清华大学“人工智能前沿与产业趋势”系列讲座的第五讲，由蚂蚁金服集团首席AI科学家与副总裁、达摩院金融智能负责人漆远亲临现场，与清华大学海峡研究院大数据AI中心专家委员、百度七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣老师共同参与，深度探讨AI赋能金融服务的发展趋势。
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径，某些账号或设备存在异常的关联。另外，还有图的识别，比如洗钱，会涉及到异常的环路。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
最近因为世界杯正在进行，我受到这篇 Cambridge Intelligence 的文章启发（在这篇文章中，作者仅仅利用有限的信息量和条件，借助图算法的方法做出了合理的冠军预测），想到可以试着用图数据库 NebulaGraph 玩玩冠军预测，还能顺道科普一波图库技术和图算法。
前面我们了解了基因组拼接，今天给大家带来的是拼接原理。了解实验原理，就是为了我们更好地做实验。
在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。
Java是一种广泛应用的编程语言，拥有强大的数据结构库，使程序员能够轻松地处理各种数据和算法。本文将深入探讨Java中的数据结构，从基础概念到高级应用，包括示例代码和实际用例。
社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。
很多不重复的整数，其中最大值不超过40亿，最小值是0，要求判断某个指定的整数，是否在这个集合中。
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书介绍图算法研究前沿领域。 图论研究的是一种广泛的数学结构，用于刻画离散的对象及其之间的关系。而图算法则研究图论中计算问题的求解方法。图论和图算法在物理、化学、生物、社会科学等众多领域都发挥着重要作用。本书介绍图算法研究前沿领域，总结了近十年的进展。从图论概念、算法、问题模型以及研究趋势等方面讨论了图算法研究领域的概貌和前沿。为图论和算法领域的学生、老师、科研工作者提供了良好的参考。 本书作者之一Ton Kloks教授是图论和图算法领域著名专家，特别是在树宽（Tree
面对即将到来的双11购物狂潮，小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够，或者是钱包有点瘪，而是买买买之后，要经过多长时间的漫长等待，才能拿到自己的宝贝呢？为了加速整个物流过程，阿里、京东等公司可谓花了血本，历经多年打造的黑科技项目，能否应对今年的双11呢？ 菜鸟智能发货引擎：为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司，以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿，然而在现实中，大部分商家选择快递是，基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配，因为没有办法全面了解各家快递公司的优势
通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 时隔2个月左右，我们知识星球——计算机视觉协会，又启动了，我们团队又注入了新的血液，实力更加强大，我们接下来专门给加入我们的小伙伴，分享最新论文以及实践代码，也希望加入我们的小伙伴积极提出问题，讨论问题，让我们一起在我们的知识星球中成长。 01 计算机视觉协会简介 计算机视觉协会主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究
11月11日24：00，双11收官，一场超11天、268小时的全球快递“云监工”直播也落下了帷幕，这场“马拉松”直播一共被人民日报等全国70多家媒体转播，仅视频号和抖音号就吸引了超3000万人次围观，很多网友直呼做“云监工”时“快递小哥治好了我的精神内耗。”观摩跨越山海的包裹、看着勤劳奔波的快递小哥，盯着不知疲倦的智能仓机器人，欢乐且解压。
参考：http://bbs.byr.cn/#!article/ACM_ICPC/11777
图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
๑乛◡乛๑ 跳槽指南又来了~上一期你拿了多少fen？ AI行业也不是只有BAT可去嘛！CV创业公司也相当有钱途。应用场景不断增加，融资规模不断攀升，上市计划不断推进…… 在这个跳槽季，赶紧选择加入CV创业公司，可能不用多久，就会走上人生巅峰。想想，是不是还有点小激动？ 但，还是那个问题：你真的准备好了吗？你真的了解这些公司吗？ （以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。 特别提醒
图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。
Angel项目的3.2.0版本发布啦！ Angel是腾讯首个AI开源项目，经过多个版本迭代，于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中，Angel首次引入了图计算能力，提供了大量开箱即用的图算法，得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布，Angel继续加强了图计算的能力，相较于上个版本，我们做了很多优化并提供了一些新的特性，感兴趣的话就赶紧下载体验
10 月 18 日，2019 中关村论坛平行论坛 ——AI WORLD 2019 世界人工智能峰会在北京启幕。新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS 张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai 黄超等重磅嘉宾中关村论剑，重启充满创新活力的 AI 未来。峰会现场，新智元揭晓 AI Era 创新大奖，并重磅发布 AI 开放创新平台和献礼新书《智周万物：人工智能改变中国》。回放链接：
只有你拥有使用图形分析的技巧，并且图形分析能快速提供你需要的见解时，它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用，快速执行，并且产生有权威的结果。
以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据，这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题，杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」，并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
机器之心发布 机器之心编辑部 在正在进行的 CVPR 2021 上，快手有多篇论文被接收，涵盖三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域。 计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。 此次快手的中稿论文，涵盖了三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域，部分研究成
计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统，它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面，图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述：
图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。 《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、
数据结构与算法是计算机科学的基础，是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说，掌握数据结构与算法的基本概念和原理，以及常见数据结构和算法的应用场景，是十分必要的。
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目，2019年在基金会的孵化过程中，完成了3.0版本的发布，并于同年在基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 我们看到在万物互连的复杂网络世界，现实中许多问题也可以抽象成图来表达，而金融支付、安全风控、推荐广告、知识图谱等业务积累了大量的图数据，亟需借助传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图分析技术，从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息，以弥补单点分析
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图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
前端开发者在提升技能和面对技术面试时，了解和练习一些算法和数据结构是非常有益的。以下是一些前端开发者可以练习的常见算法和数据结构：
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
随着移动互联网的普及和 5G 时代的到来，图数据库在社交网络、安全风控、人工智能、⾦融科技、知识图谱等领域发挥着至关重要的作用。腾讯智能图数据平台涵盖图数据库、图计算、图可视化、图算法等技术，从普通的存储到海量的数据分析，是复杂数据处理和治理的有效利器。 4月12日晚19点，腾讯大数据星火计划技术沙龙第十二期准时开启线上直播。届时腾讯大数据图技术资深专家将会带来精彩的应用实践分享。感兴趣的小伙伴可直接加微信：xinghuojihua_01或扫下方二维码进群报名观看直播，一同学习、交流起来吧！
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
2018年12月23日看到了一片文章，标题是《人工智能一定需要大数据吗？未必！》，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DkMNX6NHsuCeO_i-20lUMA。真的未必么，这中间是不是还有什么没有说清楚的东西呢？文中的观点基本上就是标题的说法。但是，未必与否，这里是需要辨证地看的。
在计算机科学领域，数据结构和算法是构建强大和高效程序的关键要素。随着问题的复杂性不断增加，对于更高级的数据结构和算法的需求也逐渐增加。本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法，包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。
堆排序是一种高效的排序算法，它基于数据结构中的堆这一概念。堆排序的时间复杂度为 O ( n log n )，这使得它在处理大规模数据时非常有用。本文将深入讨论堆排序的原理、堆的概念、堆排序的 Python 实现，以及一些堆排序的优化和实际应用。
9.lightgbm和xgboost有什么区别？他们的loss一样么？算法层面有什么区别？
15年毕业到现在也近3年了，最近面试了阿里集团（菜鸟网络，蚂蚁金服）、网易、滴滴、点我达，最终收到点我达和网易offer，蚂蚁金服二面挂掉，菜鸟网络一个月了还在流程中...最终有幸去了网易。
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