任何无限极分类都会涉及到创建一个树状层级数组。从顶级分类递归查找子分类，最终构建一个树状数组。如果分类数据是一个数组配置文件，且子类父类id没有明确的大小关系。...那么我们如何高效的从一个二维数组中构建我们所需要的树状结构呢。 假设数据源如下: ? 方案1 : ? 每次递归都要遍历所有的数据源。时间复杂度N^2 方案2 : ?...分析: 每次递归循环内部只遍历指定父分类下的数据。加上前期数据准备，整个时间复杂度Nx2 测试 生成测试数据 ?...对两种方式使用相同的5000个数据，分别测试100次，两种方式100次执行总时间如下(单位s): float(96.147500038147) float(0.82804679870605) 可以看出相差的不是一点点...方案2还是使用的是递归调用。递归调用虽然会让程序简介，阅读方便，但是数据多的时候容易出现超出最大调用栈的情况,同时内存也会持续上升。 还有什么其他的方案呢？
Dask 集合是底层库的并行集合（例如，Dask 数组由 Numpy 数组组成）并运行在任务调度程序之上。...Dask 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...Dask 可提供低用度、低延迟和极简的序列化，从而加快速度。 在分布式场景中，一个调度程序负责协调许多工作人员，将计算移动到正确的工作人员，以保持连续、无阻塞的对话。多个用户可能共享同一系统。...得益于可访问的 Python 界面和超越数据科学的通用性，Dask 发展到整个 NVIDIA 的其他项目，成为从解析 JSON 到管理端到端深度学习工作流程等新应用程序的不二选择。...| Quansight Quansight 致力于帮助企业从数据中创造价值，提供各种服务，推动各行各业的数据分析。
这已经在Python阵营中产生了解决方案解决方案，以及更加强调并行性的替代语言，例如GoLang。...Dask及其调度程序后端Distributed是一个更新的框架，2015年1月29日使用原始的GitHub版本。...Spark，Ray和多处理再次显示线性加速，随着数据的增加保持不变，但Loky和Dask都无法并行化任务。相比于为1.28M文档连续拍摄460s，Ray在91s中再次以最快的速度完成。...10 Gb / s上的100 Gb / s将增加额外节点的好处，并改变测试后端之间的结果。与Ray相比，Dask特别会从100 Gb / s中受益更多。...如果像Spark使用Hadoop那样从分布式存储中提取数据，这将在一定程度上降低高带宽网络的依赖性。但是，大多数实际流水线都会进行需要高带宽的数据传输。
/mock" // 生产环境拦截（不是生产环境的时候引入mock） if(process.env.NODE_ENV !== 'production')require("....mock.png user.js中的代码 import Mock from "...../response/user" // Mock.mock("你要拦截的url","什么方式来调用接口",执行的方法 ) // 使用正则表达式获得地址 // Mock.mock("/\/getPortalList...，拦截要请求的地址了，从而使用本地的数据渲染数据了。...8,10}$/, // 'name|1': arry // } // return Mock.mock(template); // mock随机数据
1.2 Dask.array概述 Dask.array是Dask提供的类似于Numpy的数组数据结构，它允许用户在大规模数据集上执行Numpy-like的操作。...例如，我们可以通过读取大型数据文件来创建Dask.array： import dask.array as da # 从大型数据文件创建Dask数组 arr = da.from_array_file('...from dask.distributed import Client # 创建一个分布式客户端 client = Client() # 从大型数据文件创建Dask数组，并在分布式集群上执行计算 arr...Dask.array可以帮助我们高效地处理多维气象数据： import dask.array as da import netCDF4 # 从多个NetCDF文件创建Dask数组 arr = da.stack...从多个NetCDF文件创建了一个三维数组，其中每个二维数组表示一个气象数据。
在这个例子中，数组沿选择轴进行求和生成向量，或者沿两个轴连续求和以生成标量。g）对以上一些概念进行示例的NumPy代码。 数组类型（data type）描述存储在数组中的元素的性质。...例如，在 维数组的 个轴进行求和将产生 维结果（图1F）。 NumPy还包含其他数组函数，用于创建、重塑、连接和填充数组；搜索、排序和计数数据；读写文件。...eht-imaging在每个处理步骤中都使用NumPy数组存储和处理数字数据：从原始数据到校准和图像重建。...由于有了这些发展，用户现在可以使用Dask将计算从一台机器扩展到分布式系统。协议的组合也很好，允许用户通过嵌入在Dask数组中的CuPy数组在分布式多GPU系统上大规模重新部署NumPy代码。...在此示例中，在Dask数组上调用了NumPy的mean函数。调用通过分派到适当的库实现（在本例中为Dask），并产生一个新的Dask数组。将此代码与图1g中的示例代码进行比较。
，从而创建一个整体的处理基于模型的在线学习控制的主题。...在这样做的过程中，作者试图为数据驱动控制开发一个基于模型的框架，将从数据中识别系统、基于模型的强化学习和最优控制等主题以及它们的应用联系起来。这种评估经典结果的新技术将允许更有效的强化学习系统。...本书的核心是提供一个端到端的框架——从设计到应用，更易于处理的基于模型的强化学习技术。...基于模型的强化学习读者还会发现: 在数据驱动和基于学习的控制的研究生课程中使用的有用教科书，强调从数据建立动态系统的建模和控制 详细比较不同技术的影响，如基本线性二次控制器、基于学习的模型预测控制、无模型强化学习和结构化在线学习...非完整动力学地面车辆和四足直升机的应用和案例研究 一个基于python的在线工具箱，与本书的内容以及必要的代码和数据配套使用 基于模型的强化学习是大四本科生、研究生、研究助理、教授、过程控制工程师和机器人专家的有用参考
1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。...而并行处理数据就意味着更少的执行时间，更少的等待时间和更多的分析时间。 下面这个就是Dask进行数据处理的大致流程。 ? 2、Dask支持哪些现有工具？...这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。...3、Dask安装 可以使用 conda 或者 pip，或从源代码安装dask 。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。
后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...('myfile.hdf5') x = da.from_array(f['/big-data'], chunks=(1000, 1000)) 对于那些熟悉数据帧和数组的人来说...为何如此流行 作为一个由PyData生成的现代框架，Dask由于其并行处理能力而备受关注。 在处理大量数据——尤其是比RAM大的数据块——以便获得有用的见解时，这是非常棒的。
前言 数组看似简单，但掌握精髓的却没有多少；他既是编程语言中的数据类型，又是最基础的数据结构； 一个小问题： 为什么数据要从0开始编号，而不是 从1开始呢？...什么是数组？ 数组（array）是一种线性表数据结构，它用一组连续的内存空间来储存一组具有相同类型的数据。 我们从定义来分析： 线性表： 是数据排成像一条线一样的结构。...连续的内存空间和相同类型的数据： 这个特性是数组“随机访问”速度飞快的缘由，这也导致了从数组中删除、插入数据，为了保证连续性，需要大量的工作量 计算机会给每个内存单元分配一个地址，计算机通过地址来访问内存中的数据...n) 如果数组中的数据是有序的，我们在某个位置插入一个新的元素时，就必须按照刚才的方法搬移 k 之后的数据，如果数组中存储的数据并没有任何规律，数组只是被当作一个存储数据的集合。...由于数组是通过寻址公式，计算出该元素存储的内存地址： a[i]_address = base_address + i * data_type_size 如果数组是从 1 开始计数，那么就会变成： a[i
ML 算法可产生大量数据传输，至今仍难以实现并行化。...()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回 CuPy数组。...它支持将数据从cuDF DataFrames加载到XGBoost时的透明性，并且提供更加简洁的全新Dask API选项（详细信息请参见XGBoost存储库）。...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。
对于样式更改，可以通过修改类名或style.cssText而不是单独的样式属性，来减少重绘和回流。 批量读取后批量写入: 浏览器会对DOM的连续读取和写入进行优化。...更新前端视图：将加载的新数据追加到当前数据列表的末尾，并更新视图。...它主要用在数据驱动的应用中，尤其是当数据频繁变更时。在差异更新中，只有数据改变的部分会触发DOM更新，而不是重新渲染整个DOM树。 那种数据覆盖式更新就是全量更新，全部都需要重新渲染。...性能考量： 由于requestAnimationFrame是与浏览器的刷新率同步的，它可以避免在屏幕刷新之间产生过多的帧，减少资源浪费，并提供流畅的视觉体验。 关于16.67ms如何得出的？...计算密集型应用：任何需要大量计算的应用，如数据分析或物理模拟，都可以从WebAssembly的使用中获益。
类型），一旦这个字段被更新为null值，从此就无法重新更新该字段的值。...我在测试过程中，重新新建一张表，就发现可以正常更新，是我困惑不已。 最后经过反复对比，发现是另外一个字段设置成ROW_TIMESTAMP导致的，下面详细讲述一些问题的复习。...接下来重新把f_content赋值为null，发现正常更新： ? 接下来重新给f_content赋值为非null的值，发现也正常更新了： ?...到这里，说明数据的更新完全正常，下面我们稍微修改一个表结构，将f_create_time修改为ROW_TIMESTAMP类型，建表语句如下： CREATE TABLE hyy_test_2( f_index...将f_content更新为null，数据可以正常更新： ? 重新将f_content更新为非空数据，神奇的现象出现了，数据无法更新： ?
《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。...TensorFlow 1.3.0会安装依赖Numpy的1.13.1版本，这个版本在Python3.6.0下会产生问题：Importing the multiarray numpy extension module...解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+，我则直接更新到了最新的3.6.2： activate tensorflow13 conda update python ?...解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1： conda install dask ?...安装dask 0.15.1 Step 4：安装TensorFlow 1.3.0 终于到安装TensorFlow 1.3.0了！
Scene其实是一个针对数据集的容器，并且提供了处理数据集的很多方法。...一个单独的Scene对象代表了一块单独的区域（通常是在某个连续时间段内）。...这些对象不仅类似于numpy数组，而且还保留了数据的元数据和属性。...大多数情况下，用户可以像操作Numpy数组一样，对这些对象进行操作，但得留意元数据是否正常。 更多信息参考xarray.DataArray的说明。...此外，Satpy通过dask.array.Array对象实现多线程计算，从而提高处理性能。 更多信息参考dask和xarray的使用说明。
2 dask-geopandas的使用 很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化，而dask-geopandas...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置...，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化：... 当然，这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替geopandas，在常规的中小型数据集上dask-geopandas反而要慢一些，因为徒增了额外的分块调度消耗。 ...除了上述的内容外，dask-geopandas还有一些实验性质的功能，如基于地理空间分布的spatial_partitions数据分块策略优化等，待它们稳定之后我会另外发文为大家介绍。
Strides是将线性存储元素的计算机内存解释为多维数组所必需的，描述了在内存中向前移动的字节数，以便从行跳到行，从列跳到列等等。...例如，考虑一个形状为(4，3)的二维浮点数组，其中每个元素在内存中占据8个字节。要在连续的列之间移动，我们需要在内存中向前跳转8个字节，要访问下一行，需要3×8=24个字节。...2.4广播 在对两个形状相同的数组执行向量化操作(如加法)时，应该发生什么是很清楚的。通过“广播”，NumPy允许维度不同，并产生很直觉的结果。...特别值得一提的是，EHT合作小组利用这个库首次对黑洞进行成像。在eht-imaging中，NumPy阵列用于存储和操作处理链中的每一步的数字数据：从原始数据到校准和图像重建。...这些协议由广泛使用的库实现，如Dask、CuPy、xarray和PyData/Sparse。例如，多亏了这些发展，用户现在可以使用Dask将他们的计算从单机扩展到分布式系统。
但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。...GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...---- 待评估软件 项目目前已收录Python/R/Julia中13种的工具，随着工具版本迭代、新工具的出现，该项目也在持续更新，其它工具如AWK、Vaex、disk也在陆续加入到项目中。...、Julia中的DataFrame.jl等在groupby时是一个不错的选择，性能超越常用的pandas，详细， 0.5GB数据 groupby 5GB数据 groupby 50GB数据 groupby...join 同样可以看到Python中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join 50GB数据 join 小结 R中的data.table...、Python中的Polars、Julia中的DataFrame.jl表现连续出色，后续可以用起来，常用的pandas并无亮点～ REF：https://h2oai.github.io/db-benchmark
例如，假设你有两个数组： array_1 = np.array([1,2,3,4,5]) array_2 = np.array([6,7,8,9,10]) 你希望创建一个新的数组，这个数组是两个数组的和...相反，Numpy允许你直接对数组进行操作，这要快得多（特别是对于大型数组）。 result = array_1 + array_2 关键就在于，只要有可能，就要使用向量化操作。...1、Swifter可以检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。 2、如果不能进行向量化，请检查使用Dask进行并行处理是否有意义： ?...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。 所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...以上的图表很好地说明了这一点。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好。如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。
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