原文地址：https://blog.xstudio.mobi/a/230.html1.概述“架构师图谱”是一个很宏大的命题，特别是优秀的架构师自身也是“由点到面再到图”，一点点成长积累起来。尝试写这篇文章的目的更多的是结合自身的一些架构、研发、管理经验对现阶段做一个复盘总结，所以这里更偏向于后端图谱，依赖于开源技术、云原生或者其他第三方服务。这里会重点介绍一些技术栈、设计理念以及适应场景，这些可以作为我们选型时的依据。所谓“架构即决策”，是在一个有约束的盒子中寻求最优解。这个有约束的盒子是团队经验、成本、资源、进度、业务所处阶段等编织、掺杂在一起的综合体。本质上无优劣，但是存在恰当的架构用在合

大家好，我是老兵。本文是基于​​SparkGraphframes​​的​​社交关系图谱​​实战演练。我将结合自身开发和项目经验，分别讲述​​社交关系图谱​​原理、​​图计算​​原理、SparkGraphframes​​图计算编程​​、​​关联推荐​​实战等内容，帮助大家快速了解SparkGraphframes图计算的使用。有兴趣交流沟通的朋友，欢迎添加我个人微信:youlong525。1什么是社交关系图谱社交关系图谱的粗浅理解，即表达社交网络中的人与群体的关系。我是谁？我周围人是谁？我们有什么关系？1）业务通俗理解比如张三是个资深​​网络​​爱好者，也是个​​圈内​​达人。我们先来看看他的圈子

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作者：朱祥茹、段忠杰、汪诚愚、黄俊导读用户生成内容（UserGeneratedContent，UGC）是互联网上多模态内容的重要组成部分，UGC数据级的不断增长促进了各大多模态内容平台的繁荣。在海量多模态数据和深度学习大模型的加持下，AI生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）呈现出爆发性增长趋势。其中，文图生成（Text-to-imageGeneration）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。典型的文图模型例如OpenAI开发的DALL-E和DALL-E2。近期，业界也训练出了更大、更新的文图生成模型，例如Google提出的Parti和Imagen，

作者：朱祥茹、段忠杰、汪诚愚、黄俊导读用户生成内容（UserGeneratedContent，UGC）是互联网上多模态内容的重要组成部分，UGC数据级的不断增长促进了各大多模态内容平台的繁荣。在海量多模态数据和深度学习大模型的加持下，AI生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）呈现出爆发性增长趋势。其中，文图生成（Text-to-imageGeneration）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。典型的文图模型例如OpenAI开发的DALL-E和DALL-E2。近期，业界也训练出了更大、更新的文图生成模型，例如Google提出的Parti和Imagen，