在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。...图计算目前已广泛应用在金融、政务、医疗等领域，备受全球研发机构和顶尖科技公司关注。流式图计算是一种将流式计算和图计算结合的交叉创新，融合了流式计算的高度实效性和图计算的灵活性，攻坚难度极高。...据了解，蚂蚁从2015年开始探索图计算，布局了图数据库、流式图计算引擎、图学习等相关技术，打造了世界规模领先的图计算集群，于业界首创了工业级流式图计算引擎，多次问鼎图数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式图计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造，经过五年多工业级应用大考，流式图计算做到了在千亿数据规模的“图”上秒级延迟计算，是蚂蚁风控的核心基础技术，成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式图计算引擎开源，是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作，希望通过开放成熟的图计算技术，服务更广阔的数字化产业，向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。
在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。...（图：陈文光宣布开源业内首个工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics） 去年9月，蚂蚁集团开源了 TuGraph 图计算平台中的图数据库 TuGraph DB。...据了解，蚂蚁从2015年开始探索图计算，布局了图数据库、流式图计算引擎、图学习等相关技术，打造了世界规模领先的图计算集群，于业界首创了工业级流式图计算引擎，多次问鼎图数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式图计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造，经过五年多工业级应用大考，流式图计算做到了在千亿数据规模的“图”上秒级延迟计算，是蚂蚁风控的核心基础技术，成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式图计算引擎开源，是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作，希望通过开放成熟的图计算技术，服务更广阔的数字化产业，向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。...Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型） 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架，共有 2 款产品：nebula-algorithm 和 nebula-plato
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。...今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。 Kylin ?...简介 1、Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。...2、是一个分布式，大规模并行处理（MPP）数据库引擎，包括运行在CDH集群主机上的不同后台进程。 3、Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。 ?...Kylin在如何快速求得预计算结果，以及优化查询解析使得更多的查询能用上预计算结果方面在优化，后续Kylin的版本会优化预计算速度，使得Kylin可以变成一个近似实时的分析引擎。
91541736 2.4 Graphx Spark-Graphx系列-基础用法:https://limeng.blog.csdn.net/article/details/106615185 Spark 图计算实战
Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。...包括： 动态计算图简介 计算图中的Function 计算图和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算图在TensorBoard中的可视化 一，动态计算图简介 ?...Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算图。
第一部分 Spark Core 第1节 Spark概述 1.1 什么是Spark Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点： 速度快。...Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内 存来高效处理数据流； 使用简单。...Spark可以用于批处理、交互式查询 (Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算 (GraphX)。...1.2 Spark 与 Hadoop 从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速...，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习 和图计算等 Spark 在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案 Spark 为什么比 MapReduce 快： 1 Spark
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。...比如：Storm和Spark Streaming 4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储Redis。...MapReduce的job，由一系列Spout和Blot构成的DAG 4、Spout：Stream的数据源 5、Bolt：消息处理逻辑 基本架构： 1、Nimbus:集群的管理和调度组件 2、Supervisor：计算组件...Spark Streaming： 基本概念：核心思想是把流式处理转化为“微批处理”，即以时间为单位切分数据流，每个切片内的数据对应一个RDD，进而采用Spark引擎进行快速计算。
吉娃娃和小松糕....的故事，大家应该都看过吧，上面这图也是类似的，有很多长得像脸的食物，以至于让我训练的模型都认为是多个人。。 我还找出了不少的小动物们： ? ?...” 最后来个大图，头像关系错综复杂啊： ? 留待下一篇再介绍更好玩的：比如夫妻相之类的，逢年过节帮你自动生成个节庆头像之类的。。。
行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态...本次，蚂蚁集团宣布将图计算系统中的流图计算引擎 TuGraph-Analytics 正式开源。结合蚂蚁图计算领域其他项目的优异表现，该引擎又将对开源领域及产业界带来哪些价值？...对于数据模型天然适合图模型，同时希望能够更快看到图计算的价值的应用，流图计算引擎 TuGraph-Analytics 是更加合适的选择。...于是他们将流图的能力从两边延伸提供了离在线一体化的能力，使得用户可以基于一套 DSL 支持基于离线的数据进行实验，并在随后的时间内针对计算框架、存储引擎等做了持续性优化，这些工作未来也都将通过开源的方式贡献给社区...TuGraph-Analytics 作为流式图计算引擎，偏重于流式实时图的分析和计算。
有的，那就是我们需要说的计算图 计算图 我们借用「图」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? （这幅图摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域，而蓝色区块，则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度，以此类推，我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层，而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态图 在tf1时代，其运行机制是静态图，也就是「符号式编程」，tensorflow也是按照上面计算图的思想，把整个运算逻辑抽象成一张「数据流图」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级，乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算图的提出，框架内部常见算子的反向传播方法，以及动静态图的主要区别。
图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...图注意力网络（GAT）：GAT是一种使用注意力机制的图嵌入方法，它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。
图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍：SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络，网络中的节点代表个体，边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索图的整个结构，而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法：PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。...引擎设计流程结构图上述 目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板...关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能...在每一个位置，都进行一次度量计算，来判断该像素对应的原图像的特定区域 与模板图像的相似度。 3.对于模板T覆盖在I上的每个位置，把上一步计算的度量值保存在结果图像矩阵R中。
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。...关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能...，核心思路：搜索图片与目标图片通过黄金模板矫正得到中心偏移坐标，根据偏移坐标计算人工框选的关键区域坐标，使关键区域换算后的坐标在相应图像上的相对位置尽量相同，以便达到关键区域高效比对。...在每一个位置，都进行一次度量计算，来判断该像素对应的原图像的特定区域 与模板图像的相似度。 3.对于模板T覆盖在I上的每个位置，把上一步计算的度量值保存在结果图像矩阵R中。
数据流： Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。...Impala相对于Hive所使用的优化技术 1、没有使用MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。...4、更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。...传送门： 大数据生态圈常用组件（一）：数据库、查询引擎、ETL工具、调度工具等
那么为了满足这些实时场景的需求，衍生出不少计算引擎框架，现有市面上的大数据计算引擎的对比如下： ?...可以发现无论从 Flink 的架构设计上，还是从其功能完整性和易用性来讲都是领先的，再加上 Flink 是阿里巴巴主推的计算引擎框架，所以从去年开始就越来越火了！...专栏内容 预备篇 介绍实时计算常见的使用场景，讲解 Flink 的特性，并且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎，然后准备环境并通过两个...▲Flink 专栏思维导图 多图讲解 Flink 知识点 ? ▲Flink 支持多种时间语义 ? ▲Flink 提供灵活的窗口 ? ▲Flink On YARN ?...▲Flink 监控 专栏作者-zhisheng 在某大型公司担任监控平台研发工程师，负责实时计算引擎开发和流式告警，现专注于实时计算开发工作。
由于放弃了jBPM4的PVM，引擎的可扩展性受到损害，并且不再支持jPDL。...5、SWF与其说是工作流引擎，不如说是分布式计算调度框架，SWF中只包括Task和History两部分，甚至是每个Task之间如果要传递一些数据的话，都只能通过第三方存储（比如Message Queue...可以看出来这更像是一个“多线程”的结构，而SWF官方网站的Use Case是NASA的火星探索计划中需要处理图片的系统，这其实也是一个更多侧重于计算的系统，流程反而非常简单。...Activiti probe—管理及监控组件 对流程引擎运行期实例提供管理及监控的Web控制台。...，因为我们自然希望整个系统只有一个工作流引擎实例运行。
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