大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：鹰钩鼻涕虫 从我们刚刚接触统计学习方法开始，想必就一直在接受一个思想：相比符号算法，统计模型最重要的能力之一，即是它的泛化能力。或者，用这两年使用更加广泛的话术，则是统计模型具备想象力，或者思考的能力。炼丹时，我们绝大多数时候去对抗的，也是泛化的反面，即过拟合。 大模型、大数据加持之后，深度学习算法的确也帮助我们解决了很多无法枚举的问题，关于其泛化能力的研究也越来越多，比如翻译模型，强大的泛化能力似乎可以让模型在没有足够的对齐语料时，也能达到不错的效果。 不过，我想
社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书介绍图算法研究前沿领域。 图论研究的是一种广泛的数学结构，用于刻画离散的对象及其之间的关系。而图算法则研究图论中计算问题的求解方法。图论和图算法在物理、化学、生物、社会科学等众多领域都发挥着重要作用。本书介绍图算法研究前沿领域，总结了近十年的进展。从图论概念、算法、问题模型以及研究趋势等方面讨论了图算法研究领域的概貌和前沿。为图论和算法领域的学生、老师、科研工作者提供了良好的参考。 本书作者之一Ton Kloks教授是图论和图算法领域著名专家，特别是在树宽（Tree
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径，某些账号或设备存在异常的关联。另外，还有图的识别，比如洗钱，会涉及到异常的环路。
通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
Angel项目的3.2.0版本发布啦！ Angel是腾讯首个AI开源项目，经过多个版本迭代，于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中，Angel首次引入了图计算能力，提供了大量开箱即用的图算法，得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布，Angel继续加强了图计算的能力，相较于上个版本，我们做了很多优化并提供了一些新的特性，感兴趣的话就赶紧下载体验
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统，它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面，图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述：
数据结构与算法是计算机科学的基础，是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说，掌握数据结构与算法的基本概念和原理，以及常见数据结构和算法的应用场景，是十分必要的。
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目，2019年在基金会的孵化过程中，完成了3.0版本的发布，并于同年在基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 我们看到在万物互连的复杂网络世界，现实中许多问题也可以抽象成图来表达，而金融支付、安全风控、推荐广告、知识图谱等业务积累了大量的图数据，亟需借助传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图分析技术，从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息，以弥补单点分析
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图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
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。
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
Java是一种广泛应用的编程语言，拥有强大的数据结构库，使程序员能够轻松地处理各种数据和算法。本文将深入探讨Java中的数据结构，从基础概念到高级应用，包括示例代码和实际用例。
最近因为世界杯正在进行，我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发（在这篇文章中，作者仅仅利用有限的信息量和条件，借助图算法的方法做出了合理的冠军预测），想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测，还能顺道科普一波图库技术和图算法。
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
在计算机科学领域，数据结构和算法是构建强大和高效程序的关键要素。随着问题的复杂性不断增加，对于更高级的数据结构和算法的需求也逐渐增加。本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法，包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。
大家好，今天为大家分享一个不可思议的 Python 库 - algorithms。
导读：虚拟网络中存在部分黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去谋取利益。作为恶意内容生产的源头，管控相关黑产用户可以保障各业务健康平稳运行。当前工业界与学术界的许多组织通常采用树形模型、社区划分等方式挖掘黑产用户，但树形模型、社区划分的方式存在一定短板，为了更好地挖掘黑产用户，我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍：
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算法和数据结构是计算机科学中的核心概念，它们贯穿了软件开发的方方面面。在本文中，我们将深入探讨一些重要的算法和数据结构，包括排序、双指针、查找、分治、动态规划、递归、回溯、贪心、位运算、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及图算法。通过理解这些概念和技巧，您将能够更好地解决各种计算问题，提高编程技能，并准备好面对编程挑战。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取，过滤及写入等数据处理功能。
No.28期 表排序 Mr. 王：前面我们讨论了一些基础磁盘算法，现在我们来讨论一些关于磁盘中图算法的问题。 通过对基础磁盘算法的学习，我们可以很容易地想到，之所以需要设计外存的图算法，是因为如果内存无法存储全部的数据的话，我们就要尝试将数据存放在外存中；图也是一样的，当需要表示的图很大时，内存无法存下全部的图节点或者边时，我们就要尝试将数据保存在外存中，仅当需要对图的某一部分进行处理时，才加载到内存中来。 图算法的体系是比较庞大的，对图的操作和研究的算法也是非常多的，在开始研究一些比较复杂的图算法之间
Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具，这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
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图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。 《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、
在大规模图计算中，分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图，并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算，最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程，同时提高系统的可扩展性和容错性。
图神经网络是人工智能的一个热点方向，从图的视角解读大数据，可以灵活建模复杂的信息交互关系，吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。
TuGraph Analytics是蚂蚁集团近期开源的分布式流式图计算，目前广泛应用在蚂蚁集团的金融、社交、风控等诸多领域。更多详细内容可参考TuGraph Analytics的github首页（https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics），欢迎国内外开发者们与我们共建TuGraph Analytics社区，壮大流图产业生态。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。
在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。
在数据和经济时代，业务和数据的多样性需要新的计算架构，海量的数据增长也带来了更高的计算需求。那么在这个过程中，鲲鹏计算产业也正在成为更多计算场景的新一代 IP 基座。基于华为鲲鹏处理器构建的鲲鹏全栈 IT 技术实施设施行业应用以及服务，致力于为智能世界持续提供我们的先进算力支持，使得各个行业可以实现数字化转型。应用软件的迁移与优化一直是鲲鹏软件生态的难点和关键。本次鲲鹏 BoostKit 训练营为开发者介绍如何基于鲲鹏 BoostKit 使能套件实现应用性能的加速，并重点剖析性能优化技术和关键能力。
在过去，小灰一直在公众号上分享各种各样的算法漫画，今天我们来从全局视角讲一讲，究竟什么是算法。
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