FlatGraphSON 是一种介于 GraphSON 和 Hive table 之间的数据格式，是 Hive 加工各类数据的结果格式， 又是用于生成 GraphSON 格式图数据的数据格式。...GraphSON 格式数据，最后使用 bulk loading 方式导入。...落地部署怎么做到平滑切换 风控系统处于整体业务中的核心环节，对于稳定性以及服务持续可用性要求很高 线上服务不能暂停，服务请求不能丢失； 必须使用完整的图数据提供风险计算结果（生成风险特征等）； 当遇到例如新增数据源...（成为属性边），使用时即可直接使用属性进行过滤，将原先 50 多亿条边缩减为 10 多亿条 3、另外对应 geo 范围查询节点过多导致性能急速下降问题，可以采用 limit 方式配合实际业务进行截断，以达到性能要求...，从使用体验来看还是比较方便的，做出的图也比较酷炫。
当遇到一个序列，你会做什么？当然是用序列处理模块—— LSTM 把它跑一遍。LSTM 会把序列简化为一个单一矢量，该矢量编码了视频的所有信息，包括每一帧画面、以及它们的顺序。...下一步，使用类似的过程来处理问句。它是一个由词语组成的序列，需要用内嵌模块把每个词语映射为一个词矢量。你就获得了一个词向量序列，再用另一个 LSTM 层来简化。...代码演示 下面是视频编码机器人的完整代码，加起来只有几行，非常简洁。你从确认视频输入开始，高亮部分就是你的视频输入： ? 这是一个由合理帧数组成的序列。...随后把整数序列导入嵌入层，这会把每个整数映射到一个矢量上。这些训练过的嵌入是模型的一部分。再把矢量序列导入 LSTM，简化为单一矢量。 这里有一个有意思的地方。...下一步，使用输入和输出初始化 Keras 模型，本质上它是一个神经网络各层的图（a graph of layers）的容器。然后要确定训练设置，比如优化器、Adam 优化器和损失函数。
/ 但实际上来说，如果想要更深入的了解Joern，CPG和图数据库是绕不开的一个话题。...那么CPG相比CFG来说有一个很大的特点就是信息量大，而图最大的特点也在于，就是可以容纳信息量巨大的内容。...我甚至很难用文字的方式表达出他们之间的关系，而图在这样的场景下就变得很有优势。...当然这只是一个粗浅的例子，但已经很明显的能感觉出来图和文字之间的差距了，图关系可以很轻松的表达出文字很难表达出来的信息量。...当然你可以用一些自己的方式导入，但joern的这个图还挺麻烦的，主要是neo4j导入复杂结构数据需要指定好各种csv文件的关联。
图数据的处理是基于图结构进行分析。图处理的典型方式称为遍历。...(DSL)，执行引擎； Traversal：数据流处理的功能，将类型为S对象转化为对象为类型为E对象； GraphTraversal：遍历的DSL，是面向语义的原始图； GraphComputer...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。...2JanuGraph图数据框架 JanusGraph是一个图数据库引擎。JanusGraph集中在图的序列化，图的数据模型和高效的查询。...我使用的是Git Bash命令终端。 打开gremlin ./bin/gremlin.bat 创建shcema，可以将下面整个粘贴到命令行中。
中文入门资料 图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224 图数据库JanusGraph...介绍及使用(二)：架构 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939276 图数据库JanusGraph介绍及使用(三)：安装与初步使用：https...JanusGraph交互： 嵌入式JanusGraph：它与执行Gremlin查询语言的应用程序运行在同一个JVM中。...查询执行，JanusGraph图缓存和事务处理都发生在同一个JVM中，但后端的数据存储可以是本地也可以在远程。...下面是JanusGraph的架构图 Gremlin是Apache TinkerPop的一个模块。 实战笔记 JanusGraph的EdgeLabel和PropertyKey的name不能相同。
03 现有采样方式的不足 BLAST方法设计 BLAST采用四阶段流程来构建平衡的时间序列预训练语料库，如图3所示。...该方法的核心在于将传统基于数据集/领域标签的采样方式转变为基于数据模式特征的智能采样策略。 第一阶段通过整合3210亿观测点的公开数据集构建基础语料库，并采用严格的缺失值处理和长度过滤机制。...第二阶段创新性地使用7类统计指标（包括平稳性、趋势强度、季节性和波动性等）全面刻画时间序列特征，克服了传统方法仅依赖单一特征的局限性。...当网格尺寸设定为100×100时达到最佳效果，既避免了网格过大导致的模式混杂问题（如单一网格情况退化为朴素采样），又防止了网格过小导致的样本稀疏问题。...此外，论文的实验设计也很扎实，特别是将复杂的统计特征转化为直观的二维可视化，比较具有可读性。 推荐阅读～
有一个特定的所谓“温度”参数，它决定了使用排名较低的单词的频率，对于文章生成来说，0.8的“温度”似乎效果最佳。(值得强调的是，这里没有使用任何“理论”，只是在实践中已经发现有效。...可能的第一个字母显示在每行的顶部，第二个字母显示在每列的左侧： 我们看到，例如，“q”列是空白（零概率），除了“u”行 我们的“词汇”一个字母一个字母地生成，我们以每次查看两个字母的方式使用这些“2-...重要的想法是建立一个模型，使我们能够估计序列出现的概率，即使我们从未在我们查看的文本语料库中明确看到过这些序列。...，与今天使用的形式非常接近，可以被看作是大脑工作方式的简化理念。...实际上除了整体架构之外，没有任何东西是“明确设计”的；一切都只是从训练数据中“学到”的 attention head：是一种在令牌序列中“回头看”的方式（即迄今为止生成的文本），并以对寻找下一个令牌有用的方式
当大量数据需要加载到内存中时，如果使用Java序列化方式来存储对象，占用的空间会较大降低存储传输效率。...例如：一个只包含布尔类型的对象需要占用16个字节的内存：对象头要占8个字节、boolean属性占用1个字节、对齐填充还要占用7个字节。 Java序列化方式存储对象存储密度是很低的。...其中，通过serialize和deserialize方法，可以将指定类型进行序列化。并且，Flink的这些序列化器会以稠密的方式来将对象写入到内存中。...Kryo比Java串行化（通常多达10倍）要快得多，也更紧凑，但是不支持所有可串行化类型，并且要求您提前注册您将在程序中使用的类，以获得最佳性能 Kryo serialization 性能和序列化大小都比默认提供的...1.使用反射机制( Reflection )推理出schema (结构信息) 第一种将RDDS转化为DataFrame的方法是使用Spark SQL内部反射机制来自动推断包含特定类型对象的RDD的schema
时间序列预测图 03 时间序列预测的常用方式 时间序列预测方式有很多，大体可以划分为三种类型： 时间序列预测常用方式 ① 同环比 这种方式最为简单，根据同期值及近期权重进行拟合，适合于日常及节假日预测...模型 基于传统时间序列的问题，Prophet模型的诞生，无疑是提出了另外一种解决方案，将预测问题转化为拟合问题。...Prophet预测效果图 05 Prophet适用场景 预测模型均有其适用的场景，Prophet也不例外，只有在合适的场景下，才能发挥模型本身的威力，具体适用场景如下： 训练数据：拥有至少一个完整周期的数据...将各项拆开的优势非常明显，可以清晰的定位预测中的问题，通过Prophet解耦输出效果图如下： Prophet解耦输出效果图 下面和大家详细介绍一下趋势项、周期项、节假日项的计算方式及注意事项。...（附上公式及趋势图） 非线性模型公式 非线性模型趋势图 2、 周期项 在时间序列的预测中，周期项是避不开的一部分，周期包括但不限于：季度、月、周、日。这里可采用傅里叶级数的方式近似表示这一项。
接下来，作者使用完整的数据集（3,003个序列）重新进行了实验。他们还分析了每个水平线的预测损失。...具体来说，他们拟合了一个多元线性回归模型，该模型将sMAPE误差与五个关键的时间序列特性关联起来：可预测性（错误的随机性）、趋势、季节性、线性、稳定性（决定数据正态性的最佳Box-Cox参数转换）。...由于时间序列本质上也是呈现出序列性，如果将预训练的转换器（transformers）模型应用在时间序列预测上，结果将会如何呢？ 不少学术论文对深度学习模型进行了深度探讨，但并没有展示出完整的情况。...接下来，作者使用完整的数据集（3,003个序列）重新进行了实验。他们还分析了每个水平线的预测损失。...具体来说，他们拟合了一个多元线性回归模型，该模型将sMAPE误差与五个关键的时间序列特性关联起来：可预测性（错误的随机性）、趋势、季节性、线性、稳定性（决定数据正态性的最佳Box-Cox参数转换）。
当遇到一个序列，你会做什么？当然是用序列处理模块—— LSTM 把它跑一遍。LSTM 会把序列简化为一个单一矢量，该矢量编码了视频的所有信息，包括每一帧画面、以及它们的顺序。...下一步，使用类似的过程来处理问句。它是一个由词语组成的序列，需要用内嵌模块把每个词语映射为一个词矢量。你就获得了一个词向量序列，再用另一个 LSTM 层来简化。.... ---- 代码演示 下面是视频编码机器人的完整代码，加起来只有几行，非常简洁。你从确认视频输入开始，高亮部分就是你的视频输入： ? 这是一个由合理帧数组成的序列。...随后把整数序列导入嵌入层，这会把每个整数映射到一个矢量上。这些训练过的嵌入是模型的一部分。再把矢量序列导入 LSTM，简化为单一矢量。 这里有一个有意思的地方。...下一步，使用输入和输出初始化 Keras 模型，本质上它是一个神经网络各层的图（a graph of layers）的容器。然后要确定训练设置，比如优化器、Adam 优化器和损失函数。
序列化的主要目的是将数据转化为一种通用的格式，以便可以在不同环境中进行数据交换和持久化。...数据传输：在网络通信中，不同的系统和编程语言使用不同的数据表示方式。序列化可以将数据对象转换为通用的格式，以便跨平台或跨语言传输数据。这在分布式系统和微服务中非常重要。...需要序列化的原因包括： a. 跨平台和跨语言通信：不同系统和编程语言使用不同的数据表示方式，序列化可以将数据对象转换为一种通用的格式，以便在不同环境中传输数据。 b....下面是一个示例，演示如何将一个自定义的Java对象序列化为字节流： import java.io.*; // 实现Serializable接口 class Student implements Serializable...跨平台数据交换：不同操作系统和编程语言使用不同的数据表示方式，导致跨平台数据交换问题。序列化将数据转换为通用格式，以便在不同平台之间共享和交换数据。
本论文提出了面向中文 NER 的 FLAT（「F」lat-「LA」ttice 「T」ransformer），其将 Lattice 结构转化为一个由片段（span）构成的平面（flat）结构，每个片段对应一个字符或潜在的词语...将 Lattice 转化为图，使用图神经网络进行编码，例如 「Lexicon-based Graph Network」（LGN） 与 「Collaborative Graph Network」（CGN）...由于图结构并不能完全消除 NER 对序列结构的依赖性，这些方法需要使用 LSTM 作为底层编码器，从而增加了模型的复杂性。...2.2 将 Lattice 转化为平面结构 基于词汇表从字符得到一个 Lattice 结构后，我们可以将其展成平面。...总体跑分（平均 F1 score）结果如下所示，总的来看，不被 mask 的完整 FLAT 模型在所有数据集上均取得了最佳表现。
在大型语言模型的训练过程中，数据的处理方式至关重要。 传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。...以下的例子展示了文档截断带来的问题： 图2（a）：在Python编程中，原始代码虽然正确，但将变量定义与使用分割到不同的训练序列中会引入语法错误，导致某些变量在后续训练序列中未定义，从而使得模型学习到错误的模式...例如，在程序合成任务中，模型可能会在没有定义的情况下直接使用变量。 图2（b）：截断同样损害了信息的完整性。...最佳适配打包 针对这一问题，研究者提出了最佳适配打包 （Best-fit Packing）。 该方法使用长度感知的组合优化技术，有效地将文档打包到训练序列中，从而完全消除不必要的截断。...紧凑性 ： 紧凑性是衡量打包算法效果的另一个重要指标，在不破坏原文档完整性的同时需要尽可能减少训练序列的数量以提高模型训练的效率。
该研究使用一个序列到序列的 Transformer 架构，它有 16 个 attention head，嵌入维度为 512，总共包含 86M 个参数。...像《 ‘Linear algebra with transformers 》研究中一样，研究者观察到解决这个问题的最佳架构是不对称的，解码器更深：在编码器中使用 4 层，在解码器中使用 16 层。...输入序列长度随点数 N 显著变化；为了避免浪费填充，该研究将相似长度的样本一起批处理，确保一个完整的批处理包含至少 10000 个 token。...如图 4E 所示，该研究通过改变测试点的规模来检查模型内插 / 外推的能力：该研究没有将测试点归一化为单位方差，而是将它们归一化为 σ。...修正之后 E2E 模型的稳健性显著提高，但将常数初始化为估计值的影响较小，因为常数的预测被噪声破坏了。 感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究细节。
Agent的动作会影响接下来的输入数据，并改变环境的状态 例子： 策略游戏，跑跑卡丁车，纸片游戏，围棋等 机器人走路，穿衣，抓取东西，拧魔方 路径规划，机器控制 符号定义 小技巧 增量平均：一个简单的变换将序列平均值的计算转化为前一个平均值和当前值与前平均值的...重参数化：利用分布的映射关系，将复杂函数的采样转化为从简单分布采样，然后映射到复杂分布上去，从而达到 解决了复杂分布采样难问题。...这里还有另外一种方式得到最佳策略，一边policy evaluation( 值更新，划分不是很准确)， 一边利用更新的价值函数计算出动作价值函数然后更新策略(greedy)。...，在MC过程， 可用平均值替代，于是结合(Incremental:Mean)，在一个episode/tracjectory中，容易得到 在不严格要求统计关系的模型中，也可以将其简化为： MC方式的特点...将Fisher Information Matrix的逆用共轭算法实现的算法流程图(CTRPO)。
的目的是将输入数据转换成计算机可以处理的形式，并为后续的模型训练和分析提供一种结构化的表示方式。...通过将长序列分解为两个较短的序列和最佳 patch 大小，MEGABYTE 将自注意力机制的成本降低到 ，即使是长序列也能易于处理。 2. per-patch 前馈层。...MEGABYTE 主要组成部分 patch 嵌入器 大小为 P 的 patch 嵌入器能够将字节序列 映射成一个长度为 、维度为 的 patch 嵌入序列。...对于其中的每一个，研究者将它们重塑维长度为 P、维度为 D_G 的序列，其中位置 p 使用维度 p・D_G to (p + 1)・D_G。...最后，研究者可以计算每个位置的词汇概率分布。第 k 个 patch 的第 p 个元素对应于完整序列的元素 t，其中 t = k・P + p。
图4：GC含量图 4：miRNA 样本的每个序列 GC 含量 图5：重复序列图 5：miRNA 样本中重复序列 图6：接头含量图 6：miRNA 样本的接头含量 特别值得注意的是接头的含量，某些样本中达到了...为了去除接头序列污染，我们将使用Trim Galore工具，这是一个围绕**Cutadapt**[30]和FastQC的包装脚本，能基于碱基质量和接头序列对测序 Reads 进行自动化的裁剪。...然而，样本仍然显示出较高的重复序列（图 7）。 图7：重复序列 图 7：miRNA Reads 中重复序列的报告 问题 你认为重复序列数量过多的原因是什么？...您可以按照上述教程使用完整数据集进行分析，也可以将我们从完整数据集生成的 DESeq2 分析结果导入到您的历史数据中。...它能够将 6-去氧铸杆酮转化为铸杆酮，进行 C-6 氧化，并将铸杆酮进一步转化为油菜素内酯（来源：TAIR database[35]）。
简单解释下这里说的可视化推荐：为了增强可解释性，我们通常会采用可视化方法，比如折线图，点状图，柱状图等，而不同的数据适合的图不同，因此需要对数据进行判断来推荐合适的可视化方式，如果是人工筛选那会很低效。...特征描述：将包含单个特征和交叉特征的表格数据转化为自然语言描述的形式 示例选择：由于LLM的输入长度有限，因此只能选择少量的数据，这里的数据用于上下文学习，选择的方式为聚类 解释生成：通过上述方式只有特征描述和选择出来的特征...为了允许ChatGPT将表格数据集作为输入， 首先使用预定义的规则将其转换为定量表示其特征的数据特征集（感觉这里可以和人大的structgpt结合使用）。 然后，可以将这些特性序列化为文本描述。...将与列相关的数据特征分类为类型、值和名称。 以往的工作主要通过使用规则、模板或语言模型来执行序列化。在本文中，为了确保语法的正确性、灵活性和丰富性，遵循TabLLM提出的LLM序列化方法。...然后，我们将测试数据示例的功能描述合并到预定义的模板中。接下来，构建的演示示例和测试数据示例的完整模板被连接起来，并输入到ChatGPT中，以执行可视化类型建议。
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