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人性漫画：打工与创业的残酷区别

肉眼品世界

发布于 2020-11-11 02:41:41

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绝大部分创业者一开始都只是抱着发大财的美梦才选择了这条路，但当创业久了以后，你突然间意识到：原来创业是一种生活方式！

起点

办公室

睡眠时间

一日三餐

精神状态

每日最低开销

全年假期

替谁打工

过年发红包

赚的钱去哪了？

女友父母眼里

朋友眼里

抗压性

能力

看问题角度

终极目标

破产概率

玩“饥饿游戏”提前出局的概率

成功者的收入趋势

那种工作的成就感，是金钱所无法衡量的。我们创业，归根结底做的也是一门生意。但这生意他不只是一个赚钱或者不赚钱的买卖，更是生活的意义或者生命的意愿。无论是一个人还是一个组织，都必须为了你所希冀的那个愿景去奋斗，创业，每天努力工作，其实并不是为了改变世界，只是不想让这个世界改变自己。

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原始发表：2020-10-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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在人工智能与大数据技术飞速发展的今天，知识图谱作为连接数据与智能的核心技术之一，已成为企业实现数据驱动决策的关键基础设施。然而，传统知识图谱多基于静态数据构建，难以应对实时变化的环境需求。深度求索（DeepSeek）公司推出的DeepSeek-R1系统，以其创新的动态图谱技术（Dynamic Knowledge Graph）突破了这一局限，实现了从静态知识表示到动态实时推理的跨越。本文将从技术原理、架构设计、核心模块、应用场景及挑战等多个维度，深入解析这一技术的实现细节与价值。一、动态知识图谱技术的核心逻辑与设计理念动态知识图谱技术的核心目标，是解决传统知识图谱在实时性、时序性和动态演化能力上的不足。传统知识图谱通常基于历史数据构建，更新周期长且无法捕捉瞬时变化，例如金融交易中的异常行为、物联网设备的实时状态或社交媒体的热点事件。DeepSeek-R1的动态图谱技术通过引入流式计算、时序建模和增量学习，构建了一个能够实时感知、快速响应和持续演化的知识网络。从设计理念上看，动态图谱技术强调“数据流动即知识演化”。系统将数据流视为知识的基本载体，每一份输入数据（如传感器信号、用户行为日志或交易记录）不仅被解析为实体和关系，还会触发图谱的实时更新与推理。这种设计使得知识图谱不再是静态的“快照”，而是一个随时间动态生长的有机体。例如，在金融风控场景中，一笔异常转账会立即被动态图谱捕获，结合历史交易模式实时分析其风险等级，并触发预警机制。这种能力依赖于三大技术支柱：流式数据处理、时序图建模和实时推理引擎。二、技术架构：从数据接入到智能决策的全链路 DeepSeek-R1的动态图谱技术架构可分为四层：数据接入层、图谱构建层、计算推理层和应用服务层。每一层通过模块化设计实现高效协同，确保系统在低延迟、高吞吐量下的稳定运行。在数据接入层，系统支持多源异构数据的实时接入，包括结构化数据（如数据库表）、非结构化数据（如文本、图像）和时序数据（如传感器流）。通过Apache Kafka或Amazon Kinesis等流处理平台，数据被实时采集并分发至预处理模块。预处理阶段的核心任务包括数据清洗（去除噪声与冗余）、格式标准化（统一时间戳、编码格式）以及事件抽取。例如，在社交媒体监控场景中，系统需从推文中提取实体（人名、地点）、事件（如“发布会”）和情感倾向，并将其转化为图谱可识别的三元组（主体-关系-客体）。图谱构建层负责将预处理后的数据动态映射为图结构。这一层的核心技术是时序图数据库（如TigerGraph或DeepSeek自研的时序图存储引擎），其特点在于为每个实体和关系附加时间戳属性，并支持时间窗口查询。例如，在物流监控场景中，一个包裹的运输状态（如“已装车-时间T1”“到达中转站-时间T2”）会被记录为带时间戳的节点属性，系统可通过时间范围查询回溯其完整运输轨迹。此外，动态图谱还引入了“版本控制”机制，通过快照技术保存历史状态，以支持合规审计或因果分析。计算推理层是动态图谱的智能核心，承担实时推理与决策任务。该层整合了图计算引擎（如Apache AGE）、规则引擎（如Drools）和机器学习模型（如图神经网络GNN）。例如，在反欺诈场景中，系统会实时遍历交易图谱，检测是否存在环路转账（通过BFS算法）或异常社区（通过GNN聚类），并结合规则引擎中预设的风险阈值（如“单日转账次数超过10次”）触发预警。为了提高计算效率，该层采用内存计算（如RedisGraph）和分布式计算框架（如Spark GraphX），将复杂图查询的响应时间控制在毫秒级。应用服务层通过API或可视化界面向用户提供交互能力。例如，运维人员可通过时间轴工具查看服务器集群的状态演化图谱，动态定位故障根源；金融分析师则可利用图谱的可视化查询界面，快速追踪资金流动路径。这一层还支持自定义规则与模型的灵活接入，允许用户根据业务需求扩展图谱的推理逻辑。三、关键技术突破与创新 1. 时序图建模与时间切片技术

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数字扫地僧

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绿盟科技研究通讯

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Spatial-Temporal时间序列预测建模方法汇总

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时间序列预测问题是根据一个序列的历史值预测未来值。当同时预测多个时间序列，并且各个时间序列之间存在空间上的关系时，就不能只将每个时间序列单独建模，而应该考虑不同时间序列之间的关系。例如，在交通预测场景中，需要预测不同地点的车流量，不同地点的车流量之间是存在空间上的关系的，例如A点的车20%在5分钟后会开往B点。仍然用传统的时间序列预测方法，即每个序列独立的进行预测，无法捕捉这种不同地点的空间关系信息。

圆圆的算法笔记

2022/09/22

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Spatial-Temporal时间序列预测建模方法汇总

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知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测，到2025年，知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析，⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤，虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊，但它的知识表⽰和推理能⼒有限，⽆法直接获取和处理结构化知识。因此，知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识，以增强其对话⽣成和理解的能⼒，进⽽提升对话系统的智能⽔平。

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LV.0

这个人很懒，什么都没有留下～

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