Java与图神经网络：构建企业级知识图谱与智能推理系统
图神经网络（GNN）作为处理非欧几里得数据的前沿技术，正成为企业知识管理和智能推理的核心引擎。本文深入探讨如何在Java生态中构建基于GNN的知识图谱系统，涵盖从图数据建模、GNN模型集成、分布式图计算到实时推理的全流程。通过具体的代码实现和架构设计，展示如何将先进的图神经网络技术融入传统Java企业应用，为构建下一代智能决策系统提供完整解决方案。
一文看懂开源图化框架中的循环设计逻辑！
相信大家在日常工作中，已经精通各种循环逻辑的实现。就拿我来说吧，多年的工作经验，已经让我可以熟练的使用 C++，Python，英语等多种语言，循环多次输出“hello word”。不过大家有没有想过一个这样的问题：如何在一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称dag）中实现循环呢？
使用三种不同的照明算法估计场景的照明和执行白平衡
使用三种不同的照明算法估计场景的照明和执行白平衡。
眼睛非常善于判断不同照明条件下的白色。然而，数码相机如果不进行某种调整，就可以很容易地捕捉到具有强烈色偏的不真实图像。自动白平衡（AWB）算法试图以最少的用户输入来校正环境光，以便生成的图像看起来像我们眼睛看到的。
阿里云图数据库GDB助力钉钉 构建工作场景下的知识图谱
钉钉（DingTalk）是阿里巴巴集团专为中国企业打造的免费沟通和协同的多端平台，提供PC版，Web版和手机版，有考勤打卡、签到、审批、日志、公告、钉盘、钉邮等强大功能。钉钉因中国企业而生，帮助中国企业通过系统化的解决方案，全方位提升中国企业沟通和协同效率。
