编译 | AI科技大本营 参与 | 张蔚敏 林椿眄 编辑 | 明 明 据美国《纽约时报》和英国《观察者报》消息,一家数据分析公司( Cambridge Analytica )通过收集了 5000 万选民的 Facebook 个人资料,并利用这些资料构建了一个强大的软件程序来预测和影响投票箱中的选择结果!据称,该数据分析公司与特朗普赢得大选、英国成功脱欧的竞选团队均有合作。这也是 Facebook 这家科技巨头有史以来最大的数据泄露事件之一。 ▌ 1、数据泄漏事件始末 日前,一位爆料者向 英国《观察者报》
接上一节:kubernetes垃圾回收器GarbageCollector Controller源码分析(一)
你知道 浏览器 & Node 中真正的 Promise 执行顺序是怎么样的吗,如果你只是看过 Promise/A+ 规范的 Promise 实现,那么我肯定的告诉你,你对 Promise 执行顺序的认知是错误的。不信的话你就看看下面这两道题。
不久之前 Bertalan Miklos 写了一篇很好的博文,比较了 MobX 和基于 proxy 的 NX-framework。这篇博文不仅证明了 proxy 的可行性,更好之处在于其触及了 MobX 中一些非常基础但通常又被隐藏的概念。迄今为止我还尚未详细阐述过这些概念,所以本文将分享一些 MobX 特性背后的心路历程。
模型部署入门系列教程持续更新啦!在前两期教程中,我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法,了解了如何在原生算子表达能力不足时,为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来,我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的,基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例,让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库,而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的,并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具,它与Python绑定不同,用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow,还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow
在一次渗透测试过程中,我偶然间发现了一个有趣的IDOR(不安全的直接对象引用)漏洞,通过使用参数污染技术(利用一个被忽略的测试用例),攻击者将能够成功地在目标站点上实现IDOR绕过。
这是我们之前文章结尾《一张照片背后的故事》模块的其中一张,今天看到还是挺扎心的,决定这个栏目重新打开,继续分享给大家。
本文将基于facebook的好友关系数据,研究用户分布规律,并提供简单的好友推荐算法。 数据来源 KONECT1 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links 数据原始格式 . txt文本格式,空格分隔 . 注释信息以%开头 . 每行一组数据,共四个字段 第一字段:用户ID1 第二字段:用户ID2 第三字段:用途不明 第四字段:好友关系建立时间,多数为0,数据缺失 % sym unweighted % 81
Grafana默认支持的数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch
KONECT【1】 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links
文章目录 一、深度优先搜索算法 二、完整代码示例 完整代码示例 执行结果 一、深度优先搜索算法 ---- 深度优先搜索算法步骤 : 将 深度优先搜索 算法步骤 转为代码 ; ① 访问初始结点 : 访问 初始结点 v , 并将该 初始结点 v 标记为 " 已访问 " ; 设置一个 访问标记 数组 , 数组元素个数与 顶点个数相同 ; /** * 判定顶点是否被访问 */ private boolean[] isVisted; ② 查找邻接节点 : 查找 初始结点 v 的 第一个 邻接节点 w
最近,看到很多文章都在介绍 Linux 中的文件系统,其中就包括:inode 节点、软链接、硬链接等重要的概念。
kubernetes垃圾回收器GarbageCollector Controller源码分析(一)
本文整理自 BIGO 在 nMeetp 上的主题分享,主要介绍 BIGO 过去一年在数据管理建设方面的理解和探索。而 BIGO 数据管理的核心重点在于元数据平台的建设,用以支撑上层数据管理和建设应用,包括数据地图、数据建模、数据治理和权限管理等等。本文主要围绕以下五个方向展开:
图是一种数据结构,其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为
官方网站:https://www.elastic.co/guide/index.html
随着词嵌入的兴起,其他领域的嵌入技术也随之发展,尤其是图嵌入 (Graph Embedding),所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。
给大学生讲解SPARK时,说spark相比其它的大数据框架,其运行速度更快,是其显著的特点之一。之所以运行速度快,其原因之一因其使用先进的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)执行引擎。SPARK提供了名为RDD(弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称)抽象的数据集。DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。
在容器中的文件在磁盘上是临时存放的,当容器关闭时这些临时文件也会被一并清除。这给容器中运行的特殊应用程序带来一些问题。
在这篇文章中,我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。
2015年8月29日下午,腾讯Bulgy移动开发者沙龙第三期在车库咖啡与大家如约相见。本期,我们分享的主题是安卓应用机型适配之痛。适配性问题作为安卓开发者中的老大难问题,几乎困扰过每一个安卓开发者。如何在保证快速的研发中,又能做好服务的质量保证呢?来听听我们的嘉宾带来的精彩分享。 一、我们服务过的海量优秀产品 二、个性化十足的Launcher 快捷方式虽然看起来只是一个很小的功能点,但是他涉及到的机型适配问题很多。 快捷方式创建代码: ntent addShortCut = new Intent("co
图是一种非线性的数据结构,其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。 如下图:
图是一个非线性数据结构,本文将讲解图的基本运用,将图巧妙运用,并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
【导读】Graph Neural Network(GNN)由于具有分析图结构数据的能力而受到了广泛的关注。本文对Graph Neural Network进行了简要介绍。它涵盖了一些图论,以便于理解图和分析图时遇到的问题。然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些应用。
本文将介绍如何利用 Gitlab API 实现一套简单灵活的数据同步机制,从而实现在多个 Gitlab 站点间同步数据。 需求描述 在继续写数学系列前,我想切回去之前的 Git 系列写点东西。我想写系列文章也可以像操作系统的进程调度一样,一个系列暂时写不动了,先 保存现场 跳去另一个 topic 写点东西,同时也给自己留点 buffer 再酝酿一下这个暂时 中断 的系列。等这个系列酝酿够了,再 恢复现场 ,继续还这个系列的技术债。 对于一个规模较大的企业,存在多个 Gitlab 站点是很常见的事情。 比如,
每个运行的容器都是可重复的; 包含依赖环境在内的标准,意味着无论你在哪里运行它都会得到相同的行为。
Kubernetes支持存储卷类型中,emptyDir存储卷的生命周期与其所属的Pod对象相同,它无法脱离Pod对象的生命周期提供数据存储功能,因此emptyDir通常仅用于数据缓存或临时存储。不过基于emptyDir构建的gitRepo存储卷可以在Pod对象的生命周期起始时从响应的Git仓库中复制相应的数据文件到底层的emptyDir中,从而使得它具有了一定意义上的持久性。
在 Kubernetes(K8s)项目中,`plugin` 目录用于存放插件相关的代码和配置。插件是用来扩展和自定义 Kubernetes 的核心功能的组件。它们可以添加新的资源类型、调度策略、网络功能、存储后端以及其他的扩展能力。
图与树相比较,图具有封闭性,可以把树结构看成是图结构的基础部件。在树结构中,如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接,便构建成一个图。
高中,读过几本 3D 图形编程相关的书。怎么说呢,自那以后,图形学相关的东西,都不在我的兴趣范围里了。直到最近,我重新燃起了一点兴趣: 架构治理工具 ArchGuard 依赖于「图即代码」,用于生成架构图,以更好的进行架构治理。 年初,开源的知识管理工具 Quake 中,需要支持「概念构建系统」这样一个理念。 需要管理多种不同的图形格式。 当然了,作为一个 Firefox 浏览器的忠实用户,Firefox 在 Feakin 里自然是支持最好的。开始之前,欢迎尝试在线 Demo:https://online.
如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B,并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合,一个来自B集合,我们就将这个图称为二分图。
发现网络插件kube-flannel一直在尝试重启,有时能够正常,有时提示 CrashLoopBackOff有时OOMKilled 3 查看kublet日志
a、间隙索引就是创建索引的索引列在某些文档上列不存在,导致索引存在间隙。 b、间隙索引在创建时应指定选项:{ sparse: true } c、间隙索引列上可以指定唯一性约束
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,常见的机器学习算法:
{ "_index" : "website", "_type" : "blog", "_id" : "123", "_version" : 1, "exists" : true, "_source" : { "title": "My first blog entry" , "text": "Just trying this out..." } }
删除当前数据库里面的所有数据 这个命令永远不会出现失败 这个操作的时间复杂度是O(N),N是当前数据库的keys数量
BDC 在 FICO 模块是经常⽤到的,⽤于批量过账程序时使⽤的,但是稳定性不如使⽤BAPI 的好,但是 BDC 可以有多种 T-CODE 进⾏过账,也有不同的模式,功能也不错,但是在写程序或者是出现问题的时候需要考虑下⾯⼏个问题:
2000 年前后热门的是 信息检索 和 分析 ,主要是 Google 的带动,以及 Amazon 的 e-commerce 所用的协同过滤推荐,当时 collaborative filtering也被认为是 information retrieval 的一个细分领域,包括 Google 的 PageRank 也是在信息检索领域研究较多。后来才是 Twitter,Facebook 的崛起带动了网络科学 network science的研究。
(1)深度优先遍历,从初始访问节点出发,初始访问节点可能有多个邻接点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接点,然后再以这个被访问的邻接点作为初始节点,访问它的第一个邻接点,可以这样理解:每次都在访问完当前节点后首先访问当前节点的第一个邻接点。
大家好!本文给大家介绍来自阿斯利康的AI工程总监Eliseo Papa带领的研究团队发表在bioRxiv的一篇文章“Biological Insights Knowledge Graph: an integrated knowledge graph to support drug development”。文中提出了一个新的知识图谱——Biological Insights Knowledge Graph (BIKG),它充分结合了来自公开数据源和阿斯利康企业内部数据源的相关数据,能够为一系列任务(从新靶点的识别,到现有药物的再利用)提供洞察力。本文描述了实现BIKG图的主要设计选择,并讨论了其从图的构建到开发的生命周期的各个方面。
随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展,前后端的数据交互,日益复杂。
图 图的表示方式有两种:二维数组表示(邻接矩阵);链表表示(邻接表)。 邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵,对于n个顶点的图而言,矩阵是的row和col表示的是1….n个点。 📷 邻接表的实现只关心存在的边,不关心不存在的边。因此没有空间浪费,邻接表由数组+链表组成 📷 图的遍历 : 即是对结点的访问。 图的深度优先搜索(Depth First Search) 。 📷 深度优先遍历,从初始访问结点出发,初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再
一、前言 企业内容管理(EnterpriseContent Management,ECM)系统是一种管理非结构化内容的系统,传统代表为EMC Documentum或IBM Filenet等ECM解决方案。随着大数据技术的越发普及,越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。一般来说,用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类,包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。 其中,HDFS方案主要面向数据归档,对大量打成大包的文
给你一个有 n 个节点的 有向无环图(DAG),请你找出所有从节点 0 到节点 n-1 的路径并输出(不要求按特定顺序)
索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。了解索引的构造及使用,对理解ES的工作模式有非常大的帮助。
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