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基于图卷积网络的图深度学习

更多深度文章，请关注云计算频道： https://yq.aliyun.com/cloud 基于图卷积网络的图深度学习先简单回顾一下，深度学习到底干成功了哪些事情！

2017-07-26

马云曾说过，现在是由IT向DT发展的时代。数据时代的五大关键词有O2O, IoT, Big Data, AI, Cloud。我们首先从O2O开始说起。 1) O2O(Online To Offline)：是指将线下的所有物品和服务与互联网相结合，让互联网成为线下交易的平台。也可以说成，是把移动设备变成了线下商务的遥控器(如滴滴快的、饿了么等)。O2O这一词，虽然源于中国，但最近在美国被广泛地使用。 Uber称Airbnb为共享经济(Sharing Economy)，但这一词没有完全表达出Airbnb的本质。反而，用与O2O含义相近的一个词，On Demand Service比较贴切。也算是表达出了“(在手机上)一点击就好！”的意思吧。如果说现在O2O的重心逐渐放到B2C，那么O2O在向B2B企业扩张的过程中，就必须要了解一个概念——物联网(Internet of Things)。 2) 物联网(Internet of Things, IoT)：是指物物相连的互联网，即把所有的物品都扩展到网络上。把人和物都实时连接在移动环境中，加速全球互联网化(如Smart City、Smart Home、Smart Grid)。由爱迪生创立，具有百年历史的美国通用电气公司宣称，将通过物联网实现发电站、城市基础设施、飞机等一切“物”的智能化。无论是城市还是农村，想要实现智能化，都离不开物联网。目前，美国通用电气公司，共出售了近千亿美元的房地产和金融资产，完全致力于通过物联网(IoT)“向机器注入思想”的长远规划。 O2O和IoT的核心都是数据。因为在人与人、物与物之间交流的数据中，隐藏着消费模式和价值。大数据，就是在O2O向IoT扩张的过程中，把海量数据进行有效分析，提取，再形成有意义的知识、洞察力的技术！ 3) 大数据(Big Data)：是指毫无头绪、不定型的未加工过的数据(Raw Data)。在过去，数据还是一片未开发的领域。现在随着人工智能的发展，有效加工数据的技术也得到发展，可以在海量数据中提取出有意义的信息、知识和洞察力。通过有效地分析数据，不仅能预测人类的行为方式，甚至还能推动人类的行为方式。最有效地分析和加工数据的方法，就是在机器上添加人类的合理性。这种做法，被叫做机器学习。现在机器不仅仅是单纯地运算信息，而是逐渐成为能够判断的主体，在海量数据中进行合理的推理、自行判断，再到推导出解决方案。人工智能技术开启机器时代。 4) 人工智能(Artificial Intelligence)：如果说产业革命使机器生长出肌肉，那么信息革命的全盛时期，数据时代则为机器注入了思想，即“Mechanical Mind”。数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、洞察力(Insight)。通过DIKW数据过滤过程，实现即使无须人们操作，机器也可自行完成，自行判断、自行预测、甚至还反过来能引导人类的判断。医生为了研究一个专业领域，需要花费几十年的时间，而人工智能则能同时精通众多领域。在遇到问题时，人工智能可以综合各领域的知识，推导出解决方案。这样看来，机器真是越来越像人类了。机器还能突破人类大脑的极限。在工业革命时代，让人类惊讶的是机器的物理性能；而在人工智能创造的新时代，我们将感叹于机器的知性能力。那么，我们人类现在应该做些什么呢？除了人类应该制造机器人以外，别无其他。 5) 云计算(Cloud Computing)：是一种在网络虚拟空间的共享信息服务。人们可以利用储存空间，拓展计算机的存储和运算功能。现在，比起将资料信息等存在电脑或手机上，越来越多的人们更愿意把资料存放在云存储空间里，需要的时候随时下载，非常方便。(如：Google Photos，Google Docs，亚马逊AWS等)。 O2O、物联网将人或物联系起来，然后把与这些人或物相关的大数据，存在云存储空间里，并进行必要的运算。因此，想要提供全天候的服务，时刻保持在线的状态的话，就没必要使用沉重的硬盘和复杂的硬件设备了。这样，所有的人和物都能实时地连接在网络上，而所有相关数据也都被吸收到云空间里了。虽然我们看不见云空间，但它绝对是真实存在的虚拟空间。 <尾声：五大关键词创造的未来> O2O, IoT, Big Data, AI, Cloud, 在这五个关键词，在互相联系互相影响的过程中，逐渐形成了新的数据时代。在这样的数据时代里，人们之间的联络更加密切，生活节奏也会加快，还能更有效的进行资源分配。但是，这样的变化，会让所有的人都感觉更幸福吗？带着这样的疑问，科技进步也更加迅速。人类在不断促进科技进步的同时，科技的进步也在改变着人类。不知道这样的改变，能不能称得上是一种进步？文章 Joo yong Jung/翻译李天宇本文转自d1net（转载）

2017-07-04

深度学习如何改变数据科学范式？

深度学习正在改变一切。正如电子和计算机改变了人类所有的经济活动一样，人工智能将重塑零售业、交通运输业、制造业、医药、电信业、重工业……甚至数据科学本身。

2017-07-03

蜂窝物联网将与“工业4.0”深度融合

工业互联网需要通信技术的支持，而目前蜂窝物联网与工业的相结合还是一片“蓝海”，各个厂商也纷纷瞄准这一领域，未来5G也将与工业领域深度结合。

2017-07-03

把大数据和工匠精神深度融合

目前全球知名酒企业均在进行大数据变革，茅台将把大数据及互联网和工匠精神深度融合，以大数据革命引领茅台创新发展。

2017-07-02

阿里云在教育行业的深度思考

本文整理自2017云栖大会-上海峰会阿里云大学总经理王晓斐的分享讲义，讲义主要介绍了阿里云的人才生态，以及阿里云大学在科技趋势对教育造成影响的大环境下，在人才培养方面做出的努力。

2017-06-17

盘点深度学习领域的明星创业公司

阿法狗击败李世石后，没有人再怀疑人工智能的发展速度已经大大超出了我们的预期，而主导人工智能跃进式发展的，是一种叫做深度学习的技术。

2017-06-05

谷歌之后，亚马逊开源深度学习工具 DSSTNE

五个月以前，谷歌将自己的深度学习系统 TensorFlow开源。而如今，亚马逊也决定，跟随谷歌的脚步将自己的深度学习软件开源。

2017-06-01

打造深度学习的云端实验室

本系列将利用阿里云容器服务的机器学习解决方案，帮助您了解和掌握TensorFlow，MXNet等深度学习库，开启您的深度学习之旅。

2017-05-02

[译]深度学习：模仿人脑还是完善应用

近期，机器学习领域专家们关于深度学习的一些言论引起了极大的轰动。同时，关于深度学习的开创性和整体架构也在学术界引发了相当的讨论。

2017-05-01

深度剖析阿里云ECS最强计算实例

人工智能、深度学习对计算能力的需求非常高，需要比传统计算架构更加强大的计算能力和每瓦特性能，而异构计算相比单纯的CPU计算架构，更能满足人工智能、深度学习对强大计算性能、计算能效以及计算实时性的需求，推动和加速了整个人工智能

2017-04-14

【独家】深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的一名新手，可能会遇到的第一个问题是“应该从哪篇论文开始读起呢？” 这里给出了深度学习论文阅读路线图！

2017-04-02

【Spark Summit East 2017】深度探究Spark + Parquet

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Emily Curtin and Robbie Strickland在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark + Parquet构建的非常之快、存储高效、查询也高效的数据湖以及与之相匹配的一系列工具。演讲分享了Parquet是如何工作的以及如何从Tungsten得改进并使得SparkSQL可以利用这样的设计克服分布式分析中的两大瓶颈：通信成本和数据解码，并提供快速查询的。

2017-02-18

容器界大事件：深度解析 containerd

美国时间12月14日，Docker公司宣布将containerd从Docker Engine中分离，并捐赠到一个新的开源社区独立发展和运营，"一个工业标准的容器运行时，注重简单、健壮性、可移植性"。containerd可以作为daemon程序运行在Linux和Windows上，管理机器上所有容器的生命周期。阿里云，AWS， Google，IBM和Microsoft作为初始成员，会为项目提供贡献和维护人员。 containerd对于很多人来还是很陌生，为什么Docker公司会大张旗鼓地宣布这个开源项目，并得到了业界巨大的反响。实际上早在16年3月，Docker 1.11的Docker Engine里就包含了containerd，而现在则是把containerd从Docker Engine里彻底剥离出来，作为一个独立的开源项目独立发

2016-12-15

如何利用软硬深度结合优化云硬件

本文PPT来自阿里巴巴基础架构事业群架构师希有于10月16日在2016年杭州云栖大会上发表的《软硬深度结合的云硬件优化实践》。

2016-11-02

DataX 和 Flink 都能做数据集成，平时到底怎么选？

我一般会简单理解成，DataX 更适合普通的离线同步，Flink 更偏实时一点的场景。 DataX 适合离线全量 / 定时增量同步，轻量简单；Flink（CDC）主打实时，能捕获删改、支持复杂 ETL，运维成本更高。简单同步优先 DataX。

2026-10-22

.NET 传统信息系统无缝集成飞书审批流

周末深夜，你收到紧急审批通知——却发现只能在 PC 端处理，只能摸黑起床开电脑……

2026-10-13

Android 端人脸核身 SDK 集成，看这篇就够了

摘要： Android 端集成人脸核身 SDK，涉及依赖引入、权限声明、混淆配置和接口调用几个环节。本文按实际集成顺序，给出完整的代码示例，把每一步的要点讲清楚。一、环境要求最低系统版本：API

2026-09-30

跨系统集成：连接器的取舍与治理

自动化要串起多个系统，集成是硬骨头。我的经验是，与其每个场景现写接口，不如沉淀连接器：按系统建标准适配，统一鉴权与重试。连接器做厚，新场景接入才只是配置而非重写。

2026-09-20

中小企业系统集成的成功实践

当前中小企业系统集成已形成三条清晰的技术路线：一是 iPaaS 集成平台路线——用云端的集成中间件替代传统 ESB，把散落的 API 统一纳管。

2026-09-19

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。