图计算第6页

Java8新特性：流式计算

1.什么是流式计算大数据的计算模式主要分为：批量计算(batchcomputing)流式计算(streamcomputing)交互计算(interactivecomputing)图计算(graphcomputing

要学就学灰太狼·2023-04-03 01:51

大数据学习之Hadoop

大数据的关键技术：批处理技术、流计算、图计算、查询分析计算大数据处理架构Hadoop1.Hadoop简介apache软件基金会的开源软件，使用Java开发，但是Hadoop支持多种编程语言，有两大核心HDFS

@从心·2023-04-02 20:27

分析C语言位域的访问开销

问题的提出项目上有个硬件模块，它输入的是mesh结构体，输出的是小图结构体，软件根据小图计算出下一轮的mesh供硬件模块下一轮读入。

六个九十度·2023-04-02 01:45

处理窄区路径规划的业务问题

这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、通过栅格地图的处理解决二、使用bug绕障的方式走出窄区，或者结合边界图形参考bug算法沿边出来三、使用维诺图计算连通路径前言认知有限

盒子君~·2023-04-01 10:33

性能、自动化面试题

1、排查负载机（是不是负载机资源不足引起的，看看脚本是不是有问题）2、查看所消耗的时间主要是在网络传输上还是服务器上（网络传输：结合网络吞吐量图计算宽带是不是有瓶颈，如果有瓶颈，考虑增加宽带或对数据的传输进行压缩处理

萌萌哒小宝宝·2023-03-31 22:11

java的mape_python中的MAPE（平均绝对百分比误差）测量结果

当我试图计算MAPE时，它输出：Accuracy:-inf%这是我计算MAPE的代码。如何使它工作，或者为什么它不计算一个值。

馍菌·2023-03-31 10:50

通过与逻辑实现用户权限功能

设置权限管理添加权限分类，添加分类时，在没添加一个类别，自动保存权限值，类如图：2.设置模块管理添加好模块后，对每个模块进行权限设置，选择每个模块对应的权限，进行保存，此时用到逻辑与，“与”运算，对应上图计算出改模块的权限值为

ah_i_am_fish·2023-03-31 08:06

从零开始实现中文分词器（2）

使用动态规划的思想，基于DAG图计算出文本的

右丶羽·2023-03-31 06:51

图数据库和图计算的区别，终于有人讲明白了

导读：图数据库（图计算）应对的是当今一个宏观商业世界的大趋势，它凭借对海量、复杂、动态数据的挖掘、分析和关联而获得洞察力。

小晨说数据·2023-03-30 16:22

如何区分图数据库与图计算？一文速解

导读图数据库（图计算）应对的是当今一个宏观商业世界的大趋势，它凭借对海量、复杂、动态数据的挖掘、分析和关联而获得洞察力。

Ultipa·2023-03-30 16:13

华为OD机试真题Python实现【病菌感染】真题+解题思路+代码（2022&2023）

病菌感染题目在一个地图中(地图有N*N个区域组成)有部分区域被感染病菌感染区域每天都会把周围上下左右的四个区域感染请根据给定的地图计算多少天以后全部区域都会被感染如果初始地图上所有区域都被感染或者没有被感染区域返回

码莎拉蒂 .·2023-03-30 15:30

前端知识网络

萤火万千·2023-03-30 07:00

图观 | 硅谷银行爆雷，从实时图计算的视角谈风控

文/教授老点硅谷银行（以下简称SVB）爆出大雷，让金融市场开始担忧会不会产生蝴蝶效应，引发新一轮类似雷曼兄弟破产时的危机？SVB倒闭的本质，是期限错配的利率风险（市场风险）造成信用风险，进而引发市场和储户恐慌的声誉风险，最后爆发的流动性风险是压倒骆驼的最后一根稻草，48小时内政府关闭了SVB。图1：从资产负债管理的视角看硅谷银行流动性危机从历史经验来看，流动性危机具有突发性和不可预测性。既然会突发

Ultipa·2023-03-29 18:56

沸点·专访 | 科技赋能银行流动性风险管理的“AI路径”

而实时图计算（图数据库）技术作为“图增强智能AI+可解释人工AI”的结合，或许可以在一定程度上，

Ultipa·2023-03-29 18:26

沸点 | 实时图数据库技术将赋能银行数字化转型——访同心尚科技总裁王昊

眼下，实时图数据库（或称为图计算），正在成为下一个科技前沿。那么，图数据库是一项怎样的技术？它是如何聚焦“数据+技术”以助力银行在业务模式、风控能力、数

Ultipa·2023-03-29 18:56

图计算如何实时保障运动应急救助？

从三百年前图论诞生到上世纪六十年代，“图”技术已大量被用于实际生产，从我们熟悉的导航、搜索推荐，到工业应用中的资源调度、道路建设，再到溯源物资的供应链、患者病历，甚至是宇宙飞船、体育场馆的建设、体育全生命周期的管理等等均有涉及。比如，针对于运动员来说，当某位运动员突然受伤，如何针对不同伤情进行快速有效的分类救治？各个赛区及场馆如何实现最佳路线的快速转移？如何实时辅助医护人员推荐最佳的医疗方案？……

Ultipa·2023-03-29 18:25

为什么选择 Ultipa？

图数据库、图计算、图中台都是用图论的方式去构造实体间的关联关系，实体用顶点来表达，而实体间的关系用边来表达。

Ultipa·2023-03-29 18:25

Ultipa图数据库与图计算—服务与架构概述（上）

一.实时图计算系统的优点：Ultipa实时图数据库旨在解决其他（非实时）图数据解决方案中经常遇到的性能、可扩展性、用户友好性和健壮性的问题。

Ultipa·2023-03-29 18:54

Spark性能优化：开发调优篇（转）

Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。然而，通过Spark开发出高性能的

愤怒的谜团·2023-03-29 02:41

20230325----重返学习-计算符优先级-实例对象与类的属性专用名词-修改this指向-Set类型-类数组转数组-事件委托-轮播图

day035-thirty-five-20230325-计算符优先级-实例对象与类的属性专用名词-修改this指向-Set类型-类数组转数组-事件委托-轮播图计算符优先级newXXX()----18newXXX

方朝端·2023-03-26 22:59

K8S operator

GraphX的组件；graphX用了RDD来对图进行建模，使用BSP计算模型，并且用的是spark自己的applicaiton调度模式；而hugegraph-computer是为hugegraph生态定制的图计算项目

NazgulSun·2023-03-24 23:31

高度图计算原理

三维场景中经常创建地形，地形的生成，一般使用高度图来做。高度图高度图（heightmap）常见的是用灰度图的形式表示，也可以通过其他形式表示，比如声音流等。主要的目标是提供一个数组，数组中的每个元素都制定地形方格中一对应点的高度值，地形渲染器通过高度图创建三维地形。灰度图灰度（grayscale）是指黑色和白色的颜色深度，范围是0~255，0表示黑色，255表示白色。随意黑白照片也称灰度图。可以类

eric_dma·2023-03-24 11:47

图的概念与主要类型、图模型的应用场景

随着数据多样性的发展，图计算已经成为业界的一个重要的研究方向。如大规模图搜索、图数据的代表节点评价、图数据的社区划分、图数据的向量嵌入，基于图的推荐、节点预测、关系预测等实际应用需求的提出，也

usermiszhao·2023-03-24 07:51

我的新书《Flink大数据分析实战》出版啦

内容全面，以实操案例为主，理论为辅，一步一步手把手对常用的Flink流处理、批处理、图计算等系统进行了深入讲解。

大数据张老师·2023-03-23 20:54

分布式图计算模型Pregel详解

Pregel是Google提出的大规模分布式图计算平台，专门用来解决网页链接分析、社交数据挖掘等实际应用中涉及的大规模分布式图计算问题。目前的图计算模型基本上都遵循BSP计算模式。

老羊_肖恩·2023-03-22 01:44

五分钟学编程：计算机网络到底应该怎么学？！

思维导图计算机网络.png简介上一期我讲到了数据结构怎么学，当时我的学习方法是先看视频，再看书，然后刷一刷基础算法题做巩固。

程序员黄小斜·2023-03-20 16:06

2018-03-16 直方图基本函数

1、直方图计算——calcHist()voidcv::calcHist(constMat*images,intnimages,constint*channels,InputArraymask,OutputArrayhist

JavenYang·2023-03-19 10:14

23.《考试后的一天》

我又反复看了看试卷，我扣分的原因原来是列图计算和填空题错了。老师在讲解的时候我也在认真地

舒琪凯·2023-03-16 04:38

PyTorch的自动微分(autograd)

PyTorch的自动微分(autograd)计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量、矩阵、张量边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示

在路上的工程师·2023-03-13 16:38

Spark ---------- 大数据框架，spark简介及架构图示

包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如SparkCore用于离线计算，SparkSQL用于交互式查询，SparkStreaming用于实时流式计算，SparkMLlib用于机器学习，SparkGraphX用于图计算

isOllie·2023-02-26 07:47

大数据技术原理与应用介绍

两大核心技术：分布式存储和分布式处理大数据计算模式批处理计算流计算图计算查询分析计算大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。

CODER8R·2023-02-24 03:04

图计算引擎分析——Gemini

作者：京东科技王军前言Gemini是目前state-of-art的分布式内存图计算引擎，由清华陈文光团队的朱晓伟博士于2016年发表的分布式静态数据分析引擎。

·2023-02-19 23:51

技术沙龙 | 图神经网络(GNN)最新研究进展分享

由于深度学习在可推理和可解释性方面的局限性，结合图计算与深度学习的图神经网络(GNN)成为近期学术界和工业界研究的热点新方向之一，并在社交网络、推荐系统等领域得到了广泛的应用。

开放知识图谱·2023-02-16 21:47

如何运维多集群数据库？58 同城 NebulaGraph Database 运维实践

图计算业务背景介绍我们为什么选择NebulaGraph？在公司各个业务线中，有不少部门都有着关系分析等图探索场景，随着业务发展，相关的需求越来越多。

·2023-02-16 20:13

消息传递神经网络（MPNN）内容及代码实践

一、引言为节点生成节点表征（NodeRepresentation）是图计算任务成功的关键，我们要利用神经网络来学习节点表征。

故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:22

Day2：简单线性回归

通常假设X和Y之间是线性关系，试图计算出一条直线Y=b0+b1X1来尽可能准确地拟合所有的点，使得预测的Y值（Yp）与实际的Y值（Yi）最接近，即min(sum(Yi-Yp)^2）案例：用学习时间预测分数数据下载一

海之瑶·2023-02-06 10:19

神经网络图优化与量化模拟

神经网络图优化与量化模拟计算图计算加速合并之后的算子常见融合演示常量折叠相邻矩阵乘矩阵乘拆分conv+add量化练习其中cast做数据类型转换int-》float联合节点导出的格式要适配多个平台练习灰色的为关闭

麻花地·2023-02-05 13:45

计算广告（人工智能）

计算广告互联网广告的商业模型合约广告竞价广告程序化交易广告广告系统架构图计算广告的相关算法用户画像点击率预估样本采样特征抽取与组合模型训练模型评估广告检索广告排序／选择相关书籍互联网广告的商业模型合约广告合约广告一般在门户网站和视频网站中较为常见

Lei_yiyi·2023-02-04 10:21

【Deep Learning】Github上关注最多的53个深度学习项目

TopDeepLearningProjectsAlistofpopulargithubprojectsrelatedtodeeplearning(rankedbystars).LastUpdate:2016.08.09项目名称Stars项目介绍TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题

Mlib·2023-02-04 09:23

计算机组成原理学习笔记（持续更新中）

计算机组成原理复习笔记第一章：计算机系统概论计算机的基本组成冯诺依曼计算机特点计算机硬件框图计算机的工作步骤存储器的基本组成运算器的基本组成及操作过程控制器基本结构（CU）主机完成一条指令的过程取数操作存数操作

北忱zzz~·2023-02-04 07:51

计算机视觉2 -AlexNet的原理

计算机视觉2-AlexNet的原理AlexNet的作用推动了计算机视觉的发展AlexNet的结构卷积层+全连接层卷积层：特征提取全连接层：进行分类卷积输出特征图计算公式：a3a_{3}a3=(Fin−k

白麦·2023-02-03 08:32

四种基本直方图

直方图性质1.从直方图看图像的统计信息2.图像信息量可根据直方图计算用途1.作为图像数字化的参数2.作为分割图像的阈值选择3.直方图均衡化4.计算图像信息量5.直方图规定化使用图片:lena.ppmlena.png

diugen·2023-02-03 06:03

解决pyspark环境下GraphFrames报错问题

背景Spark图计算实战：在pyspark环境下使用GraphFrames库环境macosconda→python=3.8jupyternotebookpyspark=3.3.0graphframes=

九筒-·2023-01-31 18:55

【Spark】适用场景&优缺点

即对数据处理速度有一定要求的，Hadoop显然不符合；Spark通过内存计算能力可以极大的提高大数据处理速度适用于需要多次操作特定数据集的应用场合数据量不大，但要求实时统计分析需求基于大数据的SQL查询、流式计算，图计算