，其实没有必要使用索引资源进行单个文档定位，而是直接可以用原始文本直接进行统计 2.离线计算 --> 实时计算 在对比离线（map-reduce）和实时（spark、strom）方案的时候，主要考虑到，...词频计算具有独立性，无需进行类似join或全局计算的需要。...而原始数据在采集以后，本身就要写入hbase，完全可以利用其缓存直接执行各类计算。...采用实时计算，还应该保证：1.采集模块无需阻塞等待计算完成，2.新增数据总要保证可以完成计算，并且仅计算一次，3.可以错开数据到来的高峰期，以均匀的节奏执行计算，并结果入库。...问题扩展： 从词频统计的问题出发，经过思考，发现其实需要的是一个高可用性和高效性的流式计算引擎，该引擎还可以完成其他的非阻塞实时计算任务，包括数据统计分析、业务日志统计和后台日志实时监控。
分别在【图片】和【背景图】中上传想要展示的图片，并在【标题】中填写内容。ps：建议上传同一张图片，过渡会更自然流畅。填充好图片后，在【样式】→【底图】中设置合适的尺寸。...搭建完毕。
小白如何搭建SearXNG搜索引擎 前言 国内用户在使用百度、360、搜狗等主流搜索引擎时，面临搜索结果精确度不高、广告泛滥及隐私顾虑等问题。...SearXNG 这是一个注重隐私的搜索引擎平台 搭建环境 1.一台服务器（建议是国外服务器，比如香港，美国等） 2.服务器里面安装宝塔面板并打开 宝塔面板安装可以看另外一个文档：服务器宝塔面板安装教程...3.已经安装好Docker及Docker-compose（直接在宝塔里商店安装即可） 4.打开服务器的终端 5.网站域名，可有可无 搭建过程 1.拉取镜像 在自己服务器的终端输入命令 docker pull...但是这样发给其他人很不方便，也不容易记 所以如果你有自己的域名，接下来教你如何绑定域名！...附赠：如何在浏览器设置默认搜索引擎 进入自己浏览器的设置页面，我拿Google Chrome 浏览器演示 找到搜索引擎 → 下滑找到网站搜索 → 点击添加 图片 搜索引擎的名称自己随便填写，快捷字词随便填
引言 当您听到“以图搜图”时，是否首先想到了百度、Google 等搜索引擎的以图搜图功能呢？...事实上，您完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统：自己建立图片库；自己选择一张图片到库中进行搜索，并得到与其相似的若干图片。...镜像构建章节介绍如何通过源代码构建客户端和服务器端的 docker 镜像。系统部署章节展示如何三步搭建系统。界面展示章节会展示系统的搜索界面。...1 数据准备 本文以 PASCAL VOC 图片集为例搭建了一个以图搜图的端到端解决方案，该图片集包含 17,125 张图片，涵盖 20 个目录：人类；动物（鸟、猫、牛、狗、马、羊）；交通工具（飞机、自行车...在路径框中填入图片路径进行加载，等待图片全部转换成向量并加载到 Milvus之后就可以进行图片检索了： 结语 本文利用 Milvus 和 VGG 搭建起了以图搜图系统，展示了 Milvus 在非结构化数据处理中的应用
由于我的服务器已经搭了个人网站，也用的浏览器默认的 80 端口，所以图床就不能用 80，我改用 8088，完整命令：docker run -it -d -p 8088:80 kdelfour/lychee-docker...由于我是在本地的虚拟机里搭建，所以访问的是 http://ip:8088。...输入后点击 connect，你会看到它要你新建一个用户名和密码，这是你之后登录图床要用到的。
由于我的服务器已经搭了个人网站，也用的浏览器默认的 80 端口，所以图床就不能用 80，我改用 8088，完整命令：docker run -it -d -p 8088:80 kdelfour/lychee-docker...由于我是在本地的虚拟机里搭建，所以访问的是 http://ip:8088。 我配了nginx 所以直接访问 img.lvsige.top 就可以了 进入到初始化阶段。...输入后点击 connect，你会看到它要你新建一个用户名和密码，这是你之后登录图床要用到的。 登录进来之后 然后就自己玩吧 所以我们上传的图片到底去哪儿了呢。这时候我们需要先进入这个容器。
最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。视频、文章、PPT都开源在：chenzomi12.github.ioAI系统化问题遇到的挑战在真正的 AI 工程化过程中，我们会遇到诸多问题。...而为了高效地训练一个复杂神经网络，AI 框架需要解决许多问题，例如：如何对复杂的神经网络模型实现自动微分？如何利用编译期的分析 Pass 对神经网络的具体执行计算进行化简、合并、变换？...如何规划基本计算 Kernel 在计算加速硬件 GPU/TPU/NPU 上高效执行？如何将基本处理单元派发（Dispatch）到特定的高效后端实现？...如何对通过神经网络的自动微分（反向传播实现）衍生的大量中间变量，进行内存预分配和管理？...为了使用用统一的方式，解决上述提到的挑战，驱使着 AI 框架的开发者和架构师思考如何为各类神经网络模型的计算提供统一的描述，从而使得在运行神经网络计算之前，能够对整个计算过程尽可能进行推断，在编译期间自动为深度学习的应用程序补全反向计算
开发环境搭建 因为是学习，所以选择docker的方式，操作命令如下： docker pull dgraph/standalone docker run --rm -it -p 8080:8080 -p...搭建java开发环境 org.projectlombok lombok
如何搭建一个自己的图床 Gitee版 第一步 准备 下载 下载链接here 直链2.3.0-beta.4winhere 安装 安装按照自己需求来 第二步 找到 之后点击 找到这个图标 右键点击...之后进入gitee网站 点击 这里 并点击 点按后 往下翻 找到 点击它 找到 并点击 之后新建一个令牌 勾选project 提交就可以了 之后把那一串文字复制 进入picgo详细页面 图床选项卡
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。
引言 上一篇文章中，我们介绍了规则引擎的基本算法与使用： 规则引擎从入门到实践 我们看到，规则引擎的基础算法 Rete 算法其实是基于有向无环图的一种算法。...事实上，在实际工作生活中，并不是只有我们的逻辑推理是由有向无环图构成的，复杂的任务编排执行也可以被改造为有向无环图的形式。 2....我们看到，仅仅是上述四个步骤，就已经让我们的业务代码中出现了难以维护的加锁、判断逻辑，如果接下来又有新的需求： 当发布流程执行完成后，需要将机器学习算法模型计算结果推送给 C 部门。...那么，我们需要在上述流程中补充以下逻辑： 步骤 3 需要判断是否已经完成人工审核，如果是，则执行推送计算结果给 C 部门操作；如果否，则执行放置缓存操作； 步骤 4 需要判断缓存中是否已经存在算法计算结果...3.2 文章发布流程图形化 首先，我们需要绘制出上述文章发布流程中各个任务节点构成的有向无环图： 经过流程编排，我们让后一个节点严格依赖前一个节点，将上述场景的泳道图改造为上述的有向无环图，整个文章发布流程是不是就十分简化了呢
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。
., >, 其中当 时，有 ( , ) E; 路径的权重：w(p)= ; 加上权重的数学表示方式 边存在权重的图：G(V,E,W) ,W是一个函数，作用于边，生成一个实数，即W(E)->R...对于有向图来讲，假设有两个顶点，v1,v2，他们之间只有4种连接情况，依次类推 为什么会有负的权重？ 比如社交网络上的喜欢可以看做是正的权重，比喜欢可以看做是负的权重 负权重的边带来什么问题？...)需要执行减少的总次数为1+2+4+...+ = ，也就是说，会执行的次数为指数级别 最短路径算法的一般思路问题二：负权重环 如果在源点到目标节点经过的路径上，经过环会导致权重减少，这个算法不会结束 如何获取有向无环图...因此只有最后两个节点的路径值被更新 继续往右执行Relax 继续往右执行Relax 至此执行完毕，可以看到源点到所有节点的最短路径，从左到右分别是 ,0,2,6,5,3 如果图中有环，但是经过这个环不会导致权重减少，如何计算最短路径...不能，因为Bellman-Ford对于存在负权重的环的时候只会抛出异常，并没有计算路径，这实际是一个N-P的问题，即花的时间在指数级别或者之上 类似的，如果要求不经过负权重的环的情况下，计算最短路径，
我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。...根据SQL特点自动适配最佳的计算引擎，透明化引擎的差异，可以降低用户学习使用成本，提升易用性，同时可以提升SQL计算的性能。...计算引擎架构升级带来了计算效率的大幅提升和资源消耗的降低，极大改善用户体验。在HBO上线后，智能引擎选择平均提升了7-13倍的大数据SQL的执行效率。...引擎选择算法 本节介绍如何训练引擎选择具体算法，分为特征提取，特性选择，模型训练，以及模型预测，其对应算法流程示例图如下，研发基于天穹平台大脑提供的观测平面、特征市场和算法实验室。 ...在框架上层实现不同的计算模式，比如流、批、图计算、机器学习。
前言:activity 工作流引擎是当前最流行的工作流,最近公司一直在用这个感觉还是很好用的，学习过程中也有不少的坑所以简单记录一下相关知识的学习过程吧 如何画流程图，这里使用浏览器端的一个工具和eclipse
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。...Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集
图的遍历 我们一般说的的图算法是指在图结构上进行迭代计算的计算过程，例如有最短路径算法、最小生成树算法、PageRank算法等。 这些算法往往用于解决图上的特定一类问题。...然而，还有一类被广泛使用的'图算法'，它们也通过迭代计算处理，且在实际应用中有着广泛的应用，如金融风险管理、社交网络分析等。 它们就是图遍历，又被称之为Traversal。...分布式图遍历执行计划 图数据的规模往往十分庞大，例如Github交互的图规模可以到达数百TB规模，金融交易数据的规模可以达到万亿规模。如此复杂的图无法通过单机完成遍历计算。...因此分布式图计算引擎需要的是可以分布式执行的计划，这对执行计划的效率、可扩展性、负载均衡性提出了极高要求。 我们来看几个常见GQL语句的执行计划，一探究竟。...图片 总结 本文介绍了GeaFlow图计算引擎如何使用GQL图查询语言进行走图查询，并介绍了几类查询语句对应生成的图计算执行计划。
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...Nebula 如何同 Plato 集成构成。...但是这种情况如何去判断 2 和 5 是哪个顶点的出边呢？这里引入一个字段 offset。...熟悉 GraphX 的小伙伴可能知道它是不支持 String ID 的，当我们的数据源 ID 是个 String 该如何处理呢？...Nicole：具体业务问题需要依靠运营同学同社区用户约稿，从实际案例中讲解图计算更有价值。 图计算内存资源配置 刘翊：如何评估图计算所需的内存总量。
题目就叫：Fourinone如何实现并行计算和数据库引擎。...一、Fourinone如何实现多线程并行计算 实现多线程并行计算只需要一个工头实现类就够了，除外不需要依赖任何计算服务，这个例子位于下载包的分布式计算补充demo目录下，CtorMul .java： import...二、Fourinone如何实现多进程并行计算 如何将上面的多线程并行计算无缝切换成一个多机的分布式多进程并行计算，我们把CtorMul.java里面引用到的WorkerMul.java工人实现类打开：...总结：有人问Fourinone为什么不设计成Hadoop,Spark,Storm这样的动态任务投放方式，实际上Fourinone现在的方式要更灵活，如果要事先定义好DAG那样的任务流程图出来，并考虑如何分配资源...传统关系化结构数据如何转换设计成CoolHash的树型key/value结构，可以参考下面这个图： 除外还有key指针的设计去解决join关联的问题，CoolHash的很多特性都是其他k/v nosql
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