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。
下面就以迭代测试为例，给大家画下测试流程图： ? ...一般测试计划是由测试主管编写，测试方案是高级测试工程师编写，故有些测试人员并不会要求编写，但是测试用例却是每个测试人员都需求编写的，一般测试用例我们主要用到的都是黑盒用例设计方法，如等价类分析法，边界值分析法，因果图，
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。
一、流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动 二、什么是ETL ETL（Extract，Transform，Load）描述了将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。...企业收集到的原始数据通常存在数据缺失、数据结构混乱等问题，难以直接用来分析或计算。...使用腾讯云流计算 Oceanus 开发 ETL 作业时，用户只需选择数据源表和目的表，并根据业务逻辑完成字段映射的配置，即可实现低代码、可视化开发。...更加复杂的数据加工逻辑也可以通过流计算 Oceanus SQL 作业来实现。 流计算 Oceanus ETL 作业，助您轻松应对海量数据的处理和分析决策。...三、ETL构建视频 点击文末「阅读原文」，了解腾讯云流计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯云大数据 长按二维码 关注我们
文章内容丰富：覆盖大部分java必学技术栈，前端，计算机基础，容器等方面的文章 高并发秒杀系统 分析需求 场景分析 秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。...秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功。 秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单减库存。...，如果秒杀列表有就预热） 使用 redis 缓存秒杀的商品信息，使用redis来承担秒杀的压力最后生产秒杀到的用户，再到mysql生成订单 在秒杀时使用（事务，分布式锁两种方式都实现）对商品库存，保证原子性...设计思路图 秒杀系统 技术选型 开发语言 : Java 8 或 Java 11 框架技术： SpringBoot2.x ，Mybatis-plus ，Thymeleaf 中间件： Redis...： id 商品id 秒杀开始时间 秒杀结束时间 秒杀价 可秒杀的数量 订单表 id 订单id 商品id 秒杀价格 用户id 地址 电话 sql表 CREATE DATABASE /*!
从上次在技术交流群里聊到秒杀系统的设计，到目前为止已经招募到8位对其非常感兴趣的小伙伴，主笔编码。经过大家的讨论，感觉除了做成一个秒杀的demo，我们还可以更近一步，将其做成一个秒杀引擎。...【秒杀】一、系统设计要点，从卖病鹅说起 一个黑盒 最主要的思路，就是把秒杀引擎看成是一个黑盒，对完成秒杀的逻辑进行屏蔽。一端输入，一端输出。...也就是说，你把要秒杀的数据，经过清洗倒入秒杀引擎后，剩下的就没原来系统的什么事了。 “精致秒杀引擎，云加速，弹性可伸缩高可用架构。SLA全年5个9，绿色无公害，为您的业务保驾护航。...这样，通过配置参数，就可以调节秒杀队列的行为和性能。 source 秒杀数据源 数据的提供者。...source和sink，组成了一个秒杀目标的具体数据流向，是黑盒之外的东西。 target 秒杀目标 是时候给秒杀目标起个名字了。
虽说秒杀只是一个促销活动，但对技术要求不低。下面给大家总结一下设计秒杀系统需要注意的9个细节。...所以这个峰值持续的时间其实是非常短的，这样就会出现瞬时高并发的情况，下面用一张图直观的感受一下流量的变化： 像这种瞬时高并发的场景，传统的系统很难应对，我们需要设计一套全新的系统。...只有到了秒杀时间点，并且用户主动点了秒杀按钮才允许访问服务端。 这样能过滤大部分无效请求。...3 秒杀按钮 大部分用户怕错过秒杀时间点，一般会提前进入活动页面。此时看到的秒杀按钮是置灰，不可点击的。只有到了秒杀时间点那一时刻，秒杀按钮才会自动点亮，变成可点击的。...但此时很多用户已经迫不及待了，通过不停刷新页面，争取在第一时间看到秒杀按钮的点亮。 从前面得知，该活动页面是静态的。那么我们在静态页面中如何控制秒杀按钮，只在秒杀时间点时才点亮呢？
那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS） 在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加...秒杀和抢购的场景，流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候，过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态，拒绝请求也是一种保护措施。...秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。
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。
本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾 某日早上，朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动，有IPad、IPhone，让大家一起去秒杀。...然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程，并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。...结果，在晚上的时候，成功做出了第一个版本的秒杀器，然后我们一起秒杀了几个IPad（大家都想要IPad，而对IPhone没兴趣，汗）。 当时就用网银付了帐，等待它发货。...，随机出现各种题目让会员回答，回答成功才能继续秒杀。...元旦也没闲着，花了几天时间，改出了第二个版本的秒杀器，智能解题。经测试，目前没有失败过。 第一版本 以下简明扼要地描述所有的分析流程： 分析网站秒杀流程，得出“入口页面”的地址。
两周前秒杀案例初步成型，分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。...我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利，在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己，只有这样，也许你的春天就在明天。...在开发秒杀系统案例的过程中，前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。...对此，为了减少资源浪费，减轻后端压力，我们还需要对秒杀进行限流，只需保障部分用户服务正常即可。...限制接口总并发数/请求数 秒杀活动中，由于突发流量暴增，有可能会影响整个系统的稳定性从而造成崩溃，这时候我们就要限制秒杀接口的总并发数/请求数。
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。
由图所示，我们可以简单的将电商系统的核心层分为：负载均衡层、应用层和持久层。接下来，我们就预估下每一层的并发量。...由图可以看出，秒杀系统的并发量存在瞬时凸峰的特点，也叫做流量突刺现象。 我们可以将秒杀系统的特点总结如下。 ?...注：图片来自魅族 秒杀系统时序图 网上很多的秒杀系统和对秒杀系统的解决方案，并不是真正的秒杀系统，他们采用的只是同步处理请求的方案，一旦并发量真的上来了，他们所谓的秒杀系统的性能会急剧下降。...我们先来看一下秒杀系统在同步下单时的时序图。 同步下单流程 ? 1.用户发起秒杀请求 在同步下单流程中，首先，用户发起秒杀请求。商城服务需要依次执行如下流程来处理秒杀请求的业务。...（6）计算秒杀的价格 由于在秒杀活动中，商品的秒杀价格和商品的真实价格存在差异，所以，需要计算商品的秒杀价格。
本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图 示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
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