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【论文精读】TNNLS 2022 - 基于深度学习的事件抽取研究综述
事件抽取是从海量文本数据中快速获取事件信息的一项重要研究任务。随着深度学习的快速发展,基于深度学习技术的事件抽取已成为研究热点。文献中提出了许多方法、数据集和评估指标,这增加全面更新调研的需求。
Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎,可以进行大规模数据处理和分析
【5月更文挑战第2天】Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎,可以进行大规模数据处理和分析
基于MaxCompute的图计算实践分享-图加载过程
一、前言 MaxCompute Graph 是基于飞天平台实现的面向迭代的图处理框架,为用户提供了类似于 Pregel 的编程接口。MaxCompute Graph(以下简称 Graph )作业包含图加载和计算两个阶段: 加载,将存储在表中的数据载入到内存中,以点和边的形式存在;
你真的会学习吗?从结构化思维说起
学习是我们从呱呱坠地开始就在进行的事,从简单的模仿,到系统的训练,学习对我们而言似乎已经习以为常。然而,我们真的学会学习了吗?学习的终极目标是什么?技术性学习思维又有什么不同?本文从结构化思维说起,分享学习如何学习的方法。
“洛犀” 端云协同AI平台,来了
在 “中国工程院院刊:信息领域青年学术前沿论坛上”,阿里巴巴达摩院、浙江大学上海高等研究院、上海人工智能实验室联合发布“洛犀”端云协同平台。
未来几年,图计算或许是一条很好的赛道
在互联网时代,图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性,静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据,流式地构建动态图数据关系,并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘,是图计算主流技术分支。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分,可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动,承担着重要的近线异步图计算等功能。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注,本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。他为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验,以及图计算在未来的发展趋势。
深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)
本文讲解训练神经网络的核心方法:初始化(激活函数、数据预处理、权重初始化、正则化、梯度检查),训练动态(监控学习过程、参数更新、超参数优化)等【对应 CS231n Lecture 6】
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