nvGRAPH API参考分析(一) 本文通过描述nvGRAPH库函数的输入/输出参数,数据类型和错误代码来指定其行为. 1.    返回值nvgraphStatus_t 除以下内容外,所有nvGRAPH库返回值 NVGRAPH_STATUS_SUCCESS表示当前的API调用失败,用户应重新配置以更正该问题.可能的返回值定义如下: 返回值 2.    nvGRAPH图拓扑类型 nvGRAPH将图形的拓扑(连接性)与值分开.为了简化拓扑的指定,nvGRAPH支持三种拓扑类型.每种拓扑类型都定义了

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学

SciPy - 科学计算库(上) 一.实验说明 SciPy 库建立在 Numpy 库之上,提供了大量科学算法,主要包括这些主题: 特殊函数 (scipy.special) 积分 (scipy.integrate) 最优化 (scipy.optimize) 插值 (scipy.interpolate) 傅立叶变换 (scipy.fftpack) 信号处理 (scipy.signal) 线性代数 (scipy.linalg) 稀疏特征值 (scipy.sparse) 统计 (scipy.stats)

Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 12 日 原文发表于 CodeProject(2006 年 11 月 19 日),已获作者本人授权. 本文介绍了一个用于神经网络计算的 C# 库,并展示了如何用这个函数库进行问题求解. 全文约 3700 字,建议阅读时间 8 分钟.原文是 13 年前的旧文章,这篇译文也是我早期学英语的习作.胜在题材选的好,人工智能基础研究,放到今天不仅没有过时,反而正是风头十足的前沿科技. 这个库最终命名为 ANNT(Artific

简介 本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.ra

腾讯开源再次迎来重磅项目,14日,腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato,这是在短短一周之内,开源的第五个重大项目. 相对于目前全球范围内其它的图计算框架,Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,将算法计算时间从天级缩短到分钟级,性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架,并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈,现在,最少只需要十台服务器即可完成计算. 腾讯Plato团队负责人于东海表示:"Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务,尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据

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本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算. 嘉宾们 王昌圆:论坛 ID:Nicole,nebula-algorithm 维护者: 郝彤:论坛 ID:caton-hpg,nebula-plato 维护者: 先开场的是 nebula-plato 的维护者郝彤. 图计算之

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 前言 Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景,同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法,这里给 Nebula 点个赞,很不错! 但实践过程中,我发现部分 OLAP 场景中,想实现模式匹配分析,Nebula 的支撑就显得不那么完善了. 这里我对模式匹配的解释是:在一张大图中,根据特定的规则抽取出对应的子图. 举一个

本文首发于 NebulaGraph 公众号 NebulaGraph VEditor 是一个拥有高性能.高可定制的所见即所得图可视化编辑器前端库. NebulaGraph VEditor 底层基于 SVG 绘图,它通过合理抽象代码结构以易于二次开发和自定义绘制,极适用于审批流,工作流,血缘关系,ETL 处理,图查询等图(Graph)和网络(Network)型拓扑信息的所见即所得编辑和预览场景.在 NebulaGraph 项目中,VEditor 轻松支持了图查询,图编辑,图建模,图结构,图路径展示等

理工科应该的知道的C/C++数学计算库(转) 作为理工科学生,想必有限元分析.数值计算.三维建模.信号处理.性能分析.仿真分析...这些或多或少与我们常用的软件息息相关,假如有一天你只需要这些大型软件系统的某一个很有限的功能,你是不是也要因此再用一用那动辄几个g的软件呢?其实我觉得如果系统不是很大,不是很复杂,我们个人完全有可能自己去编写代码来实现这些‘’有限的功能‘’.别以为这是件很困难的事情,我总以为大学期间学的c语言是极其有用的,只要你会基本的c语言语法,你就可以的. 下面我来介绍几个非常

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

网页框架代码<iframe border=0 name=lantk src="要嵌入的网页地址" width=400 height=400 allowTransparency scrollbars=yes frameBorder="0"></iframe>      看到上面这段代码,很多人肯定认出这是html语言中的框架引用,在axure中也可以实现这样的框架效果.可以在页面中引用另一页面的内容  1. 内部框架引用外部网页 弹出链接属性对

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51350908 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.4export GRAPHLITE_HOME=/opt/GraphLite/GraphLite-0.20 pika:/opt/GraphLite/GraphLite-0.20$ . bin/setenvpika:/opt/GraphLite/GraphLite-0.20$cd enginepika:/op

#导入科学计算库 #起别名避免重名 import numpy as np #小技巧:从外往内看==从左往右看 从内往外看==从右往左看 #打印版本号 print(np.version.version) #1.16.2 #声明一个numpy数组,一层list nlist = np.array([1,2,3]) print(nlist) #[1 2 3] #ndim方法用来查看数组的属性--维度 print(nlist.ndim) #1 #使用shape属性来打印多维数组的形状,返回一个tuple,

# 导入绘图库 from PIL import Image #导入科学计算库 import numpy as np #封装一个图像处理工具类 class TestNumpy(object): def photo2paint(self,img_url): #读取图片,asarray()转矩阵 convert('L')转变成像素化 astype()转元素类型 my_photo = np.asarray(Image.open(img_url).convert('L')).astype('float')

#起别名避免重名 import numpy as np #小技巧:print从外往内看==shape从左往右看 if __name__ == "__main__": print('numpy版本号 {}'.format(np.version.version)) n_1 = np.array([1,2,3]) print('\n{} \n{} 维数组 \n{} 形状包含元素个数'.format(n_1, n_1.ndim, n_1.shape)) n_2 = np.array([[1,2

Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,

GSL(GNU Scientific Library)作为三大科学计算库之一,除了涵盖基本的线性代数,微分方程,积分,随机数,组合数,方程求根,多项式求根,排序等,还有模拟退火,快速傅里叶变换,小波,插值,基本样条,最小二乘拟合,特殊函数等.下面介绍一下GSL的安装和使用. 方法一: 首先从官网下载到源代码(我用的版本是 gsl-1.9)压缩包,解压后进入目录,执行 ./configure make make install 这个过程需要几分钟.这里还有一点需要注意的是,执行 make inst