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用Python实现真正的关系数据库语言。 受到伊达（Date）和达尔文（Darwen）的“第三宣言”的启发。

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PDF守护者 开源PDF文档管理 PDFKeeper是免费的开放源代码软件，与兼容的数据库集成在一起，可为PDF​​文档提供集中的存储和管理解决方案。 版本6.1.x中主窗口的屏幕截图。 特征 将PDF文档存储在兼容的关系数据库中，并在其中对其进行索引，并且可以通过网络上安装了PDFKeeper的任何计算机进行管理。 单独或批量上传PDF文档。 此外，可以设置配置的文件夹以允许集成和自动化。 将类别应用于选定的文档记录以及上载PDF文档的时间。 在所选文档记录上设置标记状态，并在PDF文档上载时设置标记状态以进行后续标记。 在选定的文档记录中添加注释，其中可以包括日期，时间和数据库用户帐户名。 所有注释都可以被数据库编辑和索引。 通过文本，选择（作者/主题/类别）或添加日期搜索文档记录。 此外，用户可以列出已标记的文档记录或数据库中的所有文档记录。 使用PDFKeeper，可

关系型股票排名（RSR）模型和时间图卷积的代码在我们的论文“股票预测的时间关系排名”中， 。 环境 Python 3.6和Tensorflow> 1.3 数据 所有数据，包括顺序数据，行业关系和Wiki关系，都位于文件夹下。 顺序数据 原始数据： 文件夹下的文件是从Google财经收集的在美国股市交易的超过8,000只股票的历史（过去30年）日末数据（即开盘价，最高价，最低价，收盘价和交易量） 。 处理的数据：是用于本文进行实验的数据集。 要获取关系数据，请运行以下命令： tar zxvf relation.tar.gz 产业关系 在ector_industry文件夹下，有行关系文件和二进制编码文件（.npy），用于存储纳斯达克和纽约证券交易所股票之间的行业关系。 维基关系 在wikidata文件夹下，有行关系文件和二进制编码文件（.npy），用于存储纳斯达克和纽约证券交易所股票之

A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks - Edgar Codd, 1970, CACM. Classical work of Edgar Codd, inventor of Relational database theory. Describes how relational model helps to divide large databases on shards, pieces of datasets.

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