• 图神经网络中的谱图理论基础

    拉普拉斯算子是所有自由度上进行微小变化后所获得的增益。图的表示一个网络&xff08;无向图&xff09;由节点与节点之间的边组成。每个节点是有值的&xff0c;我们用来表示节点的值&xff1a;图的拉普拉斯矩阵可以将拉普拉斯算子...
    文章 2022-06-07 82浏览量
  • Flink SQL 性能优化:multiple input 详解

    图 1 中的 hash join 算子是一种称为 broadcast hash join 的特殊算子。以 store_sales join time_dim 为例,由于 time_dim 表数据量很小,此时通过 broadcast shuffle 将该表的全量数据发送给 hash join 的每个并发...
    文章 2021-02-22 7352浏览量
  • SQL 查询的分布式执行与调度

    值得注意的是,对于我们的第二个 SQL 查询,虽然有 EXCHANGE 算子在其中,导致右边的 t2表的 SCAN 算子无法管线化,但是左边 t1 表、JOIN 和 PROJECT 三个算子是可以组成一个 Pipeline 的。并行执行面临的挑战 前文...
    文章 2020-02-03 1616浏览量
  • 2022云栖精选—图计算发展的回顾与展望

    然后基本算子再分解出最基本算子&xff0c;所以做系统就要把最基本算子处理好。一、子图罗列Subgraph Enumeration 左边P是模式图&xff0c;中间G是数据图&xff0c;通常模式图比较小&xff0c;可能就是几个&xff0c;数据图有...
    文章 2022-12-02 9浏览量
  • 在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子

    如果该算子是普通的 ONNX 算子&xff0c;只需要把它在 ONNX 官方文档里的名称填进去即可&xff08;我们稍后再讲其他情况&xff09;在最简单的情况下&xff0c;我们只要把 PyTorch 算子的输入用g.op()一一对应到 ONNX 算子上即可&...
    文章 2022-05-23 739浏览量
  • EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen ...

    1.算子之间传输的介质是什么?2.如何处理Weld不支持的算子?传输介质 不同于Java,Weld IR不提供循环结构,取而代之的是vec结构和其上的泛迭代器操作,因此Weld IR难以借鉴Java Codegen在Stage外层套个大循环,然后每...
    文章 2020-06-16 5983浏览量
  • SQL查询优化,看这一篇就够了

    如果某个算子的表达式中出现了子查询,我们就把这个子查询提取到该算子下面(留下一个子查询的结果变量),构成一个 ALOJ 算子。如果不止一个子查询,则会产生多个 ALOJ。必要的时候加上 Max1Row 算子。然后应用其他...
    文章 2019-07-28 2421浏览量
  • SQL解析过程详解

    这些奇怪的算子是什么用的呢?说白了,一个逻辑查询计划就是由这些算子组成的一个有向无环图(DAG),每一个算子都描述了SQL操作里的不同动作,由算子组成的有向无环图(DAG)描述了数据流的方向. 对于大部分算子而言,都...
    文章 2014-06-05 6457浏览量
  • 分布式SQL引擎是如何炼成的 —— 运行时探秘(上)

    在Volcano Style中,查询表达是由算子组成的,我们的关注都在算子上,也就是说,算子是数据处理的分界线。上游算子完成处理后会对数据进行物化,下游算子则通过next从上游算子的物化区获取数据。那么这里涉及到...
    文章 2018-09-25 2158浏览量
  • 一文详解SQL关联查询

    但是文中的correlatedjoin算子是会过滤外部查询的行数的,类似于inner join(论文中称为)。我们这里讨论更加general的类似于left join的 correlatedjoin(论文中称为),并讨论如果要保证外部查询行数不被过滤需要做...
    文章 2021-03-26 6047浏览量
  • BigData-‘基于代价优化’究竟是怎么一回事?

    很显然,Hash Join算子相比Table Scan算子来讲稍稍复杂了一点,但是无论哪种算子,代价计算都和参与的数据总条数、数据平均大小等因素直接相关,这也就是为什么在之前两个步骤中要不懈余力地计算中间结果相关详细的...
    文章 2017-08-01 1443浏览量
  • PCL关键检测-Harris关键

    Harris算子是常见的特征检测算子,既可以提取角也可以提取边缘。与2D Harris角检测原理不同,3D Harris角检测利用的是云法向量的信息。除此外PCL还提供了2D Harris角检测-基于云的强度字段的 harris ...
    文章 2022-09-23 35浏览量
  • EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen ...

    兴趣的同学可以到Weld官网上看语法定义,代码生成还有一个问题就是Fallback机制,由于人力有限,我们无法覆盖所有的算子,因此需要实现Fallback机制。这里需要做的决定是应该做算子级别的Fallback,还是Stage级别...
    文章 2020-09-04 3249浏览量
  • 带你读《量子编程基础》之二:预备知识

    如果一个算子是 H 到它自身的映射,那么称该算子为 H 中的算子。如果 H 中的一个算子把每个向量都映射成这个向量本身,那么就将这个算子称为 H 中的单位算子,并记作 IH;如果 H 中的一个算子把每个向量都映射成 H ...
    文章 2019-11-18 1922浏览量
  • AliGraph:一个工业级的图神经网络平台

    算子种类:支持几十种可与深度学习相结合的图查询、采样算子,支持向量检索,支持算子按需自定义。性能指标:支持分钟级超大规模图构建,毫秒级多跳异构图采样,毫秒级大规模向量检索。用户接口:纯Python接口,与...
    文章 2020-01-10 1810浏览量
  • 深度丨110亿美金还不够,阿里使用这种AI手段创造更多...

    如果用行为ID去拟合正样本宝贝兴趣点,我们认为,从历史行为兴趣点到后续行为兴趣点这种模式的拟合是更具有推广意义,在实际业务中也会更有用。那么,为什么会倾向于用户行为ID而不是用户ID。当然用户ID也有用,其是...
    文章 2017-08-01 1381浏览量
  • 一文详解SQL关联查询

    但是文中的correlatedjoin算子是会过滤外部查询的行数的&xff0c;类似于inner join&xff08;论文中称为Applyˣ&xff09;我们这里讨论更加general的类似于left join的 correlatedjoin(论文中称为Applyᴸᴼᴶ)&xff0c;并讨论...
    文章 2021-04-02 1046浏览量
  • AliGraph:一个工业级的图神经网络平台

    算子种类:支持几十种可与深度学习相结合的图查询、采样算子,支持向量检索,支持算子按需自定义。性能指标:支持分钟级超大规模图构建,毫秒级多跳异构图采样,毫秒级大规模向量检索。用户接口:纯Python接口,与...
    文章 2019-12-28 2892浏览量
  • SQL 查询怎么优化?写的很深!

    将其改写为类似于 Semi-Join 这样的更高效的算子。前人已经总结出一套完整的方法论&xff0c;理论上能对任意一个查询进行去关联化。本文结合 SQL Server 以及 HyPer 的几篇经典论文&xff0c;由浅入深地讲解一下这套去关联...
    文章 2021-12-19 262浏览量
  • 【励志经】穷人=怀疑+拒绝,富人=接受+了解

    6、我没有兴趣—— 错:兴趣是什么?吃喝玩乐谁都有兴趣,没有成就哪来的尽兴!没钱拿什么享受生活!你的兴趣是什么?是出去旅游回来月光族、出去K歌回头钱包空空、出去大量 购物回来惨兮兮.打工有没有兴趣?挤公交...
    文章 2014-09-07 850浏览量
  • 关于微博的几看法,互联网营销

    什么名人这么重要,不是说他们文彩有多好,利用名人效应来快速聚集人气是非常有必要的,相比较而言,非名人在微博上都属于接听的受众。3.微博更应该看作是一个工具,一种功能,而不是一个产品,好比短信是一种通信...
    文章 1970-01-01 1050浏览量
  • SQL 查询怎么优化?写的很深!

    将其改写为类似于 Semi-Join 这样的更高效的算子。前人已经总结出一套完整的方法论&xff0c;理论上能对任意一个查询进行去关联化。本文结合 SQL Server 以及 HyPer 的几篇经典论文&xff0c;由浅入深地讲解一下这套去关联...
    文章 2022-01-28 93浏览量
  • Apache Flink 漫谈系列(01)-序

    本系列分享的核心内容会围绕 Apache Flink的核心特征以及阿里巴巴对Apache Flink功能的丰富和性能、架构的优化进行深入剖析,从系统架构到具体每个算子的语义都会向读者进行细致分享,并且以图文和具体示例的方式...
    文章 2018-11-08 13132浏览量
  • 加速开启“图智”未来,阿里云图数据库GDB V3引擎发布

    c. GDB V3算子体系GDB V3算子体系整体分为两大类&xff1a;修改类算子、只读类算子。按照子算子的数量&xff0c;分为扫描类&xff0c;单子算子类、多子算子类。将部分简单算子抽象成功能函数&xff08;AggFunc、ArithmeticFunc、...
    文章 2022-02-15 90浏览量
  • MongoDB 执行计划&优化器简介(上)

    下面是一个标准的find查询协议包,红框内是涉及查询的基本算子如:过滤条件filter算子、sort排序算子、投影算子等等,其他是查询的一些属性,MongoDB查询区别于SQL,没有那么复杂的语法和语义解析,各个算子被结构化...
    文章 2018-10-08 3181浏览量
  • 优酷视频基于用户兴趣个性化推荐的挑战和实践

    我可以计算一个用户各种兴趣点演进概率和演进的方式,基于这个预测用户将来会对什么感兴趣,根据这个去建模,把这个作为特征放到MODEL里,然后基于这个预测的概率做对用户兴趣的捕捉。关于数据稀疏性的问题,最直接...
    文章 2018-02-07 3212浏览量
  • 加速开启“图智”未来,阿里云图数据库GDB V3引擎发布

    相较于传统图数据库提升近百倍通过自研算子体系、计算引擎、执行引擎&xff0c;逐步逼近物理硬件的极限性能&xff0c;提供超越传统图数据库百倍的查询性能只为解锁更多可能性。b.兼容并包&xff0c;集多种图查询语言于一身...
    文章 2022-02-16 7954浏览量
  • AIRec个性化推荐召回模型调参实战(电商、内容社区为...

    这些算子是我们基于典型的协同过滤算法进行了一轮优化,比如这里面涉及的子类目或父类目的收敛优化。比如沃尔玛通过数据分析,会比较消费者的哪些商品是两个一起购买的,由此发现了啤酒和尿不湿的故事,所以协同过滤...
    文章 2021-09-09 244浏览量
  • 基于深度学习的广告CTR预估算法

    摘要:本文主要介绍了广告CTR预估算法在引入深度学习之后的基本演化过程及一些最新的进展,重点是从工业实现和应用的视角对Deep CTR模型进行剖析,探讨为什么这样设计模型、模型的关键要点是什么。主要内容按照“内...
    文章 2018-03-24 13225浏览量
  • 除了 hack 他们还爱干什么|宅客故事

    肉肉:起来我在安全行业已经五年多了,以前一直告诉自己在安全行业至少要呆够十年,看上去还蛮长的时间,一下就过去一半了,五年的时间里,也一直在思考自己的定位,从一个纯粹的技术慢慢变成一个还不错的运营...
    文章 2017-08-09 1104浏览量
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