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    对话蚂蚁金服 | TechFin趋势下如何应对超大规模实时分布式关系网络

    大数据文摘作品,转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中,互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域:实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构,更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模,并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高,比如说在转账的时候,我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险,要求响应速度非常的高,才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者,“但在

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    开源之夏项目分享:图数据库 Nebula Graph 支持 JDBC 协议

    开源软件供应链点亮计划 - 暑期 2021(下简称:开源之夏)是由中国科学院软件研究所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动,旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护,促进优秀开源软件社区的蓬勃发展。中科院联合包括 Nebula Graph 在内的国内各大开源社区,针对重要开源软件的开发与维护提供项目,并向全球高校学生开放报名。学生在自由选择项目后,与社区导师沟通实现方案并撰写项目计划书。被选中的学生将在社区导师指导下,按计划完成开发工作,并将成果贡献给社区。根据项目的难易程度和完成情况,参与者将获得由主办方发放的 6,000 - 12,000 不等的项目奖金。

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    如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

    一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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