Neo4j全栈开发 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:陈韶健

出品人:博文视点

页数:316

译者:

出版时间:2017-6

价格:69

装帧:平装

isbn号码:9787121314476

丛书系列:

图书标签:

技术类
全栈
nosql
node.js
mark
Neo4j
Neo4j
图数据库
全栈开发
后端开发
前端开发
Java
Python
数据建模
知识图谱
数据库

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具体描述

《Neo4j全栈开发》全面、系统地介绍了Neo4j这个独特而又高性能的NoSQL图数据库，从使用Neo4j进行程序开发，到Neo4j的管理和配置等层面全方位地阐释了Neo4j的整个生态体系。

《Neo4j全栈开发》不仅着重介绍了怎样以简单易用的方式来使用Neo4j，更难能可贵的是，《Neo4j全栈开发》还分享了使用分布式Neo4j构建高可用的读/写分离负载均衡配置的实际操作过程和实现细节。

通过对《Neo4j全栈开发》的学习，读者将系统地掌握Neo4j的知识，并很快将其用于项目开发之中，为自己的应用提升访问性能，解决燃眉之急。

好的，这是一份不涉及《Neo4j全栈开发》内容的图书简介，聚焦于其他技术领域，力求详实且自然流畅。 --- 《深度学习模型的可解释性与鲁棒性实战指南》图书简介在当今数据驱动的时代，人工智能，特别是深度学习模型，已渗透到金融风控、医疗诊断、自动驾驶等关键领域。然而，随着模型复杂度的指数级增长，两个核心挑战日益凸显：模型的可解释性（Explainability）和模型鲁棒性（Robustness）。一个“黑箱”模型在关键决策场景下是不可接受的，而一个易受微小扰动攻击的模型则带来了巨大的安全隐患。本书《深度学习模型的可解释性与鲁棒性实战指南》旨在为希望构建安全、透明、可靠的AI系统的工程师、研究人员和数据科学家提供一套全面且可操作的实践框架。我们不关注模型本身的训练技巧（如优化器选择或超参数调优），而是将焦点完全集中在模型投入使用后的两大关键属性上。第一部分：揭开“黑箱”的面纱——深度学习模型的可解释性本部分深入探讨了为什么我们需要解释模型，以及如何系统地解释模型在不同层面上的决策过程。我们将从理论基础出发，逐步过渡到前沿的解释技术。模块一：解释性的基础与必要性我们将首先界定“可解释性AI”（XAI）的范畴，区分全局解释性与局部解释性。我们探讨了监管要求（如GDPR中的“解释权”）、用户信任建立以及模型调试的内在需求。通过一系列真实案例分析，展示不透明模型在实际应用中可能导致的严重后果，如算法偏见和错误归因。模块二：事后解释（Post-hoc）方法详解这是解释技术的主体部分。我们将详细介绍和对比目前最主流的事后解释技术，重点在于实践中的应用和局限性： 1. 基于梯度的归因方法（Gradient-based Attribution）：梯度（Gradient）、梯度 $ imes$ 输入（Input $ imes$ Gradient）的直观理解与局限。 Grad-CAM/Grad-CAM++：如何利用卷积网络的特征图激活来定位图像中的关键区域，并提供不同变体的性能对比。 Integrated Gradients (IG)：解决梯度饱和问题的关键技术，以及其在特征重要性排序中的优势。 2. 代理模型与扰动敏感方法： LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)：阐述如何通过局部线性模型近似复杂模型的行为，并在不同数据集上（表格、文本、图像）的应用差异。 SHAP (SHapley Additive exPlanations)：从博弈论角度出发，提供严格的公平分配特征贡献的方法。我们将深入探讨KernelSHAP、TreeSHAP等实现细节，并讨论其计算复杂性。 3. 模型内部结构探查：针对特定模型（如Transformer架构）的可视化技术，如何通过注意力权重（Attention Weights）来揭示模型在序列处理中的依赖关系。模块三：内在可解释模型（Inherently Interpretable Models）我们不会忽视那些设计之初就具备透明性的模型。本模块介绍了如何使用广义加性模型（GAMs）及其神经网络扩展（Neural GAMs）在保持高预测能力的同时，确保每个输入特征对最终预测的贡献路径清晰可见。第二部分：构建坚不可摧的AI——深度学习模型的鲁棒性模型的鲁棒性关乎其在面对未知、噪声或恶意输入时的稳定性。本部分将聚焦于如何识别、防御和缓解各种类型的对抗性攻击。模块四：对抗性攻击的原理与分类本模块为构建防御机制奠定基础。我们将详细解析当前主要的对抗性攻击范式： 1. 白盒攻击（White-box Attacks）：假设攻击者完全了解模型架构和参数。 FGSM (Fast Gradient Sign Method)：最基础的单步攻击，理解其核心思想。 PGD (Projected Gradient Descent)：目前公认的最强基线攻击之一，如何通过迭代梯度上升来寻找最佳扰动。黑客攻击的泛化性：讨论如何评估攻击的迁移性（Transferability）。 2. 黑盒攻击（Black-box Attacks）：仅能观察模型输出的攻击方法。基于分数（Score-based）与基于查询（Query-based）的策略。自然梯度攻击：利用预训练模型的内在结构进行有效攻击。模块五：防御策略与鲁棒性提升实践防御并非易事，一个有效的防御策略通常需要结合多种技术。本书提供了一套分层防御体系： 1. 对抗性训练（Adversarial Training）：深入探讨如何将对抗样本纳入训练集，以及如何平衡标准准确率和鲁棒准确率之间的关系。我们将介绍TRADES、MART等高级对抗训练框架。 2. 输入预处理与净化技术：特征空间平滑化：如何通过降噪自编码器或扩散模型（Diffusion Models）对输入进行净化，消除人眼不可察觉的扰动。随机化与掩码（Randomization and Masking）：讨论如何通过随机化模型的某些操作，使得梯度计算变得困难，从而挫败基于梯度的攻击。 3. 模型检测与识别：如何训练一个额外的分类器来区分正常样本和对抗样本。利用激活分布、模型不确定性（Uncertainty Estimation）等指标进行异常检测。模块六：评估与基准测试鲁棒性的评估需要一套标准化的度量衡。本部分强调了在单一攻击下测试模型是不足够的。我们将介绍如何构建鲁棒性评估套件，使用如AutoAttack等自动评估工具集，确保模型在面对一系列混合攻击时的真实性能。同时，探讨如何量化模型在不同任务（如目标检测、自然语言理解）中的鲁棒性差异。本书特色代码驱动：所有关键算法均配有基于PyTorch/TensorFlow的实现示例（不涉及特定数据库或图形技术）。案例丰富：涵盖图像分类、语义分割、序列预测等多个领域的可解释性与鲁棒性挑战。面向工程实践：强调如何将XAI和鲁棒性技术集成到 MLOps 流程中，以满足生产环境的合规与安全要求。通过本书的学习，读者将能够超越单纯追求模型高准确率的阶段，迈向构建真正负责任、透明且值得信赖的下一代智能系统。

作者简介

目录信息

第1章 Neo4j概述 1
1.1 Neo4j数据的特点 2
1.2 Neo4j数据的表现形式 2
1.3 Neo4j的优势 5
1.3.1 查询的高性能 5
1.3.2 设计的灵活性 6
1.3.3 开发的敏捷性 6
1.3.4 与其他数据库的比较 6
1.3.5 综合表现 7
1.4 哪些领域更适合使用Neo4j 8
1.4.1 社区网络 8
1.4.2 推荐引擎 9
1.4.3 交通运输 9
1.4.4 物流管理 9
1.4.5 主数据管理 10
1.4.6 访问控制 10
1.4.7 欺诈检测 10
1.5 哪些领域不适合使用Neo4j 10
1.6 哪些企业在使用Neo4j 11
1.6.1 阿迪达斯的购物网站 12
1.6.2 沃尔玛的内部管理系统 12
1.6.3 eBay的电子商务 13
1.7 丰富的学习资源 13
1.7.1 精选的GraphGists 13
1.7.2 GraphGists门户 15
1.8 小结 16
第2章 Neo4j API应用 18
2.1 创建项目工程 18
2.1.1 项目工程配置 19
2.1.2 引用Neo4j开发包 19
2.2 使用Neo4j API 20
2.2.1 使用嵌入式数据库 20
2.2.2 创建节点和关系 21
2.2.3 查询及更新 22
2.2.4 删除关系和节点 23
2.3 使用标签 25
2.4 使用索引 26
2.4.1 手动索引 26
2.4.2 模式索引 27
2.4.3 模式约束 28
2.5 图的遍历 31
2.5.1 广度优先遍历 32
2.5.2 深度优先遍历 32
2.5.3 遍历的路径 34
2.6 使用Cypher查询语言 37
2.7 连接Neo4j服务器 40
2.8 关于事务 42
2.8.1 Neo4j支持完整的事务管理特性 42
2.8.2 交互周期 43
2.8.3 隔离级别 44
2.8.4 关于死锁 44
2.9 其他开发语言实例 44
2.9.1 Node.js访问Neo4j 45
2.9.2 Python访问Neo4j 46
2.10 小结 47
第3章 Neo4j的安装及使用 48
3.1 安装要求及推荐 48
3.2 安装Neo4j服务器 49
3.2.1 下载Neo4j 49
3.2.2 在Linux操作系统中安装Neo4j 50
3.2.3 在Windows操作系统中安装Neo4j 51
3.3 Neo4j基本配置 52
3.4 Neo4j配置优化 53
3.4.1 页面高速缓存 53
3.4.2 堆大小 54
3.4.3 垃圾收集器 54
3.5 使用Neo4j的Web控制台 55
3.5.1 使用命令行输入框 56
3.5.2 数据库管理信息 57
3.5.3 使用收藏夹 59
3.5.4 使用帮助手册 63
3.5.5 使用浏览器同步功能 65
3.5.6 使用浏览器设置 67
3.5.7 关于Neo4j 68
3.6 小结 69
第4章 Cypher查询语言简介 71
4.1 Cypher语法基础 71
4.1.1 变量定义 72
4.1.2 可用运算符 72
4.2 Cypher读/写查询结构 73
4.2.1 用CREATE创建节点 74
4.2.2 用CREATE创建关系 74
4.2.3 用MERGE创建节点 75
4.2.4 用MERGE创建关系 76
4.2.5 用SET更新数据 76
4.2.6 用DELETE删除数据 77
4.2.7 用REMOVE移除数据 78
4.2.8 使用循环FOREACH 79
4.3 使用索引 79
4.3.1 创建和使用索引 80
4.3.2 删除索引 81
4.4 使用约束 81
4.4.1 创建约束 81
4.4.2 删除约束 81
4.5 使用标签 82
4.6 Cypher只读查询结构 83
4.6.1 条件过滤WHERE 83
4.6.2 联合查询UNION 84
4.6.3 使用链接WITH 84
4.6.4 返回结果RETURN 85
4.7 使用CASE子句 86
4.8 遍历的路径 86
4.8.1 最短路径 87
4.8.2 所有最短路径 88
4.9 使用函数 90
4.10 使用CALL调用存储过程 92
4.11 查询语句性能分析 93
4.12 Cypher的使用范围 95
4.12.1 在neo4j-shell中使用Cypher查询语言 96
4.12.2 在Rest API中使用Cypher查询语言 98
4.13 小结 101
第5章使用SDN建模和设计存储库接口 103
5.1 SDN简介 103
5.1.1 SDN的特点 103
5.1.2 SDN存储库接口 104
5.2 数据模型设计 105
5.2.1 用户访问控制数据模型 105
5.2.2 购物网站数据模型 106
5.3 数据建模的误区 108
5.4 Neo4j的数据类型 109
5.5 在项目中使用SDN 110
5.5.1 在项目工程中引用SDN依赖 110
5.5.2 建模中可用的OGM注解 111
5.5.3 日期类型转换实例 112
5.6 使用SDN建模 113
5.6.1 节点建模 113
5.6.2 关系建模 116
5.7 使用SDN设计存储库接口 118
5.7.1 创建存储库接口 118
5.7.2 在标准方法中使用路径 120
5.7.3 自定义声明方法 120
5.7.4 使用底层方法 122
5.8 SDN配置 124
5.8.1 配置域对象和存储库接口 125
5.8.2 使用SDN驱动连接数据库 125
5.9 小结 127
第6章应用实例一：NBA季后赛预测 128
6.1 应用背景分析 129
6.1.1 胜负预测的依据 129
6.1.2 NBA季后赛数据模型 129
6.2 实体对象建模 131
6.2.1 节点实体建模 131
6.2.2 关系实体建模 134
6.3 实体持久化和查询设计 135
6.3.1 东部球队存储库接口 136
6.3.2 西部球队存储库接口 137
6.3.3 比赛存储库接口 138
6.3.4 赢得关系存储库接口 139
6.4 预测算法设计 140
6.4.1 NBA季后赛的年度历史查询 141
6.4.2 一支球队的比赛历史查询 141
6.4.3 胜负比率排名算法 142
6.4.4 输赢预测算法 143
6.5 SDN配置及数据库连接 144
6.5.1 数据库连接配置 145
6.5.2 SDN配置 145
6.6 数据库设计验证 146
6.7 创建Web应用 149
6.8 Web前后端设计 150
6.8.1 Web后端设计 150
6.8.2 Web前端设计 154
6.9 比赛结果编辑设计 168
6.9.1 比赛结果编辑的访问控制设计 168
6.9.2 比赛结果的录入界面设计 171
6.10 胜率排名的Web设计 176
6.10.1 胜率排名的访问控制设计 176
6.10.2 胜率排名的界面设计 177
6.11 输赢预测的Web设计 180
6.11.1 输赢预测的访问控制设计 181
6.11.2 输赢预测的界面设计 182
6.12 使用GraphGists的测试数据 187
6.13 实例工程使用 188
6.13.1 工程配置 189
6.13.2 运行应用 189
6.14 小结 191
第7章应用实例二：电影社区推荐引擎 192
7.1 应用背景分析 192
7.1.1 发现商业价值 193
7.1.2 建立数据模型 193
7.2 数据对象建模 194
7.2.1 节点建模 194
7.2.2 关系建模 199
7.3 存储库接口设计 201
7.3.1 影院存储库接口设计 201
7.3.2 电影存储库接口设计 202
7.3.3 节目存储库接口设计 203
7.3.4 观众存储库接口设计 204
7.4 Cypher查询算法设计 204
7.4.1 电影排名查询算法设计 205
7.4.2 电影推荐查询算法设计 205
7.5 数据访问服务类设计 208
7.5.1 分页查询公共服务类 209
7.5.2 数据访问服务类 210
7.6 数据库连接配置 212
7.6.1 SDN驱动的依赖引用 212
7.6.2 连接数据库配置 213
7.6.3 SDN配置 213
7.7 数据库设计验证 214
7.8 Web设计 217
7.8.1 访问控制设计 218
7.8.2 界面设计 222
7.9 电影评分的Web设计 242
7.9.1 电影评分访问控制设计 242
7.9.2 电影评分界面设计 244
7.10 电影排名的Web设计 247
7.10.1 电影排名访问控制设计 247
7.10.2 电影排名界面设计 248
7.11 电影推荐的Web设计 252
7.11.1 推荐电影给观众的Web设计 252
7.11.2 推荐电影给朋友的Web设计 257
7.12 管理后台的导航栏设计 258
7.13 实例工程使用 260
7.13.1 运行配置 260
7.13.2 应用发布 261
7.14 小结 262
第8章 Neo4j企业版安装及使用 263
8.1 分布式服务器安装 264
8.1.1 在不同机器上安装分布式服务器 264
8.1.2 在同一台机器上安装分布式服务器 272
8.2 使用Haproxy实施负载均衡服务 275
8.2.1 普通负载均衡配置 275
8.2.2 Haproxy服务监控 279
8.3 实现读/写分离的负载均衡服务 280
8.4 小结 284
第9章 Neo4j的数据安全及备份 286
9.1 数据的备份与恢复 286
9.1.1 数据备份 286
9.1.2 清理备份日志 288
9.1.3 数据恢复 289
9.2 数据库安全保障 290
9.3 数据的导入与导出 290
9.3.1 使用neo4j-import导入数据 291
9.3.2 使用Cypher导入数据 294
9.3.3 导出数据 295
9.4 故障恢复与事务日志 297
9.5 数据库升级 297
9.5.1 从2.x 升级到3.0.3 297
9.5.2 在3.x之间升级 299
9.6 小结 300
结束语 301
附录A 参考资料 302
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在互联网公司从事后端开发的工程师，《Neo4j全栈开发》这本书就像一本教科书，为我打开了图数据库领域的新世界。我之前主要专注于关系型数据库，对Neo4j的了解仅停留在听说层面，总觉得它离我日常的工作有些距离。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。作者用非常清晰、易懂的语言，从Neo4j的安装配置、核心概念（节点、关系、属性、标签）讲起，循序渐进地引导读者掌握Cypher查询语言。书中大量的图示和生动的案例，比如社交网络的连接分析、产品推荐的关联算法，让我迅速理解了图数据库在处理复杂关联性数据时的强大之处，这些在关系型数据库中是难以高效实现的。更让我惊喜的是，这本书并没有止步于数据库层面，而是将Neo4j与“全栈开发”的概念紧密结合。它详细阐述了如何利用Node.js（以及Python等其他常用后端语言），通过Neo4j的官方驱动程序，构建高效率的API服务，并将这些服务无缝集成到前端应用中。书中关于前端可视化部分的讲解更是让我眼前一亮，提供了使用React、Vue.js等主流前端框架与Neo4j结合的实践案例，并详细指导如何利用vis.js、D3.js等JavaScript图可视化库来实现交互式图谱的构建。这对于我解决实际项目中如何直观展示复杂数据关系的问题，提供了宝贵的经验。总而言之，这本书不仅让我掌握了Neo4j的技术细节，更重要的是，它教会了我如何将Neo4j作为核心，构建一个完整、强大、可扩展的全栈应用程序，让我对未来的技术发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在数据分析领域摸索多年的从业者，一直以来都在寻求更有效的方式来处理和可视化复杂的数据关系。关系型数据库虽然成熟，但在某些场景下，例如社交网络分析、知识图谱构建等，其性能和表达能力会受到限制。因此，我对图数据库Neo4j一直抱有浓厚的兴趣。然而，将Neo4j应用到实际的全栈开发中，尤其是如何高效地构建API并将其与前端可视化结合，一直是我面临的挑战。幸运的是，《Neo4j全栈开发》这本书的出现，为我提供了系统性的解决方案。作者从Neo4j的基础概念讲起，逐步深入到Cypher查询语言的精通。书中对Cypher的讲解非常到位，通过大量贴近实际业务的案例，例如路径查询、模式匹配等，让我深刻体会到了图数据库在处理高度关联数据时的独特优势。书中对于全栈开发理念的贯彻更是让我赞不绝口。它详细介绍了如何利用Node.js（以及Python等其他后端语言）作为中间层，通过Neo4j官方驱动程序与数据库进行高效交互，并构建出健壮的RESTful API。我尤其关注书中关于前端可视化部分的内容，它提供了使用React、Vue.js等主流前端框架与Neo4j结合的实践指导，并详细介绍了如何利用vis.js、D3.js等JavaScript图可视化库来实现动态、交互式的图谱展示。这对于我将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户至关重要。这本书让我不仅掌握了Neo4j的技术细节，更重要的是，它为我构建一个端到端、数据驱动的全栈应用提供了完整的路线图。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《Neo4j全栈开发》这本书是我近期技术学习生涯中的一个重要里程碑。作为一名对数据结构和算法有着浓厚兴趣的程序员，我一直对图数据库在处理复杂关系型数据方面的潜力感到好奇。传统的关系型数据库在处理海量、高度连接的数据时，常常会面临性能瓶颈，而图数据库，特别是Neo4j，则在这方面展现出了独特的优势。这本书的作者显然对Neo4j有着深刻的理解，他用一种非常易于理解的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入到高级的应用场景。我特别喜欢书中对Cypher查询语言的讲解，它不像SQL那样充斥着大量的JOIN操作，而是以一种更加直观、易于理解的方式来表达数据之间的关系。书中通过大量的实际案例，比如社交网络的连接分析、供应链的追踪、欺诈检测等，让我切实感受到了Cypher的强大和灵活。更令我欣喜的是，这本书并没有停留在数据库层面，而是将Neo4j与“全栈开发”的概念紧密结合。它详细介绍了如何利用Node.js、Python等主流后端语言，通过Neo4j的官方驱动程序，构建强大的API服务，并将这些服务无缝集成到前端应用中。书中对于前端可视化部分的处理也相当到位，提供了利用JavaScript库（如vis.js, D3.js）来动态展示图数据的具体方法和代码示例，这对于我来说是解决实际项目中数据可视化难题的关键。总而言之，这本书不仅让我掌握了Neo4j的技术细节，更重要的是，它教会了我如何将Neo4j融入到整个Web开发流程中，构建出真正具有竞争力的全栈解决方案。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《Neo4j全栈开发》这本书的时候，我其实是抱着一种试试看的心态。毕竟，图数据库在国内的普及程度还没有达到关系型数据库那样的高度，很多关于这方面的学习资源也相对零散。然而，这本书的出现，彻底改变了我之前的看法。它不是那种堆砌概念、晦涩难懂的技术书籍，而是真正从开发者的角度出发，将Neo4j的强大功能与实际开发场景紧密结合。作者在讲解Cypher查询语言时，运用了大量的图示和生动的比喻，使得原本可能枯燥的语法变得易于理解和记忆。我印象最深的是关于路径查询的部分，作者通过模拟一些实际业务场景，例如查找两个人之间最短的联系路径，或者找出所有共同的朋友，让我深刻体会到图数据库在处理高度关联性数据时的强大优势，这在传统关系型数据库中是很难高效实现的。更重要的是，这本书并没有停留在数据库层面，而是非常注重全栈的理念。它详细介绍了如何利用Node.js、Python等后端语言与Neo4j进行集成，如何构建API接口，以及如何将这些API暴露给前端应用。书中对前端可视化部分的处理也十分到位，提供了多种主流前端框架（如React, Vue.js）与Neo4j结合的实践案例，甚至指导读者如何利用现有的JavaScript图可视化库来呈现复杂的图数据。这对于我这种既要做后端开发，又需要考虑数据展示的前端兼后端开发者来说，简直是量身定做的。这本书让我对“全栈”有了更深刻的理解，不再是将前后端割裂开来，而是将数据模型、数据库、API层和用户界面有机地连接在一起，形成一个完整的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术充满好奇心的独立开发者，我在寻找能够快速上手并应用到实际项目中的Neo4j教程时，偶然发现了《Neo4j全栈开发》。这本书的价值远超我的预期。作者以一种非常务实的方式，带领读者从了解图数据库的基本原理开始，逐步深入到Neo4j的具体操作和高级特性。我尤其欣赏书中对Cypher查询语言的讲解，它不仅仅是罗列语法，而是通过大量的真实世界案例，展示了如何用简洁的Cypher语句解决复杂的数据查询问题，比如推荐系统中的协同过滤、知识图谱的构建与查询等。这些案例不仅开阔了我的视野，也让我看到了Neo4j在这些领域巨大的应用潜力。书中关于“全栈”的定义也非常贴切，它清晰地阐述了如何将Neo4j无缝集成到完整的Web应用程序开发流程中。从后端API的设计，利用Node.js（以及其他语言如Python）与Neo4j驱动进行交互，到前端的数据展示，书中提供了详细的代码示例和架构建议。我曾经在考虑如何将Neo4j的图数据以直观的方式呈现给用户时感到困扰，而这本书正好提供了解决方案，包括如何利用JavaScript库（如vis.js, D3.js）进行交互式图谱可视化，这极大地提升了用户体验。另外，书中关于安全性和性能优化的章节，对于在生产环境中部署Neo4j应用至关重要，作者的讲解深入浅出，让我受益匪浅。这本书让我不仅仅学会了使用Neo4j，更重要的是，让我理解了如何将Neo4j作为核心，构建一个完整、高效、可扩展的全栈应用程序。

评分☆☆☆☆☆

这本《Neo4j全栈开发》是我在技术探索道路上的一次惊喜收获。作为一个对数据结构和算法充满热情的开发者，我一直对图数据库在处理高度关联性数据方面的潜力感到着迷。传统的关系型数据库在某些复杂场景下，例如社交网络分析、知识图谱构建等，会面临性能瓶颈和表达能力上的限制。Neo4j作为目前最受欢迎的图数据库之一，其应用前景广阔，但我一直苦于找不到一本能够系统性地指导我如何将Neo4j集成到全栈开发流程中的书籍。这本书恰好弥补了这一空白。作者以一种非常接地气的方式，从Neo4j的基础概念入手，逐步深入到Cypher查询语言的学习。书中通过大量的真实世界案例，比如用户间的关系分析、推荐系统的构建、路径查找等，让我深刻理解了Cypher的简洁与强大，以及图数据库在这些场景下的天然优势。更令我振奋的是，本书将Neo4j与“全栈开发”的概念完美结合。它详细介绍了如何利用Node.js（以及Python等后端语言），通过Neo4j官方驱动程序构建API服务，为前端应用提供数据支撑。其中关于前端可视化部分的讲解尤为精彩，提供了使用React、Vue.js等主流前端框架与Neo4j结合的实践方案，并详细指导如何利用vis.js、D3.js等JavaScript图可视化库来实现交互式的图谱展示。这对于我将复杂的图数据以直观、易于理解的方式呈现给用户，起到了至关重要的作用。这本书让我不仅掌握了Neo4j的技术细节，更重要的是，它为我构建一个端到端、高性能、数据驱动的全栈应用程序提供了清晰的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

《Neo4j全栈开发》这本书的出现，对我来说简直是及时雨。我是一名长期从事Web开发的技术人员，一直关注着各种数据库技术的发展。在接触了Neo4j一段时间后，虽然感受到了它的强大之处，但总感觉在如何将其真正融入到日常的开发流程中，尤其是在前后端联调和数据可视化方面，缺乏一个系统性的指导。这本书恰好填补了这一空白。作者在开篇就清晰地阐述了图数据库的优势，以及Neo4j在其中的地位，然后循序渐进地讲解了Neo4j的核心概念，如节点、关系、属性、标签等，以及如何使用Cypher查询语言进行数据操作。我特别喜欢书中关于Cypher的讲解，它没有堆砌复杂的语法，而是通过大量的、贴近实际业务场景的例子，比如用户之间的好友关系、商品之间的关联推荐、知识图谱的查询等，让我能够快速理解并掌握Cypher的精髓。而本书最让我兴奋的部分，在于它对“全栈”理念的贯彻。作者详细地介绍了如何利用Node.js（以及其他后端语言如Python）作为桥梁，通过Neo4j的驱动程序与数据库进行交互，构建RESTful API，为前端应用提供数据支持。书中还专门辟出章节讲解如何将Neo4j中的图数据进行可视化呈现，提供了多种主流前端框架（如React, Vue.js）与Neo4j结合的实践方案，并给出了详细的代码示例，如何使用vis.js、D3.js等库来实现交互式图谱展示。这对于解决我在实际项目中遇到的数据展示问题，起到了决定性的作用。这本书让我真正看到了Neo4j在全栈开发中的巨大潜力，以及如何构建一个强大、灵活、可扩展的应用程序。

评分☆☆☆☆☆

这本《Neo4j全栈开发》简直是我近期技术学习生涯中的一道曙光！我是一名在企业中摸爬滚打多年的后端工程师，一直以来接触的都是传统的关系型数据库，对图数据库的概念一直停留在理论层面，总觉得它离实际应用有些遥远。直到我翻开这本书，才真正感受到了图数据库的魅力，特别是Neo4j。作者从零开始，循序渐进地讲解了Neo4j的安装、配置，到核心概念如节点、关系、属性的理解，再到Cypher查询语言的精通，每一个章节都设计得非常巧妙，让我这个初学者也能迅速上手。书中并没有一开始就抛出复杂的项目，而是从一些简单却能体现图数据库优势的场景入手，比如社交网络的关注关系、产品推荐的关联分析等等，这些例子非常贴切，让我能够很快地将理论知识转化为实际应用。更让我惊喜的是，它并没有止步于数据库本身，而是花了大量篇幅讲解如何将Neo4j集成到全栈开发流程中。我一直对如何让前端与Neo4j进行交互感到困惑，这本书提供了多种解决方案，包括使用Node.js作为后端API层，通过Neo4j的官方驱动与数据库通信，以及如何构建RESTful API来暴露数据给前端。书中关于React和Vue.js等前端框架与Neo4j结合的案例，更是让我眼前一亮。它详细阐述了如何在前端进行图数据的可视化展示，比如使用Vis.js或者D3.js来绘制节点和关系图，这对于理解复杂的数据关系至关重要。我尤其喜欢其中关于如何设计高效的查询以及如何优化性能的部分，这对我解决实际工作中遇到的性能瓶颈提供了非常有价值的思路。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，一步步引导我踏入Neo4j全栈开发的广阔天地，让我对未来的技术探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《Neo4j全栈开发》这本书彻底颠覆了我对数据库技术的固有认知。作为一名从事多年Web开发的技术人员，我一直习惯于与MySQL、PostgreSQL这类关系型数据库打交道。虽然也听说过图数据库，但总觉得它离我日常的工作范畴有些远。然而，这本书的出现，让我深刻认识到了图数据库的强大潜力，特别是Neo4j。作者的讲解非常系统且循序渐进，从Neo4j的基础安装配置，到核心概念（节点、关系、属性、标签）的清晰阐释，再到Cypher查询语言的学习，都做得非常到位，让我这个初学者也能快速理解并掌握。书中通过大量的、贴近实际业务场景的案例，比如社交网络的关注关系、产品的关联推荐、知识图谱的构建等，让我切实感受到了图数据库在处理复杂关联性数据时的巨大优势，这在传统关系型数据库中是难以高效实现的。更让我惊喜的是，这本书并没有止步于数据库本身，而是将Neo4j与“全栈开发”的理念完美融合。它详细阐述了如何利用Node.js（以及Python等其他主流后端语言），通过Neo4j的官方驱动程序，构建出能够高效响应前端请求的API服务。我尤其对书中关于如何将Neo4j中的图数据进行前端可视化展示的部分印象深刻。它提供了使用React、Vue.js等主流前端框架与Neo4j结合的详细案例，并给出了如何利用vis.js、D3.js等JavaScript库来实现交互式图谱构建的指导。这对于我解决实际项目中数据可视化难题，提供了非常宝贵的经验。总而言之，这本书让我看到了Neo4j在实际项目中的巨大应用价值，并且为我构建更复杂、更强大的全栈应用提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Neo4j全栈开发》真是让我耳目一新！我是一个有着几年开发经验的工程师，之前主要接触的是MySQL这类关系型数据库，对于图数据库一直只是停留在概念层面，感觉离实际项目应用还有些距离。直到我开始阅读这本书，才真正体会到图数据库的独特魅力，尤其是Neo4j。作者的写作风格非常接地气，从最基础的Neo4j安装配置到核心概念的讲解，再到Cypher查询语言的学习，都安排得井井有条，让初学者也能轻松上手。书中并非一上来就讲解复杂的理论，而是通过一些非常生动、贴合实际的例子，比如社交网络的关注关系、产品之间的推荐关联，来阐释图数据库的优势，这让我很快就理解了图数据库的精髓，并能将其与传统关系型数据库进行对比，看到Neo4j在处理复杂关联性数据时的强大之处。更让我惊喜的是，本书并非止步于数据库本身，而是将Neo4j与“全栈开发”的概念完美融合。它详细介绍了如何利用Node.js、Python等流行的后端语言，通过Neo4j的官方驱动程序，构建出能够高效响应前端请求的API服务。我尤其对书中关于如何将Neo4j中的图数据进行前端可视化展示的部分印象深刻。它提供了使用React、Vue.js等主流前端框架与Neo4j结合的详细案例，并指导如何利用vis.js、D3.js等JavaScript库来实现交互式图谱的构建。这对于我这种既要关注数据存储，又要考虑数据呈现的开发者来说，简直是量身定做。这本书让我看到了Neo4j在实际项目中的巨大应用价值，并且为我构建更复杂、更强大的全栈应用提供了坚实的基础。

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比较基础的neo4j内容，书中案例参照官网的例子。讲了许多spring boot 的内容，适合很快的阅读。

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不错的书，还有完整的开发案例

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不错的书，还有完整的开发案例

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不错的书，还有完整的开发案例

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这本书真心不错，作为初学者，我还是想看看《全栈开发之道：MongoDB+Express+AngularJS+Node.js 》这本书！