* Identifiers are converted to lower-case. */ TO_LOWER } 这是针对引用标识符可以设置是否进行大小写转换，通过SqlParser.Config的两个方法可以进行设置...，如下所示： //针对使用了引用标识符包围的列、表名等，进行大小写转换 Config withQuotedCasing(Casing casing); //针对没有引用标识符包围的列、表名等，进行大小写转换...如下所示： SELECT `Col1`, SUM(`COL2`) FROM `T` GROUP BY `COL1` 可以看到，被反引号包围的Col1保持了大小写不变，而没有标识符包围的col2和Col1...和BQ_DOUBLE分别表示使用单引号和双引号来包围字符串，但是转义符号用的则是反斜杠，这两种格式是BigQuery的语法。...，例如我们要创建BigQuery的语法，可以这样使用： SqlParser.Config config = SqlParser.config().withLex(Lex.BIG_QUERY); SqlConformance
该项目始于 2016 年（从一开始就是开源的）解决了当时普遍存在的问题：数据管道的版本控制不当、文档记录不完善，并且没有遵循软件工程的最佳实践。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互，需要生成所需的凭据（可以创建具有必要角色的服务帐户），然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定的信息。...处理完模型后可以执行命令 dbt docs generate来生成项目的文档（目录和清单文件）。...与 Airbyte 和 Superset 一样，我们将通过 Google Compute Engine 实例部署 OpenMetadata（与往常一样，随附的存储库中提供了 Terraform 和 init...数据监控：Soda SQL 就像编排一样，数据监控（最终我们将考虑数据可观测性）是 dbt 最终将停止为我们的平台处理需求。
这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。...也就是说，这个有趣的项目用于测试 SQL 和 BigQuery 的限制，同时从声明性数据的角度看待神经网络训练。这个项目没有考虑任何的实际应用，不过最后我将讨论一些实际的研究意义。...因为资源的限制，我们将会使用一个简单的决策边界来评估模型，如此一来，我们就可以在少量迭代后得到较好的准确率。 我们将使用一个简单的数据集，其输入 X1、X2 服从标准正态分布。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...如果感兴趣，你可以看看这个 BigQuery 的用户自定义函数的服务模型的项目（但是，无法使用 SQL 或者 UDFs 进行训练）。
(preprocess_tft)) 第三步：写出WALS训练数据集 WALS训练集由两个文件组成：一个文件提供由某一用户打分的所有项目(交互矩阵按行排列)，另一个文件提供所有对某一项目进行评分的用户(交互矩阵按列排列...显然，这两个文件包含相同的数据，但是有必要拆分数据集，以便能够并行处理它们。...所以，我们可以回到我们的Beam pipeline，让它把nitems和nusers写到文件中，然后简单地做一个“gsutil cat”来得到适当的值-GitHub上的完整代码就是这样做的。...下面是一个输出的例子： ? 第五步：行和列的系数 虽然做产品推荐是WALS的关键应用，但另一个应用是寻找表示产品和用户的低维方法，例如，通过对项目因素和列因素进行聚类来进行产品或客户细分。...使用解决方案中建议的Apache Airflow来执行此流程。
这两个 API，就像 Steampipe 的 API 插件 支持的所有 API 一样，被解析成 Postgres 数据库表。你可以用 SQL 对它们进行基本查询，甚至是连接查询。...插件配置使用了标准的身份验证方法：配置文件、访问密钥和秘钥文件、SSO。因此，Steampipe 的客户端验证与其他类型的客户端验证是一样的。完成这些之后，就可以查询 EC2 实例。...在这个示例中有两个不同的 AWS 帐户，一个使用 SSO 进行身份验证，另一个使用 access-key-and-secret 方法，它们组合起来作为 select * from aws_ec2_instance...传统的 Python 或其他语言的解决方案需要你使用两种不同的 API。虽然有针对这些原始 API 的包装器，但每个包装器都有不同的调用方式和结果。 下面是使用 boto3 来解决这个问题的示例。...，这可能会让很久没有使用 SQL 的人感到惊讶。
就像醉汉在路灯下寻找钥匙一样，我们只关注我们可以在服务器上测量的性能。用户看到的查询时间对我们来说是不可见的，我们认为这是其他人的问题。...这是一个用户体验问题，就像任何用户体验问题一样，不能用一个数字来描述。这让很多人感到惊讶，因为他们认为性能就像赛车一样是客观的事情。...但就像兰博基尼可能无法让我比普锐斯（或自行车，如果有交通）更快地工作一样，数据库的实际工作负载将决定哪一个更快。...尽管这些公司的工程师都很聪明，但他们都没有任何魔法或无法在其他地方复制的东西。每个数据库都使用不同的技巧来获得良好的性能。...如果使用两个不同数据库的两名工程师需要读取 CSV 数据并计算结果，则能够最轻松地正确提取 CSV 文件的工程师可能会第一个得到答案，无论他们的数据库执行查询的速度有多快。
本文的附录提供了使用这个项目获取数据的教程。...（当你将多个图层堆叠在一起时，输入和输出形状必须是兼容的，就像乐高积木一样）。 概念上来说，图层的输出代表着什么？堆叠层子集的输出代表什么？ 以上两个概念对理解本教程至关重要。...不过，我会提供以下步骤指引： 如果你还没有在Google上创建项目: 登录到Google开发者控制台 创建一个项目并激活BigQuery API 在计费控制台(https://console.cloud.google.com...这仅仅需要几分钟的时间。之后，你可以切换到你的bucket并看到这些文件（就像下面所显示的一样）： ? 包含我们查询得到的数据的多个csv文件。...你可以通过简单单击每个文件或使用谷歌云存储客户端（Google Cloud Storage）CLI(https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil)来下载这些数据
Maven 的目录布局 回到 Python，产生过 pip, pipenv, conda 那样的包管理工具，但对项目的目录布局没有任何约定 关于构建很多还是延续了传统的 Makefile 的方式，再就是加上...关于项目目录布局，有做成项目模板的，然后做成工具来应用项目模板 下面大概浏览一下四个工具的使用 CookieCutter PyScaffold PyBuilder Poetry CookieCutter...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...它不关注文档的生成，代码规范的检查，代码覆盖率都没有。它的项目配置更集中，全部在 pyproject.toml 文件中，toml 是什么呢？...NodeJS 的 package.json 文件，比如 poetry add, poetry install 命令的行 # 往 pyproject.toml 中添加对 boto3 的依赖并安装(add
回到 Python，产生过 pip, pipenv, conda 那样的包管理工具，但对项目的目录布局没有任何约定。...关于项目目录布局，有做成项目模板的，然后做成工具来应用项目模板。...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...它不关注文档的生成，代码规范的检查，代码覆盖率都没有。它的项目配置更集中，全部在 pyproject.toml 文件中，toml 是什么呢？...NodeJS 的 package.json 文件，比如 poetry add, poetry install 命令的行 # 往 pyproject.toml 中添加对 boto3 的依赖并安装(add
365天免费使用，让你轻松入门深度学习！是的，你没有听错，只要1美元，只要1美元，买1赠300，还在犹豫什么，机不可失，失不再来，赶紧掏出你的电脑抢购吧！...google cloud有专门的ml-engine（machine learning engine）模块，可以直接用来跑tensorflow，不用像虚拟机一样开关机。只需要根据需要指定配置就行。...Y 选择项目，如果只有一个项目会默认帮你选择，选刚才那个创建的云平台项目（注意是填选择序号）。...我的是us-east1 REGION=us-east1 将data文件夹上传到google cloud gsutil cp -r data gs://$BUCKET_NAME/data 设置TRAIN_DATA...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk
这个项目的目标 提供一套清晰的学习样板，能够运用TensorFlow、Kubernetes及谷歌云平台来建立硬件加速器上的增强学习的流程。...尽管最后的结果是会做出来一个强大的模型，但是我们是更看重和享受其中的过程：） 我们希望这个项目，对于感兴趣的开发者来说，可以通过容易理解的python代码平台触及到强大的围棋模型，来扩展，适配更多的项目任务...这里举得例子是用谷歌云，你要用本地文件路径是一样OK哒。 用谷歌云的伐呢，就要设置BUCKET_NAME参数，然后验证登录谷歌云。不然的话，所有的请求都会被搁置。...每一步的时间信息和数据都会打印出来。把速度设定到3或更高，会把每一步都打印在板上。 再虐Minigo Minigo用的是GTP协议，你可以使用任何的符合GTP协议的项目。...根据模型的编号来搜集数据，这样同一个模型产生的数据就会放在一起。默认情况下，目录里的文件名，rl_loop.py之前后加个环境参数BUCKET_NAME的前缀。
1 Urllib3 下载次数：8.93 亿 Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能： 线程安全连接池客户端 SSL/TLS 验证使用分段编码上传文件用来重试请求和处理...在 Python 3 中，打印是通过print()函数完成的，而在 Python 2 中，print后面没有括号。因此，有了six.print_()后，你就可以使用一个语句来同时支持两种语言。 ...相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。 ...这些组织使用他们的（中间）证书对这些证书进行数字签名。 你的浏览器使用这些证书的公开可用部分来验证这些签名，这样就能确保你正查看的是真实内容，并且没有人能窥探到通信数据。...你可能有自己的偏好，但是许多项目都使用YAML作为配置文件，所以这个项目是很受欢迎的。
GCP 命令行客户端：gcloud，参考链接为：gcloud 因为众所周知的原因，gcloud 要能正常使用，要设置代理才可以，下面是设置 SOCKS5 代理的命令： # gcloud config...GCP，需要先进行初始化．在初始化的过程中会有几次交互，使用默认选项即可．由于之前已经设置了代理，网络代理相关部分就可以跳过了．...Created a default .boto configuration file at [/home//.boto]....因为后面会使用 calico 作为网络插件，所以只开放 TCP, UDP 和 ICMP 是不够的，还需要开放 BGP，但 GCP 的防火墙规则中没哟 BGP 选项，所以放开全部协议的互通...从节点配置 这里偷懒了一下，从节点安装的包和主节点一模一样，大家可以根据需求，去掉一些不必要的包．
该URL看起来如下: 要下载这个pdf文件，请使用以下代码: 在这段代码中，我们第一步指定的是URL。然后，我们使用request模块的get方法来获取该URL。...4、分块下载大文件 考虑下面的代码: 首先，我们像以前一样使用requests模块的get方法，但是这一次，我们将把stream属性设置为True。...让我们创建一个简单的函数，将响应分块发送到一个文件: 这个URL是一个二维数组，它指定了你要下载的页面的路径和URL。 就像在前一节中所做的那样，我们将这个URL传递给requests.get。...创建一个文件: 最后，我们发送一个GET请求来获取该URL并打开一个文件，接着将响应写入该文件: 10、使用Boto3从S3下载文件 要从Amazon S3下载文件，你可以使用Python boto3...要安装boto3，请运行以下命令: 现在，导入这两个模块： 在从Amazon下载文件时，我们需要三个参数： Bucket名称 你需要下载的文件名称 文件下载之后的名称 初始化变量： 现在，我们初始化一个变量来使用会话的资源
1 Urllib3 下载次数：8.93 亿 Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能： 线程安全 连接池 客户端 SSL/TLS 验证 使用分段编码上传文件...在 Python 3 中，打印是通过print()函数完成的，而在 Python 2 中，print后面没有括号。因此，有了six.print_()后，你就可以使用一个语句来同时支持两种语言。...相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。...这些组织使用他们的（中间）证书对这些证书进行数字签名。 你的浏览器使用这些证书的公开可用部分来验证这些签名，这样就能确保你正查看的是真实内容，并且没有人能窥探到通信数据。...你可能有自己的偏好，但是许多项目都使用YAML作为配置文件，所以这个项目是很受欢迎的。
我们的项目简单演示了如何通过集成流行的产品和服务来创建自定义的，启用云的传感器系统。它来自Internet上的多种资源。 它是如何工作的？ 使用DS18B20温度传感器，树莓派每分钟测量一次温度。...设置AWS 我们项目的第二个组件是使用API网关，DynamoDB，EventBridge，Lambda和Systems Manager服务的AWS无服务器应用程序。...（我们从上述文件夹结构的项目目录中运行这些特定命令。）...最后，SENSOR_NAME是我们分配给Raspberry Pi的名称。与往常一样，我们将VALUE替换为每个环境变量的实际值。...它提供了一个示例，说明如何使用流行的产品和服务来构建自定义的、支持云计算的传感器系统。
回到 Python，产生过 pip, pipenv, conda 那样的包管理工具，但对项目的目录布局没有任何约定。...关于项目目录布局，有做成项目模板的，然后做成工具来应用项目模板。...项目的依赖也要定义在 build.py 文件中 @init def set_properties(project): project.depends_on('boto3', '>=1.18.52...它不关注文档的生成，代码规范的检查，代码覆盖率都没有。它的项目配置更集中，全部在pyproject.toml 文件中，toml 是什么呢？...NodeJS 的 package.json 文件，比如 poetry add, poetry install 命令的行 # 往 pyproject.toml 中添加对 boto3 的依赖并安装(add
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