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清华学霸在MIT的新研究:让机器人像人一样理解世界

机器能自行理解我们这个物理世界的基本规则么?答案是能。 多年以来,麻省理工学院(MIT)的研究人员一直在寻求解释和复制人类智能,而他们最近的研究成果,是如何让AI智能体拥有认知世界的基本能力。即:学会分辨不同的对象,以及推断它们如何受到物理作用力的影响。 这包括几个方面。首先是看到图片后,能脑补其中物体的三维形状;其次是判断物体的物理特性,例如质量和摩擦力等;然后是推断随着时间推移,这些它们会如何被物理作用力改变,比方会发生何种位移。 在这个方向上,MIT博士生吴佳俊和团队一起发表了四篇研究论文,这四

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自动分区推断

表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性。在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中,分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中。Spark SQL中的Parquet数据源,支持自动根据目录名推断出分区信息。例如,如果将人口数据存储在分区表中,并且使用性别和国家作为分区列。那么目录结构可能如下所示: tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ... |- gender=female |- country=US ... |- country=CH ... 如果将/tableName传入SQLContext.read.parquet()或者SQLContext.read.load()方法,那么Spark SQL就会自动根据目录结构,推断出分区信息,是gender和country。即使数据文件中只包含了两列值,name和age,但是Spark SQL返回的DataFrame,调用printSchema()方法时,会打印出四个列的值:name,age,country,gender。这就是自动分区推断的功能。 此外,分区列的数据类型,也是自动被推断出来的。目前,Spark SQL仅支持自动推断出数字类型和字符串类型。有时,用户也许不希望Spark SQL自动推断分区列的数据类型。此时只要设置一个配置即可, spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled,默认为true,即自动推断分区列的类型,设置为false,即不会自动推断类型。禁止自动推断分区列的类型时,所有分区列的类型,就统一默认都是String。 案例:自动推断用户数据的性别和国家

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