1.Neon如何使用 NEON
2.基于python的源码Neo4j知识图谱构建及问题解决(neo4j-python-pandas-py2neo-v3）
Neon如何使用 NEON
Neon是ARM提供的一个强大的 SIMD（单指令多数据）架构，旨在提升AV编解码器的源码性能。OpenMAX DL库作为其核心工具，源码为开发者提供了一种高效的源码方法来加速MPEG-4 Simple Profile、H. Baseline、源码JPEG、源码php 采集 源码MP3和AAC等格式的源码处理。这些功能包括但不限于FIR、源码IIR、源码FFT、源码点积、源码色彩空间转换、源码去块效应（de-blocking）、源码去混响（de-ringing）、源码旋转、源码缩放以及合成矢量化操作。 Neon支持的adobe源码泄露编译器特性非常全面，通过现有的源代码，可以自动检测并利用NEON的SIMD指令进行优化。特别是，对于使用ARM RealView开发套件（版本3.1 Pro及以上）和gcc（q3及以上版本）的开发者，可以方便地调用C函数接口，直接与NEON进行交互，支持所有数据类型和操作，确保了代码的汉语字典 源码高效执行。 对于那些对性能要求极高的用户，OpenMAX DL库还提供了针对汇编器的支持，允许在最低级别进行定制化优化，进一步挖掘NEON的潜能。这使得在ARM RealView开发套件（3.1及以上版本）和gcc（q3及以上版本）的环境中，开发者能够充分利用Neon的特性，提升编解码器的处理速度和效率。扩展资料
Ne ：氖基于python的内核源码原理Neo4j知识图谱构建及问题解决(neo4j-python-pandas-py2neo-v3）
项目介绍
探索 Neo4j 与 Python Pandas 结合的强大力量：Py2Neo v3
Skyellbin/neo4j-python-pandas-py2neo-v3，利用 Py2Neo 框架和 Python 的 Pandas 库，高效地进行 Neo4j 数据库与 Pandas DataFrame 之间数据转换的工具。该项目旨在解决在 Neo4j 图数据库和广泛使用的 Pandas 库之间进行数据交互的问题。通过 Py2Neo，它允许用户轻松地导入 Pandas DataFrame 到 Neo4j，反之亦然，从而使数据分析和可视化更为便捷。
Neo4j：是蓝牙 源码 ios领先的图形数据库，特别适合处理关系密集型的数据，如社交网络、知识图谱或供应链信息。
Python Pandas：是数据分析的核心库，提供高性能、易用的数据结构（DataFrame）和数据分析工具。
Py2Neo：是一个强大的 Python 库，用于操作 Neo4j 数据库，包括读取、写入、查询等操作。在这个项目中，Py2Neo 是连接 Neo4j 和 Pandas 的桥梁。
此项目实现了以下功能：
将 Pandas DataFrame 转换为 Neo4j 图形数据模型。
从 Neo4j 查询结果构建 Pandas DataFrame。
支持 Neo4j Cypher 查询语言，使数据提取更加灵活。
下载后运行前需要做的事
1 启动neo4j服务
2 在浏览器输入 localhost:/browser/
3 修改URL和设置用户名以及密码，与代码中的信息相符合
4 在pycharm里运行代码
5 运行 invoice_neo4j.py
注：运行前修改一下该文件的 invoice_neo4j.py的第2行，包位置问题。
此时报错：
ValueError: The following settings are not supported: { 'username': 'neo4j'}
这是因为在高版本不支持username参数。
修改后即可运行
安装依赖问题
1 写了readme里的pip install -r requirements.txt后，其他包安装成功，py2neo==3安装失败
依赖的pypi链接
解决方案：
linux下容易解决，访问pypi官网，下载3.0版本或者3.1版本（比如下面这个链接），手动安装即可
github.com/Skyellbin/ne...
win不好解决：
3.0 3.1都没有win版本！ win只能使用4.0以上的版本
4.0版本的链接下载后可以手动安装进工程（下载后，放进工程目录，然后在终端里输入 pip install .\py2neo-.2.4-py2.py3-none-any.whl
现在可以运行了
运行之后会出现 只有节点、生成边失败 的问题
py2neo v4改了一些代码细节，不再有 'find_one'方法
在源代码里，修改成下面这样
DataToNeo4jClass.py 修改行的那个方法
最终结果
