但最近有一个需求 -> 优惠卷，之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不，本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ??...更别提interface在框架中的使用了，感觉好无用处的举爪～ 策略模式 优惠卷的存在到消亡至少要经历三个步骤（创建->使用->失效），以下为优惠卷完整生命周期图， 优惠卷有几百种几千种的优惠（骗人）方式...（姿势），结合PHP代码来解决优惠卷应如何创建更合适，首先先创建一个类作为优惠卷的模版 class UserCouponTem { } 这个模版则是一个树根，未来所有优惠卷都要通过这个根去扩展，接下来创建一系列的优惠卷参数...我们为何还要通过模版类，接口，服务提供者、服务容器去返回一个优惠卷实例？ 试想不可能一次性将所有优惠卷的类型全部想到并且设计出来，数据表结构也不能频繁去更改。...这样做可能有以下几点好处 可扩展性强，能够应对各种优惠卷的表达方式 可维护性强，如果有新类型的业务可直接通过服务容器注入 代码优雅，便于阅读，无论是新入职员工还是他人都很容易读写优惠卷的代码（比较优惠卷的业务实际很复杂
图计算之 nebula-plato [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] nebula-plato 的分享主要由图计算系统概述、Gemini 图计算系统介绍、Plato 图计算系统介绍以及...图计算系统 图的划分 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图计算系统概述部分，着重讲解下图的划分、分片、存储方式等内容。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以顶点为中心的编程模型） [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] （图：以边为中心的编程模型） 这两种模式以顶点为中心的编程模型比较常见...Gemini 图计算系统 Gemini 图计算系统是以计算为中心的分布式图计算系统，这里主要说下它的特点： CSR/CSC 稀疏图/稠密图 push/pull master/mirror 计算/通信 协同工作...Nebula 图计算 [图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 目前 Nebula 图计算集成了两种不同图计算框架，共有 2 款产品：nebula-algorithm 和 nebula-plato
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Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。 本节我们将介绍 Pytorch的动态计算图。...包括： 动态计算图简介 计算图中的Function 计算图和反向传播 叶子节点和非叶子节点 计算图在TensorBoard中的可视化 一，动态计算图简介 ?...Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。 Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。...第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。 第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。...下次调用需要重新构建计算图。
有的，那就是我们需要说的计算图 计算图 我们借用「图」的结构就能很好的表示整个前向和后向的过程。形式如下 ? 我们再来看一个更具体的例子 ? （这幅图摘自Paddle教程。...白色是卷积核每次移动覆盖的区域，而蓝色区块，则是与权重W1经过计算的位置 可以看到W1分别和1, 2, 5, 6这四个数字进行计算 我们最后标准化一下 这就是权重W1对应的梯度，以此类推，我们可以得到...因此池化层需要将梯度传递到前面一层，而自身是不需要计算梯度优化参数。...静态图 在tf1时代，其运行机制是静态图，也就是「符号式编程」，tensorflow也是按照上面计算图的思想，把整个运算逻辑抽象成一张「数据流图」 ?...在静态图里我们可以优化到同一层级，乘法和加法同时做到 总结 这篇文章讲解了计算图的提出，框架内部常见算子的反向传播方法，以及动静态图的主要区别。
图片图的社区计算社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。...以上是一种用于发现社区的算法，但并不是唯一的方法，还有许多其他的社区发现算法可以应用于不同的情况和图结构。图的嵌入计算图嵌入是将一个图映射到低维空间中的过程。...MDS可以用于对图的邻接矩阵计算节点的向量表示。局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过将每个节点表示为其邻居节点的线性组合的方式来进行降维。...Isomap可以用于计算图中节点的向量表示。图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种基于深度学习的图嵌入方法，它通过在每个节点上应用卷积操作来学习节点的向量表示。...图注意力网络（GAT）：GAT是一种使用注意力机制的图嵌入方法，它能够自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的关系。GAT可以通过多层注意力操作来计算节点的向量表示。
图片图的排序计算一种流行的拓扑排序算法是Kahn算法，具体步骤如下：统计每个顶点的入度（即有多少个顶点指向该顶点）。将入度为0的顶点加入到一个队列中。...处理有环图的拓扑排序问题：如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。...图的传播计算一种常见的图传播模型是SIR模型，该模型描述了病毒传播的过程。下面是对SIR模型的简要介绍：SIR模型SIR模型将一个图表示为一个网络，网络中的节点代表个体，边表示节点之间的联系。...预测信息在网络中的传播路径可以基于以下的图算法：广度优先搜索 (BFS)：该算法从某个指定的节点出发，在图中逐级扩展搜索，以找到特定节点或满足特定条件的节点。...DFS通常比BFS更适用于探索图的整个结构，而不仅仅是在最短路径上进行搜索。PageRank算法：PageRank算法是一种将节点排名按照重要性进行排序的算法。
文章目录 计算图 PyTorch的动态图机制 计算图 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素： 结点 Node 边 Edge 结点表示数据：如向量，矩阵，张量 边表示运算：如加减乘除卷积等...用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b 计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) a = x + w...计算图与梯度求导 y = (x+ w) * (w+1) 叶子结点 ：用户创建的结点称为叶子结点，如 X 与 W is_leaf: 指示张量是否为叶子结点 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度，而清除在反向传播过程中的变量的梯度...根据计算图搭建方式，可将计算图分为动态图和静态图 动态图 运算与搭建同时进行 灵活 易调节 例如动态图 PyTorch： 静态 先搭建图， 后运算 高效 不灵活。...静态图 TensorFlow
图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...该算法基于两个节点之间的结构相似性来计算节点的相似度。首先，将每个节点的邻居节点及其边的类型记录下来，构建节点的邻接矩阵。对于两个节点i和j，分别计算它们的邻居节点集合Ni和Nj。...计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的交集大小，记为A。计算节点i的邻居节点与节点j的邻居节点的并集大小，记为B。计算节点j的邻居节点与节点i的邻居节点的交集大小，记为C。
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。...因此派生出了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。图片计算图的定义我们会经常遇到有些 AI 框架把统一的图描述称为数据流图，有些称为计算图，这里可以统称为计算图。...计算图（Computation Graph）：被定义为有向图，其中节点对应于数学运算，计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。...PyTorch计算图动态计算图在Pytorch的计算图中，同样由节点和边组成，节点表示张量或者函数，边表示张量和函数之间的依赖关系。其中Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义。
计算图 谈及计算，有人可能又要为烦人的计算公式头疼了，所以本文用了一种思考数学表达式的轻松方法——计算图。以非常简单的e=(a+b)×(b+1)为例，从计算角度看它一共有3步操作：两次求和和一次乘积。...为了让大家对计算图有更清晰的理解，这里我们把它分开计算，并绘制图像。 我们可以把这个等式分成3个函数： ? 在计算图中，我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。...为了计算图中的偏导数，我们先来复习这两个求和规则和乘积规则： ? 已知a=2，b=1，那么相应的计算图就是： ?...通过分解路径，这个式子能更高效地计算总和，虽然长得和求和等式有一定差异，但对于每条边它确实只计算了一次。 前向模式求导从计算图的输入开始，到最后结束。...虽然你以前可能没想过从计算图的角度来进行理解，但这样一看，其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触的内容差不多。 另一方面，反向模式求导则是从计算图的最后开始，到输入结束。
计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。...2 计算图的基本组成 TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。
Tensorflow底层最核心的概念是张量，计算图以及自动微分。 本篇我们介绍计算图。 有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph....在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。...二，静态计算图 在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。 TensorFlow1.0静态计算图范例 ?...在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。 而动态计算图已经不区分计算图的定义和执行了，而是定义后立即执行。...在TensorFlow1.0中，使用计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。
图计算可以作为对图查询的一个补充，图查询是直接获取关联的信息，而图计算的目标则是计算出基于关联结构蕴藏在点边中的信息，而且，图计算结果本身可以再存储到图数据库中作为图查询的查询目标。...对于希望借力图计算提升业务效果的同行来说，重点要关注两个方面，首先是图计算的结果怎么用，其次是如何高效算出图计算的结果。 对于图计算能起到多大作用问题，难以一概而论。...鉴于图计算任务大都是计算和资源均密集型的，明确图计算对业务助力的效果应该优于图计算在计算效率上的提升。图计算算法可达数十种，每种有各自适用的场景。...已有的图计算工作的宣传也侧重计算效率的提升，并没有很全面地解答图计算对业务的提升效果如何。例如，对于连通分量来说，作为经典的图计算的问题，在各大公司内部什么场景，起到多大的业务提升作用？...值得注意的是，目前图计算对异构图的支持有限，针对异构图的计算优化与实际图数据的构图形式有较大的关联，因此难以有通用的图计算系统或算法，但实际业务中的图计算往往更关注异构图。
所有这些情况都会将您的计算图变成一个随机的 - 先前的确定性节点现在变成随机的。 如何通过这些节点进行反向传播并不明显。 在这个系列中，我想概述可能的方法。...考虑大致的推理目标： [图片] 或强化学习目标： [图片] 在下面，我将使用以下符号为目标： [图片] 在这种情况下，（随机）计算图（SCG）可以用下面的形式表示[1]: [图片] 这里的 θ，双圈是一组可调参数...为了使用这样的图来估计F(θ)，你只需要用你的θ，计算x的分布，从中得到尽可能多的样本，为每个样本计算f(x)，然后对它们进行平均。 我们如何最大限度地提高呢？...基本上，这个想法是这样的：如果一些随机变量可以被分解成其他随机变量的组合，那么我们能够转换我们的随机计算图，使得我们不需要通过随机反向传播，并且将随机性注入到模型中作为独立 噪声？...[p3.png] Gen Rep 1是一个广义的重新参数化，只有第一时刻变成白色， Gen Rep 2 - 只有第二个 仿真图清楚地表明，基于分数函数的梯度和第一次广义的重新参数化不能收敛，这与我们的方差分析是一致的
怎样有效的计算它们？ 解决问题 1 需要了解张量求导 (第一节)，解决问题 2 需要了解计算图(第二节)。要理解张量请参考《张量 101》。...本节只用两层神经网络来说明一些核心问题，比如正向传播、反向传播、计算图等等。...计算图就是将计算形式化图形的方法，由输入结点、输出结点、函数 (从输入到输出的) 三部分组成。 每个一节点来表示一个变量，可以是标量、向量、矩阵或张量。...计算图的实例如下： ? 上图中 x, w[1], b[1], w[2], b[2], y 是输入节点，l 是输出节点，它们都是标量。...计算图核心 ? 注意我把“中间梯度×局部梯度”该成 dot(中间梯度, 局部梯度)，这个函数实际上是 numpy 里面张量点乘的操作。
本节介绍TensorFlow与创建计算图的几个函数： g = tf.Graph() #创建新的计算图g g.as_default() #将计算图g设置为当前使用的计算图 g0 = tf.get_default_graph...() # 获取默认的计算图 tf.reset_default_graph() #清空默认的计算图 示范1： import tensorflow as tf # 初始化一个计算图对象g...示范2： import tensorflow as tf #获取默认的计算图对象句柄g0 g0 = tf.get_default_graph() #在g0中添加节点定义计算图 with g0.as_default...示范3： import tensorflow as tf #清空默认的计算图 tf.reset_default_graph() # 直接用Operator定义的节点将添加到默认计算图中 a = tf.constant...推荐使用示范1的方式定义计算图，不用每次都 tf.reset_default_graph()。
GraphLite github地址 https://github.com/schencoding/GraphLite 图很适合进行分布式并行计算，比如最短路径，PageRank等问题，比较著名的图计算框架有...BSP模型如下图: 也就是超步计算，apache giraph也属于此模式。 图着色在单机环境下的算法，最快一般是贪心算法，也就是每次去找不相邻的节点去着色，直到全部完成。...我们在分布式并行计算环境下也要用贪心算法，每次找到不相邻的所有节点同时着色，在4个超步内完成一次着色，第一步根据出度的大小选择哪些节点可能要被着色，第二步处理冲突，第三步删除被选中节点和邻居节点之间的边
深度学习中的计算图是一种用于描述和组织神经网络模型运算的图结构。计算图由节点（nodes）和边（edges）组成，节点表示操作（例如加法、乘法、激活函数等），边表示数据流向（即输入和输出）。...这样，计算图中的每个节点都可以根据梯度下降法更新其对应的参数，从而实现模型的训练和优化。 深度学习中的图优化是指对计算图进行优化，以提高模型的计算效率和性能。...①图剪枝（Graph Pruning）：图剪枝技术主要用于移除计算图中不必要的计算节点和边，以减少计算量。通过剪枝，可以删除不会对最终输出结果产生影响的节点和边，从而减少网络的参数和计算复杂度。...②图融合（Graph Fusion）：图融合技术将多个计算节点合并为一个节点，从而减少计算和通信开销。例如，将多个卷积操作合并为一个卷积操作，可以减少数据在计算节点之间的传输次数，提高计算效率。...通过合理地划分计算图，可以将独立的子图或节点并行计算，从而提高计算效率。
图片图计算和图数据库的概念图计算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。在图计算中，一般会使用图模型来表示数据，图模型使用图的形式来表示实体间的关系，并使用图算法对图进行分析。...图算法可以用于查询、聚类、关联分析、路径搜索等任务，常见的图算法包括最短路径算法、PageRank算法、社区发现算法等。图计算通常需要处理大规模的图数据，因此需要高效的计算引擎来支持大规模的并行计算。...传统的图计算和图数据库技术在处理大规模图数据时面临存储、计算和通信等方面的挑战。高性能计算挑战：由于图数据的特点，如高度联通性和复杂的结构，需要开发具有高性能并行计算能力的算法和技术。...图计算需要进行大量的迭代计算和消息传递，同时还要考虑负载均衡和容错等问题，以实现高效的计算。灵活查询挑战：实际应用中，对图数据的查询和分析通常是复杂和灵活的。
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