Hive在UDF中获取sessionId可以直接使用提供的java API，但是该UDF如果移植到Impala中是无法获取到Impala连接的SessionId的，要想获取Impala的SessionId,需要用C++来编写。
作者：陈之炎 本文约5500字，建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大，目前，许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求，该框架旨在利用现代计算能力，提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力，它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库，由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的，还是不能免俗。
随着我司业务飞速增长，实时数仓的建设已经提上了日程。虽然还没有正式开始实施，但是汲取前人的经验，做好万全的准备总是必要的。本文简单松散地记录一下想法，不涉及维度建模方法论的事情（这个就老老实实去问Kimball他老人家吧）。
导读：互联网的迅猛发展使得数据不再昂贵，而如何从数据中更快速获取价值变得日益重要，因此，数据实时化成为了一个大趋势。越来越多的业务场景需要实时分析，以极低的延迟来分析实时数据并给出分析结果，从而提高业务效率，带来更高价值。流式处理作为实时处理的一种重要手段，正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。
今天有空聊聊大数据技术。Project Tardigrade是今年大数据技术里面值得聊几句的东西。不知道有多少人听说过？
ASOC的出现是为了让Codec独立于CPU，减少和CPU之间的耦合，这样同一个Codec驱动无需修改就可以适用任何一款平台。还是以下图做参考例子:
DAFormer代表了UDA的一个重大进步。它在GTA→Cityscapes改善了10.8 mIoU、Synthia→Cityscapes提升了5.4 mIoU。
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）由于跨域不匹配（cross-domain mismatch），通常在新域表现不佳。而无监督域自适应（UDA）技术则可通过利用未标记的目标域样本缓解跨域不匹配问题。 近日，特斯联科技集团首席科学家邵岭博士及合作者们提出了基于类别对比的新颖方法Category Contrast (CaCo)，并公布了所取得的最新研究成果。该方法在视觉UDA任务的实例判别之上引入了语义先验。该研究成果（标题为: Category Contrast for Uns
以前只用过Hive与impala两个类SQL查询系统，最近又将Hortonworks开源的Stinger与Apache的Drill做了些调研。累死累活搞了一天的资料，头都大了。为了纪念我那逝去的脑细胞，特将这些信息整理出来。
在这篇文章中，提出了 SDC-UDA，一种简单而有效的用于连续切片方向的跨模态医学图像分割的体积型 UDA 框架，它结合了切片内和切片间自注意力图像转换、不确定性约束的伪标签优化和体积型自训练。与以前的医学图像分割 UDA 方法不同之处在于它可以获得切片方向上的连续分割（这一点有点重要，因为往往临床上都是一个 3D 数据，而直接处理 3D 数据又需要很大的计算资源），从而确保更高的准确性和临床实践中的潜力。
上一篇文章基于AgileEAS.NET平台基础类库进行应用开发-总体说明及数据定义中对本案例所涉及的数据表及部分数据，本文开始将从最基本的业务，数据访问--SQL语句操纵开始。 在AgileEAS.NET平台中，对数据访问进行了封装，称为UDA（统一数据访问），有关于AgileEAS.NET平台UDA的介绍请参考AgileEAS.NET之统一数据访问一文。 在UDA中定义两个接口IDataConnection和IDataAccessor两个接口，IDataConne
在ASOC小节中描述了整个ASOC的架构，其中Machine是ASOC架构中的关键部件，没有Machine部件，单独的Codec和Platform是无法工作的。因此本节则先从Machine部分开始，那应该如何开始呢？ 答案当然是从代码入手，先进入ASOC在kernel中的位置: kernel/sound/soc下
Moonbox是一个DVtaaS（Data Virtualization as a Service）平台解决方案。它基于数据虚拟化设计思想，致力于提供批量计算服务解决方案。Moonbox负责屏蔽底层数据源的物理和使用细节，为用户带来虚拟数据库般使用体验，用户只需通过统一SQL语言，即可透明实现跨异构数据系统混算和写出。此外Moonbox还提供数据服务、数据管理、数据工具、数据开发等基础支持，可支撑更加敏捷和灵活的数据应用架构和逻辑数仓实践。
导读：垂直领域内的自然语言处理任务往往面临着标注数据缺乏的问题，而近年来快速发展的半监督学习技术为此类问题提供了有希望的解决方案。文本以 Google 在 2019 年提出的 UDA 框架为研究主体，详细探索该技术在熵简科技真实业务场景中的实践效果。
在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。
在前面的几个章节中，我们介绍了几种基于不同半监督假设的模型优化方案，包括Mean Teacher等一致性正则约束，FGM等对抗训练，min Entropy等最小熵原则，以及Mixup等增强方案。虽然出发点不同但上述优化方案都从不同的方向服务于半监督的3个假设，让我们重新回顾下(哈哈自己抄袭自己)：
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。
前段时间 NebulaGraph 3.5.0 发布，@whitewum 吴老师建议我把前段时间 NebulaGraph 社区里开启的新项目 ng_ai 公开给大家。
近日，谷歌AI发布了一篇博文，博文指出可以对无标注数据执行数据增强，从而显著提高了半监督学习(SSL)的性能，因此研究人员相信"半监督学习将再度兴起！"
深度神经网络通常对离线采集的图像（标记的源数据）进行训练，然后嵌入到边缘设备中，以测试从新场景中采集的图像（未标记的目标数据）。在实践中，这种模式由于域转移而降低了网络性能。近年来，越来越多的研究者对无监督领域适应（UDA）进行了深入研究，以解决这一问题。
深度学习之所以能够成功的关键因素，是算法的进步，以及并行处理硬件（GPU / TPU）以及大型标记数据集（如ImageNet）。
前文回顾 在之前的文章一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-使用UDA操纵SQL语句和一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-UDA中的委托与应用两篇文章中详细的介绍了如何使用UDA进行常规的业务进行操作，以及AgileEAS.NET平台中UDA的两种数据处理模式对比，以及基于懒惰模式的代理查询。 事务处理 我们知道在应用开发中，使用单SQL语句进行业务处理永远无法满足复杂的应用，一个业务可以需要2-N条SQL语句的
域适应是在标签稀缺时实现学习的一项重要任务。虽然大多数工作只关注图像模态，但存在许多重要的多模态数据集。为了利用多模态进行域适应，我们提出了跨模态学习，我们通过相互模仿来加强两种模态的预测之间的一致性。我们限定网络对标记的数据做出正确的预测，并对未标记的目标域数据进行跨模态的一致性预测。无监督和半监督的域适应 settings 的实验证明了这种新颖的域适应策略的有效性。具体来说，我们评估来自 2D 图像、3D 点云或两者都有的 3D 语义分割任务。我们利用最近的自动驾驶数据集来产生各种各样的域适应场景，包括场景布局上、光照上、传感器设置上、天气上的变化，以及 synthetic-to-real 的设置。在所有域适应场景中，我们的方法显著地改进了以前的单模态域适应的 baseline 。
无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
上文回顾 上一篇文章基于AgileEAS.NET平台基础类库进行应用开发-使用UDA操纵SQL语句一文中演示如何使用UDA进行常规的业务进行操作，我们看到两种数据操纵流程，一种是原始的操作
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
深度神经网络（DNN）在训练集和测试集共享相同分布时已经实现了最先进的表现。然而，域偏移，即训练集（源域）和测试集（目标域）之间的数据分布变化，会显著降低泛化能力。这一问题在多中心医学研究中尤为突出，不同的成像中心使用不同的扫描仪、协议和受试者群体。
塞班开源了，好处自然是不用说，用S60的朋友们有福了。长远的来说，也给了NOKIA机油们更多的DIY的空间。
本篇综述详细介绍了195篇与遥感无监督域适应相关的论文，已经被Remote sensing 2022收录。
🐯 大家好，我是猫头虎博主，今天我们要聊的是Go语言九周年的精彩之旅。这篇文章不仅是对Go的一次深入洞察，也是对它在过去一年里取得的成就的庆祝。作为一名技术爱好者，我相信大家在搜索“Go语言”、“Go生态”等词条时，会对Go的发展趋势和社区活动感到非常感兴趣。
传统的无监督领域自适应方法（UDA）除了需要大量的源域数据（Source Data）外，还需要足够数量的无标注目标域样本（Target Data）进行训练，比如基于分布对齐、基于伪标签提取和基于熵最小化的方法等均隶属于此范畴。然而在实际场景中，除了数据标注费时费力，数据的采集本身也可能存在困难，比如因数据隐私保护、采集环境苛刻等造成的目标域数据稀缺。因此，即使能够通过计算机生成无限量的虚拟数据，因为真实数据的稀缺，网络也无法通过传统的UDA方法进行正常训练。针对这种目标数据稀缺的现实而具有挑战性的问题，本文提出了一种新的解决方法。文章假设我们只搜集到了一张来自于目标域的珍贵样本，仅仅通过对该样本的充分挖掘，使模型能够感知到潜在的目标域分布，达到“一叶落知天下秋”的效果。原论文发表于NeurIPS2020，标题为 《Adversarial Style Mining for One-Shot Unsupervised Domain Adaptation》，代码已开源。论文第一作者罗亚威，博士毕业于华中科技大学计算机科学与技术学院，现任浙江大学计算机科学与技术学院博士后。
为了减少由域转移引起的检测性能下降，我们致力于开发一种新的少镜头自适应方法，该方法只需要少量的目标域映射和有限的边界框注释。为此，我们首先观察几个重大挑战。首先，目标域数据严重不足，使得现有的域自适应方法效率低下。其次，目标检测涉及同时定位和分类，进一步复杂化了模型的自适应过程。第三，该模型存在过度适应(类似于用少量数据样本训练时的过度拟合)和不稳定风险，可能导致目标域检测性能下降。为了解决这些挑战，我们首先引入了一个针对源和目标特性的配对机制，以缓解目标域样本不足的问题。然后，我们提出了一个双层模块，使源训练检测器适应目标域:1)基于分割池的图像级自适应模块在不同的位置上均匀提取和对齐成对的局部patch特征，具有不同的尺度和长宽比;2)实例级适配模块对成对的目标特性进行语义对齐，避免类间混淆。同时，采用源模型特征正则化(SMFR)方法，稳定了两个模块的自适应过程。结合这些贡献，提出了一种新型的少拍自适应Fast R-CNN框架，称为FAFRCNN。对多个数据集的实验表明，我们的模型在感兴趣的少镜头域适应(FDA)和非超视域适应(UDA)设置下均获得了最新的性能。
统一数据访问介绍 统一数据访问（Uniform Data Access，简写为UDA）用于隔离系统和数据平台，使系统可以在各种数据库平台上自由移植。该数据库访问接口要求通过该接口对数据库进行访问的模块要提交标准的SQL语句，而不仅仅是对当前数据库有效的语句。 统一数据访问与数据层分离是相互相成的两个概念和实践、统一数据访问为数据层分离提供数据库访问环境及接口的独立、接口驱动及数据层体系结构的一致性提供保证。 统一数据访问内部自动包装ADO.NET，具体使
在自然语言处理（NLP）领域，如何有效地进行无监督域自适应(Unsupervised Domain Adaptation, UDA) 一直是研究的热点和挑战。无监督域自适应的目标是在目标域无标签的情况下，将源域的知识迁移到目标域，以提高模型在新领域的泛化能力。近年来，随着大规模预训练语言模型的出现，情境学习（In-Context Learning） 作为一种新兴的学习方法，已经在各种NLP任务中取得了显著的成果。然而，在实际应用场景中，我们经常面临一个问题：源领域的演示数据并不总是一目了然。这就导致了需要进行跨领域的上下文学习的问题。此外，LLMs在未知和陌生领域中仍然面临着一些挑战，尤其是在长尾知识方面。同时在无监督域自适应任务中，如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。
根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2012.08205v1.pdf
前面的四篇文章演示ORM的一些常规操作与配置，通过前面的文章，应用开发人员要可以使用ORM开发出简单的应用，但是，ORM也不是万能钥匙，在业务应用中，还有很多是ORM解决不了的问题
无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptation，UDA）是解决模型在缺少标注数据集的新领域应用的关键技术。当前许多数据集是多模态的（多模态数据，不同传感器对同一事物的描述数据，比如说，相机、X光、红外线对同一个场景同一个目标照出的图片），但是大部分的UDA模型是单模态的。本文提出了一种名为xMUDA的交叉模型，主要探索怎样通过2D图像和3D点云的多模态数据学习3D语义分割模型。融合两种不同维度的数据是很有挑战的，并且很可能因为两种数据的空间偏移不同而受到影响。在xMUDA中，为防止较强的模型因为较弱模型的影响而出现预测错误，使用模式互相学习互相影响，并脱离目标分割。本文基于xMUDA模型，使用白天到晚上数据、不同国家的数据和不同的开放数据集进行了评估。在大量的测试中，相比过去表现SOTA的单模态模型，xMUDA模型获得了巨大的改进。
本文介绍澳洲国立大学(Australian National University) 郑良老师实验室在CVPR 2021的新工作《Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer》。
今天向大家推荐四篇近期发布的文献综述，包含无监督域适应、人体解析、视频异常检测和水果成熟度分类。
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新语义分割论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
域适应是对于存在一些有少量或者没有标注数据的领域完成针对性任务的一个有效手段，目前对于很多任务只要有大量标注数据都能达到比较好的效果，然而标注数据的成本是高昂的，尤其是对某些专业性强的术语多的领域，标注就更困难。因此如何将已经在别的领域训练过得模型用到其他领域非常值得研究。
大家新年好呀，在《 数据科学家成长指南(上) 》中已经介绍了基础原理、统计学、编程能力和机器学习的要点大纲，今天更新后续的第五、六、七条线路：自然语言处理、数据可视化、大数据。
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL，PingCAP的TiDB，阿里的OceanBase，华为云DWS，都是HTAP的业内常用数仓，可以一站式解决需求。
在 SQL 被引入的 45 年中，它经历了许多数据库的诞生和消亡，也经历了许多数据处理方式的诞生和消亡。
RowBatch 即对一批行(TupleRow)的封装, 每一行有多个元祖Tuple组成, 最大的行数在构建时是固定的, RowBatch 算子之间交互的最小的单位
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