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- 1. TransETransE是为了解决知识图谱中关系数据而提出的算法,其核心思想是将知识图谱中的关系relation和实体entity进行向量化表示,通过不断学习调整head、relation、tail的向量表示,使head + relation尽可能与tail相等,即head + relation = tail。适用于将知识图谱中的每条知识进行低维稠密化表示。2. TransH3. Tr... 1. TransETransE是为了解决知识图谱中关系数据而提出的算法,其核心思想是将知识图谱中的关系relation和实体entity进行向量化表示,通过不断学习调整head、relation、tail的向量表示,使head + relation尽可能与tail相等,即head + relation = tail。适用于将知识图谱中的每条知识进行低维稠密化表示。2. TransH3. Tr...
- 在上节云计算行业应用—大数据@音视频(一)中,我们探讨了随着企业业务发展和产生消费数据量级的增加,大数据技术不断打破原有极限,相关技术不断演进,新的大数据架构层出不穷。本节我们将深入大数据行业应用,从上节讨论到的数据湖出发,结合音视频行业相关业务场景和相关大数据架构,更进一步的理解大数据技术和华为云相关服务的应用。1. 数据湖基本架构 数据湖是伴随企业业余和数据... 在上节云计算行业应用—大数据@音视频(一)中,我们探讨了随着企业业务发展和产生消费数据量级的增加,大数据技术不断打破原有极限,相关技术不断演进,新的大数据架构层出不穷。本节我们将深入大数据行业应用,从上节讨论到的数据湖出发,结合音视频行业相关业务场景和相关大数据架构,更进一步的理解大数据技术和华为云相关服务的应用。1. 数据湖基本架构 数据湖是伴随企业业余和数据...
- 随着通信、互联网及物联网等技术的不断发展,企业所提供的互联网服务能够被越来越多的接入方式诸如:网页、手机终端、电视终端、家庭智能终端设备等进行访问。越来越细致多样的数据统计、收集方式的应用,使得越来越大规模的数据被生产出来。据IDC发布《数据时代2025》的报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB,相当于每天产生491EB的数据。 大规模... 随着通信、互联网及物联网等技术的不断发展,企业所提供的互联网服务能够被越来越多的接入方式诸如:网页、手机终端、电视终端、家庭智能终端设备等进行访问。越来越细致多样的数据统计、收集方式的应用,使得越来越大规模的数据被生产出来。据IDC发布《数据时代2025》的报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB,相当于每天产生491EB的数据。 大规模...
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- 本文主要介绍基于交互式查询所用的数据生成器(下文简称Datagen),及LDBC SNB数据如何在华为图引擎服务GES中应用。 LDBC SNB所预设的节点和关系、数据生成器和系统的测试用例,形成了一个逻辑自恰的数据“武林”,以ldbc snb为测试标准的图数据库产品,就像是行走于其中的侠客们,都得遵循同一套“武林规矩”(测试用例),究竟谁能击败各方高手,问鼎盟主呢? 本文主要介绍基于交互式查询所用的数据生成器(下文简称Datagen),及LDBC SNB数据如何在华为图引擎服务GES中应用。 LDBC SNB所预设的节点和关系、数据生成器和系统的测试用例,形成了一个逻辑自恰的数据“武林”,以ldbc snb为测试标准的图数据库产品,就像是行走于其中的侠客们,都得遵循同一套“武林规矩”(测试用例),究竟谁能击败各方高手,问鼎盟主呢?
- 本文归纳了Neo4j和Nebula两个开源图数据库的两个pull request修复的堆栈溢出问题,并试着写写通过阅读pr中的问题而得到的一些启发:查询语言(Query Language)的出现方便了用户在计算引擎上执行各种操作,由于查询语言规则依赖语言自身文法,用户使用查询语言输入较为灵活,一般测试手段难以覆盖到所有情况,所以在某种程度上复杂的查询语句是各类计算产品健壮性的试金石。 本文归纳了Neo4j和Nebula两个开源图数据库的两个pull request修复的堆栈溢出问题,并试着写写通过阅读pr中的问题而得到的一些启发:查询语言(Query Language)的出现方便了用户在计算引擎上执行各种操作,由于查询语言规则依赖语言自身文法,用户使用查询语言输入较为灵活,一般测试手段难以覆盖到所有情况,所以在某种程度上复杂的查询语句是各类计算产品健壮性的试金石。
- 前几天,alibaba发布了一款图深度学习开源框架Euler。其既可单独作为图引擎使用,也可配合TF/XDL(阿里开源深度学习工具)使用。大致浏览了一下euler,从代码的角度来看,整体还是很舒服的。本文就目前所了解的信息,做一个记录,以供后续参考。introduction支持用户在数十亿点数百亿边的复杂异构图上进行模型训练。可独立使用,也可配合TF/XDL相比文本、语音和图像领域的数据比较... 前几天,alibaba发布了一款图深度学习开源框架Euler。其既可单独作为图引擎使用,也可配合TF/XDL(阿里开源深度学习工具)使用。大致浏览了一下euler,从代码的角度来看,整体还是很舒服的。本文就目前所了解的信息,做一个记录,以供后续参考。introduction支持用户在数十亿点数百亿边的复杂异构图上进行模型训练。可独立使用,也可配合TF/XDL相比文本、语音和图像领域的数据比较...
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- 2019年01月16日10点多根据图引擎服务使用教程创建了图。CreateGraph成功没问题两次ImportGraph完成时间相关半分钟。虽然完全成功,但还有详情可以查看。两次详情都是:失败的行数都是106,太诡异了。不过当时没发现,图计算正常进行。看不出哪里有问题。而实际上,给的数据文件中是点221个,边1501个。看上图,点是221,边却有2790条,边正好是(1501-106)*2。... 2019年01月16日10点多根据图引擎服务使用教程创建了图。CreateGraph成功没问题两次ImportGraph完成时间相关半分钟。虽然完全成功,但还有详情可以查看。两次详情都是:失败的行数都是106,太诡异了。不过当时没发现,图计算正常进行。看不出哪里有问题。而实际上,给的数据文件中是点221个,边1501个。看上图,点是221,边却有2790条,边正好是(1501-106)*2。...
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