GraphScope 的图计算之旅
GraphScope的图计算之旅由阿里巴巴通义实验室系统研发总监徐静波分享，涵盖三个发展阶段。早期方案针对特定任务设计了多个图计算系统；2018年起整合为一站式系统GraphScope，支持图遍历、图分析和图学习；2024年演进至GraphScope Flex，采用模块化设计应对多样化的图计算需求。GraphScope持续优化性能并建设开源社区，现已支持3000多个star和100多种算法，日均处理五万多个图计算任务。未来将探索更多查询语言、存储支持及HTAP能力。
同构图、异构图、属性图、非显式图
同构图（Homogeneous Graph）、异构图（Heterogeneous Graph）、属性图（Property Graph）和非显式图（Graph Constructed from Non-relational Data）。
（1）同构图：
Python音频处理-频谱图实现
本教程介绍如何使用 PyTorch 提取音频特征，重点实现频谱图的生成。内容包括使用 torchaudio 进行频谱提取、频谱图维度解析、手动实现频谱计算步骤，并对两种方法的结果进行对比分析，展示其差异与实现细节。
