环境说明： 操作系统：由于是使用的docker直接拉取的镜像部署的，系统是LINUX环境 mongodb: 4.0.3 solr: 7.5.0 python: 3.5 配置mongodb 1.拉取mongodb...镜像，创建容器； 这里我使用的是docker容器管理UI进行操作的，强烈推荐portainer，确实好用；登陆后台管理界面后，直接点击App Templates，找到mongo，点击进去就是配置了。...我们可以使用连接工具测试一下是否正常。...requestHandler name="/admin/luke" class="org.apache.solr.handler.admin.LukeRequestHandler" /> 6.在schema.xml中配置数据结构..., solr_doc_manager> -n my_demo是刚才建的solr core， 在mongodb中插入数据测试一下
项目链接：https://github.com/ray-project/ray 最近，我和一位使用 100 多 TB 生物数据的朋友讨论了数据科学库的一些局限性。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...这些差异为 Dask 提供了更好的性能配置，但对于某些用户来说，学习新 API 的开销太高。 使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。
在《Excel实战技巧109：快速整理一列数据拆分成多列》中，我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。 示例工作簿中的数据如下图1所示。...图2 可以使用下面的公式来实现。...10，使数据全部显示。...公式中： A3:A29，是列A中原数据列表。 ROWS(E4:E4)，统计指定区域的行数，区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。...COLUMNS(E3:E3)，统计指定区域的列数。区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。当公式向右拉时，列数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。
Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。
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。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...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。
在这篇文章中，我们将手动构建一个语义相似性搜索引擎，该引擎将单个论文作为“查询”输入，并查找Top-K的最类似论文。...如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下： 设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据 使用dask将数据加载到Python中 使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索 本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...为了有效地处理如此大的数据集，使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大的数据，我们选择使用DASK将数据分为多个分区，并且仅将一些需要处理的分区加载到内存中。...由于Dask支持方法链，因此我们可以仅保留一些必需的列，然后删除不需要的列。...步骤4:对插入的数据将创建一个近似最近邻居(ANN)索引 在我们将所有的嵌入插入到Milvus向量数据库后，还需要创建一个神经网络索引来加快搜索速度。
dask（dask_cuda）。...这将以正确的数据类型打开CSV，然后将它们另存为Parquet，保存在“ raw_data”文件夹中。 浏览数据集，有数字列、分类列和布尔列。...如果我们希望扩展到单个GPU之外，则需要利用`dask_cudf`。 建模 对于高级建模部分，我们将再次利用xgboost作为主要方法。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。
例如，假设我们有一个较大的数组，我们希望将其分成100行和100列的小块： import dask.array as da # 创建一个较大的Dask数组 arr = da.random.random...5.3 数组过滤和条件处理 在Dask.array中，我们可以使用布尔索引来选择数组中满足特定条件的元素。...import dask.array as da # 创建一维Dask数组 arr = da.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 使用布尔索引选择偶数元素...，并将其拆分成了1000行和1000列的小块。...Dask.array作为Dask的一部分，提供了高效的数组操作和并行计算功能，可以处理比内存更大的数据集，并充分利用计算资源。
data是一个字典，其中键代表列名，值代表列数据。我们将data作为参数传递给pandas.DataFrame()函数来创建DataFrame对象。...以下是一些常用的参数：data：输入数据，可以是字典、列表、ndarray等。index：为DataFrame对象的索引指定标签。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列：使用assign()方法可以添加新的列，使用drop()方法可以删除现有的列。...数据过滤和选择：使用条件语句和逻辑操作符可以对DataFrame中的数据进行过滤和选择。数据排序：使用sort_values()方法可以对DataFrame进行按列排序。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。
cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。
数组索引和切片NumPy允许使用索引和切片来访问数组元素，与Python的列表类似。...示例代码：计算学生成绩平均值假设有一批学生成绩数据，每个学生有多门科目的成绩。现在我们想要计算每个学生的平均成绩以及每门科目的平均成绩。可以使用NumPy来进行数据计算和操作。...类似的库或工具Pandas：Pandas是基于NumPy构建的数据处理库，提供了更高级的数据结构和功能，如数据表（DataFrame）和数据索引。...虽然它也使用到了NumPy数组作为底层数据结构，但它提供了更高级的功能和算法，如神经网络层、优化器等，适用于实现复杂的机器学习任务。...Dask：Dask是一个用于处理大规模数据的灵活并行计算库，它可以扩展NumPy和Pandas的功能，以便处理超出单个计算机内存限制的数据集。
我们将两种传感器模态嵌入到一个稠密地图中，并计算空间向量相似性以及偏移，以查找候选地点索引的对应位置，并计算旋转和平移。我们使用ICP算法在激光雷达子地图上进行精确匹配，基于粗略对齐。...图的左侧显示了同一场景中激光雷达数据和雷达数据之间的差异 主要贡献 总的来说，本文的贡献可以总结如下： 提出了一种多模态雷达SLAM系统，利用毫米波雷达到激光雷达的重定位来消除里程计漂移。...图2：总体框架，在给定原始距离测量数据的情况下，RoLM可以从地图中的一组位置中找到相应的位置索引，并计算要添加到位姿图优化中的位姿偏差。...• 笛卡尔投影（CP）：以传感器坐标的x轴作为垂直轴，y轴作为水平轴。计算落入矩形框中的点的数量。它在y方向上包含1个DOF。 扫描帧投影估计 整个初始对准过程可以参考图3。...给定初始测量集R，滑动窗口SK中的特征点被拼接成一个关键帧图，分别使用极坐标和笛卡尔投影描述子从候选列表中选择最相似的激光雷达帧，然后计算旋转角和平移，在此基础上，使用ICP完成对齐得到主要的边缘约束
根据哪个或者哪些列进行排序。如果参数axis 是 0 或者 index ，那么包含的就是索引级别或者是列标签。如果 axis 是 1 或者 columns ，那么包含的就是列级别或者索引标签。...但Series 并不需要指定 by 参数，因为不会有多列。 由于底层实现是采用 numpy ，所以同样可以得到很好的优化排序选项，但 pandas 因为其便利性会额外耗时一点。...而对于多列的排序算法，Pandas 确保采用的是 Numpy 的 mergesort ，但实际上会采用 Timsort 或者 Radix sort 算法。...这两个都是稳定的排序算法，并且对多列进行排序的时候也是必须采用稳定的排序算法。...关于这个库，其 github 地址： https://github.com/dask/dask 如果是小数据集，采用 Pandas 进行排序是一个不错的选择，但是数据量很大的时候，想要在 GPU 上并行搜索
row_data) pd.DataFrame.from_dict(new_data).to_excel("new_data.xlsx", index=False) 在这个例子中，我们通过遍历DataFrame的索引来获取每一行的数据...# 将日期列设置为索引 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df.set_index('date_column', inplace...'] = df['existing_column'].apply(custom_function) 性能优化与大数据处理 Pandas在处理大数据集时可能会面临性能瓶颈，但它提供了一些优化方法，如使用Dask...import dask.dataframe as dd # 使用Dask处理大数据 ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10) result = ddf.groupby...希望这篇文章为你提供了一些有用的指导，让你更加游刃有余地应对日常的数据处理任务。 Pandas作为一个强大而灵活的数据处理工具，在Python数据科学领域广受欢迎。
, 另一个线程负责渲染图形 多线程合作的时候渲染线程需要等待主线程的数据, 因此为了提高利用率最好借用流水线的思路, 让渲染线程比主线程慢一帧 多线程可能导致更高的输入延迟如下图: 第一帧进行了计算,...尽管我们无法得到当前帧的时间, 但是可以依据上一帧甚至之前的多帧来预测当前帧可能的耗时, 尽量保证游戏在各种帧率下都能正常运行, 而不是像早期游戏一样依赖于CPU频率或者显示器刷新率等 与物理有关的游戏当帧率波动的时候按照不稳定的增量时间模拟出的结果可能产生很大的误差...大多数3D图形库都是以行向量表示的, OpenGL使用列向量表示....大多数时候三维旋转使用xyz三个轴固定下的轴对齐欧拉角旋转矩阵连乘得到....其中q_v中的a是旋转轴, theta是旋转角 四元数在使用前要记得将向量分量q_v归一化后才能正常使用, 否则旋转会表现出奇怪的缩放效果 四元数也可连续使用, 但需要以下式进行相乘, 且顺序相反,
本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。...通过LOAM将与新关键帧相对应的原始点云配准到全局地图中，以计算其2D直方图。将计算的2D直方图与数据库进行比较，该数据库包含由所有过去的关键帧组成的全局地图的2D直方图，以检测可能的闭环。...同时，将新的关键帧2D直方图添加到数据库中以供下一个关键帧使用。一旦检测到闭环，就将关键帧与全局地图对齐，并执行位姿图优化以校正全局地图中的漂移。...快速闭检测主要思想是：我们使用类似于2D图的直方图粗略描述关键帧。...第二多的是在Y轴的方向上。因为平面特征更可靠，所以我们利用平特征的方向来确定旋转矩阵。
本次给大家介绍关于pandas 索引8个常见技巧。 本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。 1....Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。...在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。...# 安装dask pip install dask # 导入dask dataframe import dask.dataframe as dd 原理、使用可参考这篇：安利一个Python大数据分析神器...Polars Polars是使用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型在 Rust 中实现的速度极快的 DataFrames 库。
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