【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java,可许多朋友一提到“并发”就头疼: 为什么我已经学习了很多相关技术,可还是搞不定并发编程? 小公司根本遇不到并发问题,高并发经验该怎么积累?平时该怎么学习? 昨天面试又卡在并发问题上了,并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗? 有这些困惑很正常,因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多,面试问题一环接一环,把自己问的头皮发麻: 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节,遇到了什么问题? 为什么这么做?效果如何?你如何调整模型,你思考的逻辑是什么? 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集? 优化算法的选择做过哪些?为啥这么做? ...... 大家都知道NLP近几年非常火,而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
静电:今天我们来解析瑞幸咖啡的APP设计案例。瑞幸是我最近才开始喝开始用的,突然发现他家的丝绒生椰拿铁还真挺好喝,而且价格也不贵,相对于我这种一天一杯咖啡的人来说是再合适不过了。在之前一直都是使用的小程序来下单,这次下载了他家的APP,感觉还是可圈可点的。
社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图,其中用户是图的节点,好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系,推荐用户可能感兴趣的新好友。
2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
九宫图算法(Nine-grid algorithm)是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法,通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域,并对每个区域进行像素值的分析和比较,从而实现对屏幕图像的精准度分析。
来源:专知本文为书籍,建议阅读5分钟本书介绍图算法研究前沿领域。 图论研究的是一种广泛的数学结构,用于刻画离散的对象及其之间的关系。而图算法则研究图论中计算问题的求解方法。图论和图算法在物理、化学、生物、社会科学等众多领域都发挥着重要作用。本书介绍图算法研究前沿领域,总结了近十年的进展。从图论概念、算法、问题模型以及研究趋势等方面讨论了图算法研究领域的概貌和前沿。为图论和算法领域的学生、老师、科研工作者提供了良好的参考。 本书作者之一Ton Kloks教授是图论和图算法领域著名专家,特别是在树宽(Tree
AI的算法你还记得多少?他们都是如何用Python和Java实现的?恐怕很多人一下子就慌了。
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法,在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法,如最短路径发现,不同的账号和交易之间存在异常的最短路径,某些账号或设备存在异常的关联。另外,还有图的识别,比如洗钱,会涉及到异常的环路。
通过综合考虑上述因素,并根据具体问题和应用场景的需求,可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
图算法是解决许多实际问题的关键,包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中,我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。
图由一组节点(顶点)和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
Angel项目的3.2.0版本发布啦! Angel是腾讯首个AI开源项目,经过多个版本迭代,于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel提供了全栈的机器学习能力,并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中,Angel首次引入了图计算能力,提供了大量开箱即用的图算法,得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布,Angel继续加强了图计算的能力,相较于上个版本,我们做了很多优化并提供了一些新的特性,感兴趣的话就赶紧下载体验
用户在咨询弹性伸缩服务时,觉得该产品挺好,但一经解释,发现不能用(软件架构不支持)。原因是,使用该产品,需要做到“应用无状态化”。
广东省浙江商会于2005年6月18日在广州正式成立,经广东省民政厅核准注册登记的非营利性服务、中介和协调机构,商会会员分别来自浙江省的各个地区,具有较强的行业代表性,涉及医药化工、房地产开发、皮革皮具、服饰、珠宝、机械制造、服务业等30多个行业。
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统,它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面,图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述:
欺诈是用户主观、以非法占有为目的,采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法,骗取他人财物或金融机构信用,破坏金融管理秩序的行为。
优然家是北京向东科技有限公司旗下全新品牌,是一家专业从事智能化系统设计、研发、实施于一体的高新技术公司。
数据结构与算法是计算机科学的基础,是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说,掌握数据结构与算法的基本概念和原理,以及常见数据结构和算法的应用场景,是十分必要的。
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目,2019年在基金会的孵化过程中,完成了3.0版本的发布,并于同年在基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel提供了全栈的机器学习能力,并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 我们看到在万物互连的复杂网络世界,现实中许多问题也可以抽象成图来表达,而金融支付、安全风控、推荐广告、知识图谱等业务积累了大量的图数据,亟需借助传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图分析技术,从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息,以弥补单点分析
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LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的,高效的,有以下优势:
7月20日,中国农业银行发布图数据库资源配置项目中标公告,腾讯云中标。根据公告,腾讯云将为中国农业银行提供图数据库系统及客户化开发服务。此前腾讯云企业级分布式数据库TDSQL也中标了中国农业银行的分布式数据库采购项目,此次腾讯云图数据库TGDB的中标,再次表明腾讯云数据库在金融领域的能力得到认可。 图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。在本次中国农业银行招投标测试过程中,腾讯云图数据库TGDB作为业内独有的底层不依赖第三方存储系统的原生图数据库,凭借分布
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测,引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成,节点代表实体或对象,边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域,如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
Java是一种广泛应用的编程语言,拥有强大的数据结构库,使程序员能够轻松地处理各种数据和算法。本文将深入探讨Java中的数据结构,从基础概念到高级应用,包括示例代码和实际用例。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种,图算法是图分析的工具之一。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构,它能够模拟各种实际问题,并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构,从基础概念到高级应用,为读者提供全面的图算法知识。
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询,图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术,已经引起越来越多的人们关注。近来,笔者收到很多朋友的提问,诸如如何看懂评测报告内的门门道道?如何通过评测报告,知晓各个产品间的优势和劣势?一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容?哪些内容是考验性能的硬核标准?哪些可以忽略不计,如何去伪存真…… 为了便于大家理解,本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识,第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类: 面向元数据的操作,即面向顶点、边或它们
最近因为世界杯正在进行,我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发(在这篇文章中,作者仅仅利用有限的信息量和条件,借助图算法的方法做出了合理的冠军预测),想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测,还能顺道科普一波图库技术和图算法。
在计算机科学领域,数据结构和算法是构建强大和高效程序的关键要素。随着问题的复杂性不断增加,对于更高级的数据结构和算法的需求也逐渐增加。本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法,包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。
网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
来源:数据科学与人工智能本文约4500字,建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解,本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本:LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型,和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现,原理有一些相似之处,
大家好,今天为大家分享一个不可思议的 Python 库 - algorithms。
导读:虚拟网络中存在部分黑产用户,这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去谋取利益。作为恶意内容生产的源头,管控相关黑产用户可以保障各业务健康平稳运行。当前工业界与学术界的许多组织通常采用树形模型、社区划分等方式挖掘黑产用户,但树形模型、社区划分的方式存在一定短板,为了更好地挖掘黑产用户,我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用,主要介绍:
算法和数据结构是计算机科学中的核心概念,它们贯穿了软件开发的方方面面。在本文中,我们将深入探讨一些重要的算法和数据结构,包括排序、双指针、查找、分治、动态规划、递归、回溯、贪心、位运算、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)以及图算法。通过理解这些概念和技巧,您将能够更好地解决各种计算问题,提高编程技能,并准备好面对编程挑战。
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9月GPDB7发布了release版本,新增了很多新特性及性能改进,对GPDB用户带来福音。业务在调研GPDB6升级到GPDB7的过程中,生产环境会创建用户,利用这些用户进行迁移。但是出现问题了,竟然会报:Role names starting with “pg_” are reserved。也就是说GPDB7以”pg_”开头的用户是预留用户,不给用户创建使用。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样,称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景:人体区域保留彩色,人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
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LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型,和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现,原理有一些相似之处,但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下:
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式”,“代码清晰易懂”,“占用内存小”等。
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能,针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力,同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取,过滤及写入等数据处理功能。
No.28期 表排序 Mr. 王:前面我们讨论了一些基础磁盘算法,现在我们来讨论一些关于磁盘中图算法的问题。 通过对基础磁盘算法的学习,我们可以很容易地想到,之所以需要设计外存的图算法,是因为如果内存无法存储全部的数据的话,我们就要尝试将数据存放在外存中;图也是一样的,当需要表示的图很大时,内存无法存下全部的图节点或者边时,我们就要尝试将数据保存在外存中,仅当需要对图的某一部分进行处理时,才加载到内存中来。 图算法的体系是比较庞大的,对图的操作和研究的算法也是非常多的,在开始研究一些比较复杂的图算法之间
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