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基于容器和微服务加快迭代速度实践

平台层从虚拟机向容器的转变，给整个迭代过程和环境的管理带来了极大的便捷性，而容器的使用也让应用层不得不进行调整，架构上要向微服务迁移，流程上则要DevOps转变。 ?...之所以要用到这些工具是因为,仅仅资源层面的弹性，并不能满足互联网快速迭代的需求。...比如电商大促期间，原来10台机器，要扩展到20台，另外的10台虚拟机还要靠手工一台台去部署，整个扩展的速度还是达不到要求，就要靠脚本做一些事情。 电商系统的架构发展 ?...这时单体架构的好处几乎都会消失，服务器的重复部署和数据库的查询都会成为瓶颈，整个系统的迭代速度也会慢下来，一个功能的修改可能要牵扯到很多模块。...基于Kubernetes的编排 蜂巢容器层的编排是Kubernetes开源技术，Kubernetes的编排方式，能让应用拆成微服务后，以一种非常优雅的方式进行部署、编排、自发现、自修复和实现CI/CD。

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基础设施即代码：实现现代化以加快开发速度

基础设施即代码：实现现代化以加快开发速度 翻译自 Infrastructure as Code: Modernizing for Faster Development 。...他说，问题不在于 Terraform 本身，而在于“执行 Terraform 的所有代码，管理 Terraform 本身的输入和输出的所有代码。 传统 IaC 可能会给工程团队的生活带来许多挑战。...为整个团队赋能 根据 Stephenson 的说法， Pulumi 与传统的 IaC 解决方案的一个差异是：“它基于人们在大学学习或加入行业后很快学习的编程语言”。...它确实加快了开发和测试环境的速度。 他补充说，不仅如此，Pulumi 已经成为一种标准化工具，确保在整个组织中以相同的方式创建资源。 然而，他补充说，迁移到云端和 Pulumi 并非没有困难。...他指着一位大学毕业后不久就加入 Starburst Data 的同事：“现在他处于高级水平；他基本上让自己提升了两次级别，因为他在所有事情上都处于领先地位。Pulumi 是他真正挖掘的东西之一。

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Blockchain Global CEO Sam Lee：以大数据为基础，区块链技术加快决策生成速度

数据显示，全球有24个国家在大力投资发展区块链技术，90多个中央银行已经开始讨论发展和应用区块链技术，超过90个大型跨国公司已经加入了区块链技术联盟。...“区块链技术作为一种颠覆性工具，可以在大数据的基础上，将决策的生成速度及准确性提升到一个新水平。我们认为，数据的准确性很重要，决定了信息和决策在更短的时间间隔内的流动和生成。”...比特币领域，目前许多大型金融机构已经参与进来，包括英格兰银行和中国人民银行在内的央行已经在探讨以某种形式的分布式账本来发行本国货币，华尔街也在探索如何应用区块链技术改造金融业，今年6月，高盛发布了比特币的研究报告

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Pandas、Numpy性能优化秘籍（全）

如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率（一般来说，Numba 引擎在处理大量数据点 如 1 百万+ 时表现出色）。...numba使用起来也很简单，因为numba内置的函数本身是个装饰器，所以只要在自己定义好的函数前面加个@nb.方法就行，简单快捷！...我们按行对dataframe进行迭代，一般我们会用iterrows这个函数。...通过在Ipython加入 Cython 魔术函数%load_ext Cython，如下示例就可以加速了一倍。进一步再借助更高级的cython语句，还是可以比Python快个几十上百倍。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...这可以显著提高速度。 并行性:一些向量化操作可以并行化，这意味着现代处理器可以同时执行多个操作。这种并行性进一步加快了计算速度。

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手把手教你使用Pandas读取结构化数据

Series是一个一维结构的序列，包含指定的索引信息，可以被视作DataFrame中的一列或一行。其操作方法与DataFrame十分相似。...为别名，以read_csv函数读取指定路径下的文件，然后返回一个DataFrame对象。...na_values = ... str类型，list或dict，指定缺失值的填充值 na_filter = True bool类型，自动发现数据中的缺失值，默认值为True，若确定数据无缺失，可以设定值为False，以提高数据载入的速度...02 读取指定行和指定列 使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行，这样可以加快数据读取速度。读取原数据的两列、两行示例如下。...nrows=2) #读取'id'和'name'两列，仅读取前两行 csv id name 0 1 小明 1 2 小红 03 分块读取 参数chunksize可以指定分块读取的行数，并返回一个可迭代对象

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如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

深度学习的一个特点是它的计算量很大，因此所有主要的DL库都利用GPU来提高处理速度。...快速 RAPIDS是一套开放源代码库，可与流行的数据科学库和工作流集成在一起以加快机器学习的速度[3]。 一些RAPIDS项目包括cuDF（类似于Pandas的数据框操作库）。...使用cuDF更快地加载1GB CSV 5倍 cuML：机器学习算法 cuML与其他RAPIDS项目集成，以实现机器学习算法和数学基元函数。...拥有一台可以改善这一点的PC和工具确实可以加快工作，并帮助更快地在数据中发现有趣的模式。想象得到一个40 GB的csv文件，然后只需将其加载到内存中即可查看其内容。...RAPIDS工具为机器学习工程师带来了深度学习工程师已经熟悉的GPU处理速度的提高。为了生产使用机器学习的产品，需要进行迭代并确保拥有可靠的端到端流水线，并且使用GPU执行它们将有望改善项目输出。

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NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10

RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。 ?...它们都在数据科学生态中加入了大量新的库、供应商以及几乎无数种构建数据管道方法，以解决数据科学的问题。 ?...尽管我们分布在世界各地，我们中的许多人在家工作，但我们的团队可以通过公开交流和合作建立新的功能并以惊人的速度解决问题。每个人都积极地提供帮助，而经常逼迫自己接触自己专业领域以外的东西以学习新的技能。...RAPIDS为许多其他Python软件包做出了贡献，而不是只管自己； ---- 我喜欢RAPIDS让用户可以轻松、快速地尝试各种硬件，而不必学习新系统； ---- 我喜欢RAPIDS使新科学领域的发展速度加快...我们的第一个版本实现了大约50倍的速度。基于这些结果，将在下一个版本中将GPU功能加入到Datashader本身 ！因此请继续关注该产品。

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python的to_sql那点儿事

to_sql结论 可以对齐字段（dataframe的columns和数据库字段一一对齐） 可以缺少字段（dataframe的columns可以比数据库字段少） 不可以多出字段，会报错 if_exists...mysql时候，如何对齐DataFrame的columns和SQL的字段名？...不过几经迭代，倒也帮我解决了to_sql不能 ignore和replace的问题 代码比对 to_sql代码 #构建数据库连接 engine=create_engine(f'mysql+pymysql:...整表写入，运行速度快 一行行写入，运行速度特慢 新表创建 提前创建（格式问题，函数本身可以创建） 提前创建 字段对齐 可以对齐 可以对齐 字段多余 报错警示 报错警示 主键处理 不可以ignore 可以...ignore 数据修改 不可以修改 replace替换 运行速度慢可以说是这个自定义函数唯一也是最大，甚至于说致命的劣势！

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最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

例如以下代码创建了一个字典： dict1 = {'Nick':28,'Lily':28,'Mark':24} dict1 {'Lily': 28, 'Mark': 24, 'Nick': 28} 字典本身是无序的...这里可迭代对象指可以被遍历的对象，比如列表、元组、字典等。...4.1 For循环 下面是一个for循环的例子， i用于指代一个可迭代对象中a中的一个元素，for循环写好条件后以冒号结束，并换行缩进，第二行是针对每次循环执行的语句，这里是打印列表a中的每一个元素。...= ... str类型，list或dict，指定读取为缺失值的值 na_filter = True bool类型，自动发现数据中的缺失值功能，默认打开(True)，若确定数据无缺失可以设定为False以提高数据载入的速度...，也可以从列表、元组、字典等数据结构创建DataFrame， 1.2 读取指定行和指定列 使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行，这样可以加快数据读取速度。

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自动机器学习：团队如何在自动学习项目中一起工作？（附链接）

而且，它还可以运行大量实验，从而加快了面向生产就绪型的智能经验的迭代。 让我们看看使用自动机器学习进行橙汁销售预测的过程如何实现这些好处。...数据科学家现在已经准备好加载以往的橙汁销售数据，并将CSV文件加载到简单的pandas 中的DataFrame类型中。...访问GitHub以获取有关预测的更多信息（见下面链接）。每次迭代都在实验中运行，并存储来自自动机器学习迭代的序列化的流水线，直到它们找到在验证集上表现最佳的流水线为止。...正如你在此处所看到的，无论有无数据科学专业知识，自动机器学习都可以使客户确定端到端机器学习流水线，以解决任何问题，并在提高准确性的同时节省时间。它还可以运行大量实验并加快迭代速度。...加入微软之前，她是哈佛大学技术与运营管理部门的研究员。她还是微软“Women@NERD”协会的董事会成员、麻省理工学院和哥伦比亚大学的数据科学导师以及AI社区的活跃成员。 【end】

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课程 |《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ pandas (http://pandas.pydata.org/) 高性能数据结构和数据分析工具，提供了一种高效的DataFrame...Jupyter Notebook (http://jupyter.org/) 开源的交互式数据分析处理平台，以 Web 网页的形式创建和分享文档，并可以在文档中插入代码段，交互式的查看代码运行结果。...y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(input, weights) + bias) 声明代价函数：使用交叉熵（cross-entropy）作为代价函数（注意极小误差值的加入...） 加入 SGD 优化算法 计算准确率 构建迭代 & 执行训练 启动Session，代入数据（feed_dict）进行计算，训练结束后使用验证集评估训练效果，train_op 优化训练过程没有返回值，...传统机器学习的优化技巧 数据可视化 帮助理解数据，分析特征重要程度，便于筛选特征 特征工程 数据清洗 & 预处理 对存在字段缺失、格式错误的样本进行处理 二值化（如，是否贵族）、标准化、归一化（如，年龄0~1），可以加快收敛

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独家 | 自动机器学习：团队如何在自动学习项目中一起工作？（附链接）

而且，它还可以运行大量实验，从而加快了面向生产就绪型的智能经验的迭代。 让我们看看使用自动机器学习进行橙汁销售预测的过程如何实现这些好处。...数据科学家现在已经准备好加载以往的橙汁销售数据，并将CSV文件加载到简单的pandas 中的DataFrame类型中。...访问GitHub以获取有关预测的更多信息（见下面链接）。每次迭代都在实验中运行，并存储来自自动机器学习迭代的序列化的流水线，直到它们找到在验证集上表现最佳的流水线为止。...正如你在此处所看到的，无论有无数据科学专业知识，自动机器学习都可以使客户确定端到端机器学习流水线，以解决任何问题，并在提高准确性的同时节省时间。它还可以运行大量实验并加快迭代速度。...加入微软之前，她是哈佛大学技术与运营管理部门的研究员。她还是微软“Women@NERD”协会的董事会成员、麻省理工学院和哥伦比亚大学的数据科学导师以及AI社区的活跃成员。

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强化学习系列案例 | 蒙特卡洛方法实现21点游戏策略

1.蒙特卡洛方法的基本思想 一般蒙特卡洛方法可以分成两类： 一种类型是所求解的问题本身具有内在的随机性，借助计算机的运算能力可以直接模拟这种带有随机性的过程。...科学家依据其概率进行随机抽样得到裂变位置、速度和方向，这样模拟大量中子的行为后，经过统计就能获得中子传输的范围，作为反应堆设计的依据。...通过随机抽样的方法，以随机事件出现的频率估计其概率，或者以抽样的数字特征估算随机变量的数字特征，并将其作为问题的解，这种方法多用于求解复杂的多维积分问题。...，若是则将累积奖励加入(s, a)对应的累积奖励列表returns中，计算列表中元素的均值进而更新Q表中Q值，最后更新策略。...，我们将Q表q_table转换为DataFrame进行观察： q_dataframe = pd.DataFrame([list(item.values()) for item in list(q_table.values

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变不可能为可能，Tachyon帮助Spark变小时级任务到秒

哪怕我们做完了数据的映射之后只要运行Spark job也还得重新读取数据，加入新特性，改模型，测试的时候都得这么干。 所以我们找到了Tachyon。...下面的图表是加载数据到6个Spark节点所需要花费的时间(以分钟计)。...Tachyon Tachyon不单解决了我们数据存储的问题还将目前的部署速度提升到了一个新台阶。...与Spark应用的集成非常简单，只需调用DataFrame和RDD的加载存储API并指定路径URL和Tachyon协议即可。 我们存储原始数据的目的是快速地迭代探索式分析和测试。...效果 我们使用Spark、Scala、DataFrame、JDBC、Parquet、Kryo和Tachyon创建出了一套数据项目流程，它具有扩展性好和速度快等优点，质量也足以直接部署到生产环境中。

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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

这将为我们提供一个基准，以了解我们的新优化对我们有多大帮助。 ? 在上面的代码中，我们创建了一个基本函数，它使用If-Else语句根据花瓣的长度选择花的类。...Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...也就是说，如果你想多次迭代列表并且它足够小以适应内存，那么使用for循环和range函数会更好。...apply()之所以快得多，是因为它在内部尝试遍历Cython迭代器。如果你的函数针对Cython进行了优化，.apply()将使你的速度更快。...类似地，以这种方式设计的许多库，包括Pandas，都将具有方便的内置函数，可以执行你正在寻找的精确计算，但速度更快。

5.3K21

简历项目

（2）仅利用了用户与物品的交互信息，没有利用到物品本身和用户本身的属性【以逻辑回归模型为核心的推荐模型，引用了更多的特征】 矩阵分解（召回） Funk-SVD/LFM:把求解两个矩阵的参数问题转换成一个最优化问题...原理：在输入到激活函数之前，将特征进行归一化，需要用λ和β（平移参数和缩放参数）进行调整，保证每一次数据经过归一化后还保留之前学习来的特征，加快训练速度。测试的时候，用的是训练时候的平均值和方差。...，梯度方向有所改变的维度上更新速度变慢，这样可以加快收敛并减小振荡。...为什么不用平方损失函数： ①若用，会发现梯度的更新速度和sigmoid函数本身的梯度相关，而sigmoid函数在它定义域内的梯度都不大于0.25，训练会非常慢 ②会使得损失函数不是凸优化的。...让后面有更大的学习空间，学习过程更加的平缓 列抽样：这个就是在建树的时候，不用遍历所有的特征了，可以进行抽样，一方面简化了计算，另一方面也有助于降低过拟合 缺失值处理：这个是xgboost的稀疏感知算法，加快了节点分裂的速度

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LightGBM 可视化调参

下面就详细介绍一下实现过程： LightGBM 的参数 在完成模型构建之后，必须对模型的效果进行评估，根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法，以达到满意的结果。...80％的参数来建树 boosting 为 random forest 时用 bagging_fraction 每次迭代时用的数据比例 用于加快训练速度和减小过拟合 early_stopping_round...这是一条以不同阈值 下的假正率FPR为横坐标，不同阈值下的召回率Recall为纵坐标的曲线。让我们衡量模型在尽量捕捉少数类的时候，误伤多数类的情况如何变化的。...report = classification_report(y_test, np.where(probs > 0.5, 1, 0), output_dict=True) report_matrix = pd.DataFrame...(report).transpose() st.dataframe(report_matrix) st.write('------------------------------------') st.write

1.3K40

2022年Python顶级自动化特征工程框架⛵

Featuretools 的核心是 Deep Feature Synthesis（DFS） ，它实际上是一种特征工程方法，它能从单个或多个 DataFrame中构建新的特征。...的字典』、『Dataframe关系列表』和『目标 DataFrame 名称』3个基本输入。...="customers",)feature_matrix_customers图片比如我们也可以以sessions为目标dataframe构建新特征。...图片图片 ② 递归 XGBoost上一步SULOV中识别的变量递归地传递给 XGBoost，通过xgboost选择和目标列最相关的特征，并组合它们，作为新的特征加入，不断迭代这个过程，直到生成所有有效特征...它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可加快实验周期并提高工作效率。图片与本文中的其他框架不同，PyCaret 不是一个专用的自动化特征工程库，但它包含自动生成特征的功能。

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