由于我的服务器已经搭了个人网站，也用的浏览器默认的 80 端口，所以图床就不能用 80，我改用 8088，完整命令：docker run -it -d -p 8088:80 kdelfour/lychee-docker...由于我是在本地的虚拟机里搭建，所以访问的是 http://ip:8088。...输入后点击 connect，你会看到它要你新建一个用户名和密码，这是你之后登录图床要用到的。
由于我的服务器已经搭了个人网站，也用的浏览器默认的 80 端口，所以图床就不能用 80，我改用 8088，完整命令：docker run -it -d -p 8088:80 kdelfour/lychee-docker...由于我是在本地的虚拟机里搭建，所以访问的是 http://ip:8088。 我配了nginx 所以直接访问 img.lvsige.top 就可以了 进入到初始化阶段。...输入后点击 connect，你会看到它要你新建一个用户名和密码，这是你之后登录图床要用到的。 登录进来之后 然后就自己玩吧 所以我们上传的图片到底去哪儿了呢。这时候我们需要先进入这个容器。
最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。视频、文章、PPT都开源在：chenzomi12.github.ioAI系统化问题遇到的挑战在真正的 AI 工程化过程中，我们会遇到诸多问题。...而为了高效地训练一个复杂神经网络，AI 框架需要解决许多问题，例如：如何对复杂的神经网络模型实现自动微分？如何利用编译期的分析 Pass 对神经网络的具体执行计算进行化简、合并、变换？...如何规划基本计算 Kernel 在计算加速硬件 GPU/TPU/NPU 上高效执行？如何将基本处理单元派发（Dispatch）到特定的高效后端实现？...如何对通过神经网络的自动微分（反向传播实现）衍生的大量中间变量，进行内存预分配和管理？...为了使用用统一的方式，解决上述提到的挑战，驱使着 AI 框架的开发者和架构师思考如何为各类神经网络模型的计算提供统一的描述，从而使得在运行神经网络计算之前，能够对整个计算过程尽可能进行推断，在编译期间自动为深度学习的应用程序补全反向计算
开发环境搭建 因为是学习，所以选择docker的方式，操作命令如下： docker pull dgraph/standalone docker run --rm -it -p 8080:8080 -p...搭建java开发环境 org.projectlombok lombok
如何搭建一个自己的图床 Gitee版 第一步 准备 下载 下载链接here 直链2.3.0-beta.4winhere 安装 安装按照自己需求来 第二步 找到 之后点击 找到这个图标 右键点击...之后进入gitee网站 点击 这里 并点击 点按后 往下翻 找到 点击它 找到 并点击 之后新建一个令牌 勾选project 提交就可以了 之后把那一串文字复制 进入picgo详细页面 图床选项卡
., >, 其中当 时，有 ( , ) E; 路径的权重：w(p)= ; 加上权重的数学表示方式 边存在权重的图：G(V,E,W) ,W是一个函数，作用于边，生成一个实数，即W(E)->R...对于有向图来讲，假设有两个顶点，v1,v2，他们之间只有4种连接情况，依次类推 为什么会有负的权重？ 比如社交网络上的喜欢可以看做是正的权重，比喜欢可以看做是负的权重 负权重的边带来什么问题？...)需要执行减少的总次数为1+2+4+...+ = ，也就是说，会执行的次数为指数级别 最短路径算法的一般思路问题二：负权重环 如果在源点到目标节点经过的路径上，经过环会导致权重减少，这个算法不会结束 如何获取有向无环图...因此只有最后两个节点的路径值被更新 继续往右执行Relax 继续往右执行Relax 至此执行完毕，可以看到源点到所有节点的最短路径，从左到右分别是 ,0,2,6,5,3 如果图中有环，但是经过这个环不会导致权重减少，如何计算最短路径...不能，因为Bellman-Ford对于存在负权重的环的时候只会抛出异常，并没有计算路径，这实际是一个N-P的问题，即花的时间在指数级别或者之上 类似的，如果要求不经过负权重的环的情况下，计算最短路径，
图的遍历 我们一般说的的图算法是指在图结构上进行迭代计算的计算过程，例如有最短路径算法、最小生成树算法、PageRank算法等。 这些算法往往用于解决图上的特定一类问题。...然而，还有一类被广泛使用的'图算法'，它们也通过迭代计算处理，且在实际应用中有着广泛的应用，如金融风险管理、社交网络分析等。 它们就是图遍历，又被称之为Traversal。...分布式图遍历执行计划 图数据的规模往往十分庞大，例如Github交互的图规模可以到达数百TB规模，金融交易数据的规模可以达到万亿规模。如此复杂的图无法通过单机完成遍历计算。...这里以蚂蚁集团开源的图计算系统GeaFlow(品牌名为TuGraph-Analytics)为例，感兴趣的同学文末有开源地址。...图片 总结 本文介绍了GeaFlow图计算引擎如何使用GQL图查询语言进行走图查询，并介绍了几类查询语句对应生成的图计算执行计划。
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...Nebula 如何同 Plato 集成构成。...但是这种情况如何去判断 2 和 5 是哪个顶点的出边呢？这里引入一个字段 offset。...熟悉 GraphX 的小伙伴可能知道它是不支持 String ID 的，当我们的数据源 ID 是个 String 该如何处理呢？...Nicole：具体业务问题需要依靠运营同学同社区用户约稿，从实际案例中讲解图计算更有价值。 图计算内存资源配置 刘翊：如何评估图计算所需的内存总量。
搭建过程 4. 上传图片 5. 加速访问 6. 图床推荐 7. 总结 1. 前言 对于写博客的朋友们来讲，图床这个东西一定不会陌生，而且在一定程度上也给大家造成过一定困扰。...一般创建成功之后，会出现如下界面，至此，我们的图床算是创建好了，接下来就是如何上传图片了； ? 4....，去他的 官网[3] 下载对应版本进行安装即可，我们主要讲讲如何用它来上传图片。...图床推荐 除开用 Github 搭建的方式之后，我们也可以用 Gitee 进行搭建，搭建方式和本文大致相同。...总结 至此，我们的搭建免费图床的教程就到此结束了，总结一下主要有如下几部分： 准备一个 Github 账号； 搭建图床仓库； 上传图片设置； 加速访问； 免费图床推荐； 如果你对上面的部分有疑问，欢迎留言或者私信
搭建云计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的云计算环境，这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断，意义重大。...任何公司或个人都可以建立自己的云计算环境（IAAs），这打破了亚马逊和其他一些公司的垄断。这是非常重要的。新浪在2011年建立了基于openstack的SWS。...openstack项目提供的云计算允许it团队成为自己的云计算服务提供商。尽管构建和维护开源私有云计算并不适合每个公司，但如果他们有基础设施和开发人员，那么openstack是一个不错的选择。...在云计算社区中，有一个流行的概念是数据有分量。一旦数据存储在云计算提供商中，就变得很重，很难迁移。作为企业最重要的资源，如果在迁移过程中数据安全得不到保障，很可能给企业带来灾难。...随着云计算创新的不断加快，新一代的技术和成果也在快速增长。然而，云计算市场的分散化使得客户很难选择云计算厂商和合作伙伴。一旦他们做出错误的决定，他们将不得不转移到一个新的云重建。
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。
“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。...一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。...首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。...Google为了应对图计算的需求，推出了新的“计算框架”——Pregel。...如何利用不同的算法策略在同样的数据结构之上进行计算，而不是为了使用不同的算法需要修改和迁移海量的数据。需要我们采取一致性的数据结构。
配置github图床 仓库名格式是你的用户名/仓库名 分支是master token填刚刚生成的 存储路径可以填也可以不填，如果你填了img/，它就会上传到你仓库的img目录下 这里的自定义域名的格式...相比较微博上的图床要好很多，微博图床现在都开了防盗链，而且在已经上传了的图片就是可以查看到URL，没有看到Markdown格式的链接。
排版问题得到解决后，图片管理的问题又浮出水面，一篇技术文章难免会存在三五张截图，一些比较复杂的技术文章中配图数量甚至会更多，在最初的编写阶段，我往往将文章配图暂存于一个文件夹中，然后等文章编写完成后再上传至指定的平台...机缘巧合之下我了解到了图床这个概念，图床可以将图片上传到互联网中，然后以URL的方式进行访问，在Markdown语法中也支持这种语法。...那是因为Gitee有个缺陷：超过1M大小的图片需要登录后才能访问，这个特性使得1M以上的图片都无法使用Gitee图床。...然而对于GitHub的问题，好在有一个免费的CDN(jsdelivr)可以来加速国内的访问，接下来就让我们来了解下如何使用GitHub+jsdelivr来搭建一个图床。...但是如果你搭建了自己的博客网站，那么使用图床将会带来很大的收益。因为通过该方式访问图床中的图片将不会占用你的服务器资源。
PicGo：搭建图床 Hexo系列文章已经完成上传： 一、Hexo准备—Node.js、Vue 二、Hexo、主题、部署上线 三、Butterfly美化 四、Hexo之更换背景及透明度 五、...Hexo-使用阿里iconfont图标 六、PicGo：搭建图床 七、Hexo-域名设置+收录 PicGo 免费搭建个人图床工具PicGo： 支持Windows、MacOS 和Linux 软件目前覆盖的图床有...8个平台： SM.MS图床、腾讯云COS、GitHub图床、七牛图床、Imgur图床、阿里云OSS、又拍云图床、Gitee图床 传送门：https://github.com/Molunerfinn...（图片压缩：https://tinypng.com/） 基于SM·MS的图床 1.注册 SM·MS网站：https://sm.ms/ ? 2.获取API Token ? ?...基于Gitee的图床 首先你得有一个Gitee账号。 网址：https://gitee.com/ 1.新建仓库 主页右上角+，新建仓库。 按照图片中的红色框框内容，进行设置。 ?
搭建博客图床 前言 随着博客内容的增加，文章图片的数量也不断增长，如何引用存储图片就成了一个问题。...图床选择 先来说一下其他图床吧，简单来说，如果你有一个备案域名的话，做什么事都比较简单，国内的许多平台的对象存储都需要一个 备案域名。...如果像我一样仅仅是为 Hexo + github pages 博客搞个图床，感觉再弄那些就有些麻烦了。...公益图床 公益图床简单来说就是一些免费的图床，缺点就在于速度确实有些慢了，毕竟免费->盈利有限->服务器也有限 SM.MS: 比较有代表性的一个免费图床，我之前用的也是 SM.MS 除了速度慢点，...这里主要说一下 uTools 插件中心的图床插件，安装完插件之后，你可以在需要上传的图片上长按右键呼出超级面板，点击上传到图床，即可上传成功。
【图床搭建】腾讯云COS+PicGo+Typora图床搭建今天手把手教大家配置一个属于自己的图床让大家发布在网络中的博客图片也可以被访问保姆级教学 包教包会！
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。
前言 在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取...本文将简单分享下 NebulaGraph Explorer 中集成图计算的基本实现原理。...图计算可视化 对图计算出的结果集，我们针对图算法的类别进行了针对性的可视化展示。...Web 图计算 除了以上介绍的图计算工作流外，针对小数据量，重可视化分析的场景，NebulaGraph Explorer 额外提供了一套轻量级的 Web 端单机图计算方案，针对画布中用户已探索出的图数据进行实时图计算...如下图所示，目前支持工作流中的所有图算法，但由于部分不稳定算法（如 LPA）, 分布单机及同步异步算法间的差异，少部分图算法会和工作流图计算结果有一些差异。
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。
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