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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。
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），其核心在于直接以“图”的方式来存储、管理和处
2026-01-29：统计镜子反射路径数目。用go语言，给定一个大小为 m × n 的二值网格 grid（0 表示空格，1 表示镜子）。机器人从左上角 (0,0) 出发，目标是到达右下角 (m−1,n−1)。机器人每步只能向右或向下移动，但如果准备进入的格子里有镜子，它不会直接进入，而是在进入前被“反射”改换方向并跳到镜子相应一格之外的位置： * 若机器人想向右进入一个镜子格子，它会被转向向下并移动到该镜子的正下方格子； * 若机器人想向下进入一个镜子格子，它会被转向向右并移动到该镜子的正右方格子。 如果这样的反射使机器人移出网格，则该路径无效，不计入答案。注意：若反射后到达的格子仍然是镜子，会立即按照进入时的方向再发生一次反射（反射方向由当次进入的移动方向决定）。求从起点到终点的所有不同有效路径数，并对 1000000007 取模返回结果。 m == grid.length。 n == grid[i].length。 2
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841525000921 Code： https://github.com/hulinkuang/LW-CTrans 来源： Medical Image Analysis 摘要： 背景与动机 * 现状： 近期基于卷积神经网络（CNN）和Transformer的模型在3D医学图像分割领域取得了很有希望的性能。 * 问题： 然而，即使这些模型参数量很大，它们在 分割微小目标（small targets/lesions） 方面表现不佳。 * 目标： 因此，作者设计了一种新颖的轻量级混合网络，名为LW-CTrans，它结合了CNN和Transformer的优势，并且能够在不同阶段提升网络的全局（Transformer的长程依赖捕获能力）和局部（CNN的细节捕获能力）表征能力。 核心模块与架构 LW-CTrans主要包括一个混合编码器（Hybrid Encoder）和一个轻量级解码器（Decoder）
PointWorld: Scaling 3D World Models for In-The-Wild Robotic Manipulation * 文章概括 * ABSTRACT * 1. Introduction * 2. Related Work * 3. Method * 3.1. 3D World Modeling with POINTWORLD * 3.2. POINTWORLD for Robotic Manipulation * 4. Dataset Curation and Evaluation Protocol * 5. Experiments * 5.1. Scaling 3D World Models: A Roadmap * 5.2. Ablations
Aurora 64B/66B IP核配置及使用详解 Aurora 64B/66B 是 Xilinx（现 AMD）提供的一种高速串行通信协议 IP 核，专为 FPGA 设计，支持点对点数据传输，适用于数据中心、高性能计算等场景。本指南将帮助初学者轻松调用该 IP 核，实现编码、译码和传输回环功能。内容包括 IP 核配置、端口介绍、使用方法、example design 调用、关键模块（如 framegen 和 framecheck）的作用，以及完整实现步骤。指南基于 Vivado 设计工具，确保真实可靠。 1. Aurora 64B/66B IP核简介 Aurora