gdb调试命令的使用及总结
来源：http://www.jb51.net/article/36393.htm
参考：http://www.cnblogs.com/hankers/archive/2012/12/07/2806836.html
参考：http://wiki.ubuntu.org.cn/%E7%94%A8GDB%E8%B0%83%E8%AF%95%E7%A8%8B%E5%BA%8F
100个gdb技
阿里云图数据库GDB V3引擎发布，加速开启“图智”未来
无论是学术界还是产业界，都对图数据库有比较高的预期。Gartner发布的《2021年十大数据和分析技术趋势》中提到：“到2025年图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。”应用需求推动着技术的发展，在GDB V3的引擎设计过程中，通过重建并改进数据存储架构、优化数据流转过程、自研计算引擎、重写执行引擎，以及资源池化、无锁化编程等一系列性能优化方法，从而逐步逼近物理硬件的极限性能。提供超越传统图数据库百倍的查询能力，为图技术的应用，解锁了更多的可能性。
带你走进知识图谱的世界
知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的，推出之后引起了业界轰动，随后其他搜索公司也纷纷推出了他们的知识图谱。知识图谱发展到今天，不仅是应用在搜索行业，已经是AI的基础功能了。那到底知识图谱是什么？有什么能力？怎么应用？这就是本文想要讨论的内容。
如何检查结构体的对齐情况
在C/C++中，结构体的对齐情况会影响内存布局和访问效率。可以通过以下方法检查结构体的对齐情况：1. 使用 `sizeof` 操作符获取结构体大小；2. 使用 ` offsetof` 宏获取成员偏移量；3. 编译器提供的对齐属性或指令。
Qwen for Tugraph:自然语言至图查询语言翻译大模型微调最佳实践
在图数据库的应用场景中，自然语言至图查询语言的高效转换一直是行业中的重要挑战。本次实践基于阿里云 Qwen 大模型，围绕 TuGraph 图数据库的需求，探索并验证了一套高效的大模型微调方案，显著提升了模型生成 Cypher 查询语句的能力。通过数据清洗、两阶段微调方法以及两模型推理框架等一系列创新策略，我们成功解决了图查询语言翻译任务中的核心问题。本文将从背景与目标、数据准备与清洗、微调框架设计、Prompt设计与优化、模型推理、最佳实践效果以及前景展望等六个部分出发，向读者逐步介绍我们的方案。
