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    datahub 中血缘图的实现分析,在react中使用airbnb的visx可视化库来画有向无环图

    之前在公司也做过一些案例,也看过很多友商的产品,阿里的DataWork,领英的Datahub, datawork的血缘图使用的是 G6,自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx...查看源码 点击此处链接你将看到 datahub中的血缘图, 由于是demo环境,数据有可能会被删掉,读者可以自行寻找。...该血缘图的特性如下 上下游 自定义节点 节点可点击,操作 线的样式有多种 鼠标放置线上有辅助信息 可以展开上下游 最基本的放大,缩小视图 F12 节点的源码,发现使用的是SVG 实现的 标签的类前缀都是...提前关键词,该库具有的特征 为react 低级元素 可视化 低级元素是说它不直接提供一个个完整的图表,而且要使用多个元素组装实现,这也意味着 要使用它,还是有一点门槛的,但人家的审美确实在线。...)} ); } 题外话 开源项目 openmatedata 血缘图使用的

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    【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )

    神经网络本质 : 神经网络本质是一种特殊的 有向图 , 有向图由 节点 和 有向弧 组成 , 节点就是 神经元 , 有向弧就是神经元单元之间的 连接 ; 3 ...., 层数及每层单元数就越多 ; ④ 针对线性问题的神经网络 : 使用两层神经网络可解决 ; ⑤ 针对多元非线性问题的神经网络 : 需要使用多层神经网络解决 ; IV ...., 将最后一层单元的输出继续作为第一层单元的输入 ; 如 , Hopfield 网络 ; 3 ....神经网络学习和使用 : ① 离线网络 : 学习 和 使用 , 两个过程是独立的 ; 先训练神经网络 , 然后再使用 ; ② 在线网络 : 学习 和 使用 , 两个过程是同步的 ; 一边训练 , 一边使用...机器学习的弊端 : 手工抽取的特征太过于具体 , 有一些隐含的深层次的特征被忽略掉了 , 抽取的特征不完整 , 另外还要花很长时间设计和验证这些特征 ; 如 : 先抽取一批特征 , 然后使用机器学习算法

    1.1K10

    【数据挖掘】贝叶斯信念网络 ( 马尔科夫假设 | 结构 | 有向无环图 | 参数 | 条件概率表 | 案例分析 )

    贝叶斯信念网络 表示方法 : ① 有向无环图 : 使用 有向无环图 表示贝叶斯信念网络 ; ② 随机变量 : 图中的每个节点 , 表示一个随机变量 , 即样本的属性 ; ③ 概率依赖 : 图 ( 有向无环图...概率图模型 : 分为 2 大类 , 一类是有向依赖 , 一类是无向关联 ; 贝叶斯信念网络 : 使用 有向无环图 表示 ; 马尔科夫网络 : 使用 无向图模型 表示 ; II ....0.9 得肺癌的概率依赖于 是否有家族史 , 是否吸烟 , 两个属性 ; 使用贝叶斯信念网络 的 有向无环图 表示 : IV ....贝叶斯信念网络由 结构 和 参数组成 ; ① 贝叶斯信念网络 结构 : 有向无环图 ; ② 贝叶斯信念网络 参数 : 描述样本间属性依赖关系 , 即每个属性节点对应的条件概率表 ; 3 ....如果两个属性由依赖关系 , 使用 有向弧 连接起来 , 箭头由被依赖属性节点 , 指向需要依赖的属性 ;

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    专题|Python贝叶斯网络BN动态推理因果建模:MLEBayes、有向无环图DAG可视化分析呼吸疾病、汽车效能数据2实例合集

    Python基于贝叶斯网络的数据建模与推理分析研究|附数据代码 在人工智能与机器学习领域,贝叶斯网络作为一种概率图模型,在因果关系建模与不确定性推理方面具有独特优势。...核心算法原理 结构学习机制 结构学习的目标是从观测数据中推导变量间的依赖关系,构建有向无环图(DAG)。...:阴天状态同时影响洒水器使用概率和降雨概率,而两者共同决定草地湿润状态。...多算法融合策略:结合约束检验法与评分搜索法的优势,在PC算法初筛基础上进行局部优化,提升大网络学习效率。 动态推理引擎:基于联结树算法实现高效概率传播,支持实时条件概率查询与情景模拟。...未来工作将重点研究以下方向: 动态网络建模:扩展至动态贝叶斯网络,处理时序数据与状态转移分析。 混合学习方法:融合深度学习特征提取能力与贝叶斯网络可解释性优势。

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    图论入门

    02 分类 可分为有向图和无向图 ?...空间由边决定,适用边少、点多的稀疏图 如上图中,无向图用邻接矩阵存储,有向图用邻接表存储。...无向图中,如果任意两个顶点之间都能够连通,则称此无向图为连通图。 ? 无向图G的一个极大连通子图称为G的一个连通分量。 ? 有向图中,如果任意两个顶点之间都存在路径,则称此有向图为强连通图。 ?...有向图的极大强连通子图,称为强连通分量。 ? n个顶点的强连通图,边数最多为n(n-1),最少为n。 ?...11 二分图 定义:设G=(V,E)是一个无向图,顶点集V可分割为两个互不相交的子集,并且图中每条边关联的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集,两个子集内的顶点不相邻。 ?

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    GPS导航:使用广度优先搜索查找所有邻近位置。 网络广播:在网络中,广播机制是优先搜索所有相邻可达到节点。 垃圾收集 无向图的环检测:在无向图中,BFS或DFS可以用来检测循环。...并查集有两个主要操作, 查找(find):确定某个元素所在的子集,确定两个元素是否在同一个子集中。 联合(union):将两个子集连接成一个子集。 并查集算法可用于检测无向图是否有环。...此方法需要假设图不包含任何自循环,设置一个父数组parent。如 ? 使用图的每一个顶点创建子集。parent数组的所有元素都初始化为-1(意味着每个槽就是一个子集)。...若有无向图G=(V,E),其顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(V_A,U_B),则称图是一个二分图。...如果一个图是二分图,那么可以使用两种颜色将节点划分到两个集合中(每个集合中节点的颜色一样)。

    1.8K10

    图计算中的图算法有哪些常见的类型?请举例说明每种类型的算法。

    图计算中的图算法有哪些常见的类型?请举例说明每种类型的算法。 在图计算中,常见的图算法类型包括最短路径算法、连通性算法、聚类算法和图搜索算法。下面我们将分别介绍每种类型的算法及其应用。...sssp); // 打印最短路径结果 result.getVertices().print(); } } 连通性算法: 概念:连通性算法用于确定图中的连通组件,即将图分割为连通的子图...应用:连通性算法可以应用于社交网络分析、网络监测和组织结构分析等。 示例算法:连通性算法中的一个常见算法是连通组件算法,它可以将图分割为连通的子图,并为每个子图分配一个唯一的标识符。...应用:聚类算法可以应用于社交网络分析、推荐系统和图像分析等。 示例算法:聚类算法中的一个常见算法是谱聚类算法,它使用图的特征向量来进行聚类分析。...应用:图搜索算法可以应用于路径规划、社交网络分析和网络爬虫等。 示例算法:图搜索算法中的一个常见算法是深度优先搜索(DFS),它可以在图中通过深度优先的方式查找顶点或边。

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    FLARES:基于LiDAR多范围语义分割的快速准确方法深度解析

    其中,投影方法通过将点云转换为2D全景图像,利用成熟的2D卷积网络实现高效处理,但面临“多对一”问题(即多个3D点映射到同一2D像素导致信息丢失)。...2)FLARES的核心设计 · 子点云分割:将完整点云分割为多个子点云,每个子点云投影为低分辨率图像(例如,完整点云分辨率64×2048分割为3个子点云,各子点云投影为64×512)。...实验与分析 本文主要介绍了在LiDAR语义分割任务中,使用FLARES方法对不同网络结构的提升效果,并进行了多个方面的对比实验。...首先,在标准模式下,作者将分辨率设置为64×512和32×480,将整个点云分成多个子云进行训练和推理。...然后,他们比较了使用FLARES方法的四种网络结构(SalsaNext、FIDNet、CENet和RangeViT)与基线模型之间的性能差异。

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    组装算法:为什么是k-mer?

    寻找路径的方法:将每条reads用一个节点代替,如果u的末端与w的首端存在overlap即创建一个有向连接directed-edge(u,w),这样一个重叠群的reads就形成一个网络,组装的过程就可以理解为在网络中寻找一条最短路径...其方法如下所示: ①将reads分割为更短的长度统一的k-mers(长度小于k的reads将被舍弃); ②寻找k-mer之间的重叠关系,建立De Bruijn图,即对于任意两个k-mer,如果u的后k-...1个碱基序列与w的前k-1个碱基序列相同,则建立一条由u指向w的有向边; ③在De Bruijn图中寻找欧拉路径来获得结果序列Contigs。...图中每一条序列只比前一条序列多1个碱基,overlap为k-1个碱基,因此只需要知道起始节点和终止节点的序列以及中间所有边(overlap序列)便可得出contig。...以经典的SOAPdenovo软件为例,其为一种新型的利用DBG算法的short read组装软件,设计服务于大型的植物和动物基因组,对细菌和真菌的基因组也有效。

    1.4K30

    IBM研究院提出Graph2Seq,基于注意力机制的图到序列学习

    Graph2Seq采用与Seq2Seq相似的编码器-解码器架构,包括一个图编码器和一个序列解码器。图编码器部分,通过聚合有向图和无向图中的相邻信息,学习节点嵌入。然后根据学习到的节点嵌入,构建图嵌入。...序列解码器部分,论文作者设计了一个基于注意力机制的LSTM网络,使用图嵌入作为初始隐藏状态,输出目标预测。注意力机制用于学习节点和序列元素的对齐,以更好地应对大型图。...注意,在迭代k时,聚合仅仅使用k-1时生成的表示。每个节点的初始化前向表示为其特征向量。 我们将v的当前前向表示(k-1)和新生成的前向聚合向量(k)连接。...LSTM 使用LSTM处理节点邻居的单个随机排列(无序集)。 池化 将每个邻居向量传入一个全连接网络,然后应用分素最大池化(element-wise max-pooling)。 ?...均值(MA)、LSTM(LA)、池化(PA)聚合在3个合成SDP数据集(有向无环图、有向有环图、序线图)上的精确度 图嵌入生成 论文作者引入了两种基于节点嵌入构造图嵌入的方法。 基于池化的图嵌入。

    2.3K41

    世界第一超算跑深度学习模型,2.76万块V100 GPU将分布式训练扩展到极致

    数据并行指的是将数据集分割为不同的子模块,然后馈送到不同的节点中。与模型不同,数据天然就是可并行的,因此实践中大部分问题都采用数据并行策略。...尤其重要的是,将深度学习应用到科学模拟中来加速执行、减少算力需求,通常需要使用 DNN 来逼近长期存在的逆问题的解。在本文中,研究者通过改进梯度缩减策略展示了这一方向的第一步。...这种次线性扩展非常明显,原因在于大型节点上的 worker 协作低效,导致通信和计算之间的重叠较差。 ? 图 1:不同梯度缩减策略对于扩展效率的影响。...这些梯度缩减策略与计算平台无关,并且不对节点的连通网络拓扑结构进行任何假设。 ?...左侧展示了由生成请求 T_n 构建的任务图,其中不同的任务为不同的节点,该任务图通过虚线框表示 Horovod 在三个子环中可见的请求。

    1K20

    读论文系列:Object Detection SPP-net

    特征图),然后可以用pooling操作进一步采样,得到更小的feature map;实际上,我们并不在意feature map有多大,不同图像的feature map完全可以有不同的尺寸;但是在后边的具体任务中...SPM是在不同的分辨率(尺度)下,对图片进行分割,然后对每个局部提取特征,将这些特征整合成一个最终的特征,这个特征有宏观有微观(多尺度金字塔),保留了区域特性(不同的区域特征不同),然后用特征之间的相似度进行图片间的匹配...先前我们提到过,每个filter会得到一个feature map,SPP的输入则是卷积后的这些feature map,每次将一个feature map在不同尺度下进行分割,尺度L将图片分割为2^L^个小格子...次之切为2个子图,接下来是4个子图,8个, 对每个子图做max pooling,得到其中最大的数,放到最终的特征里,可以得到一个1+2+4+8=15这么长的特征,256个feature则可以得到最终256...但这里有东西仍然值得商榷,max pooling实际上还是丢了一些信息,虽然通过多层的特征可以将这些信息弥补回来。

    730100

    PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算

    数据并行训练的问题则是,每个设备拥有自己的模型网络版本来执行子任务,并且在每次参数更新后必须同步模型网络参数。当有许多参数需要同步时,这可能会导致沉重的通信负载。...此外,我们放松了模型是按顺序组合的假设,并提供了一种使用长跳跃连接表示模型的方法,以便在不放弃效率的情况下仍然应用管道并行性。 1.2 模型定义 假定我们有一个神经网络,其由一系列子网络构成。...下图就是一个依赖图,这里 m = 4, n = 3。即,模型被分成3个子网络,小批次被分割成 4个微批次。 前面三个 F 是三个子网络的前向传播,后面三个 B 是三个子网络的后向传播。...下面表示第一个微批次,顺序完成三个子网的前向传播和后向传播。...为了使管道并行性按预期工作,必须以正确的顺序将任务分配给每个设备。在Pytorch中实现这一点有几个复杂之处。

    1.2K30

    CVPR 2024 | VastGaussian:用于大型场景重建的3D高斯

    对几个大型场景的实验证实了该方法相对于基于 NeRF 的方法和原 3D Gaussian Splatting 方法的优越性。 方法 渐进式分区策略 图1....根据扩展边界将训练视图 V 分割为 \{V_j\}^{m\times n}_{j=1} ,并以同样的方式将点云 P 分割为 \{P_j\} 。...基于覆盖范围的点选择 在向第 j 个单元的摄像机集 V_j 添加相机数量后,将 V_j 中所有视图覆盖的点添加到 P_j 中,如图 1(d) 所示。...然后,将长度为 m 的外观嵌入 ℓ_i 连接到下采样图像的每个像素,从而获得具有 3 + m 通道的 2D 图 D_i 。...D_i 输入到卷积神经网络 (CNN),该网络逐步对 D_i 进行上采样,生成与 I^r_i 具有相同分辨率的 M_i 。

    1.4K10

    综述|图像分割技术介绍

    基于图论的分割方法 此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法,将图像映射为带权无向图,把像素视作节点,将图像分割问题看作是图的顶点划分问题,利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。...此类方法把图像分割问题与图的最小割(MIN-CUT)[1]问题相关联,通常做法是将待分割的图像映射为带权无向图G=(V,E),其中,V={v1,…,vn}是顶点的集合,E为边的集合。...我们以一个两类的分割为例,把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另:A ∪ B = V, A ∩ B = ∅, ? , 其中, ? 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。...2013年,LeCun的学生Farabet等人使用有监督的方法训练了一个多尺度的深度卷积分类网络[9]。...该网络以某个分类的像素为中心进行多尺度采样,将多尺度的局部图像patch送到CNN分类器中逐一进行分类,最终得到每个像素所属的语义类别。

    2.4K10

    PatchMatchStereo中的深度视差传播策略

    不同与使用固定的期盼,ACMM将扩散领域扩展成四个V形区域和四个长条区域(图5 右)。每个V形区域包含7个样本,而每个长条区域包含11个样本(注:图5右图仅为示意图),论文中数值和代码吻合。...图6 深度估计结果比较 5.深度学习方法——SPN 传统方法固然有其精度高的优势,但还需要提及深度学习方法,这里我们介绍一种经典的深度补全应用上的传统方法——空间传播网络(Spatial Propagation...图7 SPN网络图 文中一开始介绍了一种单路四向传播的策略(图8-a),为了传播效率和准确度,又介绍了三路四向传播的策略(图8-b)。对于单路四向传播,以从左向右传播为例(1式), ? ? ?...a)单路四向传播策略 b)三路四向传播策略 图8 SPN传播策略 将预分割结果输入到三路四向SPN网络中,可以得到更为精确的结果,而且相比较基于深度学习的马尔可夫场方法效率更快且精度更高...下一篇文章,我们将介绍最新的CVPR2021的PatchMatchNet[5],这篇文章不仅将PMS的思想深度学习化,而且是少有的将传播策略使用在多视图立体中的方法,敬请期待。

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    PatchMatchStereo中的深度视差传播策略

    不同与使用固定的期盼,ACMM将扩散领域扩展成四个V形区域和四个长条区域(图5 右)。每个V形区域包含7个样本,而每个长条区域包含11个样本(注:图5右图仅为示意图),论文中数值和代码吻合。...图6 深度估计结果比较 5.深度学习方法——SPN 传统方法固然有其精度高的优势,但还需要提及深度学习方法,这里我们介绍一种经典的深度补全应用上的传统方法——空间传播网络(Spatial Propagation...图7 SPN网络图 文中一开始介绍了一种单路四向传播的策略(图8-a),为了传播效率和准确度,又介绍了三路四向传播的策略(图8-b)。对于单路四向传播,以从左向右传播为例(1式), ? ? ?...a)单路四向传播策略 b)三路四向传播策略 图8 SPN传播策略 将预分割结果输入到三路四向SPN网络中,可以得到更为精确的结果,而且相比较基于深度学习的马尔可夫场方法效率更快且精度更高...下一篇文章,我们将介绍最新的CVPR2021的PatchMatchNet[5],这篇文章不仅将PMS的思想深度学习化,而且是少有的将传播策略使用在多视图立体中的方法,敬请期待。

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    图神经网络让预估到达准确率提升50%,谷歌地图实现新突破

    预测准确率提升了 50% 多。...为了在全球范围内实现这一目的,DeepMind 利用了一种通用机器学习架构——图神经网络(GNN),通过向模型添加关系学习偏置来进行时空推理,进而建模现实世界道路网络的连通性。...具体步骤如下: 将世界上的道路分割为超级路段(Supersegment) 该团队将道路网络分割为包含多个邻近路段的「超级路段」,超级路段都具有极大的交通流量。...因此,该团队开始研究能够处理可变长度序列的模型,例如循环神经网络(RNN)。但是,向 RNN 添加来自道路网络的结构是很难的。于是,研究者决定使用图神经网络。...因此,在将该模型投入生产时,图神经网络对训练中这种变化的鲁棒性就成为了重中之重。研究者发现,图神经网络对训练过程中的变化特别敏感,造成这种不稳定性的原因是训练中使用的图结构之间存在巨大差异。

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