作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
Excel Power Query具有“从文件夹获取数据”功能,允许我们加载特定文件夹中所有文件。我们可以用Python轻松地完成这项工作。工作流程如下所示:
目前,云计算的经济利益偏向于短暂的工作负载而非永远在线的工作负载。一个短暂的例子是云功能,例如Amazon Lambda或GCP云功能或Azure功能。短期云功能比始终在线的云VM或永远在线的本地VM更具成本效益。另一个短暂的例子是临时使用云计算进行灾难恢复或机器学习(ML)模型培训。通常不需要D/R资源,也不需要ML GPU资源池。如果您的企业需要持续不断地拥有大量GPU资源,那么肯定是在内部而不是在云中构建。
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。在接下来的示例中,我们将使用Pandas read_csv来读取多个文件。
CSV 是一种常用的数据格式,用于存储和传输表格形式的数据。它通过逗号分隔不同的值,并可简单地使用纯文本编辑器进行编辑。
raftexample中的存储其实有两种,一个是通过raft.NewMemoryStorage()进行创建的raft.raftStorage,关联到单个raft节点,另一个是通过newKVStore创建的kv存储,用于服务来自外部的访问。
作者:余建涛,大数据平台产品中心高级工程师 摘要 Spark UI是查看Spark作业运行情况的重要窗口,用户经常需要根据UI上的信息来判断作业失败的原因或者分析作业如何优化。DLC团队实现了云原生的Spark UI Sevice,相较于开源的Spark History Server,存储成本降低80%,大规模作业UI加载速度提升70%。目前已在公有云多个地域上线,为DLC用户提供Spark UI服务。 背景 Spark History Server原理 Spark History Server(以下简称S
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
今天来跟大家分享用 BeautifulSoup 获取信息的一些知识点,文章内容由公众号读者 Peter 创作。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
Power Query 作为桌面端数据清理和转换的工具,能极大解放生产力,将繁琐的数据处理工作从重复的劳动中解放出来。那么,Power Query 能否对外提供计算服务呢?或者说 Power Query 有没有对外提供的编程接口? 根据我的探索,似乎没有,但在网络上找到下面的两种 walkaround 方式,都比较小众。所以如果真的需要数据处理、数据分析服务的话,不如选择其他的方案,比如 pandas 等等,拥有更大的自由度。
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
Python运行的慢是历来被诟病的,一方面和语言有关,另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了,所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
在你编写用于处理数据的软件时,当只用一个小的示例文件做测试,软件就可以很好地运行。但是,当加载实际数据时,程序立刻崩溃。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
在第一部分中,我们将通过示例介绍如何读取CSV文件,如何从CSV读取特定列,如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧,以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型(例如,使用Pandas read_csv dtypes)。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
大家好,我是Python进阶者。前几天给大家分享了一些乱码问题的文章,阅读量还不错,感兴趣的小伙伴可以前往:盘点3种Python网络爬虫过程中的中文乱码的处理方法,UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character解决方法,今天基于粉丝提问,给大家介绍CSV文件在Excel中打开后乱码问题的两种处理方法,希望对大家的学习有所帮助。
表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
Pipeline 提供了几个内置的 Pipline…有点绕口,但是真正使用的时候,但是默认提供的几个 Pipeline 都要基于 GCP Google 的云平台,但是我们的目的是在自己的集群部署,自然是访问不到 GCP 的,所以根据官网,总结了一些构建 Pipeline 的流程。
在进行探索性数据分析时 (例如,在使用pandas检查COVID-19数据时),通常会将CSV,XML或JSON等文件加载到 pandas DataFrame中。然后,您可能需要对DataFrame中的数据进行一些处理,并希望将其存储在关系数据库等更持久的位置。
链接:https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/104547365
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
来源:https://blog.csdn.net/m0_54218263/article/details/116001249
在了解Pandas之前,我很早就了解SQL,Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常,SQL是供分析人员使用的,他们将数据压缩为内容丰富的报告,而Python供数据科学家使用的数据来构建(和过度拟合)模型。尽管它们在功能上几乎是等效的,但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中,我注意到了以下几点:
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族,同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK,包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门,以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
要使用Python处理数据,首先要将数据装载到Python,这里使用Python pandas来读取Excel文件。
数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。
日本创新公司Next System将NVIDIA高性能嵌入式计算机“ Jetson AGX Xavier”添加到“ Standard”的兼容平台中,成为其自主开发得AI骨架检测引擎“ VisionPose”支持的平台之一。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能,并对生成的目标执行基准测试。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件,将数据写入这些电子表格,并找到最好的软件包来做这些事。
开源优测的老粉丝应该很清楚,我已经很久没更新了,进入2024年,计划更新两个方向:
在使用Python进行数据分析时,Jupyter Notebook是一个非常强力的工具,在数据集不是很大的情况下,我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。
分析 cosmos 的交易手续费的实现细节,以了解其实现方式用于TRON的手续费模型的实现参考。 在 cosmos 中,gas 用于跟踪执行期间的资源消耗。普通交易消耗的也是 gas。 gas 通常在对存储进行读取和写入时使用,但如果需要执行昂贵的计算,也可以使用。
q()——退出R程序 tab——自动补全 ctrl+L——清空console ESC——中断当前计算
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库,但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。
本文中我们会试着解释,在 Kubernetes API Server 上如何对用户和工作负载进行认证的问题。
本文介绍基于Python,读取JSON文件数据,并将JSON文件中指定的键值对数据转换为.csv格式文件的方法。
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
该文介绍了如何使用MXNet框架进行深度学习。首先介绍了MXNet的架构和主要特点,然后介绍了如何使用MXNet进行深度学习。包括加载数据、定义模型、训练模型和预测等步骤。同时,还介绍了MXNet的包管理和部署方法。最后,通过一个简单的示例展示了如何使用MXNet进行深度学习。
自回归移动平均模型(ARIMA)是一种常用于时间序列分析和预测的线性模型。 statsmodels库提供了Python中使用ARIMA的实现。ARIMA模型可以保存到文件中,以便以后对新数据进行预测。
01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
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