Knowledge Graph meet Python Yongpan Sheng 目录 CONTENTS The Pipeline of Knowledge Graph Construction by Data- driven manner Python Tools for Graph Data Management Domain-specific Knowledge Graph Construction relation, object>  Mapping from natural questions to structured queries executable on knowledge graph （机器的潜台词：“我”会推理，so easy ！）。 所以，通俗的来说，在AI system中：要么从原有的知识体系中直接提取信息来使用，要 么进行推理。 将知识融合在机器中，使机器能够利 BigKE将显著提升机器的认知水平。 Preliminaries 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》 Knowledge Graph – KG引领KE复兴  Knowledge graph is a large-scale semantic network consisting of entities and concepts as well as

tf.float16) 低精度浮点数的优点 1.节约内存/显存的使用（FP16为原来的1/2，int8为原来的1/4） 2.特殊的硬件专门用于低精度浮点数的计算加速（TensorCore） Model Speedup BERT Q&A 3.3X speedup GNMT 1.7X speedup NCF 2.6X speedup ResNet-50-v1.5 3.3X speedup tf.train.AdamOptimizer() # Modify optimizer in graph, copy between fp32 weight and fp16 weight opt = tf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewrite(opt) train_op = opt.miminize(loss) AMP的白名单/灰名单/黑名单 input_saved_model_dir=input_saved_model_dir) converter.convert() converter.save(output_saved_model_dir) with tf.Session() as sess: # First load the SavedModel into the session tf.saved_model.loader.load(

兴趣：Swift，函数式编程，机器器学习； • ⾃自我要求：争取不不坑 Roadmap Intro How Example • Why • Swift for TensorFlow Magic behind • Graph Program Extraction • Linear Classification • Collaborative Filtering Why Why Swift As we know “Script Language Feeling” is very important for usability. WTF it is ??? Core Ideas Two TF Modes Graph Eager Execution import tensorflow as tf x = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6]]) xt = tf.transpose(x) printing step by 
 step. Cons: • No optimization, poor performance Operations just build the graph structure, 
 will not be executed until session.run.
 Pros: • High performance. • Strongly optimized

Texture Nodes Geometry Node Editor Shader Editor Video Sequencer Movie Clip Editor Dope Sheet Timeline Graph Editor Drivers Editor Nonlinear Animation Text Editor Python Console Info Editor Outliner Properties 3D modeling and animation tools within the reach of the general computing public. NaN’s business model involved providing commercial products and services around Blender. In 1999 NaN attended its first Integrated stereo/multi-view pipeline, Smooth Corrective modifier and new developmental dependency graph. 2.76 – November 2015: Pixar OpenSubdiv support, Viewport and File Browser performance boost, node

等硬件来说，这种结构会一定程度上增加延时，同 时减小内存带宽利用率。下图 2 为计算机体系结构领域中的 Roofline Model[8] 介绍 图，显示了硬件中计算能力和内存带宽之间的关联关系。 4 > 2022年美团技术年货 图 2 Roofline Model 介绍图 于是，我们基于硬件感知神经网络设计的思想，对 Backbone 和 Neck 进行了重新 设计和优化。该思想基于硬件的特性、推理框架 Knowledge Discovery & Data Mining. 2019: 1842-1850. [10] He Y, Lin J, Liu Z, et al. Amc: Automl for model compression and acceleration on mobile devices[C]//Proceedings of the European conference on computer Chuan Zhou, and Yue Hu. 2020. Graph neural architecture search. In IJCAI, Vol. 20. 1403–1409. [12] Matheus Nunes and Gisele L Pappa. 2020. Neural Architecture Search in Graph Neural Networks. In Brazilian

本文为开放文档，可在 GitHub 提交 issue ／ PR。本文的 PDF 版本可在 在此下 载。 Graphviz 是 AT&T 实验室开发的一个开源软件，它以一种文本语言去描述图（graph），然后 自动排布节点和边去生成图片。它已有近 30 年历史。 UML（unified modeling language，统一建模语言）是一种常用的面向对象设计的方法。其中 最常用的是类图（class 在比较大的系统里，类通常会用包（package）的方式来组织。Graphviz 不能简单还完 UML 包的图形，但可以使用 subgraph cluster 功能去近似地表示类属于那个包。 例如： digraph { graph [fontname="Inconsolata, Consolas", fontsize=10, penwidth=0.5, labeljust=left] node [shape=box, clusterModel { label="Model" Account, Customer } /* Unidirecitonal association */ { edge [arrowhead=vee] AccountView -> Account CustomerView -> Customer } } 13 View Model AccountView Account

样本分布不均匀 ✗ 隐私保护 • 多个环节 • 多种模型 ✗ 海量参数 ✗ 海量数据 从FM到DeepFM rt 增 加了10倍怎么优化？ 2.模型效果优 化困难 1.方案复杂 Data Model Compute Platform 要求:  准确: 低噪声  全面: 同分布 模型选型:  容量大  计算量小 训练推理:  高qps, 低rt  支持超大模型  性价比 Tensorflow PyTorch Parameter Server MPI TreeModel SQL MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: (user/item/attribute)  动态图 标准化: Standard Libraries Graph-Learn: 分布式图算法库 标准化: Standard Solutions Continuous Optimization: Active learning Data Label Model Serving CV / NLP解决方案: EAS Web App Mobile

传统的关系型数据库的存储方式丢失了事物之间的关系信息 Relational Table Real World Multi-Context is Preserved with Graph Analytics Source: KDnuggets 图技术全景图—— Graph Technology Landscape 2020 • 图数据库 • 图数据建模 • 图计算引擎 • 图数据集成 • 可视化分析 • 知识图谱解决方案 知识图谱解决方案 • 图查询语言 • 欺诈检测 • 网络安全分析 • 社交网络分析 • BI 工具 • 图分析工具集 • 图咨询服务 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边） • 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph 关键特性 云原生 Cloud-Native Graph Database 支持弹性伸缩，有 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing

information、dynamic creation、persistence、document/view¡ K。 注2：此指message based、event driven 之programming model。 注3：此指message mapping、command routing ¡ K。 2 在技术层次上，唯MFC Internals 堪与本书比拟（本书附录Ａ附有MFC Internals 視窗的靜態分裂 / 707 CreateStatic 和 CreateView / 709 視窗的靜態㆔叉分裂 / 711 Graph 範例程式 / 713 靜態分裂視窗之觀念整理 / 724 同源子視窗 / 725 深入淺出 MFC 24 CMDIF 才能够在打印时做分页动作。 Graph 范例程序（第13 章）：这个程序示范如何在静态分裂窗口的不同窗口中， 以不同的方式（本例为长条图、点状图和文字形式）显示同一份资料。 Text 范例程序（第13 章）：这个程序示范如何在同一份Document 的各个「同 源view 窗口」中，以不同的显示方法表现同一份资料，做到一体数面。 Graph2 范例程序（第13 章）：这个程序

type of 3D model. In some cases a plugin may not yet provide a visual model and must return false. */ bool CanRender( void ); /* 加载指定的模型并返回指向其可视化模型数据的指针 */ /* Load the specified model and return return a pointer to its visual model data */ SCENEGRAPH* Load( char const* aFileName ); 2. 教程：3D插件类 本节包含对 PLUGIN_3D 类的两个非常简单的插件的描述，并引导用户完成代 码的设置和构建。 2.1. 基本的 3D 插件 本教程将引导用户开发一个名为 “PLUGIN_3D_DEMO1” 的非常基本的 Class declarations #include "plugins/3d/3d_plugin.h" // KiCad 场景图形库接口 // interface to KiCad Scene Graph Library #include "plugins/3dapi/ifsg_all.h" // 该插件的版本信息 // version information for this plugin #define