GraphDF模型和离散先验分布pZa,pZb的参数通过梯度下降更新,以最大限度地提高所有数据样本的对数似然。 2.4 不变性和离散条件生成 生成新节点和边的离散变换是自回归的,需要将条件信息捕获到µdi和µdij中。Tran等人使用语言模型,比如LSTM和Transformer,在离散流模型中开发序列生成器。然而,相同的方法不能直接用于生成...
3、离散流(DStream) SparkStreaming使用”微批次”的架构,把流式计算当做一系列连续的小规模批处理来对待。SparkStreaming从各种输入源中读取数据,并把数据分组为小的批次。新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候,一个新的批次就创建出来,在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间...
离散流(DStreams) 离散流或者DStreams是Spark Streaming提供的基本的抽象,它代表一个连续的数据流。它要么是从源中获取的输入流,要么是输入流通过转换算子生成的处理后的数据流。在内部,DStreams由一系列连续的 RDD组成。DStreams中的每个RDD都包含确定时间间隔内的数据,如下图所示: 任何对DStreams的操作都转换成了...
SparkStreaming离散流 离散流(DStreams) 离散流或者DStreams是Spark Streaming提供的基本的抽象,它代表一个连续的数据流。它要么是从源中获取的输入流,要么是输入流通过转换算子生成的处理后的数据流。在内部,DStreams由一系列连续的RDD组成。DStreams中的每个RDD都包含确定时间间隔内的数据,如下图所示:...
离散型流匹配模型 本文是接着上一次学习的CTMC模型继续学习离散型流匹配模型,主要是读Flow Matching Guide and Code[1]第7章的笔记。并非完全Flow Matching Guide and Code的翻译,挑了一些重要的内容并且加入了我自己的的理解。 要构建一个离散型流匹配模型(Discrete Flow Matching,DFM),分为三个步骤: 类比连续型...
离散流匹配模型 接着上一次学习的DFM的上半部分,这次继续学习DFM剩下的内容。主要还是基于Flow Matching Guide and Code[1],掺杂了一些我自己的理解和重组织。 分解路径、速度和损失 在实际实现DFM的时候,我们会想要像FM[2]一样用神经网络预测上一节说的条件速度场,即utθ(y,x)=E[ut(y,Xt∣Z)∣Xt=x)]...
一、供应链离散物流信息同步概述 供应链离散物流信息同步是现代供应链管理中的关键环节,它涉及到从原材料采购、生产制造、仓储物流到最终产品交付的全过程。在这个过程中,信息的实时共享和更新对于确保供应链的高效运作至关重要。供应链离散物流信息同步的核心在于通过信息技术手段,实现供应链各环节之间的信息流无缝对接,...
离散流水线的优势主要体现在以下几个方面: 1. 提高生产效率:离散流水线可以将生产过程分为若干个阶段,每个阶段由不同的生产人员或机器人负责,从而最大化产能和效率,提高生产效率。 2. 降低生产成本:离散流水线可以实现生产自动化,减少人工干预,从而降低生产成本。 3. 提高产品质...