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图数据库聚类算法

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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图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 ... **网页链接关系其实就是一张图,而基于网页链接关系的 PageRank 计算,其实就是在这张图上运行图算法,也就是图计算** 。对于小规模的图,我们可以用单机来进行计算。但随着数据量的增大,一般需要引入 **分布式的...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...

【Flocking算法】海王的鱼塘是怎样炼成的 | 社区征文

今天我通过unity动态化演示的方法为大家介绍人工智能领域的一个算法 -- **集群算法**。正式开始之前,我们先来搞懂一下究竟什么叫Flocking算法?**Flocking algorithm** 国内一般称为**蜂拥算法**,由许多离散的动物形成,但群体整体上是流动的,这是个体行为的综合结果。典型的自然现象包括:蜂群、鸟群、鱼群、兽群等,这些动物聚集的现象(包括人类)可以帮助生物更好的躲避天敌、迁徙、获取食物......下面放几张图片:**野兽...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层,发送前也要做好数据处理的预处理工作。2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```... 可以将结果存储在数据库中,也可以通过Web API等方式提供给医生进行查看和分析。我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/...

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图数据库聚类算法-优选内容

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聚类模型
1. 功能概述 CDP支持通过内置的聚类模型,按照所需特征,将人群包输出拆分为不同类别的子人群包,以满足某些业务场景下,按特征拆分不同属性用户人群的需求 2. 功能场景 聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,场景举例: 目标需求:希望在近3个月注册的用户中,拆分5类出年龄和地域特征接近的用户群,以进行后续针对性的营销策略。 使用方法:首先在用户分群中圈出近3个月的注册用户,作为原始人群包,再通过聚类模型,选择年...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
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图数据库聚类算法-相关内容

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

而向量数据库又是以 embedding 作为核心概念,并围绕其提供存储检索能力的基础软件,因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难... 算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,通过编写python脚本 运行脚本,在脚本块下方展示运行结果。jupyter notebook 可以交互式的开发,再加上拥有丰富的的文本格式、可以图文并茂的展示...

我的技术年终总结——机器学习 |社区征文

**训练**:用数据训练算法模型(算法从数据中分析规律)- **预测**:利用训练后的算法完成任务(根据学习的规律为未知数据进行分类和预测) 通过周志华老师西瓜书上面的描述为下图:![image.png](https://... 聚类是机器学习最常见的三大任务。回归是一种数学模型,利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)。分类就是对数据分进行分类...

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基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录

北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引... 数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

图解那些OLAP分析引擎中的DBMS![DB-Engines Ranking.jpg](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/88980f084ca04d0db247dfa6c168342b~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)## 资讯元宇宙(Metaverse),数据... 是否能够在数据库中,通过一系列高级分析算法,对数据进行分析与处理? ## 预期成熟的海量数据解决方案 **1、** 生态圈丰富,成功案例较多,开源; **2、** 统一数据中心,支持未来数据增长,动态扩展...

Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文

关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推理及其他数据应用。本篇文章主要分享特征平台 flink on K8s 的部署实践,文章主要分以下几个方面进行介绍。首先本文对 K8s 基本概念及 Flink 任务执行图进行简要介绍,接着文章对比了现有的几种 Flink on K8s 部署方式,为什...

火山引擎开发者社区技术年货|2022 年最受欢迎的技术文章合辑

字节跳动的 NoSQL 产品矩阵有图数据库 ByteGraph、图计算系统、KV 存储服务 ABase,点击👉 [**字节跳动 NoSQL 的探索与实践**](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNTIwNzc3OQ==&mid=2247487023&idx=1&sn=39c2184... 特别是算法团队管理过程中的一些痛点。 **基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓**目前,数据湖仓开源的几个趋势是数据架构向 LakeHouse 方向发展;计算向精细化内存管理和高效执行方向发展,榨干硬件性能;多...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

计算的时候可以较为高效的利用适配的算法,那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220104211919.png)**何为逻辑结构和存...

Katalyst:字节跳动云原生成本优化实践

最终我们期望达到如下图效果,即二次销售在线未使用的资源,利用离线工作负载能够很好地填补这部分超售资源,实现资源利用效率在全天保持在较高水平。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.co... k-means 聚类算法 | 0.35 | 0.48 | 0.6 || 系统指标 PID 算法 | 0.39 | 0.54 | 0.66 || 系统指标 模型预估 + PID 算法 | 0.42 |...

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