异构专题
异构存储（冷热数据分离）
异构存储主要解决不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 （1）查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies （2）为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo
【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么？解决策略是什么？
文章目录 数据异质模型异构 数据异质 数据异质问题（Heterogeneity in data）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括： 不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。 不同类型的数据：数据可以是结构化的
GNN-第三方库：DGL【图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果】
一、DGL库的实现与性能 实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。 1、DGL库简介 DGL库的逻辑层使用了顶点域的处理方式，使代码更容易理解。同时，又在底层的内存和运行效率方面做了大量的工作，使得框架可以发挥出更好的性能。 2、DGL库特点 GCMC：DGL的内存优化支持在一个GPU上对MovieLens10M数据集进行训练（原实现需要从CPU中动态加载数据
【GIS系列】多源异构原始影像解析：策略模式与规则引擎的应用
作者：后端小肥肠 🍇 我写过的文章中的相关代码放到了gitee，地址：xfc-fdw-cloud: 公共解决方案 🍊 有疑问可私信或评论区联系我。 🥑 创作不易未经允许严禁转载。 1. 前言 在遥感技术和地球观测领域，处理多源异构原始影像数据是一个关键挑战。随着卫星和传感器技术的进步，我们获得了前所未有的数据多样性。本文将介绍一个为这些数据量身定制的解析系统，该系统结合了策略模式
异构数据同步 datax （2）-postgres 写扩展
1、postgres SQL 支持 插入更新操作（与mysql 语法有一定差异） 可参考下面文章 MySQL + PostgreSQL批量插入更新insertOrUpdate_mysql insert update-CSDN博客 2、datax中，可通过源码调整来实现 参考来源 https://juejin.cn/post/7124899170615296013 3、源码调整
FL论文专栏｜设备异构、异步联邦
论文：Asynchronous Federated Optimization（12th Annual Workshop on Optimization for Machine Learning） 链接 实现Server的异步更新。每次Server广播全局Model的时候附带一个时间戳，Client跑完之后上传将时间戳和Model同时带回来，Server收到某个Client的上传数据后马上更新，更
如何在这种异构、动态的环境中构建端到端、一致的边缘体验？
🐯 如何在这种异构、动态的环境中构建端到端、一致的边缘体验？ How do we build an end-to-end, consistent edge experience out of this heterogeneous, dynamic landscape? 摘要 📄 在当今科技飞速发展的时代，边缘计算成为了重要的技术趋势。无论是初学者还是资深开发者，本文将带你深入了解如何在异构
多种异构数据的分析设计方案1：使用策略模式+函数式接口
多种异构数据的分析设计方案1：聊聊策略模式+函数式接口 定义 策略模式(Strategy Pattern): 定义并封装一系列算法类，并且这些类可以相互替换，可以在运行时根据需要选择不同的算法，而不需要修改客户端流程代码。 策略模式让算法独立于使用它的客户端而变化，也称为政策模式(Policy)。 主要解决，在有多种算法流程相似的情况下，使用许多if...else分支所带来
多种异构数据的分析设计方案3：聊聊策略模式+函数式接口+MAP
多种异构数据的分析设计方案3：聊聊策略模式+函数式接口+MAP 定义 策略模式(Strategy Pattern): 定义并封装一系列算法类，并且这些类可以相互替换，可以在运行时根据需要选择不同的算法，而不需要修改客户端流程代码。 策略模式让算法独立于使用它的客户端而变化，也称为政策模式(Policy)。 主要解决，在有多种算法流程相似的情况下，使用许多if...else分支所
泛微开发修炼之旅--13关于在Ecology中实现webservice接口对接异构系统时，出现无法调用接口的方案及源码
文章链接：泛微开发修炼之旅--13关于在Ecology中实现webservice接口对接异构系统时，出现无法调用接口的方案及源码
泛微开发修炼之旅--09Ecology作为所有异构系统的待办中心，实现与kafka对接源码及示例
文章链接：泛微开发修炼之旅--09Ecology作为所有异构系统的待办中心，实现与kafka对接源码及示例
如何统一集成全域数据？三个点讲清楚多源异构数据融合
关于多源异构数据的融合问题，主要涉及以下三个关键点： 1、多源异构数据融合的必要性 2、多源异构数据融合的挑战 3、多源异构数据融合的解决方案 首先，我们来说多源异构数据融合的必要性。 随着以大数据为代表的信息技术快速发展，千行百业数字化转型深入，“数据”迎来大爆发。近十年，社会整体数据量有着近 10 倍的增长，各种不同格式、不同结构的数据如雨后春笋般不断涌现。与此同时，数据来源也变
【intro】GNN中异构图（heterogeneous graph）综述
本篇博客内容是读两篇论文，两篇论文连接如下： Heterogeneous graph neural networks analysis: a survey of techniques, evaluations and applications A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications
RPC之异构方案---webservice
关键词 服务 现在的应用程序变得越来越复杂，甚至只靠单一的应用程序无法完成全部的工作。更别说只使用一种语言了。 大家在写应用程序查询数据库时，并没有考虑过为什么可以将查询结果返回给上层的应用程序，甚至认为，这就是数据库应该做的，其实不然，这是数据库通过TCP/IP协议与另一个应用程序进行交流的结果，而上层是什么样的应用程序，是用什么语言，数据库本身并不知道，它只知道接收到了一份协议，这就是SQ
异构图上的连接预测一
这里写目录标题 异构图？处理数据： 异构图？ 异构图：就是指节点与边类型不同的图。 连接预测：目的是预测图中两个节点之间是否存在一条边，或者是预测两个节点之间，在未来可能形成的连接。 eg： 节点： 研究人员A、研究人员B、研究人员C 论文P1、论文P2 机构I1 边关系： 研究人员A 写作 论文P1 研究人员B 写作 论文P1 研究人员C 写作 论文P2 论文P1 隶属于 机
深度践行“IaaS on DPU”理念，中科驭数正式发布“驭云”高性能云异构算力解决方案
5月10日至14日，由国家发展改革委联合国务院国资委、市场监管总局、国家知识产权局共同主办的第八届中国品牌日活动在上海世博展览馆举行。中科驭数高级副总裁张宇在中国品牌日新品首发首秀环节正式发布驭云®高性能云异构算力解决方案，为企业提供更快部署、更强性能和更高吞吐的云算力解决方案。 在发布环节，张宇表示：“驭云®高性能云异构算力解决方案是中科驭数深度洞察算力技术发展趋势，精准把握云平台业务需求，致
异构图神经网络——Heterogeneous Graph Neural Networks
相关代码见文末 1.回顾同构图 1.1 GNN GNN基本计算方法——邻接矩阵乘以节点，聚合相邻节点的特征，得到本节点的特征表达 1.2 Graph Attention Network 引入图注意力，实现边的权重可学习，最简单的方法是，将两个节点的特征进行拼接,使用一组可学习的权重参数映射为边的权重,经过Leaky ReLU后使用softmax归一化得到。
活动回放 | 如何进行全增量一体的异构数据库实时同步
以 AI领域为代表的新技术不断涌现，新的应用风口也逐渐清晰。为了加紧跟上技术发展的步伐，越来越多的企业开始着手，对仍以传统关系型数据库为主的应用后端进行现代化升级。 这就涉及到如何在不影响并保持现有业务系统正常运转的前提下，实现数据向新业务系统的持续同步，并保障异构数据同步的完整性、准确性、一致性、时效性。针对这一问题，TapData 在 4月19日主题为《如何进行全增量一体的异构数据库实时同步
数据异构 Canal-Spring-Boot-Starter的技术实现
Canal-Spring-Boot-Starter 使用 1、在spring boot 项目配置文件 application.yml内增加以下内容 spring:canal:instances:example: # 拉取 example 目标的数据host: 192.168.10.179 # canal 所在机器的ipport: 11111
农村公交与异构无人机协同配送优化
针对农村公交与异构无人机协同配送的优化问题，可以从以下几个方面进行探讨： 1. 融合公交与无人机配送 公交物流体系：利用农村公交网络，建立以公交车辆为基础的物流配送体系。公交车辆可以沿途收集或投递货物，提高物流配送效率。无人机辅助配送：在公交物流体系的基础上，引入异构无人机进行辅助配送。无人机具有灵活性和高效性，可以覆盖更广泛的地区，并解决“最后一公里”配送难题。 2. 优化配送路径和策略
利用大型语言模型提升个性化推荐的异构知识融合方法
在推荐系统中，分析和挖掘用户行为是至关重要的，尤其是在美团外卖这样的平台上，用户行为表现出多样性，包括不同的行为主体（如商家和产品）、内容（如曝光、点击和订单）和场景（如APP首页和小程序）。传统的推荐系统通过不断添加用户行为到模型中，导致两个主要问题：一是行为主体的多样性导致特征稀疏，二是用户、商家和商品行为的独立建模忽略了行为间的异构知识融合。为了克服这些问题，研究者们提出了利用大模型（LLM
基于TF打通异构资源网络实践丨OpenInfra Days China实录
在OpenInfra Days China 2020大会上，分享了三个Tungsten Fabric相关技术主题演讲，我们整理推送文章分享其中的精华内容。今天最后一篇来自北京华胜天成软件技术有限公司网络架构师—王峻、SDN开发工程师—唐志军带来的联合演讲《基于TF打通异构资源网络实践》。 【直播视频回放】 https://v.qq.com/x/page/c3142h2k4uh.html 【pd
【AM5728】TI最新DSP+ARM异构多核平台
AM5728是TI Sitara系列高性能SOC，得益于异构多核处理架构，CPU内集成了多核DSP、多核PRU、IVA-HD、GPU等协处理单元，通过硬件加速的方式极大增强CPU的数据、多媒体处理能力，可满足工业协议支持、大数据计算、实时控制等应用需求，同时采用先进的28纳米生产工艺，极大降低处理器的功耗，能耗比更加突出。 广州创龙基于TI AM5728浮点双DSPC
创龙SOM-TL6678F高端异构多核工业级核心板
创龙SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。 核心板内部DSP与FPGA通过