- “语法解析”和“词法解析”是计算机理解查询语句的重要一环。而词法和语法的解析依赖于一定的文法规则，对这些文法规则生成的语法树进行可视化，可以降低查询语言的理解成本。本文以华为图引擎使用的cypher查询语言为例，将查询语句的解析结果（语法树）在jupyterLab上可视化。案例中使用的工具不仅可以可视化cypher语言的语法树结构，对其他antlr生成的抽象语法树同样适用。 “语法解析”和“词法解析”是计算机理解查询语句的重要一环。而词法和语法的解析依赖于一定的文法规则，对这些文法规则生成的语法树进行可视化，可以降低查询语言的理解成本。本文以华为图引擎使用的cypher查询语言为例，将查询语句的解析结果（语法树）在jupyterLab上可视化。案例中使用的工具不仅可以可视化cypher语言的语法树结构，对其他antlr生成的抽象语法树同样适用。
- 对于超大规模图数据，点、边数量可以达到百亿甚至千亿、万亿，存储如此规模的图数据往往需要几百GB甚至几TB的存储空间，为了高效的图计算分析，往往需要将图数据存储于内存中，因此，对于超大规模的图数据，是没有办法将整张图存放在单机之上的，这就需要图计算框架对原始图进行切分，将一张大图切割成多个子图，然后将这些子图运行于一个集群之上，进而完成各种各样的图分析、图查询任务。GES大规模图计算引擎HyG通过实 对于超大规模图数据，点、边数量可以达到百亿甚至千亿、万亿，存储如此规模的图数据往往需要几百GB甚至几TB的存储空间，为了高效的图计算分析，往往需要将图数据存储于内存中，因此，对于超大规模的图数据，是没有办法将整张图存放在单机之上的，这就需要图计算框架对原始图进行切分，将一张大图切割成多个子图，然后将这些子图运行于一个集群之上，进而完成各种各样的图分析、图查询任务。GES大规模图计算引擎HyG通过实
- 很多时候计算引擎会对语句进行代价估计并调整语句的执行顺序。执行计划是语句如何执行的直观表达。语句如何执行不能只关注语句写法，要想写出符合预期执行顺序的查询语句，还需要关注语句执行计划。 很多时候计算引擎会对语句进行代价估计并调整语句的执行顺序。执行计划是语句如何执行的直观表达。语句如何执行不能只关注语句写法，要想写出符合预期执行顺序的查询语句，还需要关注语句执行计划。
- 最近看到F5官方发布的公告，给出了一个身份验证绕过漏洞（CVE-2022-1388）的修复方案。这个漏洞允许攻击者发送一些请求，来绕过身份认证，进而控制系统。这个漏洞官方修复方案和http请求头的不当使用有关。在请求转发时如果没有妥善处理图示的“Connection:close”这样的请求头，可能会导致请求频繁失败。今天就来聊聊容易让请求转发出问题的Hop-by-hop Headers。 最近看到F5官方发布的公告，给出了一个身份验证绕过漏洞（CVE-2022-1388）的修复方案。这个漏洞允许攻击者发送一些请求，来绕过身份认证，进而控制系统。这个漏洞官方修复方案和http请求头的不当使用有关。在请求转发时如果没有妥善处理图示的“Connection:close”这样的请求头，可能会导致请求频繁失败。今天就来聊聊容易让请求转发出问题的Hop-by-hop Headers。
- 在DBMS中，参数化查询被视为一种有效预防SQL注入攻击的手段。华为云图引擎GES提供对gremlin和cypher查询语言的参数化查询支持，使用参数化查询不仅可以防止前端用户随意输入恶意指令影响语句执行，还可以有效利用查询编译缓存，提高查询性能。 在DBMS中，参数化查询被视为一种有效预防SQL注入攻击的手段。华为云图引擎GES提供对gremlin和cypher查询语言的参数化查询支持，使用参数化查询不仅可以防止前端用户随意输入恶意指令影响语句执行，还可以有效利用查询编译缓存，提高查询性能。
- 推荐系统里的数据本质上是一些图数据，包括用户、商品、属性在内的数据通过各种各样的关系联系在一起。而图分析技术在处理复杂关系上具有天然的优势，像随机游走、图神经网络等图技术已经被用来处理各种图并且取得了很好的效果，所以利用图分析来处理推荐问题会是一个自然且明智的选择。 推荐系统里的数据本质上是一些图数据，包括用户、商品、属性在内的数据通过各种各样的关系联系在一起。而图分析技术在处理复杂关系上具有天然的优势，像随机游走、图神经网络等图技术已经被用来处理各种图并且取得了很好的效果，所以利用图分析来处理推荐问题会是一个自然且明智的选择。
- 1. DeepWalkDeepWalk算法开创性的将NLP领域词嵌入的思想引入了图结构，基于Word2vec模型，将图中各节点用一个低维向量表示。为了配合Skip-gram模型的输入要求，DeepWalk算法中利用Random walk采样方法来对每一节点进行采样，将采样得到的节点序列当作NLP中的语句送入Skip-gram模型进行训练，从而得到各节点的d-dim低维嵌入式表示。2. Nod... 1. DeepWalkDeepWalk算法开创性的将NLP领域词嵌入的思想引入了图结构，基于Word2vec模型，将图中各节点用一个低维向量表示。为了配合Skip-gram模型的输入要求，DeepWalk算法中利用Random walk采样方法来对每一节点进行采样，将采样得到的节点序列当作NLP中的语句送入Skip-gram模型进行训练，从而得到各节点的d-dim低维嵌入式表示。2. Nod...
- NULL（空值）是数据库中对数据属性未知或缺失的一种标识，用于指示数据库中不存在的数据值。当图数据库中图数据的某个节点或边的属性值缺失或未定义时，该属性值即为NULL。 NULL（空值）是数据库中对数据属性未知或缺失的一种标识，用于指示数据库中不存在的数据值。当图数据库中图数据的某个节点或边的属性值缺失或未定义时，该属性值即为NULL。
- k-hop中文译名是k-跳，或者为k-邻。所谓的k-hop算法，指的是从某个起点出发，寻找所有与其最短路径不超过k的顶点的集合（或者：寻找所有与其最短路径为k的顶点的集合）。k为正整数。当k=1时，结果即为起点的所有邻点。 k-hop中文译名是k-跳，或者为k-邻。所谓的k-hop算法，指的是从某个起点出发，寻找所有与其最短路径不超过k的顶点的集合（或者：寻找所有与其最短路径为k的顶点的集合）。k为正整数。当k=1时，结果即为起点的所有邻点。
- 图数据库的原始设计动机就是更好地描述实体之间的关系。图数据库与关系型数据库最大的不同就是免索引邻接。图数据模型中的每个节点都会维护与它相邻的节点关系，这就意味着查询时间与图的整体规模无关，只与每个节点的邻点数量有关，这使得图数据库在处理大量复杂关系时也能保持良好的性能。 图数据库的原始设计动机就是更好地描述实体之间的关系。图数据库与关系型数据库最大的不同就是免索引邻接。图数据模型中的每个节点都会维护与它相邻的节点关系，这就意味着查询时间与图的整体规模无关，只与每个节点的邻点数量有关，这使得图数据库在处理大量复杂关系时也能保持良好的性能。
- “一分钟，我要这个人的全部信息”，霸道总裁拍了拍你，并提出这个要求。秘书开始发力，找到了：姓名、年龄、联系方式、爱好，这些信息。不太够？那就再加上亲朋好友信息，近期活动信息，更完整展现这个人。虽然是个段子，但也给与我们一些启示：对象本身的信息可能不够“全”，周边关联的数据也是对象信息的重要组成，这些关联数据对在进行数据分析和挖掘时十分有用。 “一分钟，我要这个人的全部信息”，霸道总裁拍了拍你，并提出这个要求。秘书开始发力，找到了：姓名、年龄、联系方式、爱好，这些信息。不太够？那就再加上亲朋好友信息，近期活动信息，更完整展现这个人。虽然是个段子，但也给与我们一些启示：对象本身的信息可能不够“全”，周边关联的数据也是对象信息的重要组成，这些关联数据对在进行数据分析和挖掘时十分有用。
- 基于Valgrind的callgrind工具进行代码性能分析，可以通过kcachegrind可视化 基于Valgrind的callgrind工具进行代码性能分析，可以通过kcachegrind可视化
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- 拉近企业和用户之间的距离，神产品推荐，用户推荐利器，华为云EI图引擎助你洞察互联网内的一切关系。 拉近企业和用户之间的距离，神产品推荐，用户推荐利器，华为云EI图引擎助你洞察互联网内的一切关系。
- 由于关系型数据库和如GES的图数据库天然存在的异构性，将已有的关系型数据库中的数据存储至图数据库中仍存在较多的难点。本文借助Apache Hop及GES插件，提供了多数据源通用、可视化、开箱即用的数据转换工程，可将多种关系型数据库迁移至GES图数据库中。转换工作流复用度高，可通过输入不同的元数据文件与数据源连接，使转换工作流完成多个数据源的迁移任务。 由于关系型数据库和如GES的图数据库天然存在的异构性，将已有的关系型数据库中的数据存储至图数据库中仍存在较多的难点。本文借助Apache Hop及GES插件，提供了多数据源通用、可视化、开箱即用的数据转换工程，可将多种关系型数据库迁移至GES图数据库中。转换工作流复用度高，可通过输入不同的元数据文件与数据源连接，使转换工作流完成多个数据源的迁移任务。
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