虽然Mixtral和其他MoE架构是从头开始预训练的，但最近出现了另一种创建MoE的方法：Arcee的MergeKit库可以通过集成几个预训练模型来创建moe。...它使用多个专门的子网，称为“专家”。与激活整个网络的密集模型不同，MoEs只根据输入激活相关专家。这可以获得更快的训练和更有效的推理。...也就是说我们从基本模型中复制大多数的权重（LN和注意力层），然后再复制每个专家中的FFN层的权重。也就是说除了ffn之外，所有其他参数都是共享的。...在下一节中，我们将使用这种技术创建自己的frankenMoE。 创建frankenMoEs 首先我们需要选择n位专家。...现在我们已经有了使用的专家，就可以创建YAML配置，MergeKit将使用它来创建frankenMoE。
本文的结构如下: 数据集生成 处理单个CSV文件 处理多个CSV文件 结论 数据集生成 我们可以在线下载数据集，但这不是本文的重点。我们只对数据集大小感兴趣，而不是里面的东西。...因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。 为了让事情更复杂，我们将创建20个文件，从2000年到2020年，每年一个。...在开始之前，请确保在笔记本所在的位置创建一个数据文件夹。...使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。 如果您考虑一下，单个CPU内核每次加载一个数据集，而其他内核则处于空闲状态。...: dfs.append(pd.read_csv(fname, parse_dates=['Date'])) df = pd.concat(dfs, axis=0) yearly_total
SAP WM中阶为多个TR创建了Group后将TR从Group里删除？...SAP WM 2-Step Picking流程里，需要为多个TR或者交货单创建组，然后去对该Group执行集中拣配和后续Allocation。...如果在创建group的时候由于系统操作错误，导致弄错了，希望将相关的TR或者交货单重新分组，就需要对之前创建的group做相关处理了。 本文就是对这个处理做一个简要的展示。...2, 假定我们需要将该三个TR从组13里删除掉，然后重新根据需要分组，则可以如下操作达成所愿： 选中三个TR,点击按钮 “Delete Ref.Document”, 点击Yes按钮， 系统提示说
-help ：输出这个命令参数 bin/hdfs dfs -help rm -ls ：显示目录信息 hdfs dfs -ls / -mkdir ：在hdfs上创建目录 hdfs dfs -mkdir -.../jdk.tar.gz /aaa/ -copyToLocal：从hdfs拷贝到本地 hdfs dfs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz -cp ：从hdfs的一个路径拷贝到hdfs.../ -get：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 hdfs dfs -get /aaa/jdk.tar.gz -getmerge ：合并下载多个文件，比如hdfs的目录 /...aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,… hdfs dfs -getmerge /aaa/log.* ....-rm -r /aaa/bbb/ -rmdir：删除空目录 hdfs dfs -rmdir /aaa/bbb/ccc -df ：统计文件系统的可用空间信息 hdfs dfs -df -h
Featuretools 的核心是 Deep Feature Synthesis（DFS） ，它实际上是一种特征工程方法，它能从单个或多个 DataFrame中构建新的特征。...DFS 通过 EntitySet 上指定的 Feature primitives 创建特征。例如，primitives中的mean函数将对变量在聚合时进行均值计算。...= data["customers"]customers_df图片sessions_df = data["sessions"]sessions_df.sample(5)图片transactions_df...dataframes = { "customers": (customers_df, "customer_id"), "sessions": (sessions_df, "session_id...图片TSFresh 自动从时间序列中提取 100 个特征。 这些特征描述了时间序列的基本特征，例如峰值数量、平均值或最大值或更复杂的特征，例如时间反转对称统计量。
-help rm （2）-ls: 显示目录信息 hdfs dfs -ls / （3）-mkdir：在hdfs上创建目录 hdfs dfs -mkdir -p /aaa/bbb/cc/dd （4）.../jdk.tar.gz / （15）-get：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 hdfs dfs -get /aaa/jdk.tar.gz （16）-getmerge ：合并下载多个文件...，比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,… hdfs dfs -getmerge /aaa/log.* ....hdfs dfs -rm -r /aaa/bbb/ （19）-rmdir：删除空目录 hdfs dfs -rmdir /aaa/bbb/ccc （20）-df ：统计文件系统的可用空间信息 hdfs...dfs -df -h / （21）-du统计文件夹的大小信息 hdfs dfs -du -s -h /aaa/* （22）-count：统计一个指定目录下的文件节点数量 hdfs dfs
图解数据分析：从入门到精通系列教程图解大数据技术：从入门到精通系列教程图解机器学习算法：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Spark RDD 速查表数据科学工具库速查表 | Spark SQL...DataFrame的 Pandas 语法如下：df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame...) 多个dataframe - pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df, df1, df2,......,dfn]df = pd.concat(dfs, ignore_index = True) 多个dataframe - PySparkPySpark 中 unionAll 方法只能用来连接两个 dataframe...import DataFramedef unionAll(*dfs): return reduce(DataFrame.unionAll, dfs)dfs = [df, df1, df2,...
如果您在不同位置安装了多个运行相同应用程序的数据库，并且想要包括所有数据库中的数据，例如要运行数据分析查询，则可以将独立数据库合并为分片数据库，而无需修改数据库模式或应用程序。...通过独立数据库创建分片数据库，减少了将大量数据导入单个位置进行数据分析的需求。...此方法的以下好处： 使用现有的地理分布数据库创建分片环境，无需置备新的系统 运行多分片查询，在单个查询中从多个位置访问数据 在联合分片配置中，Oracle Sharding将每个独立数据库视为一个分片，...所有分片用户 从分片目录运行多分片查询之前，必须创建所有分片用户并授予他们对分片和重复表的访问权限。这些用户及其特权应在启用了分片DDL的分片目录中创建。...创建特定于分片空间的查询 联合分片中的分片空间是一个由主分片和零个或多个备用分片组成的集合。
从CSV中读取数据： df = pd.read_csv('foo.csv') R中的对应函数： df = read.csv('foo.csv') 将DataFrame写入CSV： df.to_csv('...df[0:3]df[0] 下标索引选取的是DataFrame的记录，与List相同DataFrame的下标也是从0开始，区间索引的话，为一个左闭右开的区间，即[0：3]选取的为1-3三条记录。...使用位置选取数据： df.iloc[行位置,列位置]df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据df.iloc[0:2,:]#...通过逻辑指针进行数据切片： df[逻辑条件]df[df.one >= 2]#单个逻辑条件df[(df.one >=1 ) & (df.one < 3) ]#多个逻辑条件组合 这种方式获得的数据切片都是DataFrame...= pd.DataFrame(ds,index=['e','f','g','h'])##构建一个新的DataFrame，dfsdf_t=pd.concat([df,dfs])#合并两个DataFrame
作用：显示可用空间 可选参数： -h选项将以“可读”的方式格式化文件大小(例如用64.0m代替67108864) 用法： hdfs dfs -df /user/hadoop/dir1Copy du 作用...用法： hdfs dfs -dus \Copy expunge 作用：从垃圾目录中永久删除旧于保留阈值的检查点中的文件，并创建新的检查点。...用法： hdfs dfs -moveToLocal [-crc] \ \Copy mv 作用：将文件从源移动到目标。 该命令还允许多个源，在这种情况下，目标需要是一个目录。...//nn.example.com/file2 hdfs://nn.example.com/file3 hdfs://nn.example.com/dir1Copy put 作用：从本地文件系统复制单个src...或多个src到目标文件系统。
命令介绍 appendToFile 说明 将单个src或多个srcs从本地文件系统追加到目标文件系统，也可从命令行读取输入。...用法 hdfs dfs -deleteSnapshot 选项 路径 快照目录的路径 snapshotName 快照的名字 df 说明 显示可用空间。...选项 路径 快照目录的路径 -h 将以“可读”的方式格式化文件大小（例如64.0M而不是67108864） 示例 hadoop dfs -df /user/hadoop/dir1 du 说明 显示给定目录中包含的文件和目录的大小...而是使用hadoop fs -du -s 用法 hadoop fs -dus expunge 说明 从trash目录中永久删除早于滞留阈的检查点中的文件，并创建新的检查点。...src或多个srcs从本地文件系统复制到目标文件系统。
而Featuretools通过基于一种称为“ 深度特征合成 ”的方法，即通过堆叠多个特征来完成特征工程。...深度特征合成堆叠多个转换和聚合操作（在特征工具的词汇中称为特征基元），以通过分布在许多表中的数据创建特征。 Featuretools有两个主要概念： 第一个是entities，它可被视为单个表。...，也可以将多个原语叠加在一起。...来实现影子特征，类似于： # 从训练数据集获取特征 z = train_df[f].values # Shuffle np.random.shuffle(z) # 影子特征 train_df[f...tsfresh可以自动地从时间序列中提取100多个特征。这些特征描述了时间序列的基本特征，如峰值数量、平均值或最大值，或更复杂的特征，如时间反转对称性统计量等。 ?
关于不同编号的步骤的一些细节： (1) mapper 的 map 方法从 InputFormat 提供的分片中接收所有 （key，value） 键值对。...(4) reducer 从所有 mapper 中拉取所有分配给他们的分区。分区可以写入本地临时文件，或者足够小时存储在内存中。这个过程也被称为 Shuffle，因为分区正在洗牌。...我们的查询想要对 total 字段进行降序排序，为此我们将在下一段中创建一个特定的 Sort Comparator。...现在使用单个 reducer 将给我们完全排序的结果。仅使用一个 reducer 时，实现 Composite Key 和 Sort Comparator 就足以对多个字段进行排序。...我们看到了如何实现二次排序，这有助于我们： 当使用单个 reducer 时，对多个字段的数据集进行完全排序 当使用多个 reducer 时，在辅助键上对有相同 natural key 的记录进行排序。
我们从为程序加载必要的模块和参数开始。...df = pd.DataFrame(table) df.columns = pandaTableHeaders return df #遍历所有可能的年份，序列化存储，方便以后使用 dfs...#从wikipediaScrape.p文件中加载数据框，创建新的列，边抓取信息边填充 dfs =cPickle.load(open('wikipediaScrape.p', 'rb')) subjects...['Genre']= df['Genre'].apply(extractGenre) # 打印df['Genre'] 最后我们为每首歌所代表的音乐流派创建标志列，使绘制图片更加容易。...for keyin genreList.keys(): df[key] = 0 dfs =df.copy() # 对于genreList字典中每个流派匹配字符串，如果能匹配，则标志指定列，以便能够在后面输出布尔结果
本文从特征生成作用、特征生成的方法（人工设计、自动化特征生成）展开阐述并附上代码。...]/df['C1_fir'] - 1 df.head() 多个列统计 直接用聚合函数统计多列的方差、均值等 import numpy as np df['C1_sum'] = np.sum(df...() df2.head() # 定义数据集 es = ft.EntitySet(id='dfs') # 增加一个df1数据框实体 es.entity_from_dataframe(entity_id...'], es['df1']['cust_no']) es = es.add_relationship(relation1) 3）dfs(深度特征合成) ： 是从多个数据集创建新特征的过程，可以通过设置搜索的最大深度...(max_depth)来控制所特征生成的复杂性 ## 运行DFS特征衍生 features_matrix,feature_names = ft.dfs(entityset=es,
1.帮助命令 可以通过此命令了解更多命令 hdfs dfs -help 2.根目录详情 hdfs dfs -ls / 3.文件上传到hdfs的根目录下 hdfs dfs -put a.txt /a.txt...4.剪切文件到hdfs的根目录下 hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt 5.从hdfs根目录下载文件到指定位置 hdfs dfs -get /a.txt /root.../aa.txt 6.在hdfs下创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hq 7.在hdfs下强制创建文件夹 hdfs dfs -mkdir -p /hd/hq 8.在hdfs下剪切文件到文件夹...文件个数 文件大小 hdfs dfs -count /hd 17.创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hd/hq 18.显示hdfs的磁盘信息 有多少 用了多少 hdfs dfs -df /...19.更直观的显示hdfs的磁盘信息 有多少 用了多少 hdfs dfs -df -h / 20.设置具体文件的副本数量 hdfs dfs -setrep 1 /hd/Hdfs001.java
#从HDFS获取数据到本地 hdfs dfs -put -f /home/spark/a.txt /user/spark/a.txt #从本地覆盖式上传 hdfs dfs -mkdir -p /user...df = pandas.read_csv(f, compression='gzip', nrows=1000) #写入文件 with hdfs.open(‘/tmp/myfile.txt’,...mode) #修改制定目录的操作权限 hdfs.chown(path, owner, group) #修改目录所有者，以及用户组 hdfs.concat(destination, paths) #将指定多个路径...LZ:未知作用，按字面意思，应该是第一步HDFileSystem(host='127.0.0.1', port=8020)发生的 hdfs.delegate_token(user=None) hdfs.df...hdfs.walk(path) #遍历文件树 补充知识：HDFS命令批量创建文件夹和文件 批量创建测试文件夹： hadoop fs -mkdir -p /user/hivedata/temp/201912311001
开始使用命令前，必须启动Hadoop (1)-appendToFile 用法： dfs -appendToFile … 作用：是将一个或者多个文件添加到HDFS系统中。...示例： [root@two1 fanrui]# dfs -cp -p /tmp/fan /tmp/fan1 (11)-df 用法：dfs -df [-h] URI [URI …] 作用：显示剩余空间...见（11） （13）-expunge 作用：从垃圾桶目录永久删除超过保留阈值的检查点中的文件，并创建新检查点。...示例： dfs -find / -name test -print （15）-get 作用：从HDFS上拷贝文件到本地。...作用：创建文件夹。
03 HDFS命令汇总 3.1 新增操作 3.1.1 创建文件夹（mkdir命令） # 创建一个abc目录 hdfs dfs -mkdir /user/zhang/abc 3.1.2 文件上传（put命令...-mv 要移动的文件 目标文件夹目录 3.1.5 创建空文件（touchz命令） 创建一个0字节的空文件。...hdfs dfs -get /user/zhang/test/README.txt.gz # 和copyToLocal命令一样 3.3.2 查看文件（ls、du、df、cat、tail 命令） ls.../user/zhang # 将字节自动转化成单位 hdfs dfs -du -h /user/zhang df 命令： # 查看根目录磁盘空间 hdfs dfs -df / cat 命令： # 查看文件...第四个数值 10132 ，表示当前文件夹可用空间的大小，这个限额是会计算多个副本的。 剩下的三个数值与 -count 的结果一样。 3.3.8 匹配指令（find 命令） 找出能匹配上的所有文件。
将多个文件加载到Dataframe 如果我们有来自许多来源的数据，如果要同时分析来自不同CSV文件的数据，我们可能希望将它们全部加载到一个数据帧中。...df = pd.concat(dfs, sort=False) df.Day.unique() 我们要使用的第二种方法有点简单....csv_files] df = pd.concat(dfs, sort=False) 如果我们在每个CSV文件中没有列，确定它是哪个数据集（例如，来自不同日期的数据），我们可以在每个数据框的新列中应用文件名...： import glob csv_files = glob.glob('SimData/*Day*.csv') dfs = [] for csv_file in csv_files: temp_df...= pd.read_csv(csv_file) temp_df['DataF'] = csv_file.split('\\')[1] dfs.append(temp_df)
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