随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系 网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长， 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：
- TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算• 借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）
在我们生活中，每天使用的微信等社交软件，我们的好友关系网也能被形象成一种图结构，如图，图能表示各种丰富的关系结构
ZCache 是中通下一代缓存服务平台，实现多种缓存类型自动部署，提供 Proxy 访问层，通过 Proxy 层提供指令限制、访问权限、限流、分片处理等功能，通过自研 K8s Operator 实现自动部署与故障转移，实现集群的高可用，提供完善统计、监控、运维功能、减少运维成本和误操作，提高机器的利用率，提供灵活的伸缩性，方便用户接入缓存服务。
上一讲主要介绍图的模块和结构性角色，如下图，在引入角色的时候，将角色和社区放在一起做比对，角色是网络中具有相似功能的一组节点，重在相似性；社区是相互连接的一组节点，重在连接性。本章便主要探讨网络中的社区（Community）。
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域，图形是一组项目，每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。
因果推理是人类智力的标志之一。因果关系NLP领域近年来引起了人们的极大兴趣，但其主要依赖于从常识知识中发现因果关系。本研究提出了一个基准数据集(CORR2CAUSE)来测试大语言模型(LLM)的纯因果推理能力。其中CORR2CAUSE对LLM来说是一项具有挑战性的任务，有助于指导未来关于提高LLM纯粹推理能力和可推广性的研究。
描述:Docker是一个开放源代码软件项目（开源的应用容器引擎），让应用程序部署在软件货柜下的工作可以自动化进行，借此在Linux操作系统上，提供一个额外的软件抽象层，以及操作系统层虚拟化的自动管理机制。
在CSDN、柏链道捷（PDJ Education）、HelloEOS、中关村区块链产业联盟主办的「EOS入门及最新技术解读」专场沙龙上，柏链道捷（PDJ Education）CTO、副总裁康烁，作了「
较小的数据冗余
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
【导读】目前，大多数行人重识别（ReID）方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中，除了单人ReID任务外，匹配一组行人（多个人）也起着重要的作用。这种组重识别（GReID）的任务非常具有挑战性，因为它不仅面临着单个人外观的变化，还有组的布局和成员身份变化也会带来更多困难。为了获得组图像的鲁棒表示，本文设计了一种域迁移图神经网络（DoT-GNN）方法。
数据结构是一种组织和存储数据的方式，它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题，包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局，能够结合dom节点的上下文得出合理的方案。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
Deployment并不能满足所有的应用场景，因为它默认对应用做了一个简化假设处理，认为一个应用的所有Pod是完全一样的，但往往在实际应用中，多个实例相互间是存在依赖关系的，比如：主从关系，主备关系，实例与数据之间的关系等。
UML 是统一建模语言（英语：Unified Modeling Language，缩写 UML）的简称，它是一种由一整套图表组成的标准化建模语言，用于帮助系统开发人员来说明，可视化，构建和记录软件系统的产出。用人话说 UML 就是用图形符号帮助我们描述系统和设计系统的语言工具。
关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph Learning (PGL)） 欢迎fork本项目原始链接：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle
在区块链中，激励机制受到的关注远远少于共识机制。相比于共识机制绝对的核心位置，激励机制是建立在共识机制之上的另一个次核心，在公链中同样扮演着举足轻重的角色。两个问题可以帮助大家理解激励机制的重要性。
Kubernetes 是一个可以移植、可扩展的开源平台，使用声明式的配置并依据配置信息自动地执行容器化应用程序的管理。在所有的容器编排工具中（类似的还有 docker swarm / mesos等），Kubernetes 的生态系统更大、增长更快，有更多的支持、服务和工具可供用户选择。
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储，无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系，这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向。 在这篇文章中，我将简要地学习如何用R来使用贝叶斯网络。
📷 摘要：数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程，但是，当它遇到可视化的时候，这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 📷 l 关于洞察 图
用例图 同例图描述一组用例、参与者及它们之间的关系.用户角度描述系统功能； 参与者是外部触发因素；（包括用户、组织、外部系统、时间）用例是功能单元。 关系包括 包含关系:其中这个提取出来的公共用
迄今为止，具有外部记忆的神经网络局限于具有记忆相互作用的有损表示的单个记忆。记忆片段之间关系的丰富表现促进了高阶和分离的关系记忆。在本文中，我们建议将个体经验的存储(item记忆)和它们的发生关系(关系记忆)分开。这一思想是通过一种新颖的自注意联想记忆(SAM)算子实现的。在外积的基础上，SAM形成了一组联想记忆，它们代表了任意记忆元素对之间的假设的高阶关系，通过这些记忆，由item记忆构成了关系记忆。这两个记忆被连接成一个既能记忆又能进行关系推理的单一序列模型。我们使用我们提出的双记忆模型在各种机器学习任务中取得了有竞争力的结果，从具有挑战性的综合问题到诸如几何、图形、强化学习和问题回答的实际测试。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
（一）事物[Things] (4种)：UML模型中最基本的构成元素，是具有代表性的成分的抽象
每个元素不仅链向下一个元素和上一个元素，而且头部和尾部的元素也相连，形成一个闭环。
如今，像Pytorch和TensorFlow这样的工具使得人工智能的开发变得如此简单，以至于许多该领域的新手甚至都懒得去学习神经网络是如何工作的。
Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上，基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成，从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
官方定义k8s能够对容器化软件进行部署管理，在不停机的前提下提供简单快速的发布和更新方式。换句话说，如果项目需要多机器节点的微服务架构，并且采用Docker image（镜像）进行容器化部署，那么k8s可以帮助我们屏蔽掉集群的复杂性，自动选择最优资源分配方式进行部署。在此基础上，k8s还提供简单的多实例部署及更新方案，仅需几个操作命令就可以轻松实现。
图是一个非线性数据结构，本文将讲解图的基本运用，将图巧妙运用，并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
Namespace是用來實現進程之間的隔離,但是并没有限制其空间的大小。如果想要限制一个进程可以使用的空间，保证各个进程之间不会互相争抢就要用到 Cgroups。
LIMIT: 只返回Top的两个结果，因为我们定义了limit = 2。这意味着前两行。
概率图模型(Probabilistic Graphical Model，PGM)，简称图模型（Graphical Model，GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概 率模型，从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量之间的概率关系，即“变量关系图”。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性（点击文末“阅读原文”获取完整课程代码数据）。
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过，最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面：
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量，对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。
今天休闲一下，分享一道LeetCode上medium难度的题目：Evaluate Division
大脑网络的交互作用通常通过功能（网络）连接来评估，并被捕获为皮尔逊相关系数的无向矩阵。功能连接可以表示静态和动态关系，但这些关系通常使用固定的数据窗口选择来建模。或者，深度学习模型可以根据模型体系结构和训练任务灵活地从相同的数据中学习各种表示。然而，由深度学习模型产生的表示通常很难解释，并且需要额外的事后方法，例如，显著性映射。在这项工作中，我们整合了深度学习和功能连接方法的优势，同时也减轻了它们的弱点。考虑到可解释性，我们提出了一个深度学习架构，它反映了一个有向图层，它代表了模型所了解到的关于相关大脑连接的知识。这种结构可解释性的一个令人惊讶的好处是，显著提高了鉴别对照组、精神分裂症、自闭症和痴呆患者的准确性，以及从功能MRI数据中对年龄和性别的预测。我们还解决了动态有向估计的窗口大小选择问题，因为我们从数据中估计窗口函数，捕获了在每个时间点估计图所需的东西。我们展示了我们的方法与多个现有模型相比，它们的有效性，而不是我们以可解释性为重点的架构。使用相同的数据，但在他们自己的分类任务上训练不同的模型，我们能够估计每个被试的特定任务的有向连接矩阵。结果表明，与标准的动态功能连接模型相比，该方法对混淆因素具有更强的鲁棒性。我们的模型捕获的动态模式是自然可解释的，因为它们突出了信号中对预测最重要的信号间隔。该方法表明，感觉运动网络和默认模式网络之间的连接差异是痴呆症和性别的一个重要指标。网络之间的连接障碍，特别是感觉运动和视觉之间的连接障碍，与精神分裂症患者有关，然而，与健康对照组相比，精神分裂症患者表现出更高的默认模式网络内的功能连接。感觉运动网络的连接对痴呆和精神分裂症的预测都很重要，但精神分裂症更多地与网络之间的连接障碍相关，而痴呆生物标记物主要是网络内的连接。
IBM SPSS Modeler Social Network Analysis，中文叫做社交网络分析，本文将一律简称 SNA。
API 网关是位于客户端与后端服务集之间的 API 管理工具。API 网关相当于反向代理，用于接受所有 API 的调用、整合处理这些调用所需的各种服务，并返回相应的结果。API 网关通常会处理跨 API 服务系统使用的常见任务，并统一接入进行管理。通过 API 网关的统一拦截，可以实现对 API 接口的安全、日志等共性需求，如用户身份验证、速率限制和统计信息。
开始学习编程的时候，目的在于如何实现功能。在我们熟悉编程之后，发现实现的方法是多种多样的。我们操作一个班级，可以选择数组、List、Set甚至于Map。但是具体实行起来，会发现情况复杂多变。而这个时候，实现方法的多样性也让我们束手无策。这个时候就需要数据结构登场了，学习数据结构我们就可以根据不同的情况选取最优的实现方法。当然了，还有一部分工作要结合软件工程和设计模式来实现。
IBM SPSS Modeler Social Network Analysis，中文叫做社交网络分析，本文将一律简称 SNA。 引言 IBM Business Analytics 能够帮助决策者提供可信任的完整的一致和准确的信息，以提高企业业绩。企业智能，预测分析，财务业绩和战略管理的完成解决方案。该方案能够提供对当前业绩的清晰直接和实用的洞察力，以及预测未来结果的能力。从而为帮助用户实现决策自动化提供强有力的支持。许多对行为建模的方法都侧重个人。它们使用有关个人的各种数据生成一个模型，并使用行为的关键指
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