MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 还是一如既往的直接看代码吧，?
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...如果大家细致观察的话，可以看到要求出最终的导数，你需要计算出中间结果：p与q。计算中间结果的过程一般是前向（forward）过程，然后再反向（backward）计算出最终的导数。...比如你要计算dW，你知道要用dD与X两个矩阵相乘就可以得到。W的shape是[5,10]，而dD的shape是[5,3]，X的shape是[10,3]。...，就是如何计算梯度。
如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。...但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
供应商草拟的SLA可充分反映他们的商业模式，客户在签署SLA时(通常不会提出太多意见)会希望能够在发生违反协议情况时获得赔偿。...但是，针对云计算SLA进行谈判并不总是简单或可能的，总部位于达拉斯的管理咨询企业Alsbridge公司董事Dave Goodman说。...但是，如果是一家大型企业(例如Netflix)，又或者是有实力购买使用较多服务的企业，那么他们就有可能被赋予更多的灵活性。拥有云服务供应商所提供专用帐户代表的用户也可能有一定的回旋余地。...云与传统托管服务之间的区别一方面是前者提供了更多的模式和选择，另一方面是云用户使用的是标准化的产品与服务，Forrester研究公司副总裁兼首席分析师Liz Herbert说。...云计算SLA中的正常运行时间可能不是你心目中的理想指标，“但是这些数值要优于客户在他们自有数据中心的所能达到的表现，” Herbert说。
但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...在这里我们简要介绍了如何使用 Kornia 抽取图像特征。首先得读取并打印图像，这一点和 OpenCV 或其它图像处理库都差不多： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
来自 | 机器之心 如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。...但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
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...NebulaGraph Analytics NebulaGraph Analytics 是一款高性能的图计算工具，Explorer 不会附带 Analytics 启动，也不会感知到 Analytics...在计算结果导入到 NebulaGraph Explorer 的画布上可视化后，由于计算结果返回的是一系列点 ID，不能展示边和详细数据，因此我们提供了一个自动补齐数据的方案，会请求导入到画布的点之间所有可能的边数据...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
简单理解一下可重复读 可重复读是指：一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。 我们可以简单理解为：在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就”拍了个快照“。...它在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。...假设事务A在 trx_id=15 这个事务提交后启动，事务A 要读取该行时，就通过 undo log，计算出该事务启动瞬间该行的值为 k=10。 ?...可重复读的核心是一致性读，而事务更新数据的时候，只能使用当前读，如果当前记录的行锁被其他事务占用，就需要进入锁等待。 参考 03 | 事务隔离：为什么你改了我还看不见？...-极客时间 08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的？-极客时间
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？...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（DAG）中，单个源点到某个点的最短路径？...，但是经过这个环不会导致权重减少，如何计算最短路径？...伪代码算法如下： Dijkstra(G,w,s): //G是图，w是权值，s是源点 Initialize(G,s) // 初始化，设置d[s]=0,其它都是无穷，以及PI S 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，
本文将解读它的创新之处，解析它能从大规模图网络高效提取知识的原因。 ? 图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。...具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。...在每台机器上的多线程计算 在多台机器上的分布式执行（可选），所有操作都在图上不相连的部分进行 分批负采样，当每条边 100 个负例时，可实现每台机器每秒处理超过 100 万条边。...相比于其它嵌入方法，这项技术让我们能以很低的计算成本在每条边对应的许多负例上进行训练。 要增加在大型图上的内存效率和计算资源，PBG 利用了单批 Bn 个采样的源或目标节点来构建多个负例。...PBG 是首个可扩展的、能训练和处理包含数十亿节点和数万亿边的图数据的方法。PBG 的首个实现已经开源，未来应该还会有更有意思的贡献。
boot的含义 先问一个问题，"启动"用英语怎么说？ 回答是boot。可是，boot原来的意思是靴子，"启动"与靴子有什么关系呢？...它的主要作用是，告诉计算机到硬盘的哪一个位置去找操作系统。 主引导记录由三个部分组成： ? 其中，第二部分"分区表"的作用，是将硬盘分成若干个区。 2.2 分区表 硬盘分区有很多好处。...三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。 3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。...计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。 "卷引导记录"的主要作用是，告诉计算机，操作系统在这个分区里的位置。...不过对于这种不是自己文章也标原创的人我是特别、非常反感的，写过文章的都知道写一篇文章是需要花很多时间的，申请转载就已经很不错了，还把文章搞成是自己写的，而且观察了下他的公众号，好多文章都是截图别人的文章以图片的形式发的
计算机最早是运用于军事的 埃尼阿克-第一台计算机，194x ，冯诺依曼大佬参与研发，用来计算导弹轨迹 后来冯大佬带队，开发“通用计算机”。...后来计算机成了民用重要的支撑 计算机内部大同小异，当前计算机内部构造整体规则就是冯大佬提出的，冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构 组成 CPU（看 CPU 是否 nb，就看核心数数量和频率高低...寄存器空间太小，往往只是几 kb 是，因此 CPU 在计算的时候就需要反复地从内存加载数据，效率比较有影响（内存读的速度相对寄存器来说就是弟弟，拖后腿了）。...比如：发现某几个逻辑是控制掉血的，也是就可以写另一个程序，动态修改掉游戏程序对应内存空间里的指令，变成中弹不掉血 现在写外挂的主要难度不在于分析指令，而是在于如何绕过游戏公司的“反外挂机制”（腾讯TP）...计算机里的进程很多，且都需要执行，CPU 负责执行，每个核心可以执行一个进程，但其他的怎么办呢？ ^87b85a 关键点就是四个字“分时复用”
从打开电源到开始操作，计算机的启动是一个非常复杂的过程。 我一直搞不清楚，这个过程到底是怎么回事，只看见屏幕快速滚动各种提示...... 这几天，我查了一些资料，试图搞懂它。下面就是我整理的笔记。...最早的时候，工程师们用它来比喻，计算机启动是一个很矛盾的过程：必须先运行程序，然后计算机才能启动，但是计算机不启动就无法运行程序！...早期真的是这样，必须想尽各种办法，把一小段程序装进内存，然后计算机才能正常运行。所以，工程师们把这个过程叫做"拉鞋带"，久而久之就简称为boot了。 计算机的整个启动过程分成四个阶段。...如果想使用更大的硬盘，只有2个方法：一是提高每个扇区的字节数，二是增加扇区总数。 三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。...3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。
Sankey Diagram, 也叫做桑基图，是一种展示数据流的可视化方式，一张典型的桑基图示例如下 这张图展示的是不同国家之间的人口流动，可以看到图中包含了如下几个因素 1. node, 即节点，常用矩形方块和文字注释来表示...，在上图中表示的是不同的国家 2. link, 即连线，表示不同节点之间的数据流通，这个连线是有方向的，从节点A流向节点B, 节点A称之为source, 即起始节点，节点B称之为target, 即目标节点...综上，桑基图的输入数据就是一个网络，其可视化的重点在于展示数据的线性流动，需要注意的是，桑基图中只有节点的概念，没有层级的概念，就是说我们只需要输入两两节点之间的连线关系，而桑基图可视化工具会自动计算节点的位置...，一个更加扩展性的桑基图展示如下 这个特性也是桑基图与冲击图alluvial plot最大的不同，在冲击图中，不同层级的节点是我们手动指定的，一个典型的冲击图示例如下 结合前面的解释可以看到，桑基图和冲击图可视化的源数据都是相同的...，区别仅在于节点位置的计算，以及可视化结果上的微小差异。
再比如，我们小时候的动画画面不是很清晰。 而现在计算机可以无中生有的为大家填补原画里没有的像素，生成一个高清动画。 ? 还有那些被损坏的旧照片，哪怕它们是残缺的，计算机现在也能把它抢救回来了。。。...GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。 sexy 只有5.58% ，差评。。。 ?...这些贯穿于我们生活的例子，它们的实现都依赖于一门叫计算机视觉的学科~ 无论是人去看东西，又或是计算机，都不是简单、粗暴的看到东西本身，而是一个巧妙的信息处理过程。...在知道计算机是如何理解看见的事物前，咱们得先知道计算机看的都是啥。 ? 这个事情非常简单。当我们打开一张图片，把它放大放大再放大以后，会看到一个个的小方格 ↓ ↓ ↓ ?...人们在计算机视觉上摸索了这么久，最终还是用上了大自然一开始的解决方案，这个方案人类晚了几百万年才用上。。。 人类站在了地球的顶点，证明了自己可能是大自然创造过的最好的产品。
再比如，我们小时候的动画画面不是很清晰。 而现在计算机可以无中生有的为大家填补原画里没有的像素，生成一个高清动画。 ? 还有那些被损坏的旧照片，哪怕它们是残缺的，计算机现在也能把它抢救回来了。。。...GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ，通过这个教程，大家可以搭建属于自己的识别小黄图客户端。 sexy 只有5.58% ，差评。。。 ?...这些贯穿于我们生活的例子，它们的实现都依赖于一门叫计算机视觉的学科~ 无论是人去看东西，又或是计算机，都不是简单、粗暴的看到东西本身，而是一个巧妙的信息处理过程。...在知道计算机是如何理解看见的事物前，咱们得先知道计算机看的都是啥。 这个事情非常简单。 当我们打开一张图片，把它放大放大再放大以后，会看到一个个的小方格 ↓ ↓ ↓ ?...人们在计算机视觉上摸索了这么久，最终还是用上了大自然一开始的解决方案，这个方案人类晚了几百万年才用上。。。 人类站在了地球的顶点，证明了自己可能是大自然创造过的最好的产品。
=b))+ labs(title="已知盘高-盘低-收盘图") # `Sys.Date`返还任一日期时间,c是收盘量 # `geom_linerange`是由a,b两个对象的ymin和ymax定义的垂直区间线图...) # 在已知盘高-盘底-收盘图的基础上加上`geom_crossbar`，这里是连系a的最小和c的最大值， # geom_crossbar(): 空心柱，上中下三条线分别代表ymax，mean，ymin...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~....瀑布图 瀑布图可表现图形涨跌趋势，后一个柱子和前一个柱子有增长和下降的关系。...cum的上一个值，开始值是0.
Nebula 如何同 Plato 集成构成。...[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践] 图的划分除了有图数据结构自身的切割问题，还有数据存储的分区问题。图数据分区通常有两种方式，一种是 Hash，还有一种是范围分片。...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？...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。 郝彤：因为不同的图计算系统设计不同，内存使用量也就不一样。
那么针对 HTML 入口类型的加载器需要做一些什么呢，下面是一张浏览器的渲染过程图： 针对浏览器的渲染过程也可将其分为：HTML 文本下载、 HTML 拆解为语法树、拆解语法树中具备”副作用的内容“（...虚拟机（VM）是计算机系统的仿真器，通过软件模拟具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统，能提供物理计算机的功能。...在以组件为颗粒度的 SPA 应用中组件内部是不需要关心路由的，但是在微前端中主要通过应用维度来拆分，那么拆分的应用也可能是一个独立的 SPA 应用，那么此时主应用与子应用的关系如何编排呢？...微前端应用如何支持 SSR 微前端作为一种全新的架构模式，其分治设计模式除了带来的诸多优点外，但与之对应的是引入了新的问题，如何支持传统 Web 应用提供的 SSR 能力，由于微前端采用了分治的开发模式...微前端的优点 适用于大规模 Web 应用的开发 更快的开发速度 支持迭代可开发和增强升级 拆解后的部分降低了开发者的理解成本 同时具备 UX 和 DX 的开发模式 微前端的缺点 复杂度从代码转向基础设施
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
