15、全栈GraphQL应用部署指南

全栈GraphQL应用部署指南

1. Neo4j Aura数据库服务验证

我们可以验证数据是否已上传到Neo4j Aura实例。再次运行 aura - connect.js 脚本,若数据库中共有36个节点,将看到如下输出:

$ node aura-connect.js
Found 36 nodes in the database
2. 使用Neo4j Bloom探索图数据

还可以直观地检查和探索刚上传到Neo4j Aura的数据,具体操作步骤如下:
1. 返回Neo4j Aura仪表板,点击“Explore”按钮,会打开一个新标签页,使用数据库用户名和密码登录。
2. 登录后,Neo4j Bloom将连接到Neo4j Aura实例,允许我们直观地探索图数据。
3. 配置视角:在Neo4j Bloom中,视角定义了应暴露的图数据的域或视图以及数据的样式。选择“Create Perspective”从数据库生成视角,然后选择该视角用于可视化。
4. 进行自然语言搜索:在搜索栏中输入自然语言,如“User name: Will WROTE Review”,会看到自动补全的图模式建议。选择其中一个模式将执行搜索,并使用匹配的图搜索模式的数据填充场景。
5. 配置可视化样式:通过选择图例面板中的类别,可以配置节点的颜色、大小、图标或标题等样式。
6. 交互探索:可视化是交互式的,选择节点可查看其属性,还可右键单击节点或关系以进一步扩展或过滤场景中显示的数据。

以下是操作流程的merm

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值