，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。
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。...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
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
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。
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...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：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 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架，共有 2 款产品：nebula-algorithm 和 nebula-plato
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。...今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。 Kylin ?...简介 1、Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。...2、是一个分布式，大规模并行处理（MPP）数据库引擎，包括运行在CDH集群主机上的不同后台进程。 3、Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。 ?...Kylin在如何快速求得预计算结果，以及优化查询解析使得更多的查询能用上预计算结果方面在优化，后续Kylin的版本会优化预计算速度，使得Kylin可以变成一个近似实时的分析引擎。
91541736 2.4 Graphx Spark-Graphx系列-基础用法:https://limeng.blog.csdn.net/article/details/106615185 Spark 图计算实战
搭建云计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的云计算环境，这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断，意义重大。...任何公司或个人都可以建立自己的云计算环境（IAAs），这打破了亚马逊和其他一些公司的垄断。这是非常重要的。新浪在2011年建立了基于openstack的SWS。...openstack项目提供的云计算允许it团队成为自己的云计算服务提供商。尽管构建和维护开源私有云计算并不适合每个公司，但如果他们有基础设施和开发人员，那么openstack是一个不错的选择。...在云计算社区中，有一个流行的概念是数据有分量。一旦数据存储在云计算提供商中，就变得很重，很难迁移。作为企业最重要的资源，如果在迁移过程中数据安全得不到保障，很可能给企业带来灾难。...随着云计算创新的不断加快，新一代的技术和成果也在快速增长。然而，云计算市场的分散化使得客户很难选择云计算厂商和合作伙伴。一旦他们做出错误的决定，他们将不得不转移到一个新的云重建。
Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。...包括： 动态计算图简介 计算图中的Function 计算图和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算图在TensorBoard中的可视化 一，动态计算图简介 ?...Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，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：计算图在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算图。
第一部分 Spark Core 第1节 Spark概述 1.1 什么是Spark Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点： 速度快。...Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内 存来高效处理数据流； 使用简单。...Spark可以用于批处理、交互式查询 (Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算 (GraphX)。...1.2 Spark 与 Hadoop 从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速...，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习 和图计算等 Spark 在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案 Spark 为什么比 MapReduce 快： 1 Spark
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。...比如：Storm和Spark Streaming 4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储Redis。...MapReduce的job，由一系列Spout和Blot构成的DAG 4、Spout：Stream的数据源 5、Bolt：消息处理逻辑 基本架构： 1、Nimbus:集群的管理和调度组件 2、Supervisor：计算组件...Spark Streaming： 基本概念：核心思想是把流式处理转化为“微批处理”，即以时间为单位切分数据流，每个切片内的数据对应一个RDD，进而采用Spark引擎进行快速计算。
吉娃娃和小松糕....的故事，大家应该都看过吧，上面这图也是类似的，有很多长得像脸的食物，以至于让我训练的模型都认为是多个人。。 我还找出了不少的小动物们： ? ?...” 最后来个大图，头像关系错综复杂啊： ? 留待下一篇再介绍更好玩的：比如夫妻相之类的，逢年过节帮你自动生成个节庆头像之类的。。。
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。
搭建博客图床 前言 随着博客内容的增加，文章图片的数量也不断增长，如何引用存储图片就成了一个问题。...图床选择 先来说一下其他图床吧，简单来说，如果你有一个备案域名的话，做什么事都比较简单，国内的许多平台的对象存储都需要一个 备案域名。...如果像我一样仅仅是为 Hexo + github pages 博客搞个图床，感觉再弄那些就有些麻烦了。...公益图床 公益图床简单来说就是一些免费的图床，缺点就在于速度确实有些慢了，毕竟免费->盈利有限->服务器也有限 SM.MS: 比较有代表性的一个免费图床，我之前用的也是 SM.MS 除了速度慢点，...这里主要说一下 uTools 插件中心的图床插件，安装完插件之后，你可以在需要上传的图片上长按右键呼出超级面板，点击上传到图床，即可上传成功。
配置github图床 仓库名格式是你的用户名/仓库名 分支是master token填刚刚生成的 存储路径可以填也可以不填，如果你填了img/，它就会上传到你仓库的img目录下 这里的自定义域名的格式...相比较微博上的图床要好很多，微博图床现在都开了防盗链，而且在已经上传了的图片就是可以查看到URL，没有看到Markdown格式的链接。
排版问题得到解决后，图片管理的问题又浮出水面，一篇技术文章难免会存在三五张截图，一些比较复杂的技术文章中配图数量甚至会更多，在最初的编写阶段，我往往将文章配图暂存于一个文件夹中，然后等文章编写完成后再上传至指定的平台...机缘巧合之下我了解到了图床这个概念，图床可以将图片上传到互联网中，然后以URL的方式进行访问，在Markdown语法中也支持这种语法。...那是因为Gitee有个缺陷：超过1M大小的图片需要登录后才能访问，这个特性使得1M以上的图片都无法使用Gitee图床。...然而对于GitHub的问题，好在有一个免费的CDN(jsdelivr)可以来加速国内的访问，接下来就让我们来了解下如何使用GitHub+jsdelivr来搭建一个图床。...但是如果你搭建了自己的博客网站，那么使用图床将会带来很大的收益。因为通过该方式访问图床中的图片将不会占用你的服务器资源。
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