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Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_1Metadata数据观测数据数据

数据包含1984年至2018年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据使用1984年3月16日至2018年12月31日期间获取Landsat 5、7和83,865,618个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999,2000-2018)变化检测。 该测绘层产品由1张包含7个波段图像组成。...Dataset Availability 1984-03-16T00:00:00 - 2019-01-01T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

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使用GoogleQuickdraw创建MNIST样式数据

数字如下所示: 它经久不衰主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中,我想介绍另一种方法,就是GoogleQuickDraw数据。...2017年QuickDraw数据应用于Google绘图游戏Quick,Draw。该数据由5000万幅图形组成。...图纸如下所示: 构建您自己QuickDraw数据 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己MNIST数据。...Google使每个图纸变为可用28x28灰度位图文件,这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像替代品。并且Google已经将数据公开。...所有数据都位于Google云端控制台中,但是对于这些图像,您需要使用numpy_bitmaps这个链接。 您应该到达一个允许您下载任何类别图像页面。

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构建端到端开源现代数据平台

首先,谈谈数据 要构建示例数据平台,第一步是选择一个或多个要使用数据,这是一个探索在线可用多个开放数据之一机会,建议使用一个感兴趣数据——这将使构建过程更加愉快,因为对数据真正感兴趣。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互,需要生成所需凭据(可以创建具有必要角色服务帐户),然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定信息。...(如果你不熟悉这个词,这篇很棒文章[21]对不同类型数据产品进行了详尽概述。) 这个阶段目标是构建可以由我们最终用户直接访问仪表板和图表(无论是用于分析还是监控,取决于数据)。...[26]、使用其丰富 API[27],甚至强制执行行级访问策略[28]。...) [11] 创建一个数据: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

这样,数据工程师就可以在不移动数据情况下访问和查询 BigQuery 数据,而 BigQuery 用户则可以利用 Hive 工具、库和框架进行数据处理和分析。...Apache Hive 是一个构建在 Hadoop 之上流行分布式数据仓库选项,它允许用户在大型数据上执行查询。...BigQuery 是谷歌云提供无服务器数据仓库,支持对海量数据进行可扩展查询。为了确保数据一致性和可靠性,这次发布开源连接器使用 Hive 数据来表示 BigQuery 中存储表。...Phalip 解释说: 这个新 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外选项:你可以保留原来 HiveQL 方言查询,并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询,但让它们访问已迁移到...这不是谷歌为分析不同数据并减少数据转换而发布第一个开源连接器:Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System(HCFS) API

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Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水位置和时间即地表水数据观测数据数据

数据包含1984年至2015年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取Landsat 5、7和83,066,102个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2015年),用于变化检测。 该产品包含计算全球地表水数据观测数据数据。...Dataset Availability 1984-03-16T00:00:00 - 2015-10-18T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection...number of available observations (i.e. scenes) in the study period. 0 2417 * = Values are estimated 数据使用

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数据访问函数库使用方法(二)—— 获取记录使用事务方法

使用SQL语句来获取记录方法 string sql = "select col1,col2,col3  from TableName where ";             //获取DataTable.../// 使用 DataTable 可以很方便实现“通用”性,可以直接和许多控件绑定。             /// 使用 string[] 保存一条记录数据,可以更轻量快捷提取和保存数据。...适用于字段比较少情况。             /// 如果字段比较多可以使用  dal.RunSqlDataRow(sql); 方式。             .../// 启用事务方法 //使用事务实例             //开始一个事务             dal.TranBegin();             //这时会open 一个连接.../// 可以通过查看这个文件,快速分析出来出错原因,在使用sql语句情况下帮助很大。

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Google Earth Engine ——全球1984年至2015年地表水位置和时间即地表水月度数据观测数据数据

数据包含1984年至2015年地表水位置和时间分布图,并提供这些水面的范围和变化统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化高分辨率地图(自然,2016)和在线数据用户指南。...这些数据使用1984年3月16日至2015年10月10日期间获取Landsat 5、7和83,066,102个场景生成。...使用专家系统将每个像素单独分类为水/非水,并将结果整理为整个时间段月度历史和两个纪元(1984-1999年,2000-2015年),用于变化检测。...Dataset Availability 1984-03-16T00:00:00 - 2015-10-18T00:00:00 Dataset Provider EC JRC / Google Collection...0: No data 1: Not water 2: Water 影像属性: Name Type Description month Double Month year Double Year 数据使用

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谷歌推出 Bigtable 联邦查询,实现零 ETL 数据分析

BigQuery 是谷歌云无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源数据汇集在一起来简化数据分析。...在以前,用户需要使用 ETL 工具(如 Dataflow 或者自己开发 Python 工具)将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...现在,他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中数据。...来源:https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer...此外,用户还可以利用 BigQuery 特性,比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能连接器、数据可视化工具(Data Studio、Looker 和 Tableau 等),以及用于训练机器学习模型

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Tapdata Connector 实用指南:数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

BigQuery 云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供云原生企业级数据仓库,BigQuery 借助 Google 基础架构强大处理能力,可以实现海量数据超快速 SQL 查询,以及对...安全性保障:可以控制对加密项目或数据访问,并实施身份访问管理。 可扩展性:支持根据公司规模、性能和成本要求定制数据存储。...创建 BigQuery 数据: https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets (*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据信息...访问账号(JSON):用文本编辑器打开您在准备工作中下载密钥文件,将其复制粘贴进该文本框中。 数据 ID:选择 BigQuery 中已有的数据。...(输入服务账号后, 即可列出全部数据) agent 设置:选择平台自动分配,如有多个 Agent,请手动指定可访问 Google 云服务 Agent。 3. 单击连接测试,测试通过后单击保存。

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浅析公共GitHub存储库中秘密泄露

可以不断地搜索这个api以识别新秘密,因为它们是实时提交。在阶段1b中在GitHub快照中搜索了秘密,该快照在Google BigQuery中作为公共数据维护。...C.第1B阶段:BigQuery GitHub快照文件 除了使用Github搜索API,还在第1b阶段查询了GithubBigQuery数据。...同时使用这两种方法给出了Github两个视图。我们收集了2018年4月4日快照中BigQuery结果。 D.第2阶段:候选秘密扫描 通过第1阶段,我们收集了大量可能包含秘密数百万个文件数据。...此外还计算了搜索和BigQuery数据之间单个和多个所有者秘密相对比率之间皮尔逊相关系数。...从这个实验中发现搜索数据BigQuery数据集中没有加密泄露密钥,这意味着攻击者可以轻松地使用每个密钥。 OpenVPN配置分析。

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Google数据遇上以太坊数据,这会是一个区块链+大数据成功案例吗?

可喜是,在区块链+大数据方向,继比特币数据之后,Google再一次做了很好尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据!...以加密猫为例,GoogleBigQuery平台上利用大数据方法对以太坊数据做了很好可视化! 那么,基于以太坊数据思维,以太坊上执行最多智能合约是哪一个?最受欢迎Token又是哪一个?...就在今年早些时候,Google 数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据分析服务。近日,GoogleBigQuery 平台上再次发布了以太坊数据。...GoogleBigQuery 平台上发布以太坊数据,目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”那些事儿。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中实时数据(注:Kernel 是 Kaggle 上一个免费浏览器编码环境)。

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构建冷链管理物联网解决方案

使用Cloud IoT Core,Cloud Pub / Sub,Cloud Functions,BigQuery,Firebase和Google Cloud Storage,就可以在单个GCP项目中构建完整解决方案...审核 为了存储设备数据以进行分析和审核,Cloud Functions将传入数据转发到BigQuery,这是Google服务,用于仓储和查询大量数据。...我们希望为此项目使用BigQuery,因为它允许您针对庞大数据编写熟悉SQL查询并快速获得结果。...可以在Data Studio中轻松地将BigQuery设置为数据源,从而使可视化车队统计信息变得容易。 使用BigQuery,可以很容易地为特定发货、特定客户发货或整个车队生成审核跟踪。...Google云端平台将全面解决方案所需所有资源都放在一个地方,并通过实时数据库和易于查询数据库提供真正价值,从而实现安全设备通信。

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1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery,PayPal经验有哪些可借鉴之处?

我们将 BigQuery数据保存为美国多区域数据,以便从美国其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近区域之间实现了安全私有互联。...我们决定在 Google Cloud Platform 提供服务范围内,在 BigQuery使用 PayPal 提供私钥来保护我们数据。...这确保了数据安全性,保证数据位于无法从外部访问范围内。我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥数据。...数据用户现在使用 SQL,以及通过笔记本使用 Spark 和通过 BigQuery 使用 Google Dataproc。...团队正在研究流式传输能力,以将站点数据直接注入 BigQuery,让我们分析师近乎实时地使用

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BigQuery:云中数据仓库

BigQuery替代方案 因此,如果我想构建一个严谨企业级大数据仓库,听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在,进入到Google BigQuery和Dremel场景。...将您数据仓库放入云中 因此,现在考虑到所有这些情况,如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢?...BigQuery将为您提供海量数据存储以容纳您数据并提供强大SQL,如Dremel语言,用于构建分析和报告。...使用BigQuery数据存储区,您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳BigQuery表中。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在表中最新记录,所以这使得它能够保持精简,并且不会随着时间推移而变大。 因此,使用此模型,您ETL只会将更改发送到Google Cloud。

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运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

【新智导读】谷歌BigQuery公共大数据可提供训练数据和测试数据,TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源,可以建立针对特定商业应用模型,预测用户需求。...预测因素与目标 谷歌 BigQuery 公共数据既包括纽约出租车搭乘总数(见表格 nyc-tlc:green),也包括国家海洋和气象局天气数据(见表格 fh-bigquery:weather_gsod...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询,而查询结果将以一种 Python 可用形式返回给你。(github上包含完整 Datalab 手册与详细评注。...类似地,你可以运行 BigQuery,按一年中每一天序号来预测这一天出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库,我们就得到了供机器学习使用完整数据: ?...谷歌云平台中公共数据包括来自美国国家海洋与气象局天气信息。要想更多地了解谷歌云平台和它数据、机器学习能力,你也可以注册谷歌云培训课程。 来源:cloud.Google.com

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动态 | 谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具,利用机器学习预测医疗事件

我们提出基于快速医疗保健互操作性资源(FHIR)格式患者全部 EHR 原始记录表示。我们证明使用这种表示方法深度学习方法能够准确预测来自多个中心多个医疗事件,而无需特定地点数据协调。...这项标准已经解决了这些挑战中大多数:它具有坚实、可扩展数据模型,建立在既定 Web 标准之上,并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上标准。...但若想实现大规模机器学习,我们还需要对它做一些补充:使用多种编程语言工具,作为将大量数据序列化到磁盘有效方法以及允许分析大型数据表示形式。...我们相信缓冲区引入可以帮助应用程序开发人员(机器学习相关)和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud BigQuery(注:BigQueryGoogle 专门面向数据分析需求设计一种全面托管 PB 级低成本企业数据仓库

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谷歌开源 FHIR 标准协议缓冲工具,利用机器学习预测医疗事件

我们提出基于快速医疗保健互操作性资源(FHIR)格式患者全部 EHR 原始记录表示。我们证明使用这种表示方法深度学习方法能够准确预测来自多个中心多个医疗事件,而无需特定地点数据协调。...这项标准已经解决了这些挑战中大多数:它具有坚实、可扩展数据模型,建立在既定 Web 标准之上,并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上标准。...但若想实现大规模机器学习,我们还需要对它做一些补充:使用多种编程语言工具,作为将大量数据序列化到磁盘有效方法以及允许分析大型数据表示形式。...我们相信缓冲区引入可以帮助应用程序开发人员(机器学习相关)和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud BigQuery(注:BigQueryGoogle 专门面向数据分析需求设计一种全面托管 PB 级低成本企业数据仓库

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bioRxiv | SIMBA:基于图嵌入单细胞特征提取模型

图1 SIMBA模型概述 2.2 对scRNA-seq分析 作者将SIMBA应用于10x GenomicsPBMCs数据。首先使用UMAP可视化SIMBA获得细胞嵌入。...除了使用UMAP可视化所有实体外,SIMBA还提供了一个特定“条形码图”,显示细胞分配概率分布(图2d)。图2d中条形码图提供了给定基因与每个细胞关联概率,其中所有细胞总概率为1。...图3 使用SIMBA对人造血数据Buenrostro2018分析 2.4 单细胞多模态数据分析 为了证明SIMBA嵌入实用性,作者分析了SHARE-seq标记小鼠皮肤毛囊分化细胞群。...图4 使用SIMBA对SHARE-seq毛囊数据进行多模态分析 2.5 单细胞批次校正 SIMBA应用于由两个批次组成小鼠图谱数据和最近研究中常用跨越多个批次的人类胰腺数据。...图5 使用SIMBA对scRNA-seq数据进行批量校正分析 2.6 多组学数据整合 为了便于评估数据集成性能,作者通过手动将多模态数据分割为两个单模态数据(即scRNA-seq和scATAC-seq

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Google Earth Engine——PRISM日数据和月数据是美国本土网格化气候数据,由俄勒冈州立大学PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM(独立坡度模型参数-海拔回归)开发

PRISM日数据和月数据是美国本土网格化气候数据,由俄勒冈州立大学PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM(独立坡度模型参数-海拔回归)开发。...PRISM插值程序模拟了天气和气候如何随海拔变化,并考虑了海岸效应、温度反转和可能导致雨影地形障碍。站点数据来自全国各地许多网络。欲了解更多信息,请参见PRISM空间气候数据描述。...注意 警告,这个数据不应该被用来计算一个世纪气候趋势,因为非气候变化来自于台站设备和位置变化,开放和关闭,不同观测时间,以及使用相对短期网络。更多细节请见数据文件。...观测网络需要时间来进行质量控制和发布站点数据。因此,PRISM数据集会被重新建模数次,直到六个月后被认为是永久性。有一个发布时间表。...如需使用数据30弧秒(~800米)版本,请与提供者联系,prism-questions@nacse.org。

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