一文看懂开源图化框架中的循环设计逻辑！
相信大家在日常工作中，已经精通各种循环逻辑的实现。就拿我来说吧，多年的工作经验，已经让我可以熟练的使用 C++，Python，英语等多种语言，循环多次输出“hello word”。不过大家有没有想过一个这样的问题：如何在一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称dag）中实现循环呢？
2022云栖精选—图计算在全域数据融合场景的实践
摘要：本文整理自StartDT资深算法专家的曾云，在云栖大会“图计算及其应用”分论坛的分享。本篇内容主要分为四个部分：
1. 公司介绍
2. 全域数据融合场景介绍
3. 图计算实践
4. 未来展望
CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现
注意力机制已成为深度学习模型的关键组件，尤其在卷积神经网络（CNN）中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分，注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型（如通道注意力、空间注意力和混合注意力）以及实际实现方法。此外，还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析，注意力机制都能显著提升模型性能，并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。
Spark—GraphX编程指南
GraphX 是新的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看，GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算，GraphX 公开了一组基本的运算（例如，subgraph，joinVertices和mapReduceTriplets），以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外，GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器，以简化图形分析任务。
