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グラフデータベース「Neo4j」の 導入の導入(続き)-Cypherの基本のキ-
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初心者が Python で戸惑ったところ
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[最新版] JSAI2018 チュートリアル「"深層学習時代の" ゼロから始める自然言語処理」
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LibreOffice 4.0 から入った LibreLogo という Writer でプログラミングできる機能は、実は日本語コマンドでプログラミングができます。そのやり方を簡単に紹介します。 当日デモに使ったのは次の通り: コマンドラインでのデモ: "forward 100 left 72" して enter 押しっぱなし。72 をちょこちょこいじったり https://github.com/naruoga/KantoLibreOffice/blob/master/Apr2013/LibreLogo-Demo1-Function.odt - 関数の定義 https://github.com/naruoga/KantoLibreOffice/blob/master/Apr2013/LibreLogo-Demo2-Recursive.odt - 再帰の例 https://github.com/naruoga/KantoLibreOffice/blob/master/Apr2013/LibreLogo-Demo3-Label.odt - Label コマンドを使ってちょっと実用的な例。でもFONTSIZEコマンドは日本語に聞かないというバグもあったりして https://github.com/naruoga/KantoLibreOffice/blob/master/Apr2013/LibreLogo-Demo4-Snow.odt - マジックアイコンで日本語にぱっと切り替わるデモ付き。雪景色を作るデモ
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Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―
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『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析』1章 イントロダクション
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2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
2022年10月27日に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です(発表8分程度)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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Hiroshi Tomioka
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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2024年5月8日 Power Platform 勉強会 #1 LT資料
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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sn679259
This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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atsushi061452
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20Lカタログ
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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CRI Japan, Inc.
NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
Key topics covered: - Understanding Ballerina's role in integrations: features and advantages - Designing and implementing REST APIs for integration - Designing and implementing GraphQL services with Ballerina - Monitoring and observing applications - Introduction to data integration
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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WSO2
Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Toru Tamaki
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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Toru Tamaki
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グラフデータベース「Neo4j」の 導入の導入(続き)-Cypherの基本のキ-
1.
グラフデータベース「Neo4j」の 導入の導入(続き) @who_you_me 第4回 「はじめてのパターン認識」 読書会 2013/07/30 クエリ言語「Cypher」の基本のキ
2.
お前誰よ Twitter: @who_you_me 職業: 某ISPではたらくネットワークエンジニア 好きな言語:
Python 趣味: アニメを観ること はじパタの前身の前身(?)「TokyoSNA」主催
3.
告知
4.
http://www.cross-party.com/2014/
5.
CROSSってなに 「ITに関わる」だけを共通点に、 技術も、年代も、所属もバラバラの人たちが集まって 語り合ったら面白いことが起こるんじゃね?
6.
CROSSってなに 「ITに関わる」だけを共通点に、 技術も、年代も、所属もバラバラの人たちが集まって 語り合ったら面白いことが起こるんじゃね? 1,000人のエンジニアで集まって、語り合おう!
7.
今回のテーマ
8.
クロスでススム、 クロスで変わる
9.
ボランティアスタッフ募集 今度のCROSSでは新たに、ボランティアスタッフを募 集することになりました ・会場責任者 ・場内スタッフ ・会場受付
10.
スタッフ特典 ・チケット(前回は3,000円)無料! ・スタッフTシャツ配布予定! ・パーティセッションではもちろん飲食自由!
11.
申し込みはこちらから http://www.cross-party.com/2014/
12.
本題
13.
前回のおさらい 詳しくは前回の資料を見てね http://www.slideshare.net/who_you_me/neo4j-24294061
14.
GraphDBとは? データを頂点(node)と辺(relation)のモデルで保存するDB event_id: 41119 title: はじパタ第三回 event_id:
29767 title: TokyoSNA #1 user_id: 120155 nickname: Prunus1350 user_id: 104457 nickname: who_you_me user_id: 75357 nickname: millionsmile 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1 参加 status: 1
15.
event_id: 41119 title: はじパタ第三回 user_id:
120155 nickname: Prunus1350 参加 status: 1 node (vertex) (entity) relation (edge) (link) property ・node ・node間の関係を表すrelation ・node, relationそれぞれにkey-valueで属性を付与するproperty GraphDBの三要素
16.
モデルは分かったけど、 実際のDB操作はどうやるのさ? Create Read Update Delete
17.
ナウでヤングなクエリ言語 Cypher いろいろ用意されていますが、 (たぶん)最も推奨されいるのはCypherです 特にロゴとかはないみたい、、、残念 (ここに貼りたかった)
18.
Cypherとは アスキーアートとパターンマッチによりグラフ を探索できるクエリ言語 関数型の影響を割と受けてるような気がします (でも恐れないで!)
19.
例えば、こうやってデータを保存してたとして
20.
自分(who_you_me)とPrunus1350さんが 共通に出席した勉強会を探したければ、、、
21.
START who_you_me = node:users(user_id="104457"), prunus
= node:users(user_id="120155") MATCH (who_you_me) -[:ATTENDS]-> (event), (prunus) -[:ATTENDS]-> (event) RETURN event
22.
直観的でしょ?
23.
という訳で、Cypherについて もうちょっと詳しく見ていきたいと思います
24.
時間の都合で、 今回はCRUDのうちReadだけです 他も詳しく知りたい人は、ここやここを見てね
25.
CypherのReadクエリの基本要素 ・START ・MATCH ・WHERE ・RETURN START who_you_me = node:users(user_id="104457"), prunus
= node:users(user_id="120155") MATCH (who_you_me) -[:ATTENDS]-> (event), (prunus) -[:ATTENDS]-> (event) WHERE event.title =~ '.*はじ.*パタ.*' RETURN event
26.
START グラフ探索の始点となる頂点/辺を特定して、 識別子(変数)に束縛 START who_you_me = node:users(user_id="104457") 頂点/辺の特定にはインデックスか、 自動で振られたIDを用いる
27.
MATCH アスキーアートでグラフを探索 必要な頂点/辺はパターンマッチで 変数に束縛できる 辺の向きを指定: (n) -->
(m) 辺の向きを考慮しない: (n) --- (m) 深さを指定: (n) -[*1..6]-> (m) MATCH (who_you_me) -[:ATTENDS]-> (event)
28.
WHERE 検索条件を指定 SQLのWHEREとほとんど同じイメージ WHERE event.title =~ '.*はじ.*パタ.*' HAS(user.twitter_id) event.capacity
= 50 event.capacity <> 50 event.capacity <= 50 etc...
29.
RETURN 結果として何を返せばいいか指定する RETURN event
30.
WHERE句とRETURN句では 関数も使えるよ!
31.
Cypherで使える関数(一部) ・COUNT ・SUM ・AVG ・MAX ・MIN ・LENGTH ・TIMESTAMP ・ABS ・ROUND ・SQRT ・SIGN ・REPLACE ・UPPER ・LOWER
32.
言い忘れてましたが、 MATCH句で変数に束縛されるのは 単一の頂点や辺ではなくて それらの配列です 一般に、パターンにマッチする頂点や辺は複数あるからね
33.
なので、Cypherには配列操作系の 関数も数多く用意されています まあ、さっき出てきた関数も大半は「配列を引数に取る関数」だから配列操作系なんだけどねw
34.
Cypherで使える配列関数(一部) ・HEAD(coll) ・TAIL(coll) ・ALL(x IN coll
WHERE HAS(x.prop)) ・ANY(x IN coll WHERE HAS(x.prop)) ・EXTRACT(x IN coll: x.prop) ・FILTER(x IN coll: x.prop <> {value}) ・REDUCE(x IN coll: x.prop <> {value}) なんでMAPじゃなくてEXTRACTなんだろう、、、?
35.
実践
36.
こうやってデータが保存されてるとして
37.
「この勉強会に参加した人は この勉強会にも参加しています」 をCypherで求めてみよう!
38.
答え
39.
START pajipata3 = node:events(event_id="41119") MATCH (user)
-[:ATTENDS]-> (pajipata3), (user) -[:ATTENDS]-> (event) RETURN event.event_id, event.title, COUNT(event.event_id) ORDER BY COUNT(event.event_id) DESC;
40.
解説はここを見てね!
41.
という訳で、 みんなもCypherで 素敵なGraphDBライフを 満喫しよう!
42.
以上、 ご清聴ありがとうございました!
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