准备在CSDN上写一个关于GraphX的专栏,这是第一篇文章。 本文介绍使用GraphX创建一张图并可视化的关键技术,创建好的图存储在Graph[VD,ED]对象中,可视化所使用的技术框架是第三方Java动态图形管理组件GraphStream。
【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ,这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言,强强联合,海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 近日,微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ(Language-Integrated Knowledge Query)。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询
由 Microsoft Research 开发的 Graph Engine 1.0 预览版正式发布。Graph Engine 是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎。在此之前,它在学术界更广为人之
作者:刘光聪 ,中兴通讯高级系统架构师,专注机器学习算法,分布式系统架构与优化。 原文:TensorFlow架构与设计:会话生命周期(http://www.jianshu.com/p/667cbb20d802) 责编:王艺 CSDN AI记者,投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章: 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计:图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个
以下是一个较为复杂的 C 语言代码示例,它演示了如何使用链表数据结构实现一个简单的图(Graph)数据结构,并实现图的深度优先搜索(DFS)算法:
图数据库是面向 OLTP 场景,强调增删改查,并且一个查询往往只涉及到全图中的少量数据,而图计算是面向 OLAP 场景,往往是针对全图数据进行分析计算。
在软件开发中,有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)是一种特殊的图结构,其中的节点和边代表了任务和任务间的依赖关系。在有向无环图中,所有的边都有一个方向,而且图中不存在任何从一个节点开始最终回到该节点的循环路径。这种特性使得DAG成为了表示一系列有依赖关系的任务的理想选择。
call graph for files选择需要分析的文件和文件夹(支持多选),右键选择 "Crabviz: Generate call graph"
semantic 库地址:https://github.com/github/semantic
今天开始每周4连载博途TIA GRAPH(顺序流程图)使用教程,预计4-5篇,希望大家积极转发。
作者:Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
现在写专业文章离不开图,有些图非常复杂但非常有规律,用PowerPoint或Visio画都很吃力,这时候会编程就轻松多了,比如下面这张状态转换图: 再比如这张数据结构图: 再比如英文小说《欺骗的女儿
MindSpore有两种运行模式:动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式,也可以手工切换为静态图模式。
本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》,这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在,最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问题转化成依赖于生物网络的问题,例如图神经网络 (GNNs)。与其它领域相比,生命科学的问题有其自身的独特性和细微的差别。首先,这份指南比较全面地介绍了生命科学中的各种图结构数据,基于这些数据的生物和医学问题,以及相关的基于图机器学习的算法;随后,作者提供了四类基于GNN的解决方案的编程指南,每一种方案都提供了python代码和比较详细的说明,这四类问题包括:1)小分子属性预测;2)大分子属性和功能预测;3)基于双图(bi-graph)的蛋白质-配体对亲和力预测;4)利用知识图谱进行医学预测。所有代码都基于深度学习库DGL-lifesci和DGL-KE。
作者 | 张逸 特别说明:本文包含大量代码片段,若要获得更好阅读观感,请点击文末“阅读原文”或访问我的博客。 响应式编程在前端开发以及Android开发中有颇多运用,然而它的非阻塞异步编程模型以及对消息流的处理模式也在后端得到越来越多的应用。除了Netflix的OSS中大量使用了响应式编程之外,最近阿里也提出Dubbo 3.0版本将全面拥抱响应式编程。 我之前针对某些项目需求也给出了响应式编程的方案,较好地解决了并行编程与异步编程的问题。不过在深入了解响应式编程之后,我也给出了自己的一些实践总结。 响应式编
在编程世界中,图是一种非常重要的数据结构,它由节点(或顶点)和边组成。图广泛应用于需要处理连接的软件应用,如计算机网络和社交网络等。Go语言以其简洁、高效而闻名,是实现图结构的理想选择。在Go中实现图,我们可以通过结构体和接口来创建和操作图。
GNN(图神经网络)代表了一种新兴的计算模型,这自然地产生了对在大型graph上应用神经网络模型的需求。
在计算图中,节点表示计算单位,边表示计算用到和产生的数据。 例如,在TensorFlow图中,tf.matmul操作将对应于具有两个输入边(要乘以的矩阵)和一个输出边(乘法的结果)的单个节点。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/82984443
TensorFlow支持各种异构平台,支持多CPU/GPU、服务器、移动设备,具有良好的跨平台的特性;TensorFlow架构灵活,能够支持各种网络模型,具有良好的通用性;此外,TensorFlow架构i具有良好的可扩展性,对OP的扩展支持,Kernel特化方面表现出众。
在编程中,算法是解决问题的一系列步骤或指令的集合。对于程序员来说,掌握一些常用的算法是非常必要的。下面,我将用JavaScript(JS)语言来详细讲解几个常用的算法。
hw = tf.constant("Hello World! Mtianyan love TensorFlow!")
在日常工作中,难免会画一些流程图、时序图。之前都是选择使用在线的画图网站,画完然后截图插入到文档。我个人用的比较多的主要是 腾讯文档 。
在开始学习Shader Graph之前,要先了解一下什么是 渲染管线(Render Pipline)。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长,骗子的行骗能力也水涨船高,精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷,方法复杂且容易广泛复制,当事后发现时,已经太迟了,客户和企业往往已经损失惨重。
在编写程序时,无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如,这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究:https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/42184.pdf),大量时间都用于调试或修复源代码错误。自动化程序修复可以极大地提高编程和学习编程的生产效率。在我们最近发表在 ICML 2020上的工作《Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback》中,我们研究了如何使用机器学习来自动修复程序。
【导读】随着TensorFlow的普及,越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中,如何在常见的编程语言(Java、NodeJS等)中使用TensorFlow成为了一个比较常见的问题。专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法,并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。 专知成员Hujun在以前就写过TensorFlow 1.4 Eager Execution系列
开篇之前,先回顾下图数据库市场变化,2018 年前市场大概是 \$ 650,000,000,根据目前市场的研究报告,图数据库市场将在未来的 4 年以年增长 30%~100% 的速度达到 $ 4,130,000,000~$ 8,000,000,000。
ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,KDD) 会议始于 1989 年,是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议,也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。今年的 KDD 大会是第 29 届,于 8 月 6 日 - 10 日在美国加州长滩举办。大会包含研究方向(Research )和应用数据科学方向 (Applied Data Science,ADS)两个 track。来自Pinterest、清华等学者带来了《图神经网络:基础、前沿与应用》教程,非常值得关注!
量子近似优化算法(QAOA)是一种经典和量子的混合算法,是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言,组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象,在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
作者 | 张逸 特别说明:本文包含大量代码片段,若要获得更好阅读观感,请点击文末“阅读原文”或访问我的博客。 响应式编程(Reactive Programming)的本质是异步非阻塞的高响应式处理,最核心思想则为Everything is stream,即针对流进行处理,这是其根本。从这个角度讲,我们可以将响应式编程的设计思想视为Stream-Oriented Design,即面向流的设计。 正如面向对象设计以对象为基本设计要素,函数式编程思想以函数为基本设计要素,响应式编程则应该以流为基本设计要素。这带来
本文介绍了TensorFlow中的各种数据类型以及它们在TensorFlow中的使用方式,包括Tensor、TensorFlow、Keras等。同时,文章还介绍了TensorFlow中的各种API,包括Eager Execution、Graph Execution、Session等,并给出了相应的示例。此外,文章还介绍了TensorFlow中的图(Graph)和会话(Session)的概念,以及如何在TensorFlow中使用Keras构建深度学习模型。
在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算。
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。AutoGraph将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为纯的TensorFlow图代码。
华为公司面向计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、类机器人等领域量身打造了基于“达芬奇(DaVinci)架构”的昇腾(Ascend)AI处理器,开启了智能之旅。为提升用户开发效率和释放昇腾AI处理器澎湃算力,同步推出针对AI场景的异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks),CANN通过提供多层次的编程接口,以全场景、低门槛、高性能的优势,支持用户快速构建基于Ascend平台的AI应用和业务。
symbol 可以说是 MXNet 最重要的一部分API了,主要定义了计算流程。在此之前,我觉得有必要说一下不同的编程方式:
在近期举办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上,百度飞桨总架构师于佃海提到:
近年来,人们对深度学习方法在图数据上的扩展越来越感兴趣。在深度学习的成功推动下,研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想,定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构。图神经网络的火热使得各大公司纷纷推出其针对图形结构数据的神经网络框架。下面分别介绍四大图神经网络框架。
在近期举办的「WAVE SUMMIT 2020」深度学习开发者峰会上,百度飞桨总架构师于佃海提到:
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言,而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。Gremlin是一种函数式数据流语言,可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图(property graph)的遍历或查询。
什么是张量 https://www.youtube.com/watch?v=f5liqUk0ZTw 英文解说 https://blog.csdn.net/wtq1993/article/detail
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要介绍了一下TVM的Relay并介绍了如何基于Relay构建一个Conv+BN+ReLU的小网络,然后介绍了一下TVM中的Pass的工作机制,并较为详细的介绍了RemoveUnusedFunctions,ToBasicBlockNormalForm,EliminateCommonSubexpr三种Pass。其中Relay部分的详细介绍大部分引用自官方文档:https://tvm.apache.org/docs/tutorials/get_started/introduction.html。
人工智能、机器学习和深度学习 在介绍TensorFlow(以下简称为TF)之前,我们首先了解一下相关背景。 TF是一种机器学习框架,而机器学习经常和人工智能,深度学习联系在一起,那么三者到底是什么关系呢? 简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能(以下简称为AI),AI最早起源于1956年的达特茅斯会议,当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序:Logic Theorist,能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个,甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优
这次先讲理论,因为拓扑排序在日常工作中用的并不多,甚至于很多人可能忘了计算机中存在这样一种排序。我大概的整理一下拓扑排序的定义和应用,以便看了这题之后,对拓扑排序有一个比较深的印象。
GraphX 是新的(alpha)的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看,GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD:一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算,GraphX 公开了一组基本的运算(例如,subgraph,joinVertices和mapReduceTriplets),以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外,GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器,以简化图形分析任务。
使用TensorFlow的基本步骤一般为:定义计算图,执行计算图,查看计算图(可选)。
A class for running TensorFlow operations. 这是一个类,执行 tensorflow 中的 op 。它里面定义了 run()、extend()、close()、__init__() 等方法。
引言 TensorFlow从15年10月开源至今,可谓是发展迅猛,从v0.5到如今的v2.0.0-alpha,经历了无数个功能特性的升级,性能、可用性、易用性等都在稳步提升。相对来说,对于我们工业界,大家可能更关注分布式TensorFlow的发展,本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。 分布式TensorFlow运行时基本组件 用户基于TensorFlow-API编写好代码提交运行,整体架构如下图所示。 [ dist-tf ] Client 可以把它看成是TensorFlo
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
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习(ML)生态系统”以来,该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
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