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循环神经网络

​最近的股市震荡的有点厉害,跌的有点惨,面对如此情景,我波澜不惊,原因很简单,前几年我小试牛刀的时候我意识到了这不是我这种散户能玩得懂的,如今的我早已空仓。万物皆可 AI,如何用深度学习的方法去理解呢?当然,本篇不是一个指导买股票的文章,也不会用股票的数据信息去训练模型,我付不起这样的责任,也同样因为股票的市场行情远非一点股票价钱数据就可以解释的。下面我们来聊一聊正事,循环神经网络(RNN)。 为什么要引入循环神经网络?思考一个问题,如果问你明天股票的市场行情是看涨还是看跌,大概率你会搜索一下近一段时间的行情趋势,然后给我一个猜测的回答,我们认为明天的行情与近一段时间的股票价格是有关系的,我们人脑会对此进行一定的推测,我们知道神经网络在某一种程度上来说,也是一种模拟人脑的行为,那我们的神经网络可以做预测吗?我们之前用于训练神经网络的是一个独立的数据信息,我们把它们打乱顺序,还是可以得到正确的结果,很显然,股票的价钱信息是不能打乱顺序的,这两种数据有什么区别? 一种数据是顺序无关的,一种数据是顺序有关的。 我们之前的网络不好用了,我们需要新的网络去解决这个问题——循环神经网络。循环神经网...

分布式图数据库 Nebula Graph 的 Index 实践

导读 索引是数据库系统中不可或缺的一个功能,数据库索引好比是书的目录,能加快数据库的查询速度,其实质是数据库管理系统中一个排序的数据结构。不同的数据库系统有不同的排序结构,目前常见的索引实现类型如 B-Tree index、B+-Tree index、B*-Tree index、Hash index、Bitmap index、Inverted index 等等,各种索引类型都有各自的排序算法。 虽然索引可以带来更高的查询性能,但是也存在一些缺点,例如: 创建索引和维护索引要耗费额外的时间,往往是随着数据量的增加而维护成本增大 索引需要占用物理空间 在对数据进行增删改的操作时需要耗费更多的时间,因为索引也要进行同步的维护 Nebula Graph 作为一个高性能的分布式图数据库,对于属性值的高性能查询,同样也实现了索引功能。本文将对 Nebula Graph的索引功能做一个详细介绍。 图数据库 Nebula Graph 术语 开始之前,这里罗列一些可能会使用到的图数据库和 Nebula Graph 专有术语: Tag:点的属性结构,一个 Vertex 可以附加多种 tag,以 TagID...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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