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计算 on nLive:Nebula 的计算实践

计算之 nebula-plato [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] nebula-plato 的分享主要由计算系统概述、Gemini 计算系统介绍、Plato 计算系统介绍以及...计算系统 的划分 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 计算系统概述部分,着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以顶点为中心的编程模型) [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] (:以边为中心的编程模型) 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 计算系统 Gemini 计算系统是以计算为中心的分布式计算系统,这里主要说下它的特点: CSR/CSC 稀疏/稠密 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 计算 [计算 on nLive:Nebula 的计算实践] 目前 Nebula 计算集成了两种不同计算框架,共有 2 款产品:nebula-algorithm 和 nebula-plato

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绘制坐标轴

坐标轴作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...在matplotib中,有以下两种方式来实现一个坐标轴 1. secondary_axis系列函数 具体包含以下两种函数 1.secondary_xaxis 2.secondary_yaxis 第一个函数用于绘制...该函数的第一个参数用于指定第二个坐标轴的位置,对于y轴图表而言,取值范围包括left和right, 对于x轴的图表而言,取值范围包括top和bottom。...通过两个axes的叠加,可以轻松实现坐标,而且不同的axes绘图时使用不同的数据,更加的方便直观。...对于单个数据的坐标轴,通过secondary_axis系列函数,实现起来更加方便,对于多个数据叠加的坐标轴,则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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动态计算

Pytorch底层最核心的概念是张量,动态计算以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算。...包括: 动态计算简介 计算图中的Function 计算和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算在TensorBoard中的可视化 一,动态计算简介 ?...Pytorch的计算由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算是动态。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是:计算的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是:计算在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算

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的两个变体——、饼柱

今天给大家讲解图表中饼的两个变体——、饼柱的两个变体 ▽ 一 通常如果一个数据系列要做对比 数据量较少并且数据之间差异不大的话还好 但是有适合数据量不但很多 大小差异还特别大的时候...做成饼的话哪些太小的数据基本无法辨识 如下图所示 ?...数据1%、3%所代表的比例已经很难辨认了 那么通常如果可以把较小的数据单独分割出来再做一个饼的话 数据显示效果就会好很多 比如像这样 ? 怎么做呢 先选中所有源数据区域 插入饼——复合饼 ?...除此之外还有可以调整饼的扇区间距分离程度 更改两个饼之间的间距 自定义第二饼的大小 二 当然,也可以把第二个图表做成柱形 ? 默认仍然是只把最小的两个值单独拆开做成了柱形 ?...至于这两种形式的分割法的使用场景 没有固定的说法看具体情况 如果是想要展示不同数据占总体百分比 那么比较合适 如果仅仅是比较数据点之间的大小 饼柱还是比较清晰的

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落地百余场景、扛过11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

2 “小众”的流计算,如今的价值已被产业看见 事实上,流计算是流式计算数据模型的交叉领域。虽然很多人对这个名词感到陌生,但对流式计算计算应该有所耳闻。...流计算继承了流式计算计算的优点,一方面它基于流式实时的数据进行处理,另一方面它构建在实时数据之上构建模型进行计算,但同时技术挑战也更高了。...开源地址:https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics 3 扛过 11 大考,落地百余场景,TuGraph-Analytics 筹划已久...2018 年的 11,流计算做到了在大促极端流量高峰情况下,动态识别超过六度关系链(隐蔽性强)的异常资金风险,这一风控能力在当时的业界非常领先。...“那时,我们从 6、7 月份就开始和业务同学一起闭关筹备 11,内部做了几轮流量压测,包括极端情况下的解决方案全部讨论完毕才确定推到 11。”

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量子计算十二):量子线路与测量操作

在真实的量子计算机上,最后要对量子系统末态进行测量操作,才能得到末态的信息,因此也把测量操作作为量子线路的一部分,测量操作有时也称为测量门。测量背后的原理就是之前讲到的投影测量。...在计算基|0〉、|1〉,测量操作对应的矩阵形式为下图所示,是一个简单的单量子比特的量子线路:初始态为|0〉,首先经过一个H门,演化得到末态接着就对其进行测量操作,得到投影到计算基|0〉下的概率为根据测量假设...,测量过后末态变为新的量子态投影到计算基|1〉下的概率为测量过后末态变为新的量子态由于在真实的量子计算机上面,测量会对量子态有影响,所以只能够通过新制备初始量子态,让它重新演化,再进行测量,从而得到末量子态在计算基下的频率...若用测量操作,则得到投影到计算基|01〉下的概率为对量子态测量后,得到新的量子态为若用测量操作,则得到投影到计算基|10〉下的概率为所以测量过后,量子态不可能坍缩在基态|10〉上面。...如下图所示,将测量操作放在高位比特所对应路线上面此时测量对应的矩阵形式为因此通过测量,得到测量结果0和1发生的概率分别为测量后,量子系统的状态分别变为同理,对低位比特q[0]进行单独测量时,线路如下图所示

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回炉重造:计算

从一道算法题开始 有算法基础的同学,应该都知道迪杰斯特拉的「栈算术表达式求和」这个经典算法。他的原理是利用两个栈分别存放运算数,操作。...那既然算术表达式可以用栈来轻松的表达 对于神经网络里的运算,需要前向传播和反向传播,有没有什么好的数据结构对其进行抽象呢?...有的,那就是我们需要说的计算 计算 我们借用「」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? (这幅摘自Paddle教程。...静态 在tf1时代,其运行机制是静态,也就是「符号式编程」,tensorflow也是按照上面计算的思想,把整个运算逻辑抽象成一张「数据流」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级,乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算的提出,框架内部常见算子的反向传播方法,以及动静态的主要区别。

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的社区计算和嵌入计算

图片的社区计算社区发现是指在一个图中,将节点分割成若干个互不相交的子集,使得子集内节点之间的连接更加密集,而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法,但并不是唯一的方法,还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和结构。的嵌入计算嵌入是将一个映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入(LLE):LLE是一种非线性降维方法,它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络(GCN):GCN是一种基于深度学习的嵌入方法,它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...注意力网络(GAT):GAT是一种使用注意力机制的嵌入方法,它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。

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的排序计算和传播计算

图片的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法,具体步骤如下:统计每个顶点的入度(即有多少个顶点指向该顶点)。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环的拓扑排序问题:如果一个图存在环,那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中,如果最后还存在入度不为0的顶点,那么说明图中存在环。...的传播计算一种常见的传播模型是SIR模型,该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍:SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络,网络中的节点代表个体,边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的算法:广度优先搜索 (BFS):该算法从某个指定的节点出发,在图中逐级扩展搜索,以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索的整个结构,而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法:PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。

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