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图神经网络,这到底是个什么?

摘要:图神经网络是一种基于图结构的深度学习方法。 1、什么是图神经网络 图神经网络(Graph Neu做ral Networks, GNNs)是一种基于图结构的深度学习方法,从其定义中可以看出图神经网络主要由两部分组成,即“图”和“神经网络”。这里的“图”是图论中的图数据结构,“神经网络”是我们熟悉的深度学习NN结构,如MLP,CNN,RNN等。要了解图神经网络我们需要先回顾一下“图”和“神经网络”的基本概念。 1.1图的定义 1.2典型神经网络 典型的神经网络结构有两条主线,一条主线是卷积神经网络,简称CNN,主要用于图像类数据的处理。另一条主线是循环神经网络,简称RNN,主要用于时序类数据的处理。由于神经网络结构的介绍不是本篇的重点,因此在这里不做重点介绍。只展示如下两图典型的CNN和RNN的结构: 下图展示了当前的主流神经网络结构以及适用的场景: 1.3图神经网络 根据上述对图和神经网络的回顾,我们可以看出,图神经网络就是借助神经网络的“能力”如深度特征抽取等来处理图结构的数据,因此对于图神经网络,其直观的结构应该如下图: 其中图结构的数据有许多,如社交网络图、交通路线图、人物...

Kubernetes 稳定性保障手册 -- 极简版

作者 | 悟鹏 来源 | 阿里巴巴云原生公众号 Kubernetes 在生产环境中的采用率越来越高,复杂度越来越高,由此带来的稳定性保障的挑战越来越大。 对于基于 Kubernetes 的云产品,稳定性保障已成为基本诉求,稳定性缺陷会给产品带来巨大的损失,如用户流失、用户信心下降、产品迭代速度变慢等。 虽然基于 Kubernetes 的稳定性保障很重要,但业界缺少基于实践的标准化稳定性保障方案,导致同样的问题在同一产品或不同的产品中重复出现,最佳实践不能应用在更多相同技术栈的产品中,不同产品形成的稳定性保障最佳实践也不能互补。 为此,基于过去的开发实践以及基于 Kubernetes 的稳定性保障经验,尝试形成《Kuberentes 稳定性保障手册》,将稳定性保障最佳实践进行沉淀,使得人人对 Kubenretes 稳定性保障的理论形成全面的理解,相应的工具和服务成为基础设施,复用在类似技术栈的产品中,加速稳定性保障最佳实践的传播、迭代和应用。 本篇文章作为《Kubernetes 稳定性保障手册》第一篇文章,抽象稳定性保障中的核心内容,作为稳定性保障最简使用手册。 极简手册目标 1min ...

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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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