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在推荐系统中,用户回存在各种异构行为,对这些行为的有效挖掘能够提升我们对用户偏好和行为的理解。但是,将各类异构行为结合到推荐模型中的传统方法会导致特征稀疏(feature sparsity)和知识碎片(knowledge fragmentation)问题。本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识,然后将异构知识和推荐任务相结合,在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。
TLDR: 本文提出了一种解耦图神经网络DGNN,对社交推荐进行异构的解耦表征学习。通过引入商品间关系,进一步扩展了协同过滤框架所利用的数据信息。为了对异构关系数据进行解耦表征学习,建立了一种针对不同节点、不同边类别的记忆扩展网络,以针对不同类型的节点和边进行不同的表征空间分解。
本文介绍由爱荷华州立大学的Zhaoning Yu 与Hongyang Gao发表于ICML的研究工作。作者提出了一种新的分子图表示学习方法,构建了一个包含基序节点和分子节点的异构图,并提出HM-GNN(Heterogeneous Motif-GNN)模型学习异构图中每个节点的特征表示。该模型支持多任务学习,适用于小规模数据集。此外,为解决潜在的效率问题,作者采用边采样方法减少计算资源。作者在多种分子数据集上对HM-GNN进行了评估,结果表明该模型优于现有的先进模型。该模型可以作为一种新的多任务学习方法来用于图学习研究。
自2000年代初大数据技术诞生以来,为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型,以及逐渐膨胀的数据规模,大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
最近计划参与一个换书活动,翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时,回想起令我印象比较深刻的一个知识点:“异构索引表”,所以在此记录并分享,和大家共同学习交流。
何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情,也是可以称之为数据异构。比如我们将DB里面的数据持久化到Redis里面去,就是一种数据异构的方式。
内容来源:2022年11月12日,由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享,黄总发表了主题为《超异构融合:边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
地址:https://github.com/taishan1994/DGL_Chinese_Manual
安全运营(Security Operations, SecOps)的关键在于通过流程覆盖、技术保障及服务化,为企业等提供脆弱性识别与管理、威胁事件检测与响应等安全能力,以充分管控安全风险[1]。安全运营技术经历了单点攻防、边界防御、安全运营中心的发展历程,不断向着智能的安全运营技术方案(AISecOps)持续演进[2]。目前,需要进行威胁分析的网络安全数据包括各类系统产生的日志,终端侧、网络侧、沙箱侧、蜜罐侧的告警,以及威胁情报、知识库、IT资产、扫描的漏洞、HR 信息等多源异构的数据。相比于同构图只存在一种节点和边,可以包含不同类型节点和不同连接关系的异构图应用更加广泛,也更适用于网络安全场景。如何将数据抽象本体化,实现异构数据实体的一致性关联威胁分析,将基于异构图的威胁分析技术应用到网络安全运营中具有很高的研究价值。
计算的问题应该能够:分解成可以同时解决的离散工作;随时执行多条程序指令;使用多个计算资源比使用单个计算资源在更短的时间内解决问题。
最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势,发现:Intel在做非常宏大的战略层面的布局,而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景,基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。
作者 | 万佳 算力助推经济增长,成为数字经济发展新引擎。今年 4 月,由 IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合推出的《2021—2022 全球计算力指数评估报告》显示,计算力指数平均每提高 1 点,数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》表明,在算力中每投入 1 元,将带动 3-4 元经济产出。算力发展指数每提高 1 点,GDP 增长约 1293 亿元。 虽然算力变得愈加重要,但是其发展却面临供需矛盾问题。一方面,对算力的需求增长迅猛。无
“异构计算”(Heterogeneous computing),是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域,常见的处理器包括:CPU(X86,Arm,RISC-V 等),GPU,FPGA 和 ASIC。(按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
本次分享主要关注异构图(或者叫异构网络)在数据挖掘中的应用,特别是异构图交互模型在推荐系统中的应用。通过分析前期工作的两类思路,一是基于基于图中邻居的信息,另一个是基于元路径的信息;重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。最终介绍了NIRec,一种高效的基于邻居的异构图交互模型。
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
作者:新栋BOOK 原文:https://my.oschina.net/wangxindong/blog/1531596 摘要: 分库分表中有一个最为常见的场景,为了提升数据库的查询能力,我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库,开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表,那么后来的业务需求想按照商家维度去查询,比如我想查询某一个商家下的所有订单,就非常麻烦。这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其
李铭轩:中国联通研究院高级工程师,美国IEEE高级会员,CCF高级会员,从事技术研发和标准跟踪工作;主要研究方向为云计算技术,大数据技术,业务平台技术和IT支撑系统技术;参与CCSA、GSMA、ITU等国内外标准组织的会议。
我记得之前看过专门介绍各种PU List的文章,最大的感受是:处理器类型很多很多,从APU到ZPU,26个字母都已经被用光了。大家可能对这些PU都耳熟能详,但要说到各个PU之间的关系和协作,可能大家了解甚少。今天我们会进行基本的介绍。
今天学习的是微软的一篇论文《metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks》,发表于 KDD 2017,目前引用次数超 500 次。
异构计算架构是一种计算系统设计理念,它结合了使用不同类型指令集和体系架构的计算单元,例如 CPU、GPU、NPU、DSP、ASIC 和 FPGA,以实现高效的计算性能和能耗比。这种架构允许这些不同的计算单元共享一个统一的内存系统,但要求程序必须为每种不同的指令集分别编写,以充分利用每个计算单元的特点和优势。
异构微服务 = 异构 + 微服务 异构:系统中的不同功能,使用不同的技术栈。 微服务:系统可以被拆分为多个功能,这些被拆分出来的功能,可提供独立的服务,被称为微服务。
去年的时候,抛砖引玉的写了一篇“硬件定义软件?还是软件定义硬件?”的文章,现在再看,发现很多考虑不全面不深刻的地方。继续抛砖,与大家深入探讨此话题。
DPU芯片,跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于,DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片,是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势,那么DPU的出现,则预示着,整个计算系统,在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。
不仅全面上线了对异构图的支持,复现并开源了相关异构图神经网络的代码,在GCMC、RCGN等业内知名的模型实现上,也取得了更好的效果。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题:在超异构软硬件融合的时代,操作系统等软件是不是需要重构,是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释:“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系,所有的软件该是什么样还是什么样。”
链接 | mp.weixin.qq.com/s/yOcWMmqddQPyEa2oROCzxQ
眼看着就要到「双 11」就要到了,对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻!当今网购之所以如此火爆,不仅仅是营销策划的作用,智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前,甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求,快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线,成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
科技高速发展的社会,人与人之间的交流越来越密切,随之带来了庞大的数据量,然而对于多维度用户而言,在训练个性化模型的过程中,数据依然很少,那么,如何解决数据稀疏问题,挖掘出更多可用数据?如何将数据高效运
作者简介 李铭轩:中国联通研究院高级工程师,美国IEEE高级会员,CCF高级会员,从事技术研发和标准跟踪工作;主要研究方向为云计算技术,大数据技术,业务平台技术和IT支撑系统技术;参与CCSA、GSMA、ITU等国内外标准组织的会议。 引 言 国家发改委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》,提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点,启动实施“东数西算”工程,构建国家算力网络体系。 图1 “联接+计算”构建国家新基建战
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
安妮 发自 空巢咖啡 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天的媒体交流会上,吴韧全程带笑。 和气、稳重是吴韧给人留下的第一印象。自2015年百度离职创立异构智能以来,这位CEO很少出来发声,异构
关于“弯道超车”,行业内很多人士对此嗤之以鼻,他们认为:做事情要脚踏实地,持之以恒,才有可能超越。
前文(探讨 | 企业级IaaS私有云平台异构资源纳管)提到的物理机异构之外,私有云架构设计中更常见的是虚拟化异构。大型企业内部通常用商业级虚拟化软件承载主要业务系统,非核心业务或者开发测试环境往往部署在开源虚拟化软件之上。此时,讨论虚拟化异构解决方案就显得尤为必要。
如果将ChatGPT部署到谷歌搜索中,需要512,820 个 A100 HGX服务器和总共4,102,568 个 A100 GPU,服务器和网络的总硬件成本超过1,000亿美元。
【导读】异构网络可以很好地建模推荐系统中的用户、物品和属性,如何利用异构网络来提取用户、物品的特征,并预测user-iterm rating是一个比较有挑战性的问题。网络节点表示学习(NRL)是一个不错的方案,但大多数NRL算法都基于同构网络设计,因此在将其应用在异构网络时,需要做许多改进。本文中的算法使用基于Meta-Path的随机游走、节点过滤、特征融合、矩阵分解等技术,设计了基于异构网络的推荐算法,取得了很好的效果。 【论文】:Heterogeneous Information Network Em
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
密切关注本体动态的小伙伴们都知道,8月18日,由 Ontology 与 Neo、Switcheo 共同发布的全新跨链互操作性协议 Poly Network 主网正式上线,可帮助数据和价值在多个异构区块链(公有链、联盟链、私有链)间自由传递。本期技术视点就带领大家解析跨链互操作性协议 Poly Network。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动,在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库,同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储,通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程,并说明了该技术在集成过程中出现的问题,如:数据分层,E71调度程序改造,以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点,并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中,我主要担任了系统分析与设计的工作。
在数字化时代的浪潮中,数据成为了企业的新石油,它的价值无处不在。尤其是在数据资产入表的大环境下,数据的价值更加凸显。想象一下,如果我们能将来自四面八方的数据流汇聚成一条河,那么,这条数据之河将如何改变商业的未来?
近期,由腾讯联合中国移动、中国联通、中国信通院、中国科学院计算技术研究所共同发起,在中国通信标准化协会(CCSA)互联网与应用委员会(TC1)推动异构硬件两项行业标准成功立项。
软硬件融合逐步深化并体系化后,逐渐形成很多观点。比如超异构计算,比如开放生态,比如“软件定义一切,硬件加速一切”,比如完全可编程等等。当这些观点想去寻求共鸣的时候,发现Intel已经在做了很多相关的布局。
采用一类支持异构网络之间协议转换的网络中间设备,来实现 异构网络之间数据分组的转换与转发。 例如:交换机或者是多协议路由器。
今天学习的是北京邮电大学石川老师组的论文《Heterogeneous Graph Attention Network》,发表于 WWW 2019。
就是查tableStore失败了,在日志平台查下看到,因为查询参数太长,日志平台直接进行了截断!!!
ACM CIKM全称为(ACM International Conference on Information and Knowledge Management),是国际计算机学会(ACM)主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。11月1日至5日CIKM 2021将在线举行。
机器之心报道 编辑:陈萍、杜伟 当前最流行和广泛使用的 GNN 库 PyG(PyTorch Geometric)现在出 2.0 版本了,新版本提供了全面的异构图支持、GraphGam 以及很多其他特性,这一系列改进,为使用者带来了更好的用户体验。 PyTorch Geometric(PyG)是一个构建于 PyTorch 之上的库,用来为一系列与结构化数据相关的应用编写和训练图神经网络(GNN)。PyG 对机器学习研究者以及机器学习工具包的首次使用者都很友好。 就其特征和功能而言,PyG 具有易用和统一的
出于对产品的自信,在接受采访时,异构智能中国区副总裁谢强直接拎着板卡走了过来。“2019年了,我们觉得就不要再讲故事展示PPT了,而是直接Show them the products。”
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