通过Graph API获取分配到某个规划器任务的所有用户 - 腾讯云开发者社区

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0580-5.16.1-通过CDSW API获取所有用户的Project详细信息

本篇文章Fayson主要介绍通过CDSW API的方式获取到用户与工程名和编号的对应关系。...测试环境 1.RedHat7.4 2.CDSW版本为1.4.2 3.CM和CDH版本为5.16.1 2 涉及API接口在这篇文章中Fayson主要介绍通过API接口获取CDSW所有的业务用户以及每个用户创建的...通过如上API接口可以获取到所有用户的详细信息，如上图有几个关键的信息，用户的username以及api_key信息，在接下来的接口请求中会用到。...4 总结 1.使用管理员账号通过API接口首先获取到CDSW集群中所有的用户信息，主要是获取用户的username以及api_key信息。...2.通过username和api_key参数结合获取用户Project列表的API接口，获取到指定用户的所有Project信息，信息中包含了每个工程的ID就可以与磁盘上的工程目录对应起来，监控每个用户工程磁盘使用情况

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AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现

工作流程：接收目标任务规划：专门的规划器分析任务，生成有序的子任务列表执行：执行器按顺序逐步执行，需要时调用工具汇总：将所有步骤的结果组装成连贯的最终答案实现上需要三个核心组件： class...流程是这样的：规划：生成执行步骤执行：调用工具完成某个步骤验证：检查工具输出的正确性和相关性路由决策：根据验证结果决定下一步行动验证器是PEV的核心，它能检测工具输出是否可靠： class...比如某个API偶尔返回错误，普通的规划执行架构会直接失败，而PEV能够识别错误并调整策略。...通过不断的反馈和迭代，系统能够积累经验，在后续任务中表现得更好。...是否有明确的行动召唤？ 4. 语调是否专业且友好？ 1-10分评分，8分以上才算通过。提供具体可执行的改进建议。""")

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AIOps系列 | Agent 入门实战

什么是 Agent Agent 是一种基于大模型（LLM）构建的智能体，它不仅能理解用户的指令，还能自主思考、规划、调用工具、执行任务并根据反馈调整行为，最终完成复杂的目标。...负责任务拆解和反思记忆模块：负责存储和检索对话历史、用户偏好以及上下文信息工具模块：负责执行具体操作，是 Agent 的“执行能力”来源规划模板规划模块通过任务的拆解和反思，旨在提升大模型的自主决策与自我纠正错误的能力...通过 RAG 搜索私有知识库，增强大模型对个人或特定领域信息的获取能力，补充公共搜索工具的不足。集成代码解释器，运行大模型生成的代码，特别是在数据统计和数学运算场景中，以提高推理准确性与效率。...规划模式规划模式是让 AI 模型将复杂任务拆分成多个更小的步骤，通过简化任务来提升准确性。在这种模式下，它通过将复杂任务拆分成多个小步骤，简化了任务的复杂性。...另外，规划通过拆分任务成小步骤，增加了整体任务的耗时和资源消耗。多智能体协作模式多智能体协作模式是让多个 Agent 分工协作提高任务的执行效率和准确性。

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LinkedIn 架构这十年

所有这些请求都从后台获取数据，而我们的后台系统可以处理每秒上百万次查询。问题来了：所有这些是怎么做到的呢？...我们构建了前端服务器，可以从不同的域获取数据，处理展示逻辑以及生成HTML (通过JSP)。我们还构建了中间层服务提供API接口访问数据模型以及提供数据库一致性访问后端数据服务。...它可以接近实时的访问数据源，驱动Hadoop任务，允许我们构建实时的分析，广泛地提升了我们的站点监控和报警能力，也使我们能够可视化和跟踪调用图(call graph)。...但是也有缺点，很多应用获取各种类型的不同的数据， f(call graph)或者叫做”扇出” (fanout)。...，证明可行后，我们开始增强服务来处理数据复制、不同源的调用、单向数据复制事件、将用户分配到地理位置更近的数据中心。

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《书生大模型实战营第3期》进阶岛第6关： MindSearch CPU-only 版部署

这张图描述的是MindSearch框架的工作原理和工作流程，它由两个主要部分组成： WebPlanner WebSearcher WebPlanner：作为高层规划器，WebPlanner负责组织推理步骤和协调多个...MindSearch 主要特点深度知识探索： MindSearch 能够浏览数百个网页，提供更广泛、更深层次的答案，帮助用户深入了解某个主题。...多种用户界面： MindSearch 提供React、Gradio、Streamlit和本地调试等多种用户界面，方便用户根据自己的需求进行选择。...获取硅基流动 API Key 因为要使用硅基流动的 API Key，所以接下来便是注册并获取 API Key 了。...graph.add_edge(start_node="root", end_node="教育规划") # 获取节点信息以确认设置是否正确 graph.node("性格特点"), graph.node(

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深度学习——你需要了解的八大开源框架

TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。...用户构建graph，写内层循环代码驱动计算，TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个Python函数，如果缺少底层的数据操作，需要写一些C++代码定义操作。...可适性强: 可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等自动差分: TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用...Caffe的优势：上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据模块化：方便扩展到新的任务和设置上开放性：公开的代码和参考模型用于再现社区好：可以通过...2008年诞生于蒙特利尔理工学院,Theano派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。Theano的核心是一个数学表达式的编译器，它知道如何获取你的结构。

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深入解析GraphX：Spark图计算库的核心原理与实战应用

性能优化实践在处理2025年超大规模社交网络图时，性能优化需要采用最新的技术方案：智能分区策略：使用基于GNN预测的分区策略，将可能频繁互动的用户分配到相同分区： graph.partitionBy...对于长时间任务，可以通过Spark的event log和历史服务器进行事后分析。...GraphX在2025年已经实现了与主流GNN框架的深度集成，官方路线图显示其通过扩展API全面兼容PyTorch Geometric和Deep Graph Library，支持端到端的图表示学习任务。...在当今数据驱动的时代，图结构数据无处不在。社交网络中的用户关系、电商平台中的购买行为、生物信息学中的蛋白质相互作用网络，甚至是城市交通流量的路径规划，都可以通过图计算进行深度挖掘。...在当今数据驱动的时代，图结构数据无处不在。社交网络中的用户关系、电商平台中的购买行为、生物信息学中的蛋白质相互作用网络，甚至是城市交通流量的路径规划，都可以通过图计算进行深度挖掘。

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【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目

可以用几个直觉来理解：把“流程”从 prompt 里解放出来不再让 LLM 自己想“下一步干啥”，而是：由 Graph 决定：先 A 再 B，再 C。大模型专心“干活”，不要自己“拍脑袋规划”。...二、先定义一个科研 State：所有 Agent 共用先设计共享状态，让各个 Agent 不再传一堆杂七杂八的字符串，而是：所有中间结果都挂在一个 state 上，像一个「科研项目黑板」。...下一步去哪”从 LLM 里拿出来在 LangChain 经典 ReAct 里，LLM 每一步自己思考：Thought: 我现在要…Action: 调用 xxx 工具Observation: …幻觉来源的一部分就是...5.2 粒度问题：用节点粒度来“锁”规划粒度如果你发现某个步骤太大，比如 PaperAnalyst 又总结又打分又排序，还顺带起标题——可以拆成多个 node：paper_extract_node /...一句话总结：在 LangGraph 里，planning 粒度是通过“图上节点的拆分粒度”来控制的，而不是完全由 LLM 自由发挥。

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3小时入门Spark之Graphx

二分图可用于交友网站，源顶点来自男性集合，目标顶点来自女性集合。二分图也可以用于推荐系统，源顶点来自用户，目标顶点来自商品。 3，图的表示如果图的边是没有属性的，可以用稀疏的邻接矩阵进行表示。...CanonicalRandomVertexCut：对srcId和dstId的排序结果来作Hash，这样两个顶点之间所有的边都会分配到同一个分区，而不管方向如何。...假定有许许多多的用户在各个网页之间随机地通过超链接进行跳转，那么当达到动态均衡时，停留在某网页的用户数量占全部用户的比例就可以衡量为该网页的PageRank值。...实际中的PageRank值还会做一些线性缩放。 PageRank的迭代公式如下： ? 其中resetProb 为重置概率，即用户不通过超链接，而是直接访问某个页面的概率，默认值为0.15。...personalizedPageRank除了要设定一个迭代终止的条件，还要指定一个源顶点的srcId. 在PageRank原理中，有一个重置概率，即用户不通过超链接直接进入某个页面。

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综述 | GNN金融风控领域业界进展调研

包括：图分类数据库、社交网络、引用网络、亚马逊网络等可用：社交网络 / 亚马逊电商数据 https://ogb.stanford.edu/（三种图任务上的真实基准数据集，同时提供数据加载器和评估器（PyTorch...恶意账户具有强烈获取利益倾向和团伙性质，往往是通过批量、低成本注册的账户。 2）恶意账户的特点 1.设备聚集性：见下图所示。两张图分别展示了用户（纵轴）过去是否在设备（横轴）有过登录行为。...Neural Network）的图神经网络对这个集合进行建模，从而获取到图中每个节点的embedding用于下游任务贷款违约预测和链接预测（预测两个节点之间是否存在边）利用供应链网络预测金融风险，...典型的做法是对用户和商品的交互关系进行建模，然后通过某种负采样损失学习节点嵌入，并通过kNN实时推荐给用户相似产品。...对于在线请求场景，通过计算用户查询词向量、前置行为中节点向量和广告节点向量之间的距离进行高效的向量化最近邻检索，从而快速匹配到符合用户意图的广告并推荐给用户。

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Agent的记忆模块

一、背景记忆模块离不开上下文，通常会是在某个Agent场景（namespace）、某个会话、某个用户的Agent交互信息，Agent的复杂，体现在通过上下文信息理解用户、以及懂用户的复杂，主要体现在：推理复杂性...：需整合多源信息、自主推理规划任务完成路径；工具复杂性：需在高度互联的工具图中理解领域特征，精确调用目标工具；交互复杂性：需在多轮对话中主动澄清、追踪意图、适应多样化的用户行为并给予反馈。...Agent的上下文交互，通过记忆存储，能够分析准确性（不一定要feedback通过点赞、点踩方式，相似的问题用户问了2次证明第一次处理没有准确），通过分析与强化学习、让Agent越来越聪明。...addMetadata("user_id", userId) .store(store) .build(); // 创建获取用户信息的工具...{ System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue()); } //通过拦截器在调用前后

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监控系统选型，一篇全搞定！

内容包括3部分：必知必会的监控基础知识主流监控系统介绍监控系统的选型建议关注公众号：码猿技术专栏，回复关键词：1111 获取阿里内部Java性能调优手册必知必会的监控基础知识我们可以理解监控系统就像我们古代打战的哨兵一样...**预警减少故障率**: 对于即将可能产生的故障能够及时发出预警信息，做好提前预防处理。**辅助容量规划**: 为服务器、中间件以及应用集群的容量规划提供数据支撑。...**API**：面向终端用户，收到查询请求后会去Graph中查询指标数据，汇总结果后统一返回给用户，屏蔽了存储集群的分片细节。...由于Prometheus采用的是Pull模型拉取数据，意味着所有被监控的endpoint必须是可达的，需要合理规划网络的安全配置。指标众多，需进行适当裁剪。...4、Zabbix在服务器监控方面占绝对优势，可以满足90%以上的监控场景，但是应用层的监控似乎并不擅长，比如要监控线程池的状态、某个内部接口的执行时间等，这种通常都要做侵入式埋点。

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Salesforce 构建可扩展 API 的旅程

高质量的 API 要能够随着业务生态系统的发展而扩展，构建这样的 API 并不是一件容易的事情，需要对所有的事情进行通盘思考和规划，涉及到选择哪种执行环境，甚至要决定该使用哪种 API 技术。...我们可以很容易地将需求描述为一个待执行的任务（task），比如内存、网络、CPU，以及我们水平扩展服务所需的实例数量。选择 API 技术为了构建 API，我们选择了使用 GraphQL。...GraphQL 使用强类型系统，所有的类型都是使用 Graph SDL 以模式（schema）的方式进行定义的。它可以作为客户端和服务器的契约，避免请求 / 响应结构的混淆。...编写逻辑从其他API或者通过调用控制器/服务从业务层获取数据 // 在这里，为了简单，返回静态数据 return EntityData.getClassificationInsightByUser...确保 API 的安全性在 Salesforce，安全性是首要任务。我们的 API 仅供注册用户访问，而且他们只能访问有权限的数据。

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超越ToT，苏黎世理工发布新一代思维图GoT：推理质量提升62%，成本降低31%

通过实验可以证明GoT在不同任务上提供了优于现有技术的优势，例如，与ToT相比，排序任务的质量提高了62%，同时成本降低了31% 研究人员认为，GoT方法可以让LLM推理更接近人类的思维和大脑推理机制...LLM思维（thought）的进化之路用户与LLM对话的过程主要包括用户消息（提示，prompts）和模型回复（思维、想法，thoughts），其中回复可以是一段文本（摘要任务）、一个文档（生成任务...思维图（Graph of Thought, GoT）框架总体来说，GoT包含四部分： 1. 语言模型推理过程，即在特定上下文中，所有语言模型的思维，以及思维之间的关系 2....图节点的类别也不一定相同，例如在生成任务中，某些节点代表「写一段文字的规划」，另一些节点用来对「实际文本段」进行建模，推理过程是一个异构图（heterogeneous graph）。...提示器（Prompter）：为LLM准备信息主要负责把图结构编码进提示词中，GoT架构允许用户根据不同用例实现不同的图编码，提供全部图结构访问权限。 2.

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新零售实战 | 新零售物流革命：Flink实时计算引擎与多物流商API对接的工程化实践

本文深度拆解多物流商比价、动态路径规划、全程追踪三大核心模块的技术实现，揭秘如何通过Flink流式计算引擎构建毫秒级决策的智慧物流网络。...架构设计基于Node.js构建异步API网关：/** * 物流报价比较器 - 用于并发获取多个物流供应商报价并分析最优选项 * * 类属性说明： * - providers: 预配置的物流供应商API...* @param {Array} elements - 当前窗口中的所有数据元素集合 * @param {Collector} out - 结果收集器，用于向下游发送计算结果 */ process...路由层：算法路径规划。实时响应式设计（数据驱动权重更新）。环境变量解耦（AMAP_KEY安全管理）。4.1.3 设计亮点定时轮询机制：建议配合定时任务调用。...当比价决策能感知区域天气变化，当路径规划能预判交通流量波动，物流系统已完成从机械执行到环境感知的范式转移。通过本次工程化实践，我们深刻体会到了实时计算技术在物流调度中的重要性。

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Spark 生态系统组件

在此过程中只有该节点重新处理失败的过程，只有在新节点完成故障前所有计算后，整个系统才能够处理其他任务。在Spark 中，计算将分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确进行合并。...和传统关系型数据库不同，BlinkDB 是一个交互式查询系统，就像一个跷跷板，用户需要在查询精度和查询时间上做权衡；如果用户想更快地获取查询结果，那么将牺牲查询结果的精度；反之，用户如果想获取更高精度的查询结果...MLBase 的核心是其优化器（ML Optimizer），它可以把声明式的任务转化成复杂的学习计划，最终产出最优的模型和计算结果。...GraphX 的底层设计有以下几个关键点。（1）对Graph 视图的所有操作，最终都会转换成其关联的Table 视图的RDD 操作来完成。...SparkR 特性如下： · 提供了Spark 中弹性分布式数据集（RDDs）的API，用户可以在集群上通过R Shell交互性地运行Spark 任务。

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万字详解大模型应用发展：RAG、MCP、Agent的爆发之旅

通过代理可以访问各种工具或数据源，包括用于私有文档索引的向量搜索引擎、用于通用知识或实时信息的网络搜索API、用于计算的计算器，以及其他内部API（如数据库、电子邮件等）； Agentic RAG引入了迭代推理和验证...Worker：执行器，根据规划器提供的蓝图，使用外部工具获取更多证据或者其他具体动作。 Solver：合并器，将所有计划和证据结合起来，形成对原始目标任务的最终解决方案。...Plan-and-Execute架构上包含规划器、执行器和重规划器：规划器Planner，负责让 LLM 生成一个多步计划来完成一个大任务，在书籍运行中，Planner负责第一次生成计划；执行器，接收规划中的步骤...模型一旦识别出用户的问题属于某个工具所能处理的范围，就会生成符合 JSON 格式的调用请求，而宿主应用接收请求、执行对应操作并返回结果，模型继续生成最终答复。...Operator 可以“看到”（通过屏幕截图）和“交互”（使用鼠标和键盘的所有操作）浏览器，无需自定义 API 集成即可在 Web 上执行操作。

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监控系统选型，这篇不可不读！

辅助容量规划：为服务器、中间件以及应用集群的容量规划提供数据支撑。辅助自动化运维：为自动扩容或者根据配置的SLA进行服务降级等智能运维提供数据支撑。 2....首先它能自动采集单机200多个基础监控指标，无需做任何配置；同时支持用户自定义的plugin获取监控数据；此外，用户可通过http接口，自主push数据到本机的proxy-gateway，由gateway...API：面向终端用户，收到查询请求后会去Graph中查询指标数据，汇总结果后统一返回给用户，屏蔽了存储集群的分片细节。...网络规划变复杂：由于Prometheus采用的是Pull模型拉取数据，意味着所有被监控的endpoint必须是可达的，需要合理规划网络的安全配置。...4、Zabbix在服务器监控方面占绝对优势，可以满足90%以上的监控场景，但是应用层的监控似乎并不擅长，比如要监控线程池的状态、某个内部接口的执行时间等，这种通常都要做侵入式埋点。

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斯坦福科学家8000字讲清所有要点

智能体的核心目标是完成用户指定任务。在智能体架构里，AI充当「大脑」负责解析任务、规划执行步骤，并判断任务是否达成。...未来，预计大多数模型都会支持包含多种工具的函数调用。规划任务基础模型代理的核心在于处理用户提供的任务，任务由目标和约束条件来定义。...规划结果如同路线图，它清晰地呈现完成任务的具体步骤。为实现有效规划，模型通常要理解任务，考虑完成任务的不同方法，进而选出最可行的方案。对于一项任务，存在多种解决方法，但并非所有方法都能成功。...对此，可采用分层规划：先让规划器生成宏观计划（如季度计划），再针对各季度用规划器生成月度计划。复杂计划目前所有示例的执行方式都属于顺序式，即计划中的下一个行动要在前一个行动完成后才会执行。...有一种有趣的规划失败情形，是由反思失误导致的。智能体在未完成任务的情况下，却坚信自己已经完成。例如，当你让智能体将50个人分配到30间酒店房间时，它可能只分配了40人，却仍然认为任务已经完成。

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Multi-Agent全面爆发！一文详解多智能体核心架构及LangGraph框架

为了应对这一挑战，多智能体系统应运而生，它通过多个智能体协同工作的方式，将复杂任务分解为多个子任务，由不同的智能体分别处理，最终合并结果并返回。...LangGraph 是LangChain 生态的一部分，专门用于构建基于大模型（LLM）的复杂、有状态、多智能体应用的框架，核心思想是将应用的工作流程抽象为一个有向图结构，通过节点和边来定义任务的执行步骤和逻辑流...通过定义节点和边，可以精确控制 Agent 的执行逻辑，包括条件分支、循环和并行执行等 LangGraph 能够无缝集成各种外部工具（如搜索引擎、数据库、API 等），让 Agent 能够获取实时信息、...当所有任务都完成后，向用户汇总所有预订结果，然后立即结束\n\n" "关键规则：\n" "- 每个助手只能调用一次，不要重复调用\n" "- 看到'成功预订..."完成所有预订后，向用户确认所有任务已完成。"

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0580-5.16.1-通过CDSW API获取所有用户的Project详细信息

AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现

AIOps系列 | Agent 入门实战

LinkedIn 架构这十年

《书生大模型实战营第3期》进阶岛第6关： MindSearch CPU-only 版部署

深度学习——你需要了解的八大开源框架

深入解析GraphX：Spark图计算库的核心原理与实战应用

【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目

3小时入门Spark之Graphx

综述 | GNN金融风控领域业界进展调研

Agent的记忆模块

监控系统选型，一篇全搞定！

Salesforce 构建可扩展 API 的旅程

超越ToT，苏黎世理工发布新一代思维图GoT：推理质量提升62%，成本降低31%

新零售实战 | 新零售物流革命：Flink实时计算引擎与多物流商API对接的工程化实践

Spark 生态系统组件

万字详解大模型应用发展：RAG、MCP、Agent的爆发之旅

监控系统选型，这篇不可不读！

斯坦福科学家8000字讲清所有要点

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