Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储服务，提供业界领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。...Amazon S3 提供管理功能，以便可以优化、组织和配置对数据的访问，以满足的特定业务、组织和合规性要求。 什么是 S3 Express One Zone？...，数据湖已成为企业收集、存储和分析大规模数据集的关键资源。...技术架构组件 • S3 Express One Zone：作为数据湖的底层存储，提供低成本的存储选项。...：选择并查看数据集 本示例使用 NOAA 全球历史气候网络日报 (GHCN-D)数据，数据存储在 amazon s3 对象存储中，我们只需要拉取即可： aws s3 ls s3：//aws-bigdata-blog
我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。 接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...作为AWS中所有这些工具的忠实用户，我们将分享一些关于AWS生态系统中客户数据的示例、提示和建议。这些相同的概念也适用于其他云和更远的地方。...S3存储层: 如果您从这篇博客文章中获得了一个想法，那就是:在S3中存储数据的原始副本。 它便宜、可扩展、非常可靠，并且与AWS生态系统中的其他工具配合得很好。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...一切都从将数据放入S3开始。这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。 从S3中，很容易使用Athena查询数据。
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外，还有什么比这更有趣？能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释！...如您所见，部署起来并不难，机器学习的魔力在于在CML中训练和提供模型以进行准确的预测。 训练模型 对于此演示，我研究了如何使用由PyTorch构建的卷积神经网络训练和提供模型。...使用PyTorch可以轻松做到这一点，因为该库包含MNIST数据集和在数据集上训练卷积神经网络的完整示例。用于该项目的原始文件来自PyTorch github 页面。...获取数据集非常简单： 该训练数据用于训练和测试模型。PyTorch MNIST数据集返回可用于训练模型的一组标准化张量。...启动您的应用程序，然后单击启动应用程序链接。这将为您提供永久性URL，任何人都可以使用该URL来访问该应用程序。它看起来像这样： https://mnistapp.
它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。...而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。...5.S3 s3 （S3 Simple Storage Service 简单存储服务） S3理论上是一个全球存储区域网络 (SAN)，它表现为一个超大的硬盘，您可以在其中存储和检索数字资产。...但是，从技术上讲，Amazon 的架构有一些不同。您通过 S3 存储和检索的资产被称为对象。对象存储在存储段（bucket）中。您可以用硬盘进行类比：对象就像是文件，存储段就像是文件夹（或目录）。
我已经这里和这里写了一些关于它的文章，如果你不熟悉它的话可以参考一下。Apache Flink是一种新一代的大数据处理工具，可以处理有限数据集（这也称为批处理）或者可能无限的数据流（流处理）。...在本文中，我将向您介绍如何使用Apache Flink来实现简单的批处理算法。我们将从设置我们的开发环境开始，接着你会看到如何加载数据，处理数据集以及将数据写回到外部系统。 为什么使用批处理？...Long.class, String.class); Tuple2是存储不可改变的两个域中的一对值的一个类，但也有其他类似的类，从Tuple0、Tuple3一直到Tuple25存储从0到25个字段的类。...并非每种Java类型都可用于数据集，但你可以使用四种不同类型的类型： 内置Java类型和POJO类 Flink tuples(元组)和Scala case类 Values，它是Java基本类型的特殊可变式装饰器...Flink可以将数据存储到许多第三方系统中，如HDFS，S3，Cassandra等。
对象存储不是什么新技术了，但是从来都没有被替代掉。为什么？在这个大数据发展迅速地时代，数据已经不单单是简单的文本数据了，每天有大量的图片，视频数据产生，在短视频火爆的今天，这个数量还在增加。...数据类型包括电子邮件、图像、视频、网页、音频文件、数据集、传感器数据和其他类型的媒体内容。也就是非结构化的数据。 区别于传统的存储，对象存储非常适合图片视频等数据的存储。...确实, MinIO 强有力的支持和驱动了很多世界500强的企业。此外，其部署的多样性和专业性提供了其他软件无法比拟的优势。...管理Prometheus配置 kms kms执行KMS管理操作 5、Java Api MinIO Java Client SDK提供简单的API来访问任何与Amazon S3兼容的对象存储服务...借助 Amazon S3 Select，您可以使用简单的结构化查询语言 (SQL) 语句来过滤 Amazon S3 对象的内容并仅检索您需要的数据子集。
原作：Kevin Vu 翻译：董亚微 原文：https://dzone.com/articles/yolov5-pytorch-tutorial YOLO算法提供高检测速度和性能，检测具有很高的准确性和精度...数据集 本教程中使用的 VinBigData 512 图像数据集可以在 Kaggle 上找到。数据集分为两部分：训练数据集和测试数据集。...此数据存储为 CSV 文件格式的行和列。 df = pd.read_csv('.....接下来，我们继续简要解释 PyTorch。然后，我们介绍了为什么您应该使用 YOLO 而不是其他类似的检测算法的几个原因。...最后，我们向您介绍了一个机器学习模型，该模型能够在 X 射线图像中检测胸部疾病。在本例中，我们使用 YOLO 作为主要检测算法来查找和定位胸部病变。然后，我们将每个病变分类为给定的类别或疾病。
同时，我们深入思考了组织如何构建 AI 数据基础设施，以支持所有 AI/ML 需求 — 不仅仅是训练集、验证集和测试集的原始存储。...这得益于 Netflix、Uber 和 Databricks 编写的 OTF 规范，它使在数据仓库中无缝使用对象存储成为可能。...从本质上讲，它们（以不同的方式）所做的就是定义一个可以构建在对象存储之上的数据仓库。对象存储提供了其他存储解决方案无法提供的可扩展容量和高性能的组合。...MLOps 技术和功能不断发展。您需要一个由主要参与者支持的工具，以确保该工具不断开发和改进，并提供长期支持。这些工具中的每一个都在底层使用 MinIO 来存储模型生命周期中使用的工件。...数据探索和可视化 拥有允许您整理数据并以不同方式对其进行可视化的工具始终是一个好主意。下面列出的 Python 库提供了数据处理和可视化功能。
Datawhale亲测 主题：AI算力平台使用体验 引言：要做深度学习，必然需要 GPU，如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题，今天主要分享关于云服务器的选择。...除了训练速度快之外，平台提供了大量热门公开数据集，省去大家上传数据集的时间成本。...灵活算力，按需使用 基于GPU虚拟化技术，我们可以提供更灵活的算力选择，通过内置数十种算力规格，更准确的匹配您的算力需求，采用按需使用模型，使您最低成本获得高性能的计算服务。...支持运行 tensorflow、pytorch，hovorod等多种框架的分布式训练。 协作共享 数据集、镜像和代码共享，实现团队内部资源共享，协同研发。...快速集成 我们集成了 git 代码仓库，基于 S3 协议的云对象存储和 nfs 协议的文件存储，您的历史工作可以平滑过渡到平台上，免去迁移工作的烦恼。 最后 如果想了解其他GPU平台，也欢迎留言。
与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。 Parquet使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套名称空间的简单拼合。...Parquet和CSV的区别 CSV是一种简单且广泛使用的格式，许多工具（例如Excel，Google表格和其他工具）都使用CSV来生成CSV文件。...Google和Amazon将根据GS / S3上存储的数据量向您收费。 Google Dataproc收费是基于时间的。...Parquet帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一，此外，它大大缩短了扫描和反序列化时间，从而降低了总体成本。 下表比较了通过将数据从CSV转换为Parquet所节省的成本以及提速。...数据集 Amazon S3的大小 查询运行时间 扫描数据 成本 数据存储为CSV文件 1 TB 236秒 1.15 TB $ 5.75 以Apache Parquet格式存储的数据 130 GB 6.78
GoAccess 是什么？ GoAccess 是一个开源的实时Web日志分析器和交互式查看器，可在*nix系统上的终端或通过浏览器运行。它为系统管理员提供了实时而有价值的HTTP统计信息。...对大型数据集的支持 GoAccess 为大型数据集提供了一个磁盘B + Tree存储。 Docker支持 能够从上游构建 GoAccess 的Docker映像。...请根据你的需要和系统环境进行选择。 默认哈希表 内存哈希表可以提供较好的性能，缺点是数据集的大小受限于物理内存的大小。GoAccess 默认使用内存哈希表。...如果你的内存可以装下你的数据集，那么这种模式的表现非常棒。此模式具有非常好的内存利用率和性能表现。...对象上限可以通过最大对象数自定义，但是只有 CSV 和 JSON 格式的输出允许超过默认值，即 366 对象每面板。
— 渐变 PyTorch 1.3的最新版本引入了PyTorch Mobile，量化和其他功能，它们都在正确的方向上缩小了差距。...如果对神经网络基础有所了解，但想尝试使用PyTorch作为其他样式，请继续阅读。将尝试说明如何使用PyTorch从头开始为Fashion-MNIST数据集构建卷积神经网络分类器。...数据集存储在dataset名为train_set. 网络 在PyTorch中建立实际的神经网络既有趣又容易。假设对卷积神经网络的工作原理有一些基本概念。...这是一个保存训练/验证/测试数据集的PyTorch类，它将迭代该数据集，并以与batch_size指定数量相同的批次提供训练数据。...可以轻松地找出哪个超参数comp表现最佳，然后使用它来进行真正的训练。 ? ? ? 结论 如您所见，PyTorch作为一种机器学习框架是灵活，强大和富于表现力的。只需编写Python代码。
这几章节作为入门，书籍作为进阶。 Pandas 介绍 什么是 Pandas? Pandas是一个用于处理数据集的Python库。 它具有分析、清理、探索和操作数据的功能。 为什么要用Pandas?...Pandas前置工作 安装Pandas 如果您已经在系统上安装了Python 和 PIP，那么安装Pandas就非常容易了。...print(myvar["y"]) 作为系列的键/值对象 在创建一个系列时，你也可以使用一个键/值对象，比如字典。...Pandas DataFrame是一个二维的数据结构，就像一个二维数组，或者一个有行和列的表格。...如果你的数据集存储在一个文件中，Pandas可以将它们加载到一个DataFrame中。
PyTorch 提供了两个非常有用的数据集处理类： torch.utils.data.Dataset：存储样本及其相应的标签，PyTorch还提供了不少自带的数据集。...PyTorch 提供了许多预加载的数据集（例如：FashionMNIST），它们是 torch.utils.data.Dataset的子类并实现特定于特定数据的函数。...我们使用以下参数加载 FashionMNIST数据集： root 是存储训练/测试数据的路径 train 指定训练或测试数据集 download = True 如果root目录下没有数据，则从网上下载数据...我们可以用索引来访问数据集中的样本，用 matplotlib 可视化图形样本。...基于索引，它识别图像在磁盘上的位置，使用read_image将其转换为Tensor，从self.img_labels中的CSV数据中检索相应的标签，调用它们的转换函数（如果适用），并以元组的形式返回Tensor
这意味着我们将随机进行 4 次数据增强，以及未增强的原始图像（中心裁剪）。然后我们将为所有这些图像计算预测，取平均值，并将其作为我们的最终预测。请注意，这仅适用于验证集和/或测试集。...问题：我们应该使用多少图像作为验证集？[01:26:28] 使用 20%是可以的，除非数据集很小 — 那么 20%就不够了。如果你多次训练相同的模型并且得到非常不同的验证集结果，那么你的验证集太小了。...Keras 需要更多的代码和更多的参数来设置。 与创建单个数据对象不同，在 Keras 中，您定义DataGenerator并指定要进行的数据增强类型，还要指定要进行的规范化类型。...独热编码对于存储来说非常低效，所以我们将存储一个索引值（单个整数）而不是目标值（y）的 0 和 1。如果您查看狗品种竞赛的y值，您实际上不会看到一个大的 1 和 0 的列表，而是会看到一个单个整数。...它可以独立使用，而无需使用 Fast.ai 库的其他部分。 fastai.column_data — 允许我们使用列式结构化数据进行 Fast.ai 和 PyTorch 操作。
本文的附录提供了使用这个项目获取数据的教程。...一位聪颖的读者（David Shinn，https://medium.com/@david.shinn）已经完成了附录中列出的所有步骤，将这次练习所需要的数据存储为csv文档并上传到Kaggle！...我们将分别处理问题的标题和正文。 网址不会用于建模，而只是作为参考。 请注意，我从500万问题中抽取了200万个问题，以使本教程适合大家使用。.../aws.amazon.com/s3/)存储。...Google云存储的URI语法如下: g:/ / bucket_name / destination_filename.csv 由于数据量太大，无法放入一个csv文件中（总数据约为3GB），你必须添加一个通配符
考虑诸如零售交易，点击流数据，工厂中的温度和压力传感器，银行使用的KYC (Know Your Customer) 信息或制药公司使用的模型生物的基因表达数据之类的事情。...根据作者readme描述要点如下： 为每个数据集创建新的train.csv，val.csv和test.csv文件，我不如读取整个数据集并在内存中进行拆分（当然，只要可行），所以我写了一个在我的代码中为Pandas...（不过请注意，您必须正确设置存储桶的权限。这可能有点麻烦。）...结果 我已经通过此命令行界面尝试了TabNet的多个数据集，作者提供了他们在那里找到的最佳参数设置。...当我使用hyperopt进行超参数优化时，尽管使用了不同的参数设置，但我毫不奇怪地达到了约86％的相似性能。 对于其他数据集，例如Poker Hand 数据集，TabNet被认为远远击败了其他方法。
在其他情况下，他们可能使用索引或元数据文件来直接查找正确的对象进行加载。例如，一个包含对象存储路径的CSV文件。一旦我们从存储系统中获取了原始字节，我们就需要将它们转换为适用于训练循环的张量。...那么，数据加载生态系统现在处于什么地步呢？简而言之，它是零散的。 大多数机器学习工程师使用构建在数据集之上的某个东西，以及作为PyTorch库的一部分提供的数据加载器API。...有些可以实现快速的随机访问和相对较高的吞吐量，例如HPC风格的网络文件系统或本地连接的SSD。而其他一些则可以在处理大文件时提供高顺序吞吐量，但通常延迟较高，这在云对象存储中很常见。...这在PyTorch中表现为map数据集和可迭代样式数据集之间的差异，以及如何支持采样。对于吞吐量非常高的系统，您可以通过多个并行请求进行负载均衡。...因此，在这个领域，正确设计是棘手的，依赖于工作负载、数据存储和文件格式，而最后两个领域相辅相成但又有所不同。当你使用PyTorch的原生数据集和数据加载器时，计算拓扑如下图所示。
迁移学习涉及使用针对源域和任务进行预训练的网络（希望您可以在其中访问大型数据集），并将其用于您的预期/目标域和任务（与原始任务和域类似） ）[4]。下图可以从概念上表示它。 ?...使用CrackForest数据集进行裂缝检测 在本教程中，我将使用CrackForest [5] [6]数据集通过分段进行道路裂缝检测。它由具有裂缝作为缺陷的城市道路表面图像组成。...init：此方法是数据集对象将初始化的位置。通常，您需要构建图像文件路径和相应的标签，它们是用于分割的遮罩文件路径。然后，在len和getitem方法中使用这些路径。...我添加了其他功能，使您可以将数据集保留在一个目录中，而不是将Train和Val拆分到单独的文件夹中，因为我使用的许多数据集都不采用这种格式，并且我不想重组我的数据集 文件夹结构每次。...现在我们已经定义了数据集类，下一步是从此创建一个PyTorch数据加载器。数据加载器使您可以使用多线程处理来创建一批数据样本和标签。这使得数据加载过程更加快捷和高效。
1.不要共享代码中引用的数据 数据科学需要代码和数据。因此，为了让其他人能够复制你的结果，他们需要访问数据，作为最最基本的这一点，但是很多人忘记与他们的代码共享数据。...3.将数据与代码混合 既然数据科学代码需要数据，为什么不把它放在相同的目录中呢？当你在那里的时候，保存的图像，报告和其他垃圾也在那里。哎呀，真是一团糟！...参见Cookiecutter Data Science或d6tflow项目模板并使用#1中提到的工具来存储和共享数据。...这对于很小的数来说是可以的，但是git没有针对数据进行优化，尤其是大型文件。 1git add data.csv 解决方案:使用#1中提到的工具来存储和共享数据。...CSV不包含模式，因此每个人都必须重新分析数字和日期。pickles解决了这个问题，但只在python中工作，不能压缩。两种格式都不适合存储大型数据集。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
