page 喜欢Markdown写作的，肯定都会用到图床，再好的文章，也要配上图片，才能图文并茂。比如：你在某平台写作，平台限制图片大小上传， 这导致你的图片用不了，这时你就可以用图床代替。...图床可以用于写作插图、临时分享图片外链、页面打开优化、嵌入式图片等。 图床简介 图床是一个在网络平台上存储图片的地方，最终目的是为了节省本地服务器空间，加快图片打开速度。...这个为对于用低配置服务器做网站的小伙伴们节省不少空间，同时也提升不少网站流畅度。 图床推荐 下面推荐都是个人搜集，不要钱或者需要很少钱的（排序不代表推荐顺序）大家有更好用的来分享一下吧。...聚合图床 聚合图床有丰富的客户端和接口，还可以挂载自己的oss，cos，七牛云等存储，自己有足够的盈利措施去长时间运营，并且免费用户的速度也很快。... 路过图床具有全球 CDN 加速以确保高速、稳定。
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。...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...这里的写入可以把结果写回到图数据库，也可以写入到 HDFS 上。 API 调用 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 更推荐大家通过 API 调用的方式。
关于hexo使用的免费图床 更新为2020.3.22 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人图床（无备案推荐） 七牛图床（有备案推荐） 微博图床（凉凉） qq图床（不推荐） 风过不留痕大佬的图床...https://pic.alexhchu.com/ （强烈推荐+1） 其他我这里就不推荐了 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人图床 教程很多，操作简单，可拓展性强，速度快并且背靠...七牛图床 一开始很多人推荐使用这个 优点 速度快 支持https 10g够轻度人群使用。 缺点 但是现在不好用了，为啥？ 因为他需要你是用备案域名！！！...，腾讯也未承诺此功能将一直可用，服务器使用的SSL证书域名是*.http://photo.store.qq.com，不排除将来更换域名的可能。...而且该节点仅提供大图，所以节点很可能会出现网络拥堵的情况，不排除腾讯为了服务稳定而对每个访问进行限速处理本人自用 更新于 2020.2.11 风过不留痕的图床 优点 免费 速度快 无需备案
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。
世界上要画NS图的人肯定很少，这种无聊的东西= = 我根据个人经验和直觉，推荐三个套工具。...一、签字笔（铅笔+橡皮）+作业纸+拍照的手机 鉴于我以前手绘版ns图已经找不到了，就用室友之前画的做个例子。 image.png 优点：上手快，绘制简单。 缺点：费纸，修改麻烦。...三、Draw.io 这个是一个国外的网页，除了画ns图，它还能画前端的，这才是重点呐。不过不知道为什么室友的电脑经常上不去这个网站。 https://www.draw.io/ ?
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。...这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。...对用户和 item 之间的交互进行建模一种很直观的方法是使用二部图。在下面的示例中，用户与之前购买的商品建立了关联。...图网络在很多领域中用于解决实际问题，例如检测 Twitter 上的恶意机器账户，发现电网中的漏洞以及预测蛋白质性质来进行新药物的研发。...总结 二部图是购买数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，...由此可以得出以下的PR计算方法： PR(v)=⎧⎩⎨⎪⎪α×∑v′∈in(v)PR(v′)|out(v′)|(1−α)+α×∑v′∈in(v)PR(v′)|out(v′)| if v≠vu if v=vu
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。...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。
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。
12 2023-07 思维导图工具推荐：幕布 这款工具用了很久了，公众号里也经常出现它的面孔~ LEARN MORE 图片由海艺AI绘制 “在互联网时代，信息量爆炸性增长，我们需要有效地整理和呈现这些信息...上面这段文字是一个思维导图工具的介绍，我无意介绍思维导图是什么，为什么有用啥的，今天就是很单纯的推荐的效率工具：一个极简的思维导图工具，幕布。...如果看过我的读书笔记系列，应该对内容大纲长图挺熟悉的，这个大纲长图就是用幕布这个软件生成的。 地址：https://mubu.com/home 官网首页的截图 为什么推荐幕布呢？...团队协作：如果你需要与团队成员共享和协作思维导图，幕布也提供了团队协作的功能。你可以邀请他人加入你的思维导图，并通过实时更新和评论功能进行交流和反馈。...大纲笔记的图就放出来占版面了，读书笔记系列的图就是 我最喜欢的还是拿幕布来做一些晦涩难懂的书的读书笔记，比如专业性较强的书，有大纲笔记的辅助理解和学习的效率就会高很多。
但是韦恩图绘制工具的，图形调整度没那么自由，进而就导致绘制的图形比较难看。所以今天就来推荐一个在线绘制韦恩图的工具。...通过计算各个数据集彼此的重叠程度，进而来对不同的形状进行重叠，最后得到一个可以展示不同数据集重叠的图形。 简单的韦恩图，其实利用AI都可以自己绘制。...但是其中有一个功能是来进行韦恩图绘制的。并且韦恩图绘制的效果也挺好看。所以就还是挺推荐使用的。关于funrich。由于是客户端的软件。...但是如果是多于五个数据集的话，就比较推荐使用upset图了。关于upset图主要还是分成三个部分，每个部分的意思可以在下面的图中看到。这里就不做过多介绍了。...另外tbtools也是可以绘制韦恩图的。所以还是很推荐的。
前言:网站的图片请求需要一个加载图来过渡，所以我推荐4款加载图作为图片资源请求压力缓解。
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。
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