就我而言，我正在应用一个函数来计算两个纬度/经度坐标之间的半正弦距离。...此外，当将此函数应用于数据帧时，apply_rows函数需要具有特定规则的输入参数。...第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。如您所见，CPU 和 GPU 运行时之间的比例实际上并不相同。 接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间（以秒为单位）。...现在将其与在 GPU 上运行的部分的性能进行比较。您会注意到“应用半正弦 UDF”不再是表现最差的部分。事实上，它与表现最差的部分相差甚远。cuDF FTW！...结论 GPU 不仅用于深度学习，还具有 RAPIDS 库 GPU 可用于加速完整的端到端数据科学生命周期的性能，而对所有数据科学家都知道和喜爱的 CPU 库进行最少的更改。
当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据，我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...各个州的值现在在每个数据集是一致的。现在，我们可以解决 ACT 数据集中各个列不一致的问题。让我们使用 .columns 属性比较每个数据帧之间的列名： ?...要删除它，可以在 .apply() 方法中使用 .strip() 方法，如下所示: ? 太棒了!现在再试着运行这段代码，所有的数据都是正确的类型: ?...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。
因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...让我们将其与lappy()在相同数据上的输出进行比较： sum_lapply3 <- lapply(data, sum) #output sum_lapply3 ?...你可以看到输出与上面返回列表的lappy有何不同 vapply() 来到vapply()函数。lapply()、apply()和vapply()这三个函数是专门为所有类型的向量定制的。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。
pandas导入与设置 一般在使用pandas时，我们先导入pandas库。...import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
但编程从来不是一件简单的工作，所有简洁都是建立在复杂的底层实现上。那些看似简单的kt代码，内部往往隐藏着不容忽视的内存开销。...介于此，本篇将根据个人开发经验，聊一聊 Kotlin 中那些隐藏的内存陷阱，也希望每一个同学都能在 性能 与 优雅 之间找到合适的平衡。...其原理也比较简单，在调用时将我们的代码移动到调用处使用,从而降低方法调用时的 栈帧 层级。...栈帧： 指的是虚拟机在进行方法调用和方法执行时的数据结构，每一个栈帧里都包含了相应的数据，比如 局部参数，操作数栈等等。...此时不难猜测，相应的字节码后肯定会同时生成 set与get 方法。 此时就可以使用 @JvmField 来进行修饰。
在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。...自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。
数据帧以状态亚利桑那（AZ）而不是阿拉斯加（AK）开头，因此我们可以从视觉上确认某些更改。 让我们将此过滤后的数据帧的shape与原始数据进行比较。...为此，我们使用数据帧的apply方法。 这与分组的apply方法不同。 在步骤 3 中没有形成组。 必须向数据帧的apply方法传递一个函数。 在这种情况下，它是内置的sorted函数。...将多个变量存储为列值时进行整理 在同一单元格中存储两个或多个值时进行整理 在列名和值中存储变量时进行整理 将多个观测单位存储在同一表中时进行整理 介绍 前几章中使用的所有数据集都没有做太多或做任何工作来更改其结构...要使用pivot进行精确复制，我们需要按照与原始顺序完全相同的顺序对行和列进行排序。 由于机构名称在索引中，因此我们使用.loc索引运算符作为通过其原始索引对数据帧进行排序的方式。...比较特朗普总统和奥巴马总统的支持率 了解concat，join和merge之间的区别 连接到 SQL 数据库 介绍 可以使用多种选项将两个或多个数据帧或序列组合在一起。
背景减法会创建一个代表帧背景（图像的静态部分）的蒙版，并且对于每个帧，它都会减去前一个。 对该算法如何工作的两个主要步骤进行简要概述： 背景初始化：在第一步中，通过冻结第一帧来计算背景模型。...更新：在第二步中，将从前一帧减去下一帧，因此如果两个帧之间发生更改（移动），则这些帧的差异将反映出该更改，可以通过应用过滤器来进行市场销售。...，这样做是为了初始化背景减法的背景，然后accum_image使用与该帧的大小相对应的大小来初始化该数组。...color_image_video = cv2.applyColorMap(accum_image, cv2.COLORMAP_HOT) 要消除诸如风，小鸟儿飞舞或一些鼻涕等少量动作，请threshold与一起使用...最后当已经针对每个帧完成了先前描述的操作时，将颜色图应用于掩模，并且掩模与当前帧合并。 从上到下，从左到右：当前帧，当前最终帧，已过滤的当前帧，自应用帧0起具有所有蒙版的帧。
广播域 交换机在转发数据时会先进行广播，这个广播可以发送的区域就是一个广播域。交换机之间对广播帧是透明的，所以交换机之间组成的网络是一个广播域。...kubernetes 网路模型 Kubernetes 要求所有的网络插件实现必须满足如下要求： 一个Pod一个IP 所有的 Pod 可以与任何其他 Pod 直接通信，无需使用 NAT 映射 所有节点可以与所有...Pod之间通信会有两种情况： 两个Pod在同一个Node上 两个Pod在不同Node上 先看下第一种情况：两个Pod在同一个Node上 同节点Pod之间通信道理与Docker网络一样的，如下图 <img...所以使用这个目的IP与MAC地址进行封装。 6....在正常情况下，自治系统之间不会有任何来往。如果两个自治系统里的主机，要通过 IP 地址直接进行通信，我们就必须使用路由器把这两个自治系统连接起来。BGP协议就是让他们互联的一种方式。
然后计算该帧的嵌入与V2中所有视频帧的嵌入之间的嵌入相似性分布，最后将嵌入空间中两个分布的KL散度最小化。 2D 的ResNet-50网络在ImageNet上进行了预训练。...3 实验结果 我们使用三个视频数据集，即PennAction、FineGym和Pouring来评估本方法的性能。我们在三个数据集上将本方法与迄今为止最先进的技术进行了比较。...我们的方法在两个指标上有很大的提高，从而验证了我们框架的有效性。 表3 以细粒度动作分类为评估指标， 在FineGym上我们的方法与最先进的方法进行比较。...表4 在Pouring数据集上与最先进方法的比较 4 结论 在本文中，我们提出了一个对比动作表征学习（CARL）的新框架，以自监督的方式学习逐帧动作表征，尤其是长视频。...SCL通过最小化两个增强视图的序列相似性与先验高斯分布之间的KL散度来优化嵌入空间。我们在各种数据集和任务上的实验结果证明了该方法的有效性和通用性。
如果使用字面量方式定义对象（使用大括号），在ES5中只能使用方法一（标识符）定义属性。...比较两个值是否严格相等 ---- Object.is()用来比较两个值是否严格相等。它与严格比较运算符（===）的行为基本一致，不同之处只有两个：一是+0不等于-0，二是NaN等于自身。...注意，Symbol函数前不能使用new命令，否则会报错。这是因为生成的Symbol是一个原始类型的值，不是对象。 Symbol类型的值不能与其他类型的值进行运算，会报错。...箭头函数 ---- 箭头函数是使用=>语法的函数简写形式。这在语法上与 C#、Java 8 和 CoffeeScript 的相关特性非常相似。 ?...不可以使用arguments对象，该对象在函数体内不存在。 上面三点中，第一点尤其值得注意。this对象的指向是可变的，但是在箭头函数中，它是固定的。
与必须 apply 才能生效的常规可变快照相比，全局快照没有 apply 操作。比如我们会在 ViewModel 里定义 state,并且在 repository请求数据并给 state 赋值。...并且提供了一些开箱即用的策略： structuralEqualityPolicy– 使用对象的 equals 方法 ( ==)比较对象，所有写入都被认为是非冲突的。...referentialEqualityPolicy– 通过引用 ( ===)比较对象，所有写入都被认为是非冲突的。...但是如果在composable内读取了此state是会重组的，因为ReComposer注册了ApplyObserver,在apply时也会对globalModified进行记录，在下一帧信号到达时去查找对应的...毕竟快照的 diff 是作用在两个快照之间。
实验在５个常用数据集上，与DBoW2, DBoW3 和iBoW-LCD方法相比，所提出的方法在回环检测上更具鲁棒性，在计算效率上，所提方法比其他方法速度快８倍以上。 概述 ?...自动编码器是一种无监督网络，其输出可以恢复出输入，作者提出的方法在回环检测过程中进行自动编码网络训练，根据输出与输入之间的重构误差的大小，来检测是否回到之前场景。...图 3 重构误差的变化 特征存储与相似性比较： 每张图像中提取的特征组成了字典Ｄ，以便后续的图像相似性比较。作者使用了两个字典：超级字典与普通字典。 ?...超级字典：为避免当前帧图像与之前所有帧图像进行比较，提出了超级字典的概念。超级字典只保留相似性较小的少量关键帧，一般少于所有关键帧数量的２０％。普通字典：保留所有关键帧。...提出的方法在５个室外数据集上进行检验，并与现阶段在回环检测中广泛使用的DBoW2, DBoW3和最新的iBoW方法 进行比较，下表为比较啊结构，可以看出作者所提方法性能更好。 ?
通过使用梯度反转层（Gradient Reversal Layer）进行对抗训练，可以在反向传播过程中反转梯度符号，从而逐渐对齐两个域之间的特征分布。...然后将本文方法与具有相同设定的其他方法进行比较。最后，将本文方法与所有三个数据集上的最新动作细分方法进行了比较。 首先，通过将辅助任务二进制域预测与基线模型集成来研究局部SSTDA的性能。...如表1所示，所有数据集的结果均得到了显著改善。尽管局部SSTDA主要在帧级功能上起作用，但仍使用邻居帧中的上下文对时间信息进行编码，从而有助于解决跨域视频的变化问题。...本文还将SSTDA与其他DA方法进行比较。为了公平比较，本文将所有这些方法与相同的基线模型MS-TCN集成在一起。表2显示，在考虑时间关系的两个指标方面，SSTDA优于所有其他DA方法。...表2：与其他DA方法的比较（在GTEA上）, 所有方法都与同一基线模型MS-TCN集成在一起 4 结论 为了解决跨域视频时空变化的问题，百度提出了自我监督的时域自适应（SSTDA），通过两个自我监督的辅助任务
信息传递(Message Passing) 如果节点和边的关系完整，那么图就可以在节点之间进行信息传递。...它们的关系比较复杂，比方说用户可以浏览一个商品，可以收藏一个商品，可以购买一个商品，那么这边就可以进行分类，每个边代表不同的属性。在推荐系统中，用户与商品之间的关系反映了用户的消费偏好。...这是一个有向无权图，它用邻接列表可以表示为 但是这种邻接列表是一种计算机数据结构的表达方式，不是一种数学表达，所以我们在GCN中真正要使用的只有邻接矩阵。...然后对新的度矩阵取逆 神经网络对输入的数据规模特别敏感，一般来说我们希望对所有的向量进行归一化处理，就是在本身的矩阵中乘以一个对角线矩阵。这样就可以减小规模。...第二次是将16个神经元与7个神经元相连，因为做分类，就没有使用激活函数。
值得一提的是，所有GPU函数都将GpuMat接收为输入和输出参数。通过这种在代码中链接了GPU算法的设计，您可以减少在CPU和GPU之间复制数据的开销。...让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中，实现一个简单的演示，演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。 我们首先来看一下如何使用CPU来完成此操作。...然后，我们将使用GPU进行相同的操作。最后，我们将比较经过的时间以计算获得的加速比。 FPS计算 由于我们的主要目标是找出算法在不同设备上的运行速度，因此我们需要选择测量方法。...由于算法的特殊性，该算法使用两帧进行计算，因此我们需要先读取第一帧，然后再继续。...在循环读取其余帧之前，我们启动两个计时器：一个计时器将跟踪整个流程的工z作时间，第二个计时器–读取帧时间。
在我过去的一次采访中，我被要求实现一个模型来对论文摘要进行分类。我们的目标不是要有一个完美的模型，而是要看看我在最短时间内完成整个过程的能力。我就是这么做的。...数据 数据由PubMed数据库的论文摘要组成。PubMed是所有生物医学文献的资料库。管理PubMed的机构NCBI提供了下载论文的API。许多库已经存在，可以用几种语言与API交互。...我们为每个类调用函数，以获得所有类的所有摘要。最后，我们将它们重新格式化为一个可用的数据帧。...(lambda x: ‘ ‘.join(x[“abs_proc”]), axis=1) 我们使用Pandas apply函数的强大功能，对整个数据帧应用相同的处理： 把所有的文字小写化 我发现文本中有一些标记...在nutshell中，它将尝试画一条线，尽可能多地将点与每个类分开。 我们还使用交叉验证来更好地表示度量。
“one-hot” 在一次数据科学面试中听到这样的对话我不会感到惊讶。不过，这将是相当惊人的，「因为只有一小部分数据科学项目涉及机器学习，而实际上所有这些项目都涉及一些离散数据」。...这就是为什么OneHot编码应该小心处理：你最终得到的数据帧可能比原来的大得多。 一旦数据是OneHot编码，它就可以用于任何预测算法。为了使事情一目了然，让我们对每一个等级进行一次观察。...假设你有一个有序变量（例如教育水平），你想知道它与一个数字变量（例如收入）之间的关系。比较每一个连续的水平（例如学士与高中，硕士与学士）与目标变量的关系可能很有趣。...6.HelmertEncoder HelmertEncoder与BackwardDifferenceEncoder非常相似，但不是只与前一个进行比较，而是将每个级别与之前的所有级别进行比较。...你可以通过对数据集中包含的所有单词进行ONE-HOT编码来实现这一点。主要的缺点是你需要将映射存储在单独的字典中，并且你的模型维度将在新字符串出现时发生更改。
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