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2023开放原子全球开源峰会,蚂蚁计算平台开源业内首个工业级流计算引擎

在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...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。流式计算是一种将流式计算计算结合的交叉创新,融合了流式计算的高度实效性和计算的灵活性,攻坚难度极高。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎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,流式计算做到了在千亿数据规模的“”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。

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蚂蚁金服, 开源业内首个工业级流计算引擎

在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...(:陈文光宣布开源业内首个工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics) 去年9月,蚂蚁集团开源了 TuGraph 计算平台中的数据库 TuGraph DB。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎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,流式计算做到了在千亿数据规模的“”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。

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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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一大波建站优惠来袭,这不薅点来建站?

[头不能少!] 双十一 哟呼~~ 一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋) 这次就教大家买配套服务来建站吧。...IMG_3734 2.GIF 本文只做优惠购买引导嗷,需要具体建站教程,可以看看之前的稿件,或者评论区留言嗷。 活动纵览 这次优惠,一张很重点: [关键图片!]...;建议用于续费 ,毕竟新购有其他优惠。...另外,综合看了一下: 推荐的服务(面向个人或中小团队),推荐程度: 轻量应用服务器(LH) > 云服务器(CVM) 主要原因:个人项目,流量不大,需要的计算量和资源也不多,用LH这样给定带宽、给定流量包就足够了...呜呜呜 [呜呜呜] 当然,老用户也可以选择新购,看了一下新购的活动。也还可以,马马虎虎: [老用户新购] 打3折的话,还可以 返10%的优惠券,就算加上去 ……也还是1400+,怎么感觉还不如续费了?

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OLAP计算引擎怎么选?

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

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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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腾讯云学生机成都新服2M1H1G只需1.02元

之前站长朋友用的学生机,现在可以直接领新购券,新购一台成都的2M带宽的机器。...原来的linux硬盘只有20G,现在新购的机器都是50G,所以需要大存储的及时领取新购劵换机 活动说明: 购买本优惠套餐后,在学生认证有效期内,每月1日前可到本页面领取一次续费代金劵,继续享受优惠价格...,若连续90天未到此页面领取代金券,将被认为主动放弃领取资格,不再提供优惠政策。...若您希望长期享受优惠,请持续续费。拥有优惠资格的用户,活动期间只提供一次更换服务器的机会,可通过领取新购代金券来进行更换,本次优惠每个用户只可享受一次,不可叠加。...坐等重装完毕 温馨提示:建议换机后先进行各项测试,测试完成无误后再域名解析新服务器地址 注意事项: 目前成都机房处于打折阶段,什么时候不打折了还不清楚,做好心理准备 新购券在领取的那一刻开始计时

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腾讯云学生机——2M1H1G只需1.02元

之前站长朋友用的学生机,现在可以直接领新购券,新购一台成都的2M带宽的机器。...不再提供优惠政策。...若您希望长期享受优惠,请持续续费。拥有优惠资格的用户,活动期间只提供一次更换服务器的机会,可通过领取新购代金券来进行更换,本次优惠每个用户只可享受一次,不可叠加。...所以腾讯云推出这个新购券也是情理之中。 有换服务器需求的不用慌,慎重考虑再做决定。(毕竟只有一次机会) 没有换服务器想法的也可以沾点光,这部相当于免费的一月服务器嘛!...注意事项 目前成都机房处于打折阶段,什么时候不打折了还不清楚,做好心理准备 新购券在领取的那一刻开始计时,1个月内不使用将自动失效 一切考虑妥当再下手不迟 查看更多腾讯云服务器优惠: ---------

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猿设计20——真电商之购物车设计

为什么没有优惠券?这些变化比较多,持久起来就不合适了。保留关键的信息,到展示前实时获取。 ?...我们可以通过时序的方式更直观的来体现这些关系。 ? ? 提起排序和分类这个问题,可能由的小伙伴,不是很清楚怎么去做了。...但是这样实现由一个弊端——如果用户刷新购物车,那么就看不见了。所以要实现的话,需要两个字段,一个保持初始化时的价格,一个保存最新的价格,只要最新的低于初始化时的价格,就存在优惠提示了。...删除商品和清空购物车,背后都存在一个隐含逻辑——刷新购物车。修改商品数量这个操作除了需要刷新购物车之外,还要多一个逻辑判断——库存判断。...可以化一个简单的流程。 ? 商品结算 用户在购物车选中商品时,会根据选中实时算出订单金额。同时如果用户选择了不同的优惠,也需要将优惠的金额计算进去。

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大数据高速计算引擎Spark

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

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服务器怎么买,腾讯云服务器购买三种流程介绍

包含普通购买流程,通过价格计算器购买,以及在腾讯云最新活动页面购买三种流程。...云服务-760×90.jpg 方式一:普通购买流程 首先进入腾讯云服务器CVM产品页面,点击立即购买 1.png 然后选择我们服务器所在地域,机型,操作系统,带宽,数量以及购买时长即可: 2...方式二:通过腾讯云价格计算器快速购买 首先打开腾讯云价格计算器页面,然后选择计费模式(包年包月或者按量付费,一般选择包年包月的用户较多),购买市场,地域,机型,镜像(操作系统),数据盘类型和大小以及带宽...,然后点击下面的购买此配置即可 3.png 友情提醒:系统盘和数据库的型号最好选择同一型号,例如都选择SSD云硬盘,购买市场尽量选择年付以获得更大的优惠。....png 以上就是个人总结的目前腾讯云服务器购买的三种方式,希望对于广大上云用户,特别是新购买腾讯云服务器的新手有所帮助。

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流式计算引擎-Storm、Spark Streaming

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

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基于Spring EL实现一个简单的电商打折优惠规则引擎

p=5116 基于Spring EL实现一个简单的电商打折优惠规则引擎 在日常工作中,能遇到使用规则引擎的地方非常的多。比如,电商中的打折优惠场景,复杂多变。...还有薪资计算,公司中不同职级,不同办公地点的算薪方式都不同。这些场景都非常的适合使用规则引擎。 说到规则引擎,大部分人可能首先想到的是 Drools,但其实 Spring EL 也很好用。 WTF?...Spring EL还能做规则引擎? 你没有看错,Spring EL不仅能做规则引擎,我还在生产环境大范围的使用了。 为什么要用Spring EL做规则引擎?...; private LocalDate orderDate; private BigDecimal price; } 如果有一个供应商有一条结算规则是分成订单金额的80%,我们可以这样计算...price * 0.2 规则2: 年龄大于18岁、金额大于10的结算,结算金额为(price - 10) * 0.8 我们来看上面的规则,实际上是分成了两步,第一步是过滤掉不结算的订单,第二步是真正的计算金额

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落地百余场景、扛过双11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

行业首个工业级流式计算引擎 TuGraph-Analytics,与目前世界范围内有记录的、最快的数据库开源项目 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,蚂蚁集团宣布将计算系统中的流计算引擎 TuGraph-Analytics 正式开源。结合蚂蚁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模型,同时希望能够更快看到计算的价值的应用,流计算引擎 TuGraph-Analytics 是更加合适的选择。...于是他们将流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 作为流式计算引擎,偏重于流式实时的分析和计算

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回炉重造:计算

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。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域,而蓝色区块,则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度,以此类推,我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层,而自身是不需要计算梯度优化参数。...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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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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