文章目录 需求分析 秒杀场景的解决方案 数据库表设计 代金券表 抢购活动表 订单表 创建秒杀服务 pom依赖 配置文件 关系型数据库实现代金券秒杀 相关实体引入 抢购代金券活动信息 代金券订单信息...Controller->SeckillController 在网关微服务中配置秒杀服务路由和白名单方向 接口测试 对抢购的代金券下单 SeckillController SeckillService...代金券订单 VoucherOrdersMapper 秒杀代金券活动 SeckillVouchersMapper 测试验证 压力测试 下载安装JMeter 初始化2000个用户数据 认证微服务生产2000...分流：单台服务器肯定无法应对抢购期间大量请求造成的压力，需要集群部署服务器，通过负载均衡共同处理客户端请求，分散压力。 数据库表设计 本文以抢购代金券为例，来进行数据库表的设计。...t_seckill_vouchers 表中； 代金券活动Controller->SeckillController 在网关微服务中配置秒杀服务路由和白名单方向 spring: application
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
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。
n 发送的表情是否可以修改长宽（真实案例） 三、购物app n 购买数量：为0，小数，负数，正负值（A为-1，B为2，总值为1） n 代金卷：并发领取，遍历领取，同一个代金卷重复使用，未满足条件使用代金卷...绕过了服务器校验的单个数量不可以为负数的逻辑。（商家收到的图） ?...五、 再来说一个某云服务器刷代金卷。这个逻辑就比较简单了，测试的时候我发现了这个网站正在搞活动，送代金卷，根据我玩游戏的经验，程序总是喜欢在后台做一些隐藏的道具或者测试道具，只是屏蔽了前端。...这时候我去领取代金卷时，用工具burp对ID进行遍历。13000-14000，遍历后发现居然领到了大金额无门槛的代金卷 ?...下面这个act_ids就是代金卷的组合。可以只保留一个然后进行遍历操作。
Tomcat卷四----Tomcat 服务器配置 Tomcat服务器配置 server.xml Server Service Executor Connector Engine Host Context...tomcat-users.xml Tomcat服务器配置 Tomcat 服务器的配置主要集中于 tomcat/conf 下的 catalina.policy、 catalina.properties...‐‐ 用于加载（服务器启动） 和 销毁 （服务器停止） APR。...‐‐ 用户加载（服务器启动） 和 销毁（服务器停止） 全局命名服务 ‐‐> <Listener className="org.apache.catalina.mbeans.GlobalResourcesLifecycleListener...一个Server<em>服务</em>器，可以包含多个Service<em>服务</em>。 ... 一个Server<em>服务</em>器，可以包含多个Service<em>服务</em>。
可见，这些具有算力储备的云服务厂商在发展视频生成类应用上具有天然优势。二来，参与玩家行业经验丰富，能大大加速文生视频面世和迭代的速度。...文生图和文生视频的人工智能模型在底层技术框架上有着较高的相似性，一定程度上来说，文生视频可以看作是文生图的进阶版技术，这也就意味着，文生图的技术和经验可供文生视频加以运用和参考。...而众所周知，字节跳动、阿里、百度等玩家早已在文生图领域有所深耕，甚至有的产品也已投入商用，凭借在文生图技术上的积淀，其在文生视频领域也有望实现大幅进步。...一是，文生视频数据要求高、计算难度大，参与玩家离产出令人满意的视频还有很大距离。...与文生图相比，文生视频的计算复杂性提升，其成本耗费也会相应有所增加。另外，图片生成类的商业模式较为单一，收费模式和收费依据较为趋同，而视频生成模型的收费依据则与其类似。
有的，那就是我们需要说的计算图 计算图 我们借用「图」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 ? （这幅图摘自Paddle教程。...9个梯度，分别对应着3x3卷积核每个权重的梯度 卷积层求导的延申 其实卷积操作是可以被优化成一个矩阵运算的形式，该方法名为img2col 这里简单介绍下 ?...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。...静态图 在tf1时代，其运行机制是静态图，也就是「符号式编程」，tensorflow也是按照上面计算图的思想，把整个运算逻辑抽象成一张「数据流图」 ?...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图的提出，框架内部常见算子的反向传播方法，以及动静态图的主要区别。
图片图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图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图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图嵌入方法，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。...图注意力网络（GAT）：GAT是一种使用注意力机制的图嵌入方法，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。
图片图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。...处理有环图的拓扑排序问题：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。...图的传播计算一种常见的图传播模型是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图算法：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更适用于探索图的整个结构，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。
在一般情况下系统运维人员会利用卷影拷贝服务(volume Shadow Copy Server，VSS)实现ntds.dit的拷贝，VSS本质上属快照(Snamshot)技术的一种，主要用于备份和恢复(...AD数据库是一个Jet数据库引擎，它使用可扩展存储引擎(ESE)提供数据存储和索引服务。通过ESE级别索引，可以快速定位对象属性。...这是因为PEK是使用BOOTKEY加密的，该BOOTKEY在所有域控制器(实际上在域中的所有计算机)上都是不同的。 为了解密PEK，必须从NTDS.DIT获取ATTk590689字段。...-e8051ddf0286} 卷影副本卷名: \?...HKEY_LOCAL_MACHINE\\SYSTEM\\CurrentControlSet\\Services\\NTDS\\Parameters 2a7a09f881be019f7298bb9c824e68c3.png 启动卷影拷贝服务
在一般情况下系统运维人员会利用卷影拷贝服务(volume Shadow Copy Server，VSS)实现ntds.dit的拷贝，VSS本质上属快照(Snamshot)技术的一种，主要用于备份和恢复(...AD数据库是一个Jet数据库引擎，它使用可扩展存储引擎(ESE)提供数据存储和索引服务。通过ESE级别索引，可以快速定位对象属性。...这是因为PEK是使用BOOTKEY加密的，该BOOTKEY在所有域控制器(实际上在域中的所有计算机)上都是不同的。 为了解密PEK，必须从NTDS.DIT获取ATTk590689字段。...，DES.MODE_ECB) hash = d1.decrypt(denc_hash) [：8])+ d2.decrypt(denc_hash [8：]) 注意，必须具有用户的SID才能确定RID并计算用于...首先查找一下ntds.dit的位置 reg query HKEY_LOCAL_MACHINE\\SYSTEM\\CurrentControlSet\\Services\\NTDS\\Parameters 启动卷影拷贝服务
文章目录 计算图 PyTorch的动态图机制 计算图 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素： 结点 Node 边 Edge 结点表示数据：如向量，矩阵，张量 边表示运算：如加减乘除卷积等...用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w...计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点 ：用户创建的结点称为叶子结点，如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度，而清除在反向传播过程中的变量的梯度...根据计算图搭建方式，可将计算图分为动态图和静态图 动态图 运算与搭建同时进行 灵活 易调节 例如动态图 PyTorch： 静态 先搭建图， 后运算 高效 不灵活。...静态图 TensorFlow
图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。...本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计算图的基本构成来深入了解诶计算图。...因此派生出了目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算。图片计算图的定义我们会经常遇到有些 AI 框架把统一的图描述称为数据流图，有些称为计算图，这里可以统称为计算图。...计算图（Computation Graph）：被定义为有向图，其中节点对应于数学运算，计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。...PyTorch计算图动态计算图在Pytorch的计算图中，同样由节点和边组成，节点表示张量或者函数，边表示张量和函数之间的依赖关系。其中Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。
计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。
计算图 谈及计算，有人可能又要为烦人的计算公式头疼了，所以本文用了一种思考数学表达式的轻松方法——计算图。以非常简单的e=(a+b)×(b+1)为例，从计算角度看它一共有3步操作：两次求和和一次乘积。...为了让大家对计算图有更清晰的理解，这里我们把它分开计算，并绘制图像。 我们可以把这个等式分成3个函数： ? 在计算图中，我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。...为了计算图中的偏导数，我们先来复习这两个求和规则和乘积规则： ? 已知a=2，b=1，那么相应的计算图就是： ?...通过分解路径，这个式子能更高效地计算总和，虽然长得和求和等式有一定差异，但对于每条边它确实只计算了一次。 前向模式求导从计算图的输入开始，到最后结束。...虽然你以前可能没想过从计算图的角度来进行理解，但这样一看，其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触的内容差不多。 另一方面，反向模式求导则是从计算图的最后开始，到输入结束。
图计算可以作为对图查询的一个补充，图查询是直接获取关联的信息，而图计算的目标则是计算出基于关联结构蕴藏在点边中的信息，而且，图计算结果本身可以再存储到图数据库中作为图查询的查询目标。...对于希望借力图计算提升业务效果的同行来说，重点要关注两个方面，首先是图计算的结果怎么用，其次是如何高效算出图计算的结果。 对于图计算能起到多大作用问题，难以一概而论。...鉴于图计算任务大都是计算和资源均密集型的，明确图计算对业务助力的效果应该优于图计算在计算效率上的提升。图计算算法可达数十种，每种有各自适用的场景。...已有的图计算工作的宣传也侧重计算效率的提升，并没有很全面地解答图计算对业务的提升效果如何。例如，对于连通分量来说，作为经典的图计算的问题，在各大公司内部什么场景，起到多大的业务提升作用？...值得注意的是，目前图计算对异构图的支持有限，针对异构图的计算优化与实际图数据的构图形式有较大的关联，因此难以有通用的图计算系统或算法，但实际业务中的图计算往往更关注异构图。
所有这些情况都会将您的计算图变成一个随机的 - 先前的确定性节点现在变成随机的。 如何通过这些节点进行反向传播并不明显。 在这个系列中，我想概述可能的方法。...考虑大致的推理目标： [图片] 或强化学习目标： [图片] 在下面，我将使用以下符号为目标： [图片] 在这种情况下，（随机）计算图（SCG）可以用下面的形式表示[1]: [图片] 这里的 θ，双圈是一组可调参数...为了使用这样的图来估计F(θ)，你只需要用你的θ，计算x的分布，从中得到尽可能多的样本，为每个样本计算f(x)，然后对它们进行平均。 我们如何最大限度地提高呢？...基本上，这个想法是这样的：如果一些随机变量可以被分解成其他随机变量的组合，那么我们能够转换我们的随机计算图，使得我们不需要通过随机反向传播，并且将随机性注入到模型中作为独立 噪声？...[p3.png] Gen Rep 1是一个广义的重新参数化，只有第一时刻变成白色， Gen Rep 2 - 只有第二个 仿真图清楚地表明，基于分数函数的梯度和第一次广义的重新参数化不能收敛，这与我们的方差分析是一致的
Tensorflow底层最核心的概念是张量，计算图以及自动微分。 本篇我们介绍计算图。 有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph....在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。...二，静态计算图 在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。 TensorFlow1.0静态计算图范例 ?...在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。 而动态计算图已经不区分计算图的定义和执行了，而是定义后立即执行。...在TensorFlow1.0中，使用计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。
怎样有效的计算它们？ 解决问题 1 需要了解张量求导 (第一节)，解决问题 2 需要了解计算图(第二节)。要理解张量请参考《张量 101》。...本节只用两层神经网络来说明一些核心问题，比如正向传播、反向传播、计算图等等。...计算图就是将计算形式化图形的方法，由输入结点、输出结点、函数 (从输入到输出的) 三部分组成。 每个一节点来表示一个变量，可以是标量、向量、矩阵或张量。...计算图的实例如下： ? 上图中 x, w[1], b[1], w[2], b[2], y 是输入节点，l 是输出节点，它们都是标量。...计算图核心 ? 注意我把“中间梯度×局部梯度”该成 dot(中间梯度, 局部梯度)，这个函数实际上是 numpy 里面张量点乘的操作。
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