AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计算图的基本构成来深入了解诶计算图。最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。
GeaFlow图计算快速上手之K-hop算法
随着年轻人的社交需求不断增长，各种社交软件应运而生，这些社交软件通常都会有好友推荐功能，根据六度分离理论，理想情况下，每个人通过6个人就可以跟所有人产生关联，因此K-hop算法（K跳算法）被用于实现好友推荐，现在让我们来尝试使用GeaFlow在5分钟内实现K-hop算法吧！
图机器学习入门：基本概念介绍
图机器学习是机器学习的分支，专注于处理图形结构数据，其中节点代表实体，边表示实体间关系。本文介绍了图的基本概念，如无向图与有向图，以及图的性质，如节点度、邻接矩阵。此外，还讨论了加权图、自循环、多重图、双部图、异构图、平面图和循环图。图在描述数据关系和特征方面具有灵活性，为机器学习算法提供了丰富的结构信息。
淘宝视频的跨模态检索
本系列将介绍在淘宝内容电商生态业务中，对短视频直播这类多媒体内容的识别理解工作。其中包括多媒体内容标签结构化、内容多模态融合识别、超大规模视频标签理解、跨模态语义检索、实时流媒体内容数字化、视频highlight提取及创意生产、多模态内容标签图谱建设等方面的工作成果。
本篇是淘宝视频的第三篇，前两篇可见：
淘宝短视频多模态融合识别
淘宝视频内容标签的结构化分析和管理