这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...Ray 的性能是快速且可扩展的，在多个数据集上都优于 Dask。...值得注意的是，Dask 的惰性计算和查询执行规划不能在单个操作中使用。
后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...公司受益于Dask提供的强大分析，因为它在单机上进行高效的并行计算。...向外扩展集群:Dask计算出如何分解大型计算并有效地将它们路由到分布式硬件上。 安全性:Dask支持加密，通过使用TLS/SSL认证进行身份验证。 优缺点 让我们权衡一下这方面的利弊。...使用Dask的优点： 它使用pandas提供并行计算。 Dask提供了与pandas API类似的语法，所以它不那么难熟悉。
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。...矢量化 对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...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。
人们为什么仍然使用GPU？ 一般来说，GPU之所以快，是因为它们具有高带宽的内存和以比传统CPU更高的速率执行浮点运算的硬件[1]。GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。...CUDA是一个并行计算平台，为开发人员提供API，使能够构建可以利用GPU进行通用处理的工具。 GPU已经发展成为高度并行的多核系统，可以非常高效地处理大数据块。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...如果想跨多个GPU分配工作流，则还有Dask-cuDF库[5]。...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。
这里关键是使用dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。...这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...Dask DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。...Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在 于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一 起，然后展示最终的数据帧。...其实dask使用了一种延迟数 据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。
为了尝试对此进行预测，包括了一个广泛的数据集，其中包括有关单个借方及其历史信用记录的匿名详细信息。...如果我们希望扩展到单个GPU之外，则需要利用`dask_cudf`。 建模 对于高级建模部分，我们将再次利用xgboost作为主要方法。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。...同样，我们使用cuML版本，因此我们不必将数据传输回CPU。 XGBoost还具有GPU加速的特征重要性计算和SHAP计算，以提高解释性。
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...然后，对上述数据集执行相关计算操作： result = np.sqrt(np.sin(ds) ** 2 + np.cos(ds) ** 2) 计算过程使用了 dask，可以执行如下语句查看计算图： result.Tair.data.visualize...() dask计算图，点击可看大图 计算完成后，为了并行存储nc文件，需要将上述结果分割为多个对象： 创建分割函数将上述dataset对象分割为多个子dataset对象： import itertools...读取存储的数据： new_ds = xr.open_mfdataset(paths, combine='by_coords') 然后和上述计算的结果进行对比: try: xr.testing.assert_identical...如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。
目前普通的方法都是对视频帧中每个单个实例进行解码，因此必须在多实例场景下分别匹配和分割每个实例，消耗多次计算资源。...详细地说，AOT采用识别机制将多个实例关联到同一个高维特征空间中，因此，对于同时处理多个对象的匹配和分割解码，AOT就像处理单个对象一样高效。...训练策略 训练分为两个阶段，先在静态图像数据集生成的视频序列中进行预训练，再在YouTube-VOS与DAVIS公开视频数据集上进行训练。...由上分割结果可以看出，AOT在对多个相似实例进行分割时效果更好。...提出一种简单有效的识别机制，在多目标场景下对所有实例进行统一关联、匹配和解码。AOT首次通过使用识别机制证明了在VOS中处理多个对象可以有效地处理单个对象。
该方法通过机器学习（ML）从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点，从而提供了高保真的手部和手指跟踪。...图 1 通过 MediaPipe 在手机上进行实时 3D 手部感知。我们的解决方案是使用机器学习从一个视频帧计算手的 21 个三维关键点。图中深度通过颜色灰色程度表示。...它对整个图像进行操作，并返回一个定向的手部边界框； 手部标志模型。...手部标志模型 在对整个图像进行手掌检测后，我们随后的手部标志模型通过回归对检测到的手部区域内的 21 个 3D 手关节坐标进行精确的关键点定位，即直接对坐标进行预测。...Mediapipe 附带了一组可扩展的计算器，可用于解决各种设备和平台的模型推理、媒体处理算法以及数据转换等任务。而像裁剪、渲染和神经网络计算这样的单个计算器，可以独立在 GPU 上执行。
在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...创建管道 我们现在有3个函数来进行数据预处理的任务。接下来就是使用这些函数创建管道。...但是，管道函数提供了一种结构化和有组织的方式，可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务，预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。
Dask 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...Dask 的任务调度程序可以扩展至拥有数千个节点的集群，其算法已在一些全球最大的超级计算机上进行测试。其任务调度界面可针对特定作业进行定制。...该单机调度程序针对大于内存的使用量进行了优化，并跨多个线程和处理器划分任务。它采用低用度方法，每个任务大约占用 50 微秒。 为何选择 DASK？...Dask 的扩展性远优于 Pandas，尤其适用于易于并行的任务，例如跨越数千个电子表格对数据进行排序。加速器可以将数百个 Pandas DataFrame 加载到内存中，并通过单个抽象进行协调。...Dask 功能开箱即用，即使在单个 CPU 上也可以提高处理效率。当应用于集群时，通常可以通过单一命令在多个 CPU 和 GPU 之间执行运算，将处理时间缩短 90% 。
如果同时发送多个，那么对端就无法重组成一个以太网帧了，在100Mbps的带宽中（假设中间没有损耗），我们计算一下发送这一帧需要的时间： ( 65553 * 8 ) / ( 100 * 1024 * 1024...所以，我们在对网络进行分析的时候，对数据包大小的判断也是不可缺少的一个环节。 6>、发送小于最小值的包，会出现什么情况呢？...用 sendt o函数发送数据时，如果发送数据长度大于该值，则函数会返回错误 3、UDP 协议分成若干个包发送，会发送整个数据丢失问题 如果数据小于 65507字节 ，则：按照 MTU 的值进行分包，分成若干个包...超过1472（1500-20（IP首部）-8（UDP首部）），那么 UDP 数据就会在网络层被分成多个 IP 数据报 既：发送方 IP 层就需要将数据包分成若干片，而接收方 IP 层就需要进行数据报的重组...2、MTU 对 TCP 的影响： TCP 的一个数据报也不可能无限大，还是受制于 MTU，TCP 单个数据报的最大消息长度，称为 MSS TCP 在建立连接的过程中，双方会进行 MSS 协商 最理想的情况下
在RVOS中，对象可以通过它们正在执行或参与的动作进行参考。这使得 RVOS比RIS复杂得多，因为参考动作的文本表达通常无法从单个静态帧中推导出来。...此外，与基于图像的 RIS 不同，RVOS 方法可能还需要跨多个帧（即跟踪）来建立参考对象的数据关联，以处理遮挡或运动模糊这类的干扰。...相比之下，该研究使用端到端方法，不需要任何额外的掩码细化步骤，并使用单个主干就可完成。...最后，通过将每个分割核与其对应的帧特征进行卷积，为 生成一系列分割掩码 M，然后进行双线性上采样操作以将掩码大小调整为真实分辨率 实验 该研究在A2D-Sentences数据集上将MTTR与SOAT...与现有方法[24,37]相比，这些方法是在完整数据集上进行训练和评估的，尽管该研究模型在较少的数据上进行训练，并专门在一个更具挑战性的子集上进行评估，但MTTR在所有指标上都表现出了卓越的性能。
对于AI而言，对并行性的需求不仅适用于单个工作站或计算节点，而且适用于编排分布在可能数千个计算节点上的AI处理流水线。...Spark处理Map的定向非循环图（DAG）减少计算管道，在整个DAG处理过程中保持数据在工作人员之间的分布。任务图在功能上定义，并且在优化DAG计算顺序之后懒惰地执行任务。...与Dask一样，Ray拥有Python优先API和对actor的支持。它有几个高性能优化，使其更高效。与Spark和Dask不同，任务在每个节点内急切执行，因此每个工作进程在收到所需数据后立即启动。...但是，大多数实际流水线都会进行需要高带宽的数据传输。对于更多节点，这些框架应该都使用100 Gb / s，并且应该规划AI管道以最小化网络流量并最大化分布式核心的使用。...dask / dask https://github.com/dask/dask 具有任务调度的并行计算。通过在GitHub上创建一个帐户来为dask / dask开发做贡献。
本文的结构如下: 数据集生成 处理单个CSV文件 处理多个CSV文件 结论 数据集生成 我们可以在线下载数据集，但这不是本文的重点。我们只对数据集大小感兴趣，而不是里面的东西。...接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。 处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。 如果您考虑一下，单个CPU内核每次加载一个数据集，而其他内核则处于空闲状态。...glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。最后，可以将它们连接起来并进行聚合。
创建中继时，此逻辑接口组将作为单个接口运行。BIG-IP 系统使用中继在多个链路上分配流量，该过程称为链路聚合. 使用链路聚合，主干通过将多条链路的带宽相加来增加链路的带宽。...BIG-IP ® 系统能够通过使用每个帧中的源地址和目标地址计算一个哈希值，然后在同一成员链路上传输具有该哈希值的所有帧来维护帧顺序。 BIG-IP 系统自动为中继分配一个唯一的 MAC 地址。...BIG-IP 系统使用参考链路采取一定的聚合动作，例如实现自动选路策略。对于进入参考链路的帧，BIG-IP 系统在 BIG-IP 系统知道可用的所有成员链路上对帧进行负载平衡。...对于从中继中的任何链路到目标主机的帧，BIG-IP 系统将这些帧视为来自参考链路。 最后，BIG-IP 系统使用单个成员链路的 MAC 地址作为任何 LACP 控制帧的源地址。...BIG-IP 系统使用编号最小的接口作为参考链路。系统使用参考链路协商聚合链路。 创建中继后，您可以使用通常用于将单个接口分配给 VLAN 的同一 VLAN 屏幕将中继分配给一个或多个 VLAN。
目录 1、简介 2、物理特性 3、通讯时序 3.1、开始和停止条件 3.2、地址传送 3.3、数据传送 3.4、总线应答 3.5、总线仲裁 4、工作过程 4.1、单个主设备连接多个从机 4.2、多个主设备连接多个从机...所以根据上述公式可以计算，对于5V的电源，每个上拉电阻阻值至少1.53kΩ，而对于3.3V的电源，每个电阻阻值至少967Ω。 如果觉得计算电阻值比较麻烦，也可以使用典型值 4.7kΩ。...3.3、数据传送 地址匹配一致后，总线上的主机根据 R/W 定义的方向一帧一帧的传送数据。 所有的地址帧后传送的数据都视为数据帧。...第4步：收发数据 主设备发送或接收数据到从设备，如下图所示： 第5步：接收应答 在传输完每个数据帧后，接收设备将另一个ACK位返回给发送方，以确认已成功接收到该帧，如下图所示： 第6步：停止通信 为了停止数据传输...，主设备将SCL切换为高电平，然后再将SDA切换为高电平，从而向从机发送停止条件，如下图所示： 4.1、单个主设备连接多个从机 I2C总线上的主设备使用7位地址对从设备进行寻址，可以使用128（2的7
主机通过MOSI将数据发送给从机 4. 如果需要响应，则从机通过MISO将数据返回给主机 使用SPI有一些优点和缺点，如果在不同的通信协议之间进行选择，则应根据项目要求进行充分考量。...接收UART读取数据帧后，它将对值为1的位数进行计数，并检查总数是偶数还是奇数，是否与数据相匹配。...它结合了 SPI 和 UART 的优点，您可以将多个从机连接到单个主机（如SPI那样），也可以使用多个主机控制一个或多个从机。...ACK/NACK：消息中的每个帧后均带有一个ACK/NACK位。如果成功接收到地址帧或数据帧，接收设备会返回一个ACK位用于表示确认。...主机发送或接收数据帧： 5. 传输完每个数据帧后，接收设备将另一个ACK位返回给发送方，以确认已成功接收到该帧： 6.
一般计算机都是多进程的，那么在执行操作时可以使用Python中的multiproccessing。...#computationally intensive work 06 尽量使用csv替代xlsx 在进行数据处理时， 我需要更长的时间才能将数据加载到excel文件或从excel文件保存数据。...相反，我选择了创建多个csv文件的路径，并创建了一个文件夹来对文件进行分组。...将您的功能分为两部分： 1.执行计算的函数 - 使用@autojit进行装饰 2.执行IO的功能 from numba import jit, autojit @autojit def calculation...pandas操作与多个进程并行化同样，仅在您拥有大型数据集时使用。
3类功能码 Modbus功能码，是写在主机请求数据帧中的，决定主机进行读还是写操作，是读线圈、离散量还是寄存器，是写单个寄存器还是多个寄存器等等，决定主机请求什么类型的数据。...公共功能码 0x03：读多个保持寄存器 0x04：读输入寄存器 0x06：写单个保持寄存器 0x10：写多个保持寄存器 因为PLC主要控制的是继电器触点，所以在PLC上还会经常对线圈（Coils）进行读写...这里需要特别注意的一点是：写保持寄存器，需要区分0x06写单个寄存器和0x10写多个寄存器，而读保持寄存器不区分读单个和读多个，当需要读单个保持寄存器时，也是使用0x03指令，指定读取数量为1。...可以看出，写多个寄存器时使用10功能码，从机回复数据也比较精简。 示例3：读单个寄存器。读01地址设备0x0105保持寄存器数据。...主机以特定地址访问指定的某个从机，发出一个请求数据帧，这个数据帧功能可以是读取或写入数据，从机接收到并处理完成后，会回报一个应答数据帧，以表示读取或写入成功。 ?
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