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文章大纲
- 1. 任务调度与依赖管理
- Spark 中的 DAG
- 2. 编译器优化
- 3. 数据流分析 -- Dagre 中的DAG 待查
- 4. 版本控制系统
- 5. 区块链与加密货币
- 6. 拓扑排序
- 7. 网络路由
- 8. 机器学习与深度学习 ：TensorFlow中，DAG（有向无环图）被广泛用于表示计算图（Computation Graph）
- **TensorFlow中的DAG简介**
- **TensorFlow中DAG的应用**
- **TensorFlow中DAG的构建与执行**
- **示例代码**
- **TensorFlow计算图解析的样例代码**
- **TensorFlow计算图解析的源文件地址**
- **其他相关资源**
- 低代码可视化可视化建模
- 可视化机器学习平台与开源组件实现低代码化最佳实践案例
- SageMaker
- 9. 文件系统与目录结构
- 10. 概率图模型
- 11. 社交网络分析
- 12. 压缩与存储优化
- 13. 大数据处理
- 14. 流式处理
- 16. 数据可视化
- 意图分解
- 视频分析动作序列合规性检测
- 参考文献
- 博文前序参考
- 博客提示词
有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是一种重要的数据结构，具有以下特性：
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有向性：DAG中的边具有方向，表示从一个节点指向另一个节点的关系。这种方向性使得DAG适合描述任务依赖、数据流或因果关系等场景。
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无环性：DAG中不存在任何闭环路径，即无法从某个节点出发沿着边的方向回到自身。这一特性确保了拓扑排序的可行性，并避免了循环依赖问题。
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拓扑排序：由于无环性，DAG可以进行拓扑排序，将节点按顺序排列，使得每个节点都位于其所有前驱节点之后。这在任务调度、编译优化和课程安排等问题中非常有用。
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层次结构：DAG天然具备层次化特征，适合表示层级关系，如文件系统、版本控制提交历史或概率图模型。
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高效计算：DAG的无环性和有向性使其适合动态规划和缓存中间结果的应用，例如表达式求值优化或神经网络计算图。