paddlegithub的简单介绍

by intanet.cn ca 后端 on 2024-03-31

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本文目录一览：

1、词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。

2、而文本分析法（TextualAnalysis）指的是从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。作为探讨讯息内容性质的一种有力的研究方法，文本分析也是文化研究学者常用的方法之一。

3、网络文本分析法主要包括以下几个步骤：数据收集：通过爬虫等手段收集网络上的文本数据。文本预处理：对收集的数据进行清洗、分词、去停用词、词干提取等预处理操作。文本特征提取：提取文本中的关键词、主题、话题等特征信息。

4、传统分词算法主要有基于字符串匹配的正向/逆向/双向最大匹配；基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法。

5、分词分为现在分词和过去分词两种，是一种非谓语动词形式。现在分词和过去分词主要差别在于：现在分词表示“主动和进行”，过去分词表示“被动和完成”（不及物动词的过去分词不表示被动，只表示完成）。

我们使用Neo4j跑大规模数据时，经常会碰到内存不足以及分析速度慢，因为它只支持单机运行，而GraphScope不仅兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。

Neo4j就是一个数据库（可以理解成一个类似HBASE的东西，不过Neo4j是几乎是单机数据库，于HBASE不同，HBASE的数据时存储在 HDFS上，由HDFS进行维护，HDFS将数据存储在exfat等单机文件系统上。

一个是图数据库，一个是图数据分析，可以理解为GeaBase是存储数据的柜子，GraphScope就是在这个柜子里找东西的整个过程。但是GraphScope号称是一站式的平台，所以它里面应该也有些图数据库基础的功能。

所以图计算引擎其实是在图查询系统里面整合了图计算的功能，形成一个全新的图计算引擎功能。

但今天开源的Paddle当然不是3年前的简单模型，3年前Paddle可能还是一个独立的深度学习平台，不能很好地支持把数据从其他平台接入的需求。

这一点比TensorFlow好很多。高速RDMA的部分貌似没有开源（可能是因为RDMA对于cluster design有一定要求）：设计思路比较像第一代的DL框架，不过考虑到paddle已经有年头了，这样设计还是有历史原因的。

PaddlePaddle 的前身是百度于 2013 年自主研发的深度学习平台 Paddle（Parallel Distributed Deep Learning，并行分布式深度学习），且一直为百度内部工程师研发使用。

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