Subgrafo generador

Cómo hacer rápidamente varios gráficos en Excel

Airstack está desarrollando un protocolo y DAPP para navegar, descubrir y consumir datos en la cadena a través de proyectos y cadenas de bloques. Nuestra motivación para crear Airstack es permitir formas comunes de organizar los datos de blockchain y hacerlos universalmente consumibles.

Se trata de un problema grande e importante de resolver. Sólo en las cadenas basadas en Ethereum (EVM) ya se producen más de 10 millones de transacciones diarias a través de miles de protocolos y dapps. Hoy en día esas transacciones existen en silos; no hay maneras fáciles de consultar a través de proyectos y blockchains – para mapear las relaciones y comportamientos, descubrir tendencias a nivel de eventos, y analizar la utilidad del producto.

–dataSourceNames <nombre1, nombre2, …> proporciona el nombre del dataSource donde se añadirán las entidades de Airstack. Se trata de un parámetro opcional. Por defecto, las entidades se añadirán en todos los dataSource proporcionados en el subgraph.yaml.

–templates <nombre1, nombre2, …> proporciona el nombre del teamplate donde se añadirán las entidades Airstack. Se trata de un parámetro opcional. Por defecto, las entidades se añadirán en todos los teamplate proporcionados en el subgraph.yaml.

Teoría de grafos Blink 1.4 (Tipos de grafos

check(g) comprueba que g satisface las propiedades que quiero, y listo. En realidad el código anterior funciona completamente – da una lista de las cadenas graph6 para cada subgrafo de G. Sin embargo, creo que es exagerado comprobar todos los grafos, y también es bastante lento para grafos mayores de 6 vértices más o menos. Necesito que funcione para más, tal vez hasta 15. Un iterador estaría bien. Sólo necesito comprobar cada uno de los gráficos para alguna propiedad. El código podría ser algo como esto: graphs_i_want=[]

Comentariosgracias, esto es lo que quiero. mis gráficos son relativamente dispersa, así que creo que debería ser más rápido. No sabía mucho sobre `.edges()` o `.add_edges()`, son bastante útiles. para manejar los grafos isomórficos, he añadido justo antes de añadir los grafos que pasan `check()` lo siguiente: `H_can=H.canonical_label()`, entonces `graphs_you_want.append( H_can.graph6_string() )` a append. después de que se ejecute, `list(set(graphs_you_want))` elimina los duplicados (y es bastante rápido porque la lista es corta). gracias de nuevo~vermette (

Creación de máquinas inteligentes con el SDK de Isaac

Presentamos LSQB, un nuevo benchmark de consulta de subgrafos a gran escala. LSQB pone a prueba el rendimiento de los sistemas de gestión de bases de datos en una clase importante de consultas de subgrafos que no son tenidas en cuenta por las pruebas existentes. LSQB se centra en la correspondencia de un patrón gráfico estructural etiquetado, denominado correspondencia de subgrafos. En términos relacionales, la prueba pone a prueba el rendimiento de las uniones de los SGBD como punto de estrangulamiento, ya que la correspondencia de subgrafos equivale a uniones multidireccionales entre tablas base de vértices y tablas base de aristas en atributos de ID. La prueba se centra en cargas de trabajo de lectura intensiva y se basa en consultas globales que han sido ignoradas por pruebas anteriores. Las consultas globales, también denominadas consultas sin semilla, son un tipo de consultas que sólo están limitadas por las etiquetas de los vértices y aristas de la consulta. LSQB contiene un total de nueve consultas y aprovecha el generador de datos de redes sociales LDBC para su escalabilidad. La referencia ha despertado interés tanto en el mundo académico como en el industrial y es utilizada internamente por más de 5 proveedores diferentes.

Mhedhbi, A, Lissandrini, M, Kuiper, L.N, Waudby, J, & Szárnyas, G. (2021). LSQB: A large-scale subgraph query benchmark. Proceedings of the ACM SIGMOD Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES) and Network Data Analytics (NDA), 8.1-8.11. doi:10.1145/3461837.3464516

F1NN5TER

Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos de Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?

El uso básico es llamar a un archivo de contrato .sol ya anotado. Si se instala globalmente, utilice npx para llamar al ejecutable si su $PATH no está ya configurado. Esto generará una carpeta subgraph/, que contiene los archivos de salida, donde usted llamó al comando.

GraphGen toma como entrada ficheros solidity que contienen interfaces anotadas y da como salida un subgrafo de trabajo. Las anotaciones indican a GraphGen qué contratos deben ser indexados (como dataSources o plantillas), qué eventos y llamadas escuchar y qué hacer cuando uno ocurre, etc.

npx graphgen -o FICHERO_OR_DIR DE SALIDA. Importante: En su estado actual, GraphGen sólo funciona con definiciones de interfaz solidity y no con definiciones de contrato. El soporte para anotaciones en definiciones de contratos está en desarrollo.

Las acciones son comandos (codificados como cadenas simples) que indican a GraphGen qué tipo de lógica debe ejecutarse cuando se activa un determinado manejador de eventos (o llamadas). Actualmente, GraphGen admite cuatro acciones distintas: