be adjusted to fall between -val and val. The file 'network_generation.py' contains Python 3 code to generate two types of networ

关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说，关系就是表的同义词。表由行和列组成（类似二维数组的结构）。列包含一组命名的属性（也称字段），行包含一组记录，每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项，指出了某列对应的属性在某行上的值，也称为字段值。列需定义数据类型，比如整数或者字符型的数据。