我们可以将图数据库系统的应用领域划分成以下两部分： 1、用于联机事务图的持久化技术（通常直接实时地从应用程序中访问）。这类技术被称为图数据库，它们和“通常的”关系型数据库世界中的联机事务处理（Online Transactional Processing，OLTP）数据库是一样的。 2、用于离线图分析的技术（通常都是按照一系列步骤执行）。这类技术被称为图计算引擎。它们可以和其他大数据分析技术看做一
原创
2021-08-02 15:43:16
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本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍，并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述，多个Transformation算子共同组成一个数据流图。Flink的Transformation是对数据流进行操作，其中数据流涉及到的最常用数据结构是DataStream，
图论简介 图的组成 离散数学中非常重要的一个部分就是图论，下面是一个无向连通图 顶点(vertex) 上图中的A,B,C,D,E称为图的顶点。 边 顶点与顶点之间的连线称之为边。 图的数学表示《数学之美》一书时，才发觉，线性代数在一些计算机应用领域，那简直就是不可或缺啊。《数学桥 对高等数学的一次观赏之旅》。 在数学中，用什么来表示图呢，答案就是线性代数里面的矩阵，想想看，图的关联矩阵，图的邻
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2023-11-11 23:49:54
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文章目录一、计算图与动态图机制1.静态图与动态图二、torch.autograd—自动求导系统 一、计算图与动态图机制 计算图是用来描述运算的有向无环图。计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge)。结点表示数据，如向量,矩阵,张量；边表示运算，如加减乘除卷积等。下面用计算图表示: 采用计算图描述运算的好处：不仅使得运算更加简洁，而且使得梯度求导更加方便。下面用代码展示上述计算图梯度
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2023-08-21 18:09:02
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1.计算图的概念： 计算图：输入和计算函数都以节点的形式出现，而节点的输出项之间的关系以有向线段表示所构成的计算图形。 如：向量a， b 相加： 2. 计算图的使用： 注意：Tensorflow程序一般分两步：定义计算图中所有计算；执行计算 在tensorflow代码执行的时候，tensorflow
原创
2021-07-15 15:06:39
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# 如何实现spark图计算
## 简介
在大数据处理中，图计算是一种重要的数据处理方式，可以用来解决复杂的关系网络分析等问题。Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用来实现图计算。在本文中，我将教你如何使用Spark来进行图计算。
### 步骤概览
下面是整个实现spark图计算的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSes
一、图计算简介1、图结构数据许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现，如社交网络、传染病传播途径、交通事故对路网的影响许多非图结构的大数据，也常常会被转换为图模型后进行分析图数据结构很好地表达了数据之间的关联性关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从噪音很多的海量数据中抽取有用的信息比如，通过为购物者之间的关系建模，就能很快找到口味相似的用户，并为之推荐商品或者在社交网络中，通
目录1、TensorFlow计算模型一一计算图2、TensorFlow数据模型——张量3、TensorFlow运行模型——会话1、TensorFlow计算模型一一计算图（1）计算图的概念 TensorFlow 的名字中己经说明了它最重要的两个概念一一Tensor和Flow。Tensor就是张量，张量可以被简单地理解为多维数组。Flow则体现了它的计算模型。Flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达
# 教你如何实现Java图计算
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现Java图计算的整体流程，可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
gantt
title 实现Java图计算流程
section 完成前期准备
学习图计算相关知识: 2022-01-01, 1d
下载安装图计算库: 2022-01-02, 1d
sect
## Java图计算科普
在计算机科学中，图是一种非常重要的数据结构，用于表示事物之间的关系。在Java中，我们可以使用图计算库来方便地处理图相关的计算问题。
### 什么是图？
图是由节点和边组成的数据结构，在图中，节点表示实体，边表示节点之间的关系。图可以用于解决很多实际问题，比如路线规划、社交网络分析等。
### Java图计算库
在Java中，有很多优秀的图计算库，其中最流行的包
I::. 前言::I::.:: 计算图(Computational Graphs)计算图是一种通用的用于描述计算操作的数据结构，它由多个节点(node)和边(edge)组成，每个节点代表一个计算操作，每条边则代表一个数据结构，即变量或者常量。该结构可以用来跟踪和记录变量之间的依赖关系，也可以用于计算变量的梯度和更新变量的值。 在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.autograd 模块
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2023-09-27 11:27:55
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# 图计算和图机器学习
图计算和图机器学习是近年来备受关注的研究领域。图是一种由节点和边组成的数据结构，可以用于表示和处理各种复杂的关系和连接。图计算和图机器学习的目标是利用图结构和图算法来挖掘隐藏在数据中的模式和知识，从而对现实世界的问题进行建模和解决。
## 图计算
图计算是指在图结构上进行的各种计算操作。通常情况下，图计算可以分为两个方面：图遍历和图算法。
### 图遍历
图遍历是
原创
2023-08-18 04:26:10
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这篇博客介绍 PyTorch 中自动微分引擎的实现，主要分为三部分：首先简要介绍一下计算图的原理；然后介绍 PyTorch 中与 autograd 的相关数据结构和 backward()函数的实现，数据结构包括 torch::autograd::Variable, torch::autograd::Function 等；最后讲一下动态建立计算图的实现，这部分代码涉及到动态派发机制，而且都是用脚本生
博客TensorFlow基础知识:计算图中的Op,边,和张量中有一句话，对于我来说是醍醐灌顶，一下子明白了TensorFlow的计算模式计算图的定义和图的运算是分开的.tensorflow是一个符号主义的库.编程模式分为两类,命令式(imperative style)和符号式(symbolic style).命令式的程序很容易理解和调试,它按照原有的逻辑运行.符号式则相反,在现有的深度学习框架中,
前言：接触pytorch这几个月来，一开始就对计算图的奥妙模糊不清，不知道其内部如何传播。这几天有点时间，就去翻阅了Github，pytorch Forum，还有很多个人博客（后面会给出链接），再加上自己的原本一些见解，现在对它的计算图有了更深层次的理解。pytorch是非常好用和容易上手的深度学习框架，因为它所构建的是动态图，极大的方便了coding and debug。可是对于初学者而言，计算
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2023-09-06 11:17:54
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例1假设我们函数是，我们要求对的导数，应该如何用pytorch来求解。上面的计算图表示，先计算括号内部的加法，再计算乘法。计算顺序是：，，。 用代码来表示：import torch
w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
a = torch.mul(w, x)
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2023-09-13 07:54:45
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本文是图计算 101 系列的第二篇文章，将繁杂的图计算任务根据其计算模式的特性进行分类，并对每一类的图计算任务进行简要的介绍。背景现实生活中的很多数据都可以建模成图（Graph）这一抽象的结构。这种高效紧凑的数据形式可以表示出拓扑、属性、时序等丰富的信息，而图计算的目标就是从图结构中挖掘出有价值的知识或规律，例如频繁模式、因果关系等。随着信息时代的到来，数据规模呈爆炸式增长，产生了对大规模的图数据
原创
精选
2022-04-11 16:03:00
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主要内容：TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型。1、TensorFlow计算模型—计算图计算图是TensorFlow中最基本的一个概念，TensorFlow中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。计算图是用来描述TensorFlow中的计算。计算图概念Tensor: 张量，张量可以被简单理解为多维数组。Flow: 中文表示为“流”，直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。Tens
1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
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2023-08-08 14:50:40
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