使用关联稀疏矩阵指定的点对，计算点的两两距离。
社区干货
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。那为何加上*... 如果每个顶点是一个地方,每条边是路径,那么这就是一张地图网络,因此图也经常被用于求解最短距离。先来看看图相关的概念:- 顶点:图最基本的单元,那些节点- 边:顶点之间的关联关系- 相邻顶点:由边直接关联的顶点...
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
其输入为分布在地理区域内点的二维坐标,每个点都与一个或多个单词相关联,算法大致步骤为:1. **使用 k-means 对有相同标签的点进行聚类。** 可能有相隔很远的两个点有相同的标签,此时会被聚集成两簇,如上图中的 ... **对于复杂的凹多边形** ,首先使用 opencv watershed 算法分割成几个多边形2. **对多边形计算 distance field(距离场** ),根据距离场生成螺旋线的算法稍复杂不易介绍,可简单理解为根据距离场提供的信息指导螺旋线...
集简云4月新增/更新:新增19大功能,45款应用,更新18款应用,新增210多个动作
**实现对指定文本、网页内容的分类与关键字段提取**ChatGPT分类与提取是集简云的一款内置付费应用,基于GPT3.5与GPT4模型,能够准确识别和解析文本内容,根据描述字段信息进行自动分类,实现对指定文本、网页内... 关联数据等信息**企业信息查询是集简云提供的内置付费应用,可以自动查询目标企业的工商照面、股东信息、分支机构、实际受益人、企业关联数据等,并与CRM系统、表单系统、OA系统等办公系统集成,实现企业信...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
**【注:或许你还不明白$a_1$、$a_2$、$a_3$ 怎么通过乘一个矩阵变成$q$、$k$、$v$ 的,不用担心,在执行步骤介绍完后,我会举一些特例结合代码帮大家理解这些过程,所以还是像我先前说到那样对不理解的点先不用着急,耐... #### step2:计算attention score 得到这些$q$、$k$、$v$ 后,我们会分别用q去乘每一个$k^T$得到一个数值$a_{ij}$,即用$q_1分别乘k_1^T、k_2^T、k_3^T$;$q_2分别乘k_1^T、k_2^T、k_3^T$;$q_3分别乘k_1^T、k_2...
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使用关联稀疏矩阵指定的点对，计算点的两两距离。
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使用关联稀疏矩阵指定的点对，计算点的两两距离。
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从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
对于一个批式计算服务,比如 Spark SQL 处理一批数据并需要获取相应的结果时,在某一个阶段,它所运行的容器被非预期杀死了,那么它相应的数据 Partition 也需要被重新计算。此时它是由应用层框架进行 failover 重试,因... 实现了上下游关联性更强的服务能够尽可能同机摆放;并且基于中心化流量调度策略,保证单机层面上下游的服务尽可能同机访问;然后由原来的远程 TCP 协议切换到了单机层面,通过共享内存去序列化来加速进程之间的通...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两... 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两... 自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对...
火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程
全方位产品矩阵,提供云基础到智能应用的全链路支撑。- 丰富的解决方案,助你即将应对各类业务难题。- 为全行业客户云上增长提供动力,秉持技术驱动的极致性价比,为业务价值而生,开放共享三大核心理念。- 优质的... 指定迁移验证方案、用例,根据业务之间关联情况和业务关键程度对应用进行分组,制定最终的详细迁移计划,确定各个应用迁移实际流程和分工。 3. **迁移实施:** 火山引擎环境资源准备,针对核心业务业务迁移前进行应急...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
# CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文## 写在前面> Hello,大家好,我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽>之前的博客中,我都为大家介绍的是计算机视觉的知识,随着ChatGPT的走红,越来越多的目光聚焦到NLP领域,... 那么会发现一些词之前存在某种关联。那么如何进行Word Embedding,如何得到我们的词向量呢?首先我需要让大家认识到一点,进行Word Embedding,其实重点就是寻找一个合适的矩阵Q。然后将我们之前的one hot编码乘上Q,...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
联合抽取的特点如下:1. 优点:可以考虑到两个子任务之间的相关性,减少误差传播,解决关系重叠的问题。2. 缺点:模型设计起来相对复杂,容易造成冗余计算。### 管道式抽取#### 方案说明管道式关系抽取是将任务转化为**命名实体识别**和**文本分类任务**。典型的代表有PURE。实现方式:1. 先对文本段进行命名实体识别任务,抽出实体。2. 再对每个文本段的实体进行两两配对,形成主客体的实体对。3. 最后将实体对与文本段进行...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 字节跳动的所有产品的大部分业务数据,几乎都可以归入到以下三种: * 用户信息、用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。这三种数据关联在一起,形成图状(Graph)结...
连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系
云计算已经发展了近二十年,成为了事实上的社会基础设施。5G时代到来后,消费互联网开始不断向产业互联网延伸,涌现了物联网、车联网等大流量、低延迟、高并发的场景。原有云端的架构难以满足新场景下产生的各种需求,... 结合海量的分布式节点,构建了一张全球的骨干网络,很好地满足了业务的快速发展。基于这张全球骨干网络,向上支撑了内容分发网络、联网与加速相关的产品体系、以及安全防护一体的整个边缘云网的产品矩阵。 