1.基于python的知识Neo4j知识谱构建及问题解决(neo4j-python-pandas-py2neo-v3）
2.基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学
3.什么是入侵检测？入侵检测整个流程是什么？
4.数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

基于python的Neo4j知识谱构建及问题解决(neo4j-python-pandas-py2neo-v3）

       项目介绍

       探索 Neo4j 与 Python Pandas 结合的强大力量：Py2Neo v3

       Skyellbin/neo4j-python-pandas-py2neo-v3，利用 Py2Neo 框架和 Python 的图谱 Pandas 库，高效地进行 Neo4j 数据库与 Pandas DataFrame 之间数据转换的查询工具。该项目旨在解决在 Neo4j 图数据库和广泛使用的系统 Pandas 库之间进行数据交互的问题。通过 Py2Neo，源码它允许用户轻松地导入 Pandas DataFrame 到 Neo4j，知识刷手源码反之亦然，图谱从而使数据分析和可视化更为便捷。查询

       Neo4j：是系统领先的图形数据库，特别适合处理关系密集型的源码数据，如社交网络、知识知识图谱或供应链信息。图谱

       Python Pandas：是查询数据分析的核心库，提供高性能、系统易用的源码数据结构（DataFrame）和数据分析工具。

       Py2Neo：是一个强大的 Python 库，用于操作 Neo4j 数据库，包括读取、写入、查询等操作。在这个项目中，我源码之家Py2Neo 是连接 Neo4j 和 Pandas 的桥梁。

       此项目实现了以下功能：

       将 Pandas DataFrame 转换为 Neo4j 图形数据模型。

       从 Neo4j 查询结果构建 Pandas DataFrame。

       支持 Neo4j Cypher 查询语言，使数据提取更加灵活。

       下载后运行前需要做的事

       1 启动neo4j服务

       2 在浏览器输入 localhost:/browser/

       3 修改URL和设置用户名以及密码，与代码中的信息相符合

       4 在pycharm里运行代码

       5 运行 invoice_neo4j.py

       注：运行前修改一下该文件的 invoice_neo4j.py的第2行，包位置问题。

       此时报错：

       ValueError: The following settings are not supported: { 'username': 'neo4j'}

       这是因为在高版本不支持username参数。

       修改后即可运行

       安装依赖问题

       1 写了readme里的pip install -r requirements.txt后，其他包安装成功，py2neo==3安装失败

       依赖的pypi链接

       解决方案：

       linux下容易解决，访问pypi官网，下载3.0版本或者3.1版本（比如下面这个链接），手动安装即可

       github.com/Skyellbin/ne...

       win不好解决：

       3.0 3.1都没有win版本！ win只能使用4.0以上的版本

       4.0版本的链接下载后可以手动安装进工程（下载后，放进工程目录，然后在终端里输入 pip install .\py2neo-.2.4-py2.py3-none-any.whl

       现在可以运行了

       运行之后会出现 只有节点、生成边失败 的问题

       py2neo v4改了一些代码细节，不再有 'find_one'方法

       在源代码里，CAD查看源码修改成下面这样

       DataToNeo4jClass.py 修改行的那个方法

       最终结果

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

       基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调的微调模型，旨在提升金融领域问答效果。通过整合中文金融公开问答数据与爬取的金融问答数据，构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行指令微调。使用 GPT3.5/4.0 API 和中文金融知识图谱、CFLEB 金融数据集等扩充数据集，确保高质量训练。

       安装环境时，建议使用 Python 3.9 以上版本，同时通过 lfs 方便本地下载 LLaMa 大模型。下载 LLaMA 模型时，注意选择分类为“中文金融问答微调模型”，并根据模型的不同版本和参数调整训练数据、训练序列长度等参数。

       进行单模型推理和多模型对比，通过运行 infer 脚本，使用 ./instruction_data/infer.json 提供的测试用例或自定义数据集进行验证。构建数据集时，集成公开和爬取的源码跑卡中文金融领域问答数据，覆盖保险、理财、股票、基金、贷款、信用卡、社保等业务场景，优化数据质量和丰富性。

       在微调 Finetune 阶段，按照 ./instruction_data/fin_data.json 的格式构建自定义数据集，运行 finetune 脚本进行微调。训练细节包括计算资源需求，推荐使用 A-SXM-GB 显卡，训练总轮次为 轮。根据显存大小调整 batch_size，预计 / 显卡（GB 显存）以上显卡可以较好支持。

       在提示词模板构建模块中，包含用于 LoRA 微调 LLaMa 模型的提示模板样式，通过 JSON 文件描述模板，确保模板灵活适用于不同任务需求。opnet模型源码现有模板包括 alpaca.json、alpaca_legacy 和 alpaca_short 等，提供通用和特定任务的提示词选择。

       提示构建模块是 Prompter 类，作为模板管理器，用于构建和调整提示词以适应不同模型微调需求。项目源代码和更多优质内容可访问指定链接或关注公号“汀丶人工智能”获取资源和文章。

什么是入侵检测？入侵检测整个流程是什么？

       探索未知边界：深入解析入侵检测的神秘之旅

       在数字化世界中，保障网络安全如同守护一座城堡，而入侵检测（IDS）就是那无形的守卫者，悄然守护着我们的数据安全防线。IDS并非单纯的单点扫描，而是一种复杂而深入的分析技术，它通过图技术的革新，实现了对威胁的全方位洞察。青藤云安全，作为业界的创新领导者，凭借其主机万相和容器蜂巢产品，引领了基于NebulaGraph的实时入侵检测系统的研发潮流。

       青藤云安全的图基入侵检测系统，以其强大的关联分析能力和误报漏报减少的精准性，颠覆了传统检测模式。它能够捕捉到单点检测和序列规则难以识别的复杂组合关系，通过图关联和溯源功能，有效地应对告警洪流，帮助我们清晰地追踪攻击路径，甚至预测可能的攻击路径，从而提前布局防御。知识图谱和预测模型的融入，进一步扩展了安全分析的维度，借助Kill Chain/ATT&CK等框架，我们得以更深入地理解攻击者的动机和手段。

       在国际上，伊利诺伊大学/普渡大学与CrowdStrike等巨头纷纷涉足这一领域，AWS和Azure紧随其后，国内的微步在线和深信服也纷纷采用图技术。青藤云安全的万相和蜂巢产品不仅解决了告警关联和溯源的问题，还计划在多机关联场景中大展拳脚，但挑战也随之而来，如如何优化查询效率、处理一致性与速度之间的微妙平衡，以及TOB部署中的资源管理和成本优化。

       图查询需求：NebulaGraph的独特设计使其在处理多级关联和溯源时，展现出超越SQL数据库的卓越性能。

       性能优化：通过下推优化和MATCH查询的改进，青藤云安全致力于提升系统的查询效率，同时考虑引入社区版缓存来强化性能。

       实时挑战：在实时场景中，保持一致性与速度的平衡是一场技术较量，需要持续优化以确保最佳性能。

       TOB部署痛点：青藤云安全意识到单机部署的繁琐和资源占用，正寻求优化对低配机器的支持，降低HDD部署的成本。

       青藤云安全的工程师文洲分享道：“我们致力于将复杂的技术变得简单易用。尝试NebulaGraph Cloud，天免费试用，点击这里开启安全新篇章。

       在这个瞬息万变的数字世界，入侵检测不再是孤立的防御策略，而是通过图技术编织的一张无缝防护网，让安全防护如影随形，无处不在。

数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

       本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。

       HBase

       作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。SQL操作需配合Phoenix，强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。

       Cassandra

       Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的需求更友好。

       ClickHouse

       ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。

       PostgreSQL

       PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。

       Neo4j

       Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。

       在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。