在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。...图计算目前已广泛应用在金融、政务、医疗等领域，备受全球研发机构和顶尖科技公司关注。流式图计算是一种将流式计算和图计算结合的交叉创新，融合了流式计算的高度实效性和图计算的灵活性，攻坚难度极高。...据了解，蚂蚁从2015年开始探索图计算，布局了图数据库、流式图计算引擎、图学习等相关技术，打造了世界规模领先的图计算集群，于业界首创了工业级流式图计算引擎，多次问鼎图数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式图计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造，经过五年多工业级应用大考，流式图计算做到了在千亿数据规模的“图”上秒级延迟计算，是蚂蚁风控的核心基础技术，成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式图计算引擎开源，是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作，希望通过开放成熟的图计算技术，服务更广阔的数字化产业，向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。
在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。...（图：陈文光宣布开源业内首个工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics） 去年9月，蚂蚁集团开源了 TuGraph 图计算平台中的图数据库 TuGraph DB。...据了解，蚂蚁从2015年开始探索图计算，布局了图数据库、流式图计算引擎、图学习等相关技术，打造了世界规模领先的图计算集群，于业界首创了工业级流式图计算引擎，多次问鼎图数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式图计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造，经过五年多工业级应用大考，流式图计算做到了在千亿数据规模的“图”上秒级延迟计算，是蚂蚁风控的核心基础技术，成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式图计算引擎开源，是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作，希望通过开放成熟的图计算技术，服务更广阔的数字化产业，向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。
行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态...本次，蚂蚁集团宣布将图计算系统中的流图计算引擎 TuGraph-Analytics 正式开源。结合蚂蚁图计算领域其他项目的优异表现，该引擎又将对开源领域及产业界带来哪些价值？...对于数据模型天然适合图模型，同时希望能够更快看到图计算的价值的应用，流图计算引擎 TuGraph-Analytics 是更加合适的选择。...于是他们将流图的能力从两边延伸提供了离在线一体化的能力，使得用户可以基于一套 DSL 支持基于离线的数据进行实验，并在随后的时间内针对计算框架、存储引擎等做了持续性优化，这些工作未来也都将通过开源的方式贡献给社区...TuGraph-Analytics 作为流式图计算引擎，偏重于流式实时图的分析和计算。
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。...图1.png 理由1：腾讯云产品3折特惠活动提供的云服务器配置众多，总有一款满足您的需求。...目前腾讯云3折特惠活动提供的具体服务器配置如下表： 1核1G 1核2G 2核4G 2核8G 4核8G 4核16G 8核16G 8核32G 16核32G 计算型4核8G 计算型8核16G 计算型16核32G...涵盖了从北到南，从西到东的主要城市，也就是说无论用户在哪里，我们都可以选择对应比较近的地域。 理由3：:带宽可选择多样。...不管买多长时间都是有折扣的，不像有些云厂商那样，必须买一年以上才有优惠。这点腾讯云还是很给力的。
实时数仓的话，大量数据的刷入要考虑延迟问题；有些数据引擎可能是HTAP，引擎的承受能力需要考虑，数据热点的问题需要考虑。 上述的探讨就会比较贴近实际的情况了。...例子1：买冰箱 买大家电这种，如果直接去实体店的话，很容易被导购忽悠买一些冤种玩意儿。在网上看销量吧，在网上合适大众（无视了地理、居住环境等条件）的未必合适你。...不想手动除霜，所以肯定买风冷的。 注意噪音问题，买变频的。 能效肯定是要一级的。不然长此以往电费很难顶。 这样基本就把自己的需求明确了，可以在这个框架下去准确的选择合适自己的产品。...例子2：买保险 买保险的人一般都是对于风险考虑比较周全的人。打工人最怕就是一场意外，导致家里积蓄全部花完，还失去工作，分分钟返贫。 那么保险应该选什么种类呢？应该买多少额度呢？...在计算机系统设计中： 设计者的需求分析能力直接影响着这个系统的下限。 设计者的眼界（了解到的业界理论：比如系统设计TradeOff，常见实践与实现等等）直接影响着这个系统的上限。
知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求...个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。...3、异常分析 知识图谱的结构一般来说是比较稳定的，然后如果有一段时间这个图的结构，或者说子图的结构突然发生了一个剧烈的变化，这个图就可能产生某种异常，作为风险的判断。...4、精准营销 电商平台 给全网用户打标签，通过标签判断用户属性，买某一类手机的用户，他可能也会经常去买另一类的用品，但可能经常去买另一个品牌的手机的用户，他不会去购买这种产品，我们通过图就可以将这种关系给找出来...这是算法基于概率图的这样的一种概率图模型的这样一个关系推理的一个技术路线，这也是在做关系推理里非常常用的一种算法。
我再举两个正面例子，比如推荐系统、搜索引擎就是完美符合的场景。 用户打开电商首页看到一系列推荐展位，这些展位的商品是怎么选择的呢？...毕竟我们每次打开淘宝的时候不会都说一声我们是来买包的，或者是来买衣服的。 这个时候要给出合理的推荐就是一个比较困难的问题，但好在这个问题也是有共性的。...再比如AlphaGo下围棋的例子，围棋本身是一个非常复杂的游戏，游戏状态非常庞大，使得以当前计算机的计算能力也没办法穷举所有的情况。...再通过大量数据的训练学习找到最合适的特征取值，使得模型得到的结果和现实结果尽量吻合。...所以一个好的算法工程师的能力体现在哪里，其实不在于代码实现，而在于对于问题、模型的理解和分析，对于模型设计和特征设计的思路和逻辑。 好了，关于机器学习的背景介绍就到这里。
因为这个台灯不能调整灯光亮度，于是就产生了一个问题，灯泡我到底是买5瓦还是7瓦，7瓦当然比5瓦要亮，但是亮就是合适吗？ 灯泡并不是买亮的就好，台灯需要是亮度适合且能不损伤眼睛，舒适的灯光最好。...还有，买5瓦会不会有点偏暗，如果看书本文字小点，会不会看不清，这是我所面对的问题。 我们对度量单位是不敏感的，1.2kg多重？1.2m多长？...再比如耳机，有时候会觉得耳机线太短，想买个长的，那么问题来了，多长合适？1.2米算长还是短？...这样的配图和描述，你是不是对立体环绕音有更精准的理解了，知道这个耳机好在哪里了。 提个小问题，如果你买的是透气鞋，你会怎么体现鞋子的透气性？ 下面这个图，几乎挽救了整个透气鞋行业。...用户买的不是一件商品，而是商品所带来的完整的服务感受。商品在购买、使用中所有环节能思考到的问题都会影响用户购买。
然后它如何知道第三方App能完成哪些任务，需要点击哪里，然后才能与用户想做的事情对接？ 当它的重心变成了为用户完成任务时，它的核心技术要求是什么？ …… ?...接着上面问题：二是知道第三方app都可以完成哪些任务，需要点击哪里，然后才能与用户想做的事（语义理解）进行对接。 ▎这个你们用什么应用内搜索技术解决的？...比如“买飞机票”的过程：有人会去网上买，有人会打电话买，有人会去柜台买；有人很固执，只要满足其所有既定条件下的机票；有人犹豫不决，不停地对比，边询问边考虑；更多的人是有一个基本优化目标，比如价格要尽量低...如果从应用的角度来看，当然合适的方法是要考虑语言问题的各个侧面，融合逻辑，知识和统计的力量才能获得有效的进步。...当前的搜索引擎不久后将会蜕化成“交互式搜索”后面的一个并不那么重要的服务，就像分类目录式搜索被现在的搜索引擎取代一样。 难点还在于自然语言理解，更具体一点说就是机器如何去“理解”人类语言。
首先基于前缀词典进行词图扫描，前缀词典是指词典中的词按照前缀包含的顺序排列，例如词典中出现了“买”，之后以“买”开头的词都会出现在这一部分，例如“买水”，进而“买水果”，从而形成一种层级包含结构。...若将词看成节点，词与词之间的分词符看成边，则一种分词方案对应着从第一个字到最后一个字的一条分词路径，形成全部可能分词结果的有向无环图。下面是“买水果然后来世园会”的分词图示。...搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 主要功能 1....该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list 执行示例： 2.添加自定义词典 开发者可以指定自己自定义的词典...词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
尺码不合适要退换？没问题，快递一来一回，再多等十天半个月吧。 实体店购物虽然累，但可以踏踏实实试衣服，尺码不合适立马调换。...让我们走进任意门，看看会通向哪里？ 进入了一个很酷炫的虚拟空间。 让我们选择这个空间。只见一座缥缈的水云阁楼，烟斜雾横，廊腰缦回，还有一棵红叶古树。竟然是…… 小兰花的司命殿！...天猫依托底层3D引擎（AceNNR）、AI引擎（MNN）、AR引擎、多媒体等技术，让我们能通过AR应用、3D展示等各种方法，看到各种产品的形态。...然后，把照片上传到云端，让三维重建算法进行训练计算。 最后，就可以得到渲染好的模型啦。...另外，今年阿里将自研CPU大规模应用于双11活动，首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化，单位算力功耗降低了60%。 最初，阿里下定决心搞自研CPU的起因，也是为了满足计算场景的实际需要。
关注「知晓程序」公众号，微信后台回复「0109」，一张图教你玩转小程序。 不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。...小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。 攻略+好价的方式，一方面可以解决你购物的痛点难题，另一方面可以把性价比高的物品推荐给你。 ?...轮播图的时效性攻略、好文的推荐攻略，还有搜索中的关键词攻略。时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...在分期比较和分期计算的 Tab 中，输入金额，你就可以一步看到想要的所有信息：利息总额、还款总额、每月应还金额等。
对于什么面积性价比高，只需要下面这一张图就一目了然： ? 当面积达到8平米时，均价达到最高，北京邮电大学附近的一间9平米的单间，都能租到2600元!相比之下，60-100平这个区间平均租金比较便宜。...第二：地段，从南到北，该租哪里? 在下面统计时，为了便于理解，单间统一换算为15平的价格，整租换算为65平的价格。...因此想靠出租获利的各位财主，买租售比低的房子是你们的首选。在北京，平均40年的租房时间，即可买下一套房。买的房子还能买卖，房子的租金就彻底打水漂了。...选择一个区域，就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。有需求者请关注公众号“沙漠之鹰”，留言留下您的邮箱。...一篇文章难以帮助到每个具体想租房的人，因此，下表是北京200个片区的平均价格(以65平米计算)和存量和平均面积，方便各位读者参考。 ? ? 内容来源：沙漠之鹰
对于 .Net 应用来说，可以通过 Kie 组件提供的 Rest 接口调用规则引擎运算。然而其过于庞大，仅仅只是需要规则引擎计算核心的部分。...其计算机制也与其他规则引擎大同小异： ? 2.2 设计规则配置 前文提到 对业务操作员要提供尽量简单的操作页面来配置规则 ，所以我们定义促销活动的规则配置就要尽量简单。 ?...在这里，我选择对多买优惠促销做分析，多买促销优惠即所谓的阶梯打折，如买一件9折，买两件8折，其模型大致如下： public class LadderDiscountPromotion {...注：想了解更多关于电商促销系统设计可参考脑图 2.3 规则配置转换 为了实现 规则引擎和配置尽量不要耦合到一块，必须有中间层对规则配置进行转换为 Nrules 能够接受的规则描述。...B 和 C 活动，那么其效果图可能如下: ?
对于想成立个人网站的人来说，必不可少的就是购买域名和服务器，服务器就只能购买我们国内的服务器，而域名的选择就有很多，那么网站域名哪里买？如果正常来讲一个正规的域名大概需要多少钱呢？...网站域名哪里买 网站域名哪里买？...以上就是网站域名哪里买的相关信息，如果我们是个人做网站只图娱乐的话，大可没有必要花那么多钱购买域名，选择免费申请或者买一个性价比高的域名玩玩就可以了。
TiDB 架构 [1240] 本次 TiDB 源码之旅从这幅简单的架构图开始，这幅图很多人都看过，我们可以用一句话来描述这个图：『TiDB 是一个支持 MySQL 协议，以某种支持事务的分布式 KV 存储引擎为底层存储的...从哪里入手 粗看一下 TiDB 有 80 个包，让人觉得无从下手，不过并不是所有的包都很重要，另外一些功能只会涉及到少量包，从哪里入手去看源码取决于看源码的目的。...SQL 层架构 [1240] 这幅图比上一幅图详细很多，大体描述了 SQL 核心模块，大家可以从左边开始，顺着箭头的方向看。...，但是并不是依赖于特定的存储引擎（比如 TiKV），而是对存储引擎提出一些要求，满足这些要求的引擎都能使用（其中 TiKV 是最合适的一款）。...最基本的要求是『带事务的 Key-Value 引擎，且提供 Go 语言的 Driver』，再高级一点的要求是『支持分布式计算接口』，这样 TiDB 可以把一些计算请求下推到 存储引擎上进行。
建设网站的服务器怎么买？这是很多公司在建设网站时无法避免的一个话题，如果需要搭建自己的网站，那么选择一个合适的服务器就显得至关重要，对新手而言买不如租划算。 建设网站的服务器怎么买？...如果网站打开速度不佳，那么会很大的影响访客的体验，同时也会感觉搜索引擎的不友好，网站打开稳定可靠，打开速度越快，对于网站优化也是更有助的。 尤其是服务器出现故障时，如果他的。...再根据实际的情况去选择操作系统与合适的配置。 建设网站的服务器怎么买，需要注意以上提到的这几点，可以让自己避免踩坑。
买这个，买这个！！！ ? 国内的价格屠夫，招聘了 感兴趣的可以看看ヾ(≧O≦)〃嗷~ 前景可太好了，早早入职，A股上市，这不分分钟财富自由 ? 具体的一些职位可以自己去看 ?...一个简单的分级图 ? 具体看这里 我们现在的车都是3.5，或者接近于4的水平。 ? 逐层递进的车辆水平 ? 这个是客户端，包括SYS和硬件平台 ?...首先是完成对车辆的自我定位，让车可以回答，自己在哪里的问题 更新频率+准确性，二者必不可少。 ? 互相弥补 ? 使用LIDAR，让车拥有立体的视觉，弥补CV的弊端 ? 作为 ?...是一种计算引擎 ? 简单的对比 https://spark.apache.org/docs/latest/ doc地址 ---- Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。...它提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。
我们从下往上看： 1、最底层是数据存储层，包括 HDFS、HBase、Ceph、PGXZ； 2、第二层是资源调度层； 3、第三层是计算引擎层，包括 MR、Spark 和 GPU； 4、第四层是计算框架，...TDW 的核心是计算引擎和存储引擎，存储引擎是放数据的地方，计算引擎提供 MapReduce 和 Spark 的计算能力。之上有查询引擎，最上面提供两个用户入口，任务统一调度和集成开发环境 IDE。...单集群方案最大风险是跨城流量控制，跨城流量控制最重要的点是：数据在哪里，计算就去哪里，要不然就是穿越；如果访问的数据两边都有，哪边数据量大，计算就在哪边。...这个关系可以用来指导我们的数据迁移，可以做到数据在哪里，计算就在哪里。 关系链的生成 接着的问题是在一个大的系统里关系链怎么生成？...如果看这个图我们自然而然想：既然这么大的关系链迁不动，就先迁上面部分，这里就是把大的关系链切开的想法。我们引入一些关键结点，这些关键点把大的关系链切分成多个小关系链。那么哪个关系链结点才是最合适的？
前一阵子公司有个售前来沟通某个用户的情况：数据量比较大，又涉及很多复杂的关联计算，在数据库中用SQL计算性能很差。...为了解释这三者的大致关系，我画了一个不太严谨的图： image.png NoSQL数据库在存储时不考虑事务一致性，而且许多NoSQL产品对key-value结构（要改的数据肯定要有个key）的数据都会采用...集算器其实比RDW在大数据计算性能方面更好，不过作为计算引擎并不太关注存储，而大数据需求中还是会比较在意的可维护管理能力就要弱了。...集算器进一步发展出来的仓库版将支持少量修改的存储方案，这样可以在保证复杂运算能力的基础上再提供数据维护能力，可以逐步替代数据仓库，不过也不合适频繁修改。...其实也有办法，只要肯多花钱买大内存（还可能要集群）把数据全装进去，这三样就能并存了。毕竟，有钱能使鬼推磨嘛，呵呵！
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