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MaxCompute 图计算用户手册(上)

概要 ODPS GRAPH是一套面向迭代的图计算处理框架。图计算作业使用图进行建模,图由点(Vertex)和边(Edge)组成,点和边包含权值(Value),ODPS GRAPH支持下述图编辑操作: 修改点或边的权值; 增加/删除点; 增加/删除边; 备注: 编辑点和边时,点与边的关系需要用户维护。 通过迭代对图进行编辑、演化,最终求解出结果,典型应用:PageRank,单源最短距离算法,K-均值聚类算法等等。用户可以使用 ODPS GRAPH 提供的接口Java SDK编写图计算程序。 []()Graph数据结构 ODPS GRAPH能够处理的图必须是是一个由点(Vertex)和边(Edge)组成的有向图。由于ODPS仅提供二维表的存储结构,因此需要用户自行将图数据分解为二维表格式存储在ODPS中,在进行图计算分析时,使用自定义的GraphL

MaxCompute Mars开发指南

Mars 算法实践 人脸识别 Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架,而且Mars已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么,这几乎取决于你想做什么,因为 Mars 作为底层运算库,实现了numpy70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情。 奇异值分解 (SVD) 在处理纷繁的数据时,作为数据处理者,首先想到的就是降维,SVD就是其中一种比较常见的降维方法,在numpy.linalg模块中就有svd方法,当我们有20000个100维的数据需要处理,调用 SVD 接口: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.random.rand(20000, 100) In [3]: %time U, s, V = np.

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