【微服务】SpringBoot 整合Neo4j 图数据库项目实战详解

【微服务】SpringBoot 整合Neo4j 图数据库项目实战详解

目录

一、前言

二、图数据库Neo4j 介绍

2.1 什么是图数据库

2.2 Neo4j 是什么

2.3 Neo4j 特点与功能

2.3.1 Neo4j 核心特点

2.3.2 Neo4j 核心功能

3.3 Neo4j 优点

3.4 Neo4j 核心要素

三、环境准备

3.1 Neo4j 服务搭建过程

3.1.1 下载镜像

3.1.2 创建目录

3.1.3 启动容器

3.1.4 访问neo4j web界面

四、SpringBoot 整合Neo4j

4.1 前置准备

4.1.1 版本选择

4.1.2 导入依赖

4.1.3 添加配置文件

4.2 代码整合过程

4.2.1 自定义节点与实体类映射

4.2.2 自定义jpa

4.3 代码整合测试

4.3.1 保存Person以及关系数据

4.3.2 查询数据

4.3.3 JPA自定义方法规则

五、写在文末


一、前言

随着社交,电商,金融,零售,物联网等行业的发展,现实社会的关系构成了一张复杂而庞大的关系网,而传统数据库很难处理关系运算,纵然是大数据技术,面临着数据量的不断增长时,在处理数据关系时也会面临算力的瓶颈,因此急需一种支持海量数据关系计算的数据库,图数据库就随之产生了。

二、图数据库Neo4j 介绍

2.1 什么是图数据库

图数据库(Graph Database)是一种专门用于存储和查询图结构数据的数据库。它不同于传统的关系型数据库(如 MySQL、Oracle,用表和列存储数据)和 NoSQL 数据库(如 MongoDB,用文档存储数据),

Read more

AI能生成Vue组件,低代码能拖拽页面,前端工程师的核心价值到底剩什么?

AI能生成Vue组件,低代码能拖拽页面,前端工程师的核心价值到底剩什么?

深耕前端开发3年,从原生JS手写交互到Vue3+TypeScript工程化开发,从熬夜调试兼容性bug到优化首屏加载速度,我见证了前端行业的快速迭代。         但最近半年,身边的前端同仁们,焦虑感几乎达到了顶峰——打开VS Code,Copilot能实时补全80%的常规代码;拖拽低代码平台,产品经理都能自己完成简单的管理后台页面;甚至有公司裁员,理由是“低端前端工作可被AI+低代码完全替代”。         于是乎,行业里出现了两种极端声音:一种是“前端已死”,认为用不了几年,AI就能生成所有前端代码,低代码能覆盖大部分业务场景,前端工程师将被彻底淘汰;另一种是“小题大做”,觉得AI生成的代码全是冗余,低代码局限性极大,前端的核心价值无法被替代。         作为一名常年扎根业务一线的前端博主,今天不聊空洞的行业口号,不写AI式的套话堆砌,只从技术落地、业务场景、个人成长三个维度,结合我实际开发中踩过的坑、用过的工具,聊聊AI与低代码对前端的真实影响——观点可能有点犀利,甚至会戳中很多前端人的痛点,但我始终相信,只有正视冲击,才能找到破局之路。

医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究(下)

医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究(下)

软件环境部署 系统软件架构以实时性与兼容性为核心设计目标,具体配置如下表所示: 类别配置详情操作系统Ubuntu 20.04 LTS,集成RT_PREEMPT实时内核补丁(调度延迟<1 ms)开发环境Python 3.8核心库组件PyQt5 5.15.4(图形界面)、OpenCV 4.5.5(图像处理)、NumPy 1.21.6(数值计算) 该环境支持模块化控制界面开发与传感器数据的实时融合处理,为连续体机器人的逆运动学求解(如FB CCD算法测试)提供稳定运行基础[16]。 手眼协调校准 为实现视觉引导的精确控制,需完成相机与机器人基坐标系的空间映射校准,具体流程如下: 1. 标识点布置:在机器人末端及各段首尾、中间位置共固定7个反光标识点,构建臂型跟踪特征集[29]; 2. 数据采集:采用NOKOV度量光学动作捕捉系统(8台相机,

机器人 - 关于MIT电机模式控制

目录 一、MIT电机模式简单介绍 1.1 简单介绍 1.2 MIT模式的控制参数 1.3 使用场景 二、调试时建议 2.1 调试 2.2 问题定位 一、MIT电机模式简单介绍 1.1 简单介绍 Mixed Integrated Torque为一种混合控制模式,在同一帧CAN数据里包含 位置、速度、扭矩三类的闭环指令。驱动器里面把位置环、速度环、前馈扭矩相加,得到一个参考电流,然后再交给电流环完成精准扭矩输出。 1.2 MIT模式的控制参数 参数含义取值范围(常见)说明kp位置比例系数(刚度)0 ~ 500 (单位视驱动器而定)kp = 0 时位置环失效,

【无人机路径规划】无人机三维路径规划中蚁群算法、A* 与 RRT* 算法对比(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁 💥1 概述 随着无人机技术的快速发展,其在军事侦察、物流配送、环境监测等众多领域的应用日益广泛。在实际应用场景中,无人机需要在复杂的三维空间内规划出一条安全、高效的飞行路径,以避开障碍物并满足任务需求。蚁群算法、A* 算法和 RRT* 算法是目前无人机三维路径规划中常用的算法,它们各自具有独特的原理和特点,对其进行详细对比有助于根据具体应用场景选择最合适的算法。 蚁群算法 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。蚂蚁在寻找食物的过程中,会在走过的路径上释放信息素,信息素浓度越高的路径对其他蚂蚁的吸引力越大。在无人机路径规划中,将三维空间划分为多个节点,每只“虚拟蚂蚁”从起点开始,根据信息素浓度和启发式信息选择下一个节点,不断迭代更新信息素浓度,最终找到一条从起点到终点的最优路径。 A* 算法 A*