来自不同层的节点是否会交互

来自不同层的节点会进行交互。在云计算中，不同层的节点包括客户端、前端服务器、后端服务器和数据库服务器等。这些节点通过网络通信进行交互，以实现数据传输、请求处理和响应返回等功能。

客户端与前端服务器之间的交互主要包括用户请求的发送和前端服务器的响应返回。客户端可以是用户使用的设备，如电脑、手机等，通过浏览器或应用程序与前端服务器进行通信。前端服务器负责接收客户端的请求，并根据请求内容进行处理和响应。

前端服务器与后端服务器之间的交互主要涉及请求的转发和处理。前端服务器接收到客户端的请求后，可能需要将部分请求转发给后端服务器进行处理。后端服务器负责处理业务逻辑、数据存储和计算等任务，并将处理结果返回给前端服务器。

后端服务器与数据库服务器之间的交互主要涉及数据的读取和存储。后端服务器可能需要从数据库服务器中读取数据用于处理请求，或将处理结果存储到数据库服务器中。数据库服务器负责数据的存储和管理，提供高效的数据访问和查询功能。

这种不同层节点之间的交互使得云计算系统能够实现分布式计算和资源共享，提供高可用性、可扩展性和灵活性的服务。通过合理设计和配置各个节点，可以实现系统的负载均衡、容错和性能优化等目标。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

客户端：无具体腾讯云产品推荐。
前端服务器：腾讯云轻量应用服务器（https://cloud.tencent.com/product/lighthouse）
后端服务器：腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
数据库服务器：腾讯云云数据库 MySQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）

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卷积神经网络学习路线（三）| 盘点不同类型的池化层、1*1卷积的作用和卷积核是否一定越大越好？

前言这是卷积神经网络学习路线的第三篇，这一篇开始盘点一下池化层的不同类型和1*1卷积的作用。...池化层的不同类型池化通常也被称为下采样(Downsampling)，一般是用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出特征图的维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。...在这里插入图片描述重叠池化操作和标准池化相同，但唯一不同地方在于滑动步长 image.png 小于池化核的尺寸 image.png ，可以想象到这样的话特征图中的某些区域会参与到多次特征提取工作，最后得到的特征表达能力更强...因此，卷积的作用可以总结为可以实现信息的通道整合和交互，以及具有升维/降维的能力。卷积核是否越大越好？这是本文的最后一个问题，显然这个问题我们肯定会回答否。但你是否真的认真思考过其中的原因？...因此，我们可以认为在NLP领域大卷积是好于小卷积核的。总结一下，卷积核是否越大越好呢？这个要具体问题具体分析，在不同的领域大卷积核和小卷积核分别能取得不错的效果。

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WSDM22 | 利用反事实框架预测用户流失

输出为在未来一段时间内是否会流失，公式如下， y=F(G,X_v,X_e) 社交网络G以用户为节点，用户交互为边， G=(\mathcal{V,E}) ，邻接矩阵 A \in \mathbb{R}^{N...通过两个全连接层得到特征的embedding，然后使用两个 GCN 层来自动建模用户的社会关系。...以上所有信息都包含在节点嵌入中，因此只需使用两个全连接层来学习用户意图embedding H_{UI} 。本文设计SGAT来挖掘用户之间的交互，从而有效挖掘社会影响。...作为SGAT的输入，以更新第 l 层中节点的隐藏状态 h_{v_i}^l 。...这一步通过注意力机制捕捉了来自不同朋友的影响的潜在不同影响。公式如下，在文中通过两层SGAT得到社会影响的表征 H_{SI} 。

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详细解读GraphFPN | 如何用图模型提升目标检测模型性能？

首先为每个输入图像定义一个特定于图像的超像素层次结构来表示其固有的图像结构。图特征金字塔网络从这个超像素层次结构继承了它的结构。上下文层和层次层旨在实现相同尺度内和不同尺度之间的特征交互。...上下文层和层次层的设计分别是为了促进相同规模内和跨不同规模的特性交互；在现有的卷积神经网络全局通道注意机制的基础上，进一步引入了图神经网络的2种局部通道注意机制；在MS-COCO 2017验证和测试数据集上的大量实验表明...因此，当从图金字塔的一层移动到下一层时，节点的数量也会减少4倍。作者为图金字塔定义了2种类型的边。它们被称为上下文边缘和层次边缘。...上下文边缘连接同一层次上的2个相邻节点，而层次边缘连接不同层次上的2个节点，如果它们对应的超像素之间存在ancestor-descendant关系。...在GraphFPN中有2种类型的层，上下文层和层次层。这2种类型的层在图金字塔中使用相同的节点集，但不同的图边集。上下文层只使用上下文边缘，而层次层只使用修剪过的层次边缘。

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云数据仓库的未来趋势：计算存储分离

数据以batch、列存的方式在存储层与计算层之间传递，单次请求，会传输多个batch的数据，一般不大于32MB。...此外，优化器也会判断查询中的filter是否可利用存储层索引，尽量把可被存储层识别的filter下推至存储层利用索引加速过滤，减少与计算层之间的数据传输。...4 分区动态重分布 Resharding算子与Scan算子之间，分区（shard）遵循以下原则进行重分布：来自同一个存储节点的多个分区，尽量打散到不同的计算节点上。...同一个查询内，不同表的相同分区，会被映射到相同的计算节点上。同一个分区，在不同查询之间，随机分配到不同的计算节点。...与Snowflake、Redshift不同，计算节点与分区之间没有固定的映射关系，因为计算节点没有本地的cache，数据访问的加速完全依赖于存储层的SDD、内存cache。

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什么是人工神经网络，其有哪些应用？

人工神经网络的输入层是第一层，它接收来自外部源的输入并将其释放到隐藏层，即第二层。在隐藏层中，每个神经元接收来自前一层神经元的输入，计算加权总和，并将其发送到下一层的神经元。...人工神经网络的输入节点接收输入信号，隐藏层节点计算这些输入信号，输出层节点通过使用激活函数处理隐藏层的结果来计算最终输出。...然后，它显示了数千张不同的猫图像，以便网络可以学习识别猫。一旦神经网络使用猫的图像进行了足够的训练，那么你需要检查它是否能正确识别猫的图像。...这是通过使 ANN 通过确定它们是否是猫图像来对它提供的图像进行分类来完成的。人工神经网络获得的输出由人工提供的图像是否为猫图像的描述来证实。...模块化神经网络：模块化神经网络包含一组不同的神经网络，这些神经网络独立工作以获得输出，它们之间没有交互。与其他网络相比，每个不同的神经网络通过获得独特的输入来执行不同的子任务。

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【综述专栏】基于图神经网络的推荐系统

显式建模邻居之间的影响或中心节点与邻居之间的亲和力可能会带来额外的好处，但需要在更多数据集上进行验证。...2.3 Information Update 为更新节点，如何整合中心节点的当前表征和聚合邻居节点得到的表征？与丢弃原始节点相比，使用其原始表示和聚合的邻居表示更新节点会更可取。...为了获得整体的用户/项目表示，利用所有层的表示比直接使用最后一层表示更可取。在整合来自所有层的表示的功能方面，线性加权且权重可学习的方式允许更大的灵活性，而拼接操作则保留了来自所有层的信息。...是否显式地将用户节点放入知识图谱或是隐式地使用用户表征来区分不同关系的重要程度？现有工作要么将用户节点视为一种实体，要么隐式使用用户节点来区分关系。...8.4 推荐中 GNN 的接收域对于推荐中的图数据，节点度呈现长尾分布，即活跃用户与物品的交互较多，冷用户交互较少，类似于热门物品和冷物品。因此，在所有节点上应用相同的传播步骤可能不是最理想的。

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五分钟了解浏览器工作原理

浏览器架构图浏览器主要由以下几个部分组成：用户界面浏览器引擎渲染引擎数据存储层 UI BackEnd JavaScript 解析器 (脚本引擎) 网络层用户界面这是用户与浏览器发生交互的区域...web 内容渲染过程大致如下： HTML 数据转成 DOM 来自网络层的请求内容在渲染引擎中接收(通常是 8 kb 的块)，然后将原始字节转换为 HTML 文件中的字符(基于字符编码)。...dom-tree CSS 数据转成 CSSOM CSS 数据原始字节被转换成字符、token、节点，最终变成 CSSOM（CSS 对象模型）。CSS 的层级特性决定了元素会应用什么样式。...cssom-tree DOM 与 CSSOM 组成渲染树 DOM 树包含了 HTML 元素之间的关系信息，CSSOM 树则包含了这些元素的样式信息。从根节点开始，浏览器会遍历每一个可见节点。...有些节点是隐藏的（通过 CSS 控制），不会出现在渲染结果中。对于每个可见节点，浏览器找到 CSSOM 中定义的相关规则进行匹配，最终这些节点会带着内容和样式出现在渲染树中。 ?

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ACL 2019 | 图表示解决长文本关系匹配问题：腾讯提出概念交互图算法

对此，来自阿尔伯塔大学和腾讯 PCG 移动浏览器产品部的研究者提出了概念交互图（Concept Interaction Graph）算法，对比现有的文章关系匹配算法有明显的效果提升。...值得注意的是，我们的算法并不局限于判断两篇新闻文章是否讲述同一个子事件或者同一个故事。只要有相应的训练集，它可应用于不同的长文本关系判断任务。同时，它也可以应用于英语等其他语言。方法 ? 图 3....同时，用节点文本的 TF-IDF 相似度表示边权重。节点匹配特征编码。在这里，我们对每个节点上的文本对（来自两篇文章的句子集合分别拼接成一个文本）进行匹配，得到匹配特征。...在得到每个节点的匹配特征向量之后，我们利用多层 GCN 进行特征转换。最后一层中，我们将所有节点的特征向量综合成一个向量（这里采用了 mean aggregation）。综合匹配。...最后，我们将得到的综合匹配向量，输入到一个多层神经网络分类器中进行关系分类。这里，我们可以拼接来自不同的编码器的匹配向量，以利用不同的特征。实验结果我们对比了本文的算法和一系列已有的文本匹配算法。

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Quant进阶：用『最少』的数学，学『最全』的图神经网络

图深度学习背后的思想是通过节点和边来学习图的结构和空间特征，这些节点和边代表不同的主体体及主体间的交互。...图与常规数据的不同之处在于，图具有神经网络必须遵守的结构；如果不好好利用它就太浪费了。这是一个社交媒体图的例子，节点是用户，边是他们的交互（如关注/喜欢/转发）。...通常情况下，具有相似特征或属性的节点是相互连接的(在社交媒体中是这样的)。GNN利用这一特点，学习特定的节点如何以及为什么会相互连接，而有些节点则不会。为此，GNN会观察节点的邻域。...4、把两个节点的表征一起传入一个 MLP 层，去判断两个节点之间是否存在连接。...该模型在节点的邻域上引入了学习聚合器。与考虑邻居中的所有节点的传统GAT或GCNs不同，GraphSAGE统一地对邻居进行采样，并在它们上使用学习到的聚合器。假设模型一共有层，每一层。

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CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络，建模多粒度标签间的层级知识

；（3）现实世界中位于低层级的子类除了拥有自己的独特属性还会进一步继承来自父类的属性，我们首先为每个层级设置专有的特征提取层，根据主干网络输出的特征提取各个层级相关的特征。...一条有向边代表节点间具有父子关系，及类别 i 是类别 j 的父类。一条无向边代表节点与为互斥关系。层级中每个类别标签取值为二元值，即，代表目标是否具有这个类别标签。...任何常用的网络都可以作为主干网络用来提取输入图像的特征，我们选用广泛使用的深度残差网络 ResNet-50 作为 HRN 网络的主干网络。层级特征交互模块包括每个层级专有的特征提取层与残差连接部分。...因此，边缘概率的计算可以使得父节点的分数值影响子节点的预测值。(2)计算层级中间标签的边缘概率时需要包含其所有子类标签对应的联合概率，即可以聚集来自子类的知识。...为了进一步加强网络对于细粒度叶子节点的区分能力，我们进一步结合多类交叉熵损失函数，形成最后的复合损失函数优化整个网络：即根据样本是否被标注叶子节点，选择性地结合交叉熵损失函数与概率分类损失函数。

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图神经网络的数学原理总结

例如，32×32×3的一个简单的CIFAR-10图像会有3072个节点和1984条边。对于224×224×3的较大ImageNet图像，这些数字会更大。...与图片相比，图的不同的节点与其他节点的连接数量不同，并且没有固定的结构，但是就是这种结构为图增加了价值。...通常，具有相似特征或属性的节点相互连接(比如在社交媒体中)。GNN利用学习特定节点如何以及为什么相互连接，GNN会查看节点的邻域。邻居Ni，节点I的集合定义为通过边与I相连的节点j的集合。...我们还可以进行链接预测→某个节点i和j之间是否存在链接?hLi和hLj的节点嵌入可以被输入到另一个基于sigmoid的MLP中，该MLP输出这些节点之间存在边的概率。...与常规ML一样，训练数据和测试数据是分开保存的。GNN只使用来自训练节点的特征和标签。这里不需要二进制掩码来隐藏测试节点，因为它们来自不同的集合。

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Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling

CNN中基于TensorFlow 架构实现CNN 基于上下文感知网络嵌入的关系建模本文主要针对目前存在的 NE 方法对于每个顶点仅有一个简单 embedding，没有考虑到网络节点根据不同的交互对象会展现出不同交互特性的缺陷...：信息网络可能包含数十亿个节点和边缘，因此在整个网络上执行复杂的推理过程可能会非常棘手中心思想：找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示总结任务给定：节点描述信息，及其交互信息...与不同邻居交互时，展示不同的方面（如研究人员以不同研究主题与合作伙伴合作，用户分享不同兴趣给不同邻居，网页链接到不同页面用于不同目的） 2....文本、标签、其他元数据此处上下文关系更重要当节点 u和v 交互时，相互关联的文本信息分别来自 Su 和 Sv ,对于每个顶点，可使用神经网络构建基于文本的无上下文嵌入引入相互注意方案，将u和v间的相互关注建立在神经模型中...无上下文文本嵌入将节点的单词序列作为输入，CNN 通过三层获得基于文本的嵌入 1.

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【综述笔记】Graph Neural Networks in Recommender Systems

聚合器用于聚合来自邻居的消息，更新器用于融合邻居节点和中心节点。下面简单介绍四种常见方法。 ?...4）最终节点表示：用最后一层的表示还是结合所有层的结点表示 ?...，并且利用不同层的表示得到最终的结点表示。...对应两个特性，有两个问题需要解决： 1）朋友影响：是否有不同的影响，如何区别这些影响； 2）偏好整合：如何整合社交影响和交互行为，存在两种策略，一种交互图和社交图分别建模，一种将u-i交互和社交关系融合到一个图中统一建模...为捕捉不同深度的社交关系，该模型拼接不同层的表示作为最终的表示。模型优势在于两个扩散过程，不同层拼接，以及注意力机制。 4.2.3 Summary.

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比原链CTO James | Go语言成为区块链主流开发语言的四点理由

比原链的系统架构在区块链系统中内核层是最核心的，他承接了区块验证、交易验证、节点维护、打包挖矿等重多职责。...钱包层是直接和用户发生交互的一层，他的职责是资产管理、私钥管理，并与内核层通信验证区块交易。以Bytom为例，他的内核层分为了五个的模块。我们举例描述几个主要的模块。...共识层：确认一个块是否合法。分为区块头验证和交易验证。区块头验证需要验证它的父块和时间戳，同是需要算力来保证记账权利。...交易验证比原特别的设计了一层BC层，这层在交易验证时会获得更好的性能，交易验证还和智能合约相关，交易被验证时参数会参入虚拟机验证该交易是否合法。...WHY GOLANG第一点，区块链是多模块异步协同工作的，分成了P2P层、钱包层、内核层。其中内核层、情报层里面都有不同的很多子模块，在负责不同的事情。Go语言做得很出色非常适合做这方面的开发。

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深入浅出FISCO BCOS:区块链底层平台

网络层访问账本白名单，判断node0是否是group1的节点。如果node0不是group1的节点，网络层会拒绝发送数据包。...收包当node1接收到来自node0的数据包{groupID(1) + packetA}时：网络层会查询账本白名单，检查源节点node0是否是group1的成员。...在这个比喻中，你就是调度层，而接口层由三个模块组成。交易池（TxPool）：交易池就像你的收件箱，它接收来自公司员工或其他部门的新任务和请求。...类似地，区块执行器与调度层进行交互，负责执行调度层传入的区块，并将区块执行结果返回给调度层。...假设有一个团队，其中的成员分布在不同的地方。为了保持大家的信息一致，每个人会定期向其他人汇报自己的进展。同步模块就像是团队成员之间的信息传递通道，它主要负责交易和区块的同步。

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SIGIR2021 | 一种自动发掘CTR预估中强大特征交互的通用方法

(3)多交互集成：哪些交互需要用到最终的预测。因此，AutoPI的搜索空间由运算空间和定制的计算图组成。图中的每个节点代表一个隐式表示(即任意阶交叉特征)，每条边是来自操作空间的一个算子。...为了更好地推广到各种应用中，搜索空间应该在计算图中包含足够的节点，同时尽可能在操作空间中包含不同的交互操作。另外，图中包含用于多交互集成的多塔结构，用来提高性能。...需要注意的是，多塔结构中算子的连接也会自动优化。因此，作者从具有代表性的手工模型中提取出多样化的交互操作，形成操作空间。...具体来说，交互单元有一个输入节点(节点 )，也就是对偶嵌入层之一产生的输入嵌入，三个中间节点(节点、、 )表示中间交叉特征，输出节点(节点 )，通过组合运算（即卷积）融合所有中间节点的特征矩阵。...（2）集合单元建模了低阶和高阶交互的集合。与交互单元不同，集成单元有两个输入节点，其中节点是交互单元生成的高阶交叉特征矩阵，节点是另一个双嵌入层生成的输入嵌入矩阵。

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看其他GNN介绍我想转行，看完这篇我又可以了

根据是否使用谱卷积算子，图神经网络模型可以划分为谱方法和非谱方法。谱方法在傅里叶域上定义图卷积算子，需要原始的图结构表示节点间的关系。非谱方法需要设计聚合器和更新器。...聚合器用于聚合来自邻居的消息，更新器用于融合邻居节点和中心节点。四种常见方法为：GCN、GraphSage、GAT、GGNN。为什么用GNN进行推荐？...根据用到的信息类型和是否考虑物品顺序进行分类，我们可以列出以下模型： ? 传统推荐系统传统推荐旨在通过利用用户项交互数据对用户偏好进行建模，从而提供反映每个用户长期兴趣的静态推荐列表。...：用最后一层的表示还是结合所有层的结点表示 ?...朋友影响：是否有不同的影响，如何区别这些影响； ? 偏好整合：如何整合社交影响和交互行为，存在两种策略，一种交互图和社交图分别建模，一种将u-i交互和社交关系融合到一个图中统一建模。

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超级账本Fabric的架构与设计

超级账本Fabric根据交易过程中不同环节的功能，在逻辑上将节点角色解耦为Endorser和Committer，让不同类型节点可以关注处理不同类型的工作负载。典型的交易处理过程如下图所示。...该节点会定期地从Orderer获取排序后的批量交易区块结构，对这些交易进行落盘前的最终检查（包括交易消息结构、签名完整性、是否重复、读写集合版本是否匹配等）。...Fabric核心组件超级账本Fabric面向不同的开发人员提供了不同层面的功能，自下而上可以分为三层：网络层：面向系统管理人员。...节点（Peer）的概念最早来自P2P分布式网络，意味着在网络中担任一定职能的服务或软件。节点功能可能是对等一致的，也可能是分工合作的。...在Fabric网络中，节点会定期地利用Gossip协议发送它看到的账本的最新的数据，并对发送消息进行签名认证。

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CIKM21「微软」增量图卷积用于协同过滤

背景用户会与商品进行持续交互，从而导致用户商品交互图是随着时间变化的，训练好的GNN很快就会过时。传统的解决方式是隔一段时间就重训练一次，但是会损失时序信息并且计算资源损耗严重。...主要包含三个部分：历史特征生成层：基于MAML（元学习的一种）生成初始特征，并且能够快速适应时间特征学习层：首先聚合来自局部邻域的特征以通过图卷积更新每个子图中每个用户/商品的embedding，然后通过增量时间卷积网络...（iTCN）融合来自最后一个子图和当前子图的用户/商品embedding 偏好解码层：用于预测用户商品交互的可能性。...2.3.1 时间特征提取模块对于每个一小段时间的子图，用GCN来学习用户和商品的时间信息。这部分GCN用于提取用户-商品的交互特征然后通过整合邻居节点的特征来丰富每个节点的保证。...主要采用两个部分，第一部分历史特征生成部分是用元学习的方式，给未见过的用户或商品一个更好的初始embedding；第二部分，一方面图卷积的方式结合不同的重要性来聚合邻居节点的信息；另一方面，利用改进的时间卷积

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