11月“图无处不在”线上直播 - Neo4j宣布下一代图数据平台Neo4j 5上线

JenniferNeo4j 管理员 2022-11-21 15:12:13

中国北京,2022年11月10日—— 图技术的领导者Neo4j 宣布下一代可用于云端的图数据平台Neo4j 5上线。在传统数据库的基础上,扩大了原生图的性能优势,同时在本地、云、混合云或多云部署中实现更高可扩展性,从而使企业能够更快地创建和部署智能应用程序,并从数据中获取更大价值。

Neo4j 联合创始人兼首席执行官Emil Eifrem表示:“随着企业开始寻求更好的方法利用数据连接来大规模地解决复杂问题,图技术的采用正在加速。Neo4j 5提供更高可扩展性、敏捷性和性能的新平台,帮助企业进一步突破局限,挖掘其数据和业务的潜能。”

如果您使用关联数据解决复杂问题,Neo4j 的性能优于关系型数据库几个数量级。事实上,问题越复杂,Neo4j 的性能领先优势就越大。Neo4j 5的专属优势包括:

查询速度提升1000倍

可在数百台机器上进行自动扩展

所有部署连续更新

超过1,300家企业和机构信任Neo4j 的技术,应用Neo4j 图数据平台管理至关重要的任务应用程序,保持性能、安全性和数据完整性。在企业图数据急剧爆炸式增长的形势下,Neo4j 5 进一步帮助企业和机构扩展其领先地位。

Adobe高级软件工程师兼Devrant联合创始人与工程负责人David Fox说:“对于我们而言,切换到Neo4j图数据平台是一个巨大的胜利。我们已经看到了性能显著提高,复杂性、存储和基础设施成本都大大降低。工作人员现在专注于改善基础设施,而无需花时间进行微观管理。”

Neo4j Desktop具有强大的本地与远程数据库管理功能。其简洁的用户界面让无论是图数据库新手还是经验丰富的开发者都能高效地完成任务。来自位于Neo4j 伦敦的DevTools 软件开发工程师还将分享Neo4j Desktop产品介绍以及创建本地Neo4j图数据库实例、安装与卸载数据库插件、Neo4j数据库内容导入与导出以及数据库版本升级等。

请于 2022年11月23日 16:00 加入我们,聆听Neo4j 图数据平台专家讲述今天的数据景观。

请点链接即刻注册报名:

https://meeting.tencent.com/dw/hAAxIz6mAEP1

本次活动需要提前报名注册,积极参与互动者将有机会参与抽奖,赢得Neo4j 定制的ZIPPO 茶水分离精美保温杯一个。
 

活动时间: 2022年11月23日 (星期三)16:00

活动报名

本次活动需要提前报名注册  https://meeting.tencent.com/dw/hAAxIz6mAEP1

活动日程

16:00-16:30 《Neo4j 5 图数据库扩展极致新高度》

 金昕 - Neo4j亚太区高级技术顾问

16:30-17:00  《使用Neo4j Desktop管理图数据库》

  陈俊翔 - Neo4j DevTools 软件开发工程师

17:00-17:30 问答环节

17:30 闭幕及致谢

讲师介绍

金昕

Neo4j 亚太区高级技术顾问

 

具有15年以上的IT行业经验。曾经在Oracle,凯捷咨询,MongoDB等知名企业工作多年,具有

丰富的项目设计、架构、开发和管理经验。在企业数字化和金融领域有丰富经验,并为国内外

多家大型企业提供咨询服务。
 

陈俊翔

Neo4j DevTools 软件工程师

 

2021年加入Neo4j 位于伦敦的DevTools组担任软件开发。负责开发和维护Browser、Desktop和Data Importer。目标是为Neo4j图数据库开发者提供简洁易用的工具。

在此之前,任职于一家美国金融数据公司担任软件开发工程师。

现特邀您参加我们为您精心准备的线上直播,了解图世界最新和最伟大的图数据技术,也热烈欢迎与我们团队的伙伴进行交流和保持联系:china@neo4j.com

Neo4j是世界领先的图数据平台。我们帮助企业捕获真实环境下丰富的数据上下文关系。Neo4j提供实时交易处理、先进的人工智能和机器学习以及直观的数据可视化等解决方案。Neo4j中国团队致力于帮助国内的企业和开发者更方便地使用Neo4j,无论你是Neo4j新手还是已经部署过相关项目,我们的在线分享会持续覆盖多方面的精彩内容。

点击二维码查看中文白皮书并关注微信公众号,或访问我们的 微博 ,了解更多信息及市场洞察。欢迎参加 Neo4j免费认证。 认证通过,赠送Neo4j T恤一件。

 

 

 

 

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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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