什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...Hudi机制 存储机制 hudi维护了一个时间轴，记录了在不同时刻对数据集进行的所有操作。 hudi拥有2种存储优化。...一言以蔽之的话，Hudi做的事情就是将批处理（copy-on-write storage）和流计算（merge-on-read storage）作业整合，并将计算结果存储在Hadoop中。...对于非Spark处理系统（例如：Flink，Hive），处理过程可以在各自的系统中完成，然后以Kafka Topics 或者HDFS中间文件的形式发送到Hudi表中。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...准备图像和注释 创建TFRecords和标签图 训练模型 模型推论 在整个教程中，将使用Roboflow这个工具，该工具可以大大简化数据准备和训练过程。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...一旦在本地解压缩该文件，将看到测试目录原始图像： 现在在Colab笔记本中，展开左侧面板以显示测试文件夹： 右键单击“测试”文件夹，然后选择“上传”。现在可以从本地计算机中选择刚刚下载的所有图像！...对于自定义数据集，此过程看起来非常相似。无需从BCCD下载图像，而是可以从自己的数据集中下载图像，并相应地重新上传它们。 下一步是什么 已经将对象检测模型训练为自定义数据集。
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...，因为30 * 86400000 = 2592000000，但是计算出来却是：-1702967296。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...将数据转换为torch.FloatTensor 加载训练和测试数据集 # 5 output = output.detach().numpy() # 6 fig, axes = plt.subplots(...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建
前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...将FormsPlot (ScottPlot.WinForms)从工具箱拖到窗体中： 输入以下代码： public partial class LineChart : Form {...double[] logYs = ys.Select(Math.Log10).ToArray(); //将对数缩放的数据添加到绘图中 var sp =
在MATLAB中优化大型数据集时，可能会遇到以下具体问题：内存消耗：大型数据集可能会占用较大的内存空间，导致程序运行缓慢甚至崩溃。...解决方案：使用稀疏数据结构来压缩和存储大型数据集，如使用稀疏矩阵代替密集矩阵。运行时间：大型数据集的处理通常会花费较长的时间，特别是在使用复杂算法时。...解决方案：使用有效的算法和数据结构，如利用矢量化操作和并行计算来加速处理过程。可以考虑使用MATLAB的Parallel Computing Toolbox来进行并行计算。...维护数据的一致性：在对大型数据集进行修改或更新时，需要保持数据的一致性。解决方案：使用事务处理或版本控制等机制来确保数据的一致性。可以利用MATLAB的数据库工具箱来管理大型数据集。...可以使用MATLAB的特征选择和降维工具箱来帮助处理大型数据集。以上是在MATLAB中优化大型数据集时可能遇到的问题，对于每个问题，需要根据具体情况选择合适的解决方案。
更具体地说，本教程演示了 使用非参数 Mann-Kendall 检测影像中的单调趋势 测试是否存在增加或减少的趋势以及 Sen 的斜率 量化趋势的幅度（如果存在）。...重要提示：此处介绍的方法 适用于评估单调趋势（即没有季节性的数据） 在离散数据中（即非浮点）。...时间序列数据 我们将使用来自MOD13A1数据集的MODIS增强植被指数（EVI）的时间序列。此图像集合的每个像素都包含一个时间序列，我们 将计算每个像素的统计信息。...在 在下文中，斜率是以天为单位计算的，以避免数值上的微小斜率 （这可能是由于改用纪元时间而产生的）。...Mann-Kendall 统计量的方差 计算 Mann-Kendall 统计量的方差时，由于 数据中可能存在联系（即 等于零）。 计算这些关系可能会有点棘手，需要基于数组 前向差分。
论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
CUDA的定义 CUDA是一种允许软件开发者和软件工程师直接访问虚拟指令集和并行计算元素的平台和编程模型。它包括CUDA指令集架构（ISA）和并行计算引擎在GPU上的实现。...高吞吐量 快速处理大型数据集： 在深度学习中处理大型数据集时，GPU能够提供远高于CPU的吞吐量，加快模型训练和推理过程。...深度学习中的CUDA应用场景 模型训练 加速训练过程： 在训练阶段，CUDA可以显著减少模型对数据的训练时间，尤其是在大规模神经网络和复杂数据集的情况下。...CUDA在深度学习中的应用不仅加速了模型的训练和推理过程，而且推动了整个领域的发展。它使得更复杂、更精确的模型成为可能，同时降低了处理大规模数据集所需的时间和资源。...在GPU上执行矩阵乘法可以显著加速计算过程，是理解CUDA加速的理想案例。 环境准备 在开始之前，确保你的环境中安装了PyTorch，并且支持CUDA。
另外，标准数据并行化方法允许同一个模型在多个加速器上对不同的输入数据执行并行训练，但是这无法增加每个加速器可以支持的最大模型大小。...为了在多个加速器上也能进行高效的模型训练，GPipe将模型分割并分配给不同的加速器，将小批量训练样本自动分割成更小的批量（微小批量）。通过在微小批量样本上管道化整个执行过程，加速器可以实现并行运行。...由于反向传播和批量分割中的重复计算，GPipe 将中间激活内存从6.26GB降至3.46GB，使得单个加速器上可以训练3.18亿个参数。...因为训练至少需要两个加速器来适应模型大小，谷歌衡量了在两个分区但没有管道并行化的naive情况下的加速，发现训练过程中几乎是线性加速。...该网络被分为四个分区，且在模型和数据上应用了并行训练过程。这个巨大的模型在没有任何外部数据的情况下达到了当前最先进的84.3% top-1 / 97% top-5 single-crop验证准确率。
对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。...然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
等 2 时间序列数据基本处理 参考： python中各种时间格式的转换 python中时间日期格式的类型的转换（含pandas） 2.1 时间字符串、时间戳之间的转换 import time str_time...在原来的时间上加6天: import datetime # 将时间字符串转换成格式化的时间格式 time = "20190617 00:00:00" time = datetime.datetime.strptime...(time, "%Y%m%d %H:%M:%S") # 在原来的时间上加6天 time = time + datetime.timedelta(days=6) print(time) 计算时间间隔：...检验 来源：使用Mann-Kendall检验分析时间序列数据的趋势 Mann-Kendall检验可以用来判断时间序列数据是否存在趋势。...在这个例子中，p值是0.4226， 比0.05还要高，因此这组时间序列数据中没有显著趋势。 在做Mann-Kendall趋势检验时，我们可以使用matplotlib快速地画出实际数据。
Andre Viebke等人利用多线程及SIMD并行化在英特尔Xeon Phi处理器上加速CNN。...另一方面，由于数据并行化可能影响收敛速度，该评测还在多GPU卡的情况下比较了收敛速度。 评测使用合成数据集和真实数据集。合成数据集主要用于评估运行时间，真实数据集用于测量收敛速度。...表1：用于评测的深度学习软件 神经网络和数据集：对于合成数据的测试，实验采用具有约5500万个参数的大型神经网络（FCN-S）来评估FCN的性能。...对于真实数据的测试，为MNIST数据集构建的FCN（FCN-R）较小；针对Cifar10数据集则使用名为AlexNet-R和ResNet-56的AlexNet架构。...讨论 对于CPU并行，建议线程数不大于物理CPU内核数。因为在计算过程中需要额外的CPU资源来进行线程调度，如果CPU资源全部用于计算则难以实现高性能。
SFT（Supervised Fine-Tuning）: 监督微调，是在预训练模型的基础上，使用有标签的数据集对模型进行针对性调整，使其适应特定任务，比如情感分析、问答等。...AWQ 通过在推理过程中实时调整量化参数，以实现最优的模型性能和计算效率之间的平衡。...它通过使用 FP8 格式（一种高精度浮点数格式）来缓存模型中的关键值（KV），从而减少模型在推理过程中的计算量。FP8 KV 缓存可以显著提高模型的推理速度，同时保持较高的模型性能。...下面是对您提到的几个知名数据集的简要介绍： C-Eval: C-Eval 是一个针对中文生成式语言模型的评估框架或数据集，设计用于测试模型在中文环境下的生成质量、连贯性、逻辑性和创造性等多个维度。...生成式语言模型的综合能力评估平台 生成式语言模型的综合能力评估平台旨在全面测试和比较不同模型在多样任务上的表现，这些平台通常设计了一系列涵盖广泛能力领域的测试，以确保对模型的评估是全面且深入的。
迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能：VGG[6] 和 ResNets [7] 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练 [8,9] 然后在计算机视觉任务中作为骨干网络架构...英伟达的研究者想要迁移的是具备处理文本序列能力的整个 NLP 模型。 然而，由于在大型数据集上训练大型语言模型非常耗时，因此上述情况下的迁移学习非常困难。...有证据表明，用于语言建模、语音识别和神经机器翻译的 RNN 在大型数据集上训练时，准确率还有提升的空间 [21]。相应的，高效训练大型 RNN 模型的技术将在许多神经语言任务中带来准确率的提升。...由于我们的模型可以在数小时内在亚马逊数据集上收敛，并且尽管我们的计算需求是 128 块 Tesla V100 GPU，这个硬件规模很大，但在商业上是可行的，这项工作打开了在大多数商业应用以及深度学习研究中实现大规模无监督...图 4：在特定维度和批大小的亚马逊评论数据集上，训练 mLSTM 模型完成一个 epoch 的训练过程。
数据并行如果用户的数据集太大，无法一次性装入内存中，那么可以使用PyTorch的数据并行功能，将数据集分成多个部分，分别在不同的GPU上进行处理。这可以加速数据的预处理过程，并且可以处理更大的数据集。...模型剪枝模型剪枝是一种减少模型大小和计算量的技术，PyTorch提供了模型剪枝功能，可以根据模型的重要性自动地减少模型中的参数和计算节点。这可以加速模型的推断过程，并且可以减少模型的存储空间。...这可以加速模型的推断过程，并且可以减少模型的存储空间。分布式训练如果用户需要训练大型模型或处理大型数据集，那么可以使用PyTorch的分布式训练功能，将训练任务分配给多台机器或多个GPU。...这可以加速训练过程，并且可以处理更大的模型和数据集。...这可以使模型更加通用，可以在各种平台和设备上运行。
在今天的这篇文章中，我会对 PFN 发布的这份报告作出详细的解释。 尽管 GPU 的性能正在不断提升，为了实现更高精度而使用更大的训练数据集，导致神经网络模型的参数和训练模型的计算成本也在不断的上升。...在单 GPU上，若是使用包含 Chainer 的框架来训练模型，可能会花费一周多的时间。为了处理大型训练数据集，也为了提高迭代试错的效率，将多个 GPU 整合到一起来加速训练过程尤为重要。...ChainerMN 的实现本质 现行的分布式训练的实现方式借助的是数据并行计算的方法，特别是模型同步更新。...在这种方法中，每个工作单元都含有现行的模型，所有工作单元共同作用于某个小型数据集，将其分解为一个个更小的子集，随着每次的迭代过程而进行梯度计算。...分布式深度学习所遇到的困难和挑战 分布式深度学习其中一个主要困难就是，较高的生产能力并不意味着更好的学习效率。例如，在数据并行方法中，如果增加 GPU 的数量，相应微型数据集的大小也会增加。
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