异构网络

论文阅读 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1903.07293.pdf tensorflow版代码Github链接： https://github.com/Jhy1993/HAN 介绍视频： https://www.bilibili.com/video/av53418944/ 参考博客： https://blog.csdn.net/yyl424525/article/details/103804574 文中提出了一种新的基于注意力机制的异质图神经网络 Heterogeneous Graph Attention Network（HAN），可以广泛地应用于异质图分析。注意力机制包括节点级注意力和语义级注意力。节点的注意力主要学习节点及其邻居节点间的权重，语义级的注意力是来学习基于不同meta-path的权重。最后，通过相应地聚合操作得到最终的节点表示。 ABSTRACT 最近，深度学习中最令人兴奋的进步之一是注意机制，它的巨大潜力在各个领域。 本文首先提出了一种基于层次注意的异构图神经网络，包括节点级注意和语义级注意。具体地说： 节点级注意旨在学习节点与其基于元路径的邻居之间的重要性 语义级注意能够学习不同元路径的重要性 通过从节点级和语义级两个层次上学习重要性，可以充分考虑节点和元路径的重要性。该模型通过对基于元路径的邻域特征进行分层聚合，生成节点嵌入。

用AI防鲨鱼、用AI学写中国书法、用AI预测人类死亡时间、用AI审判罪犯……在人工智能方兴未艾的今天，越来越廉价和普及的AI领域真的是什么都不值钱，除了想象力。那在这无所不能的AI盛世，一定没道理让算力限制我们的想象力，更没道理让算力限制了我们的生产力。 从CPU到CPU+，从+GPU到+FPGA 随着通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年，从美国的微软、亚马逊到中国的BAT、华为，几乎所有的互联网巨头们都在补充他们的标准服务器芯片——CPU，使用可替代的硅来追赶在人工智能领域的急速变化。2012年，微软开始将支撑了通讯行业二十年高速发展的可编程芯片，即FPGA用在其搜索业务——Bings上，且公布FPGA相比于CPU在处理Bing 的自定义算法时快出40倍，整个系统比Bing 现有的系统快出两倍，因此其可以将当前已经投入使用的服务器数量减少一半。甚至在接下来的几年里，几乎任何一个新的微软服务都会包含一个FPGA。 那么这个所谓的可编程芯片到底是什么？据菲数科技创始人兼CEO王文华介绍，2017年是全球超大规模数据中心的“爆发年”，全年新增超大规模数据中心90余个，总数量超过390个。且2018年也没有丝毫放缓的迹象。如此海量数据需要计算机高速计算各种矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索排序等。即数据中心优先于人工智能发展

本文整理自华胜天成云计算研发与产品中心总经理李明军在“TF中文社区成立暨第一次全员大会”上的演讲。更多会议资料，请在公众号后台回复“成立大会”获取。 华胜天成云计算研发与产品中心总经理李明军 非常高兴有机会跟大家分享，华胜天成在云计算开源网络落地方面的经验。 我们接触Tungsten Fabric是在2019年上半年，到现在有半年多的时间，非常欣喜地看到这样一个出色的解决方案能够放到社区里来。 企业用户需求：开放、异构、场景化 在过去的十年里面，我们看到云计算从一个概念，到现在成为一个主流的架构。在这个过程里，我们的客户对云计算技术架构的需求，以及功能的期望，也在发生着变化。 对于中大型的企业市场来说，需求由最初的异构，演变成后来的异构混合，到今天变成了异构混合多云的管理需求——在基础设施层面，有桌面云，以虚拟化形态存在的各种类型的资源池，还有各种公有云的资源池，公有云的应用，都已经进入到中大型的企业的IT环境里面。企业需要在这样一个异构混合多云的环境里面，找到一个集成的、直接服务于业务的基础设施。 这就带来一个非常切实的需求，我们总结了三个词：开放、异构、场景化。 怎么来理解开放？与开放相对应的，就是在前期的时候很多私有的解决方案，或者由单一厂商主导的解决方案，带来的就是对功能扩展和商务合作上的限制。 异构的情况出现在很多层面，比如历史的IT架构与现有的应用系统和IT基础设施

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 从编程开发的角度来说，Apache Dubbo （以下简称 Dubbo ）首先是一款 RPC 服务框架，它最大的优势在于提供了面向接口代理的服务编程模型，对开发者屏蔽了底层的远程通信细节。同时 Dubbo 也是一款服务治理框架，它为分布式部署的微服务提供了服务发现、流量调度等服务治理解决方案。 在这篇文章中，我们将以以上基础能力为背景，尝试突破 Dubbo 体系自身，探索如何利用 Dubbo 对多协议、多服务发现模型的支持，来实现异构微服务体系间的互联互通。在实际业务场景中，这可以用来解决异构技术体系共存场景下的通信问题，帮助公司实现在异构技术体系间作平滑迁移，解决大规模跨区域、多集群部署场景的地址发现及流量调度等问题。 面向接口代理的透明服务开发框架 我们还是从 Dubbo 是一个微服务开发框架 这个大家熟知的概念开始。就像 Spring 是开发 Java 应用的基础框架一样，我们经常会选用 Dubbo 作为开发微服务业的基础框架。 Dubbo 框架的最大优势我认为就在其面向接口的编程模型，使得开发远程服务调用就像开发本地服务一样（以 Java 语言为例）： 服务定义 public interface GreetingsService { String sayHi(String name); }

从编程开发的角度来说，Apache Dubbo （以下简称 Dubbo）首先是一款 RPC 服务框架，它最大的优势在于提供了面向接口代理的服务编程模型，对开发者屏蔽了底层的远程通信细节。同时 Dubbo 也是一款服务治理框架，它为分布式部署的微服务提供了服务发现、流量调度等服务治理解决方案。 在这篇文章中，我们将以以上基础能力为背景，尝试突破 Dubbo 体系自身，探索如何利用 Dubbo 对多协议、多服务发现模型的支持，来实现异构微服务体系间的互联互通。在实际业务场景中，这可以用来解决异构技术体系共存场景下的通信问题，帮助公司实现在异构技术体系间作平滑迁移，解决大规模跨区域、多集群部署场景的地址发现及流量调度等问题。 面向接口代理的透明服务开发框架 我们还是从 Dubbo 是一个微服务开发框架 这个大家熟知的概念开始。就像 Spring 是开发 Java 应用的基础框架一样，我们经常会选用 Dubbo 作为开发微服务业的基础框架。Dubbo 框架的最大优势我认为就在其面向接口的编程模型，使得开发远程服务调用就像开发本地服务一样（以 Java 语言为例）： 1、服务定义 public interface GreetingsService { String sayHi(String name); } 2、消费方调用服务 // 和调用本地服务一样，完全透明。 @Reference

异构信息网络 异构信息网络 信息网络是知识表示的结构化文本方式，网络中包含一系列节点以及节点和节点之间的边。信息网络的经典例子如文献信息网络，其结构反映了储存在节点里的信息的结构，所以称为信息网络。另一个经典的例子就是万维网，对于这些网络的研究往往是将其视为同构信息网络来分析。随着信息网络研究的进一步加深以及近年来各种流行信息网络的涌现，例如社会媒体网络，维基百科里的知识网络等等，仅仅研究同构信息网络已经很难满足需求。 异构信息网络通过分析网络中的多种类型节点以及不同类型节点间的多种链接关系，能够准确地区分信息网络中的不同语意，挖掘出更加具有意义的知识。异构信息网络普遍存在于生活中的方方面面，例如文献信息网络、 IMDB 电影网络、 Facebook 网络、医疗网络、电子商务网络、新闻网络等等，是当前分析信息网络的一种热门而新颖的方法，受到广泛地关注。 异质信息网络 英文全称 heterogeneous information network，也可以被译为异构信息网络，但这个概念可能与通信网络中的异构网络的概念混淆， 所以大多数都被翻译为异质信息网络。异质信息网络G=(V,E)包括不同类型的对象和关系，每个对象属于一个特定的对象类型， 每个关系属于一个特定的关系类型。比如说文献网络、社交媒体网络等。 文献信息网络是一种典型的异构信息网络，包含了四种不同类型的对象：作者 (A)