亲爱的社区开发者们,大家好!

我们很高兴地宣布,新一轮InterSystems开发者竞赛开启了!

🏆 InterSystems 编程大赛:开发者工具 🏆

请提交具有如下特性的应用程序——能够加速开发、贡献更多高质量代码、帮助用户测试、部署、支持或监控基于InterSystems IRIS的解决方案。

间: 2021年3月29日- 4月25日

Total prize: $8,500 

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嗨,开发者们, 

你准备好迎接新的挑战了吗? 我们很高兴地宣布第一届InterSystems技术文章写作比赛:

🏆 InterSystems技术文章写作大赛 🏆

从2021年7月15日至8月15日,写一篇与InterSystems技术有关的任何主题的文章!

每个人都有奖品: 在此期间,每个在DC上发表文章的人都将获得一个特别的奖品包!

大奖: Apple iPad

参加我们的新比赛,你的内容将被超过55K的月度读者看到! 详情如下。

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文章
Michael Lei · 五月 13, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 IRIS 跟踪全球疫苗接种情况

2020 年席卷全球的新冠疫情使每个人都在关注与 COVID-19 有关的新闻和数字。

为什么不趁这个机会去创造一些简单直观的东西,来帮助关注全球的疫苗接种数量呢?

为了应对这一挑战,我使用了 Our World in Data 提供的数据,他们的使命是提供解决全球最大问题所需的研究和数据。

他们在 Github 上有一个专门的 COVID-19 数据仓库,我采用了疫苗接种数据来完善我的跟踪器。

如果你不了解他们,去调查一下吧,这值得你花上一些时间。 Github 仓库

应用程序 iris-vaccine-tracker 有三个不同页面。

  1. 主仪表板
  2. 数据表,其中包含仪表板中呈现的数据的详细信息。
  3. 热图

仪表板

主仪表板提供全球疫苗接种情况的快速概览。

第一个小组件提供以下信息:

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亲爱的开发者们,欢迎您参加在线编程竞赛!这是2020年的系列竞赛,主题是利用InterSystems IRIS构建多模型解决方案。在这个竞赛中,开发者需要创建一个至少使用两种不同模型来操作数据的应用程序,例如key-value和relational, Object和relational, DocDB和key-value。这场由开发者社区发起的编程马拉松将从1月11日持续到1月31日。

展示最棒的编程技能,赢取炫酷奖品!

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文章
Hao Ma · 三月 25, 2021 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险?(Part I)

几个月前,我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章,作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景,并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看,如果喜欢,就请投我一票吧! :)

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亲爱的社区开发者们,大家好!

欢迎积极参与新一轮InterSystems开发者竞赛!

🏆 InterSystems 编程大赛:FHIR 加速器 🏆

提交在AWS上使用InterSystems的IRIS FHIR-as-a-service的应用程序,或帮助使用InterSystems IRIS FHIR加速器开发的解决方案。点击这篇文章,了解如何在AWS上申请应用InterSystems IRIS FHIR 加速器服务 (FHIRaaS) 。

    时间:2021年5月10日-6月6日

    奖金总额: $8,750 

    👉  点击登录活动页面 👈


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    文章
    Hao Ma · 一月 15, 2021 阅读大约需 6 分钟
    基于InterSystems IRIS开发的RealWorld应用程序

     

    假设您想编写一些真正的web应用程序,例如medium.com网站的简单克隆。这类应用程序可以在后端使用任何不同的语言编写,也可以使用前端的任何框架编写。编写这样一个应用程序有很多方法,你也可以看看这个项目。它为完全相同的应用程序提供了一堆前端和后端实现。您可以轻松组合它们,任何所选前端应该与任何后端搭配。

    我来介绍一下这个使用后端InterSystems IRIS来实现后端的相同的应用程序。  

     

     

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    这篇文章是对我的  iris-globals-graphDB 应用的介绍。
    在这篇文章中,我将演示如何在Python Flask Web 框架和PYVIS交互式网络可视化库的帮助下,将图形数据保存和抽取到InterSystems Globals中。

    建议

     

    第一步 : 通过使用Python 原生SDK建立与IRIS Globals的链接

     #create and establish connection
      if not self.iris_connection:
             self.iris_connection = irisnative.createConnection("localhost", 1972, "USER", "superuser", "SYS")
                                         
      # Create an iris object
      self.iris_native = irisnative.createIris(self.iris_connection)
      return self.iris_native

     

    第二步 : 使用 iris_native.set( ) 功能把数据保存到Globals 里     

    #import nodes data from csv file
    isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1nodes")
    if isdefined == 0:
        with open("/opt/irisapp/misc/g1nodes.csv", newline='') as csvfile:
    
     reader = csv.DictReader(csvfile)
     for row in reader:
        self.iris_native.set(row["name"], "^g1nodes", row["id"])
    
     #import edges data from csv file
     isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1edges")
     if isdefined == 0:
        with open("/opt/irisapp/misc/g1edges.csv", newline='') as csvfile:
     reader = csv.DictReader(csvfile)
     counter = 0                
     for row in reader:
        counter = counter + 1
        #Save data to globals
        self.iris_native.set(row["source"]+'-'+row["target"], "^g1edges", counter)  

     

    第三步: 使用iris_native.get() 功能把节点和边缘数据从Globals传递给PYVIS

     #Get nodes data for basic graph    
      def get_g1nodes(self):
            iris = self.get_iris_native()
            leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1nodes")
            result = []
            # Iterate over all nodes forwards
            for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
                #Get data from globals
                val = iris.get("^g1nodes",level1_subscript)
                element = {"id": level1_subscript, "label": val, "shape":"circle"}
                result.append(element)            
            return result
    
        #Get edges data for basic graph  
        def get_g1edges(self):
            iris = self.get_iris_native()
            leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1edges")
            result = []
            # Iterate over all nodes forwards
            for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
                #Get data from globals
                val = iris.get("^g1edges",level1_subscript)
                element = {"from": int(val.rpartition('-')[0]), "to": int(val.rpartition('-')[2])}
                result.append(element)            
            return result

     

    Step4: Use PYVIS Javascript to generate graph data

    <script type="text/javascript">
        // initialize global variables.
        var edges;
        var nodes;
        var network;
        var container;
        var options, data;
      
        // This method is responsible for drawing the graph, returns the drawn network
        function drawGraph() {
            var container = document.getElementById('mynetwork');
            let node = JSON.parse('{{ nodes | tojson }}');
            let edge = JSON.parse('{{ edges | tojson }}');
         
            // parsing and collecting nodes and edges from the python
            nodes = new vis.DataSet(node);
            edges = new vis.DataSet(edge);
    
            // adding nodes and edges to the graph
            data = {nodes: nodes, edges: edges};
    
            var options = {
                "configure": {
                    "enabled": true,
                    "filter": [
                    "physics","nodes"
                ]
                },
                "nodes": {
                    "color": {
                      "border": "rgba(233,180,56,1)",
                      "background": "rgba(252,175,41,1)",
                      "highlight": {
                        "border": "rgba(38,137,233,1)",
                        "background": "rgba(40,138,255,1)"
                      },
                      "hover": {
                        "border": "rgba(42,127,233,1)",
                        "background": "rgba(42,126,255,1)"
                     }
                    },
    
                    "font": {
                      "color": "rgba(255,255,255,1)"
                    }
                  },
                "edges": {
                    "color": {
                        "inherit": true
                    },
                    "smooth": {
                        "enabled": false,
                        "type": "continuous"
                    }
                },
                "interaction": {
                    "dragNodes": true,
                    "hideEdgesOnDrag": false,
                    "hideNodesOnDrag": false,
                    "navigationButtons": true,
                    "hover": true
                },
    
                "physics": {
                    "barnesHut": {
                        "avoidOverlap": 0,
                        "centralGravity": 0.3,
                        "damping": 0.09,
                        "gravitationalConstant": -80000,
                        "springConstant": 0.001,
                        "springLength": 250
                    },
    
                    "enabled": true,
                    "stabilization": {
                        "enabled": true,
                        "fit": true,
                        "iterations": 1000,
                        "onlyDynamicEdges": false,
                        "updateInterval": 50
                    }
                }
            }
            // if this network requires displaying the configure window,
            // put it in its div
            options.configure["container"] = document.getElementById("config");
            network = new vis.Network(container, data, options);
            return network;
        }
        drawGraph();
    </script>

     

    第五步: 从app.py 主文件调用上面的代码

    #Mian route. (index)
    @app.route("/")
    def index():
        #Establish connection and import data to globals
        irisglobal = IRISGLOBAL()
        irisglobal.import_g1_nodes_edges()
        irisglobal.import_g2_nodes_edges()
    
        #getting nodes data from globals
        nodes = irisglobal.get_g1nodes()
        #getting edges data from globals
        edges = irisglobal.get_g1edges()
    
        #To display graph with configuration
        pyvis = True
        return render_template('index.html', nodes = nodes,edges=edges,pyvis=pyvis)    

    下面是关于此项目的 介绍视频:

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    文章
    Hao Ma · 三月 26, 2021 阅读大约需 2 分钟
    使用 IntegratedML 和 Sapphire 进行机器学习

    目前,机器学习的使用过程仍然有些困难,需要消耗大量的数据科学家服务。 AutoML 技术的诞生便是为了帮助组织降低这种复杂性和对专业 ML 人员的依赖。

    AutoML 允许用户指向一个数据集,选择感兴趣的主题(特征)并设置影响主题的变量(标签)。 接着,用户告知模型名称,然后基于机器学习创建预测或数据分类模型。

    这不需要了解认知算法,因为 AutoML 会在内部执行市面上的主要算法,并指出预测或分类数据的最佳算法。

    用户现在可以从经过训练的模型中指向新数据,轻松进行预测和分类。

    新的 InterSystems IRIS Advanced Analytics 除了与非常著名的 H2O 或 DataRobot(作为附加选项)搭配使用之外,还具有 AutoML 引擎 IntegratedML。

    AutoML 运算通过 SQL 命令执行,详见:https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GIML

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    亲爱的社区开发者们,大家好!

    我们真诚邀请您参加 Online Meetup:InterSystems 开发者竞赛(人工智能与机器学习)!

    时间: 2021年7月30日(周五) 11:00 AM (美东时间)23:00 (北京时间)

    在这场在线Meetup,您将了解到:

    • 此次优胜者的个人履历;
    • 获奖Application的简短Demo;
    • 有关应用技术的开放探讨、问答,以及下次竞赛的一些计划。

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    文章
    Hao Ma · 三月 25, 2021 阅读大约需 7 分钟
    为什么 COVID-19 对机器学习也有危险? (Part II)

    上一部分,现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

    此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板IRIS 文档提供的示例,我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例,目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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