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Graph Database - 圖形資料庫
世上充斥著各種人事物以及其中錯綜複雜的關係。以公司為例子來看好了，有內部組織的上下（左右）關係，部門與部門間的合作關係，業務間的交流關係，甚至是與外部其他公司之間的競合關係。這些「關係」本身都是相當重要的資料，如果今天我想要快速的取得我想要的資料並了解他們之間的關係，該怎麼樣呈現一個這樣的概念呢？
今天想跟大家一起看一個有趣的資料庫類型，叫做Graph Database（圖形資料庫）。
首先，資料庫有分幾種。譬如說一般我們較常見的大概會是Relational Database（一般俗稱SQL資料庫），資料儲存的方式是有Columns跟Rows（就像表格）。相對的另外還有所謂的NoSQL (Not Only SQL）的資料庫，資料可以以Key/Value pair（就像Python的dictionary）形成一個document（譬如說關於單一User的各種資料是一個document）的方式儲存。
今天要來看的Graph Database也是屬於NoSQL的資料庫，但是儲存資料的方式跟上述的很不同。
舉個例來說，我們有看過連續劇中經常會出現的人物關係圖吧？....
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Spark - 窺探Big Data
最近這幾年Big Data（大數據）這個詞相當的流行，媒體新聞也會常常用到這個字眼。
當然，我們可以輕易的從網路上取得Big Data的定義，不過還是簡單的講一下，Big Data的Big（大）通常指的是資料的數量、速度以及類型（volume, velocity, variety），根據情況還有其他的特性。基本上當這些要素符合的時候，一般的單一電腦系統往往無法負荷。
因此，我們會利用所謂的分散式運算（distributed computing），簡單來說將資料拆成很多塊，並分給很多電腦來同時處理：一種團結力量大的概念。這些連在一起的大大小小的電腦形成一個所謂的Cluster。
實際上，一般來說自己會碰到Big Data的機會可能不多，大概也不會需要用到Cluster。但是這裡仍然希望給大家作一個參考，如果將來在工作上有遇到這個需求，或許可以提供一個方向。
今天要跟大家一起看的是在這種大數據概念下產生的一個工具（或是架構），叫做Spark（全名Apache Spark），或是更精準一點（因為我們用的是Python）-- 我們要來介紹PySpark（Python + Spark）....
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Google發表：Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天，Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
不僅支援多模態物件，Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統，幫助使用者主動提前思考並完善指令，打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理！
▍Gemini 2.0 亮點搶先看
※ 深度學習有效處理複雜問題：採用「深度研究」學習技術功能，大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理，探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
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