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TypeError: module object is not callable (pytorch进行MNIST数据预览出现错误)

使用pytorch在对MNIST数据进行预览,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 经过多次的检查发现,引起MNIST数据无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练和测试...# 2.root 存放下载的数据的路径 # 3.transform用于指定导入数据需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据下完成后需要载入数据哪部分 import torch import

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Pytorch构建数据

处理监督机器学习任务,最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据,特别是需要深度神经网络的任务,该怎么办?...如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据,从而在不花费数百美元昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们MAFAT雷达分类竞赛遇到的一些问题。...从音轨生成“移位的”片段会导致每次检索新片段都重新构建相同的音轨,这也会减缓管道的速度。 管道无法处理2D或3D输入,因为我们同时使用了scalograms和spectrograms但是无法处理。...数据格式概述 制作我们的流数据之前,先再次介绍一下数据,MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成,表示为128x32 I / Q矩阵;但是,在数据集中,有许多段属于同一磁道,即,雷达信号持续时间较长...上面的图像来自hezi hershkovitz 的文章,并显示了一个完整的跟踪训练数据,结合所有的片段。红色的矩形是包含在这条轨迹的单独的部分。白点是“多普勒脉冲”,代表被跟踪物体的质心。

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掌握Apache Kylin:工作原理、设置指南及实际应用全解析

它通过构建预计算的数据立方体(Cubes),实现了对大规模数据的快速查询和深入分析。 2.1 数据立方体的概念 数据立方体是多维数据分析的核心。...Kylin,这些立方体通过对数据的不同维度组合进行预计算来存储,使得数据查询过程极为迅速。...当用户执行查询Kylin不是庞大的原始数据上进行操作,而是直接在预先构建数据立方体上进行检索。这种方法大大减少了查询所需时间,尤其是对于复杂的多维分析查询。...它独特的设计理念和实现方式,使其处理海量数据表现出色,无论是快速查询响应还是复杂的数据分析任务。...这种方法不仅减少了查询时间,而且提高了处理超大规模数据的效率。 安装与配置: 详细的安装和配置指南确保了Kylin可以不同的系统环境顺利运行。

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多角度带你认清Kylin的工作原理

由于水平有限,博客难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!...我希望最美的年华,做最好的自己! 之前的博客,博主已经为大家带来了Kylin的简单介绍,环境搭建以及简单入门使用。本篇博客,博主为大家带来的是关于Kylin工作原理的介绍!...---- Kylin的工作原理 Apache Kylin的工作原理本质上是 MOLAP(多维立方体分析)。...,而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算 利用预计算的结果来执行查询,相比非预计算的查询技术,其速度一般要快一到两个数量级,超大的数据上优势更明显 数据达到千亿乃至万亿级别Kylin的速度可以超越其他非预计算技术...相信在看之前对Kylin的工作原理还一头雾水的朋友,看完一定能够恍然大悟? 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请大佬们指正? 受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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Apache Kylin原理与架构

Kylin的介绍 Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。...Apache Kylin作为OLAP引擎包含了从数据源(Hive/Kafka等)获取源数据,基于MapReduce构建多维立方体(Cube),并充分利用HBase的列式特性来分布式的存储立方体数据,提供标准...2 ):存储模块HBase HBasekylin中用来存储OLAP分析的Cube数据的地方,实现多维数据的交互查询 3 ):Kylin内部核心模块 REST Server :提供了Restful 接口...支持大部分查询功能 - 交互式查询能力: 通过Kylin,用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互,同样的数据上提供比Hive更好的性能 - 多维立方体(MOLAP Cube): 用户能够Kylin...: http://kylin.apache.org/cn/ 书籍:基于kylin构建数据分析平台

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PyTorch构建高效的自定义数据

用DataLoader加载数据 尽管Dataset类是创建数据的一种不错的方法,但似乎训练,我们将需要对数据的samples列表进行索引或切片。...数据已经构建好了,看来我们已准备好使用它进行训练…… ……但我们还没有 如果我们尝试使用DataLoader来加载batch大小大于1的数据,则会遇到错误: ?...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置PyTorch,真是太棒了。现在可能出现的问题是,如何制作验证甚至测试,以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。...我鼓励以这种方式构建自己的数据,因为它消除了我以前管理数据遇到的许多凌乱的编程习惯。复杂情况下,Dataset 是一个救命稻草。...您可以我的GitHub上找到TES数据的代码,该代码,我创建了与数据同步的PyTorch的LSTM名称预测变量(https://github.com/syaffers/tes-names-rnn

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Apache Kylin 入门介绍与学习资源

01 Kylin 介绍 Apache Kylin(麒麟)是由eBay开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。...Kylin 能够实现海量数据的秒级甚至亚秒级查询,主要依赖其预计算与构建Cube的能力。...Kylin底层数据存储HBase数据输入与cube building主要是Hive、Kafka,或者JDBC数据源(v2.3.0+版本),如下图所示: ?...查询延时控制亚秒级,为Hadoop提供交互式查询能力。 多维立方体。使用kylin为百亿以上数据定义数据模型并构建立方体。...实时OLAP能力,Kylin可以在数据产生进行实时处理,用户可以秒级延迟下进行实时数据多维分析。 BI工具无缝集成,目前能够与 Tableau、PowerBI等工具集成。

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Kylin 是什么?

Kylin 生态圈 Apache Kylin™ 概览 Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据...Apache Kylin™ 令使用者仅需三步,即可实现超大数据上的亚秒级查询。...1定义数据上的一个星形或雪花形模型 2定义的数据表上构建cube 3使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询,仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果 Kylin...引擎),Kylin 为 Hadoop 提供标准 SQL 支持大部分查询功能 交互式查询能力: 通过 Kylin,用户可以与 Hadoop 数据进行亚秒级交互,同样的数据上提供比 Hive 更好的性能...多维立方体(MOLAP Cube): 用户能够 Kylin 里为百亿以上数据定义数据模型并构建立方体 实时 OLAP: Kylin 可以在数据产生进行实时处理,用户可以秒级延迟下进行实时数据多维分析

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Apache Kylin 入门介绍与学习资源

01 Kylin 介绍 Apache Kylin(麒麟)是由eBay开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。...Kylin 能够实现海量数据的秒级甚至亚秒级查询,主要依赖其预计算与构建Cube的能力。...Kylin底层数据存储HBase数据输入与cube building主要是Hive、Kafka,或者JDBC数据源(v2.3.0+版本),如下图所示: ?...查询延时控制亚秒级,为Hadoop提供交互式查询能力。 多维立方体。使用kylin为百亿以上数据定义数据模型并构建立方体。...实时OLAP能力,Kylin可以在数据产生进行实时处理,用户可以秒级延迟下进行实时数据多维分析。 BI工具无缝集成,目前能够与 Tableau、PowerBI等工具集成。

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使用java(jdbc)向mysql添加数据出现“unknown column……”错误

错误情况如题,出现这个错误的原因是这样的: 在数据,插入一个字符串数据的时候是需要用单引号引起来的。...money_record`) VALUE ("+id+","+date+","+record+","+money+")"); 这里的date变量其实我是用SimpleDate类设置的是一个字符串类型的数据了...,根据上面的叙述,得知这个“+date+”还是需要使用单引号引起来的,如下: VALUE ("+id+",'"+date+"',"+record+","+money+") 这样再进行数据插入的时候就不会出现错误了...使用java向数据插入数据的时候有一句口诀:单单双双加加 见名知意,最外层是单引号‘’,第二层是双引号“”,最里面是加号++。...感谢您的阅读,欢迎指正博客存在的问题,也可以跟我联系,一起进步,一起交流!

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一站式大数据解决方案分析与设计实践 | BI无缝整合Apache Kylin

应尽量多地预先计算聚合结果,查询时刻应尽量使用预算的结果得出查询结果,从而避免直接扫描可能无限增长的原始记录,预计算系统是入库数据进行预聚合,进一步牺牲灵活性换取性能,以实现对超大数据的秒级响应...Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark/Flink 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,通过预计算它能在亚秒内查询巨大的表...每次Cube构建都会从数据批量读取数据,而对于大多数业务场景来说,数据数据处于不断增长的状态,为了支持Cube数据能够不断地得到更新,且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube,Cube...状态 禁用(Disabled) 只有定义,没有构建数据 错误(ERROR) 报错并停止后续执行 准备(Ready) 构建完成可以提供查询服务。...执行控制 恢复(Resume) 在上次错误位置恢复执行 放弃(Discard) 如要修改Cube或重新开始构建,可以放弃此次构建

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一站式大数据解决方案分析与设计实践:BI无缝整合Apache Kylin

应尽量多地预先计算聚合结果,查询时刻应尽量使用预算的结果得出查询结果,从而避免直接扫描可能无限增长的原始记录,预计算系统是入库数据进行预聚合,进一步牺牲灵活性换取性能,以实现对超大数据的秒级响应...Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark/Flink 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,通过预计算它能在亚秒内查询巨大的表...每次Cube构建都会从数据批量读取数据,而对于大多数业务场景来说,数据数据处于不断增长的状态,为了支持Cube数据能够不断地得到更新,且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube,Cube...状态 禁用(Disabled) 只有定义,没有构建数据 错误(ERROR) 报错并停止后续执行 准备(Ready) 构建完成可以提供查询服务。...执行控制 恢复(Resume) 在上次错误位置恢复执行 放弃(Discard) 如要修改Cube或重新开始构建,可以放弃此次构建

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数据开发:OLAP分析引擎Apache Kylin入门

Apache Kylin出现不仅很好地解决了海量数据快速查询的问题,也避免了手动开发和维护提前计算程序带来的一系列麻烦。...传统BI领域中,数据仓库的数据存储Oracle、MySQL等数据,而在大数据领域中最常用的数据仓库就是Apache Hive,Hive也是Apache Kylin默认的数据源。...在数据仓库,可以在数学上求和的事实属性称为度量。例如,可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。度量是维度模型的核心。 通常,单个查询检索数千个或数百万个事实行,其中对结果执行数学方程。...Cuboid特指Apache Kylin某一种维度组合下所计算的数据。Cube Segment指针对源数据的某一片段计算出来的Cube数据。...通常,数据仓库数据数量会随时间的增长而增长,而Cube Segment也是按时间顺序构建的。

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Kylin使用心得:从入门到进阶的探索之旅

Cube(立方体)Kylin的核心在于其预计算模型——Cube。Cube可以理解为一个多维数据,其中包含了用户定义的一组维度和度量。...Kylin通过预先计算所有维度组合下的度量值,将查询结果存储为高度压缩的Cuboid(立方体的子集),从而实现查询的亚秒级响应。2. 构建过程构建Cube是一个涉及数据抽取、转换、加载的过程。...Spark集成使用Spark作为构建引擎,可以显著提升Cube构建速度,特别是处理大规模数据。"engine_type": "SPARK"2....Cube构建失败问题:构建过程中出现错误,如MapReduce任务失败。解决:检查日志,定位错误原因,如资源不足、数据质量问题、SQL语法错误等,针对性地进行修复。2....分区策略根据业务需求,合理设置Cube的分区策略,以适应数据增长和查询负载的变化。结语Apache Kylin数据分析领域扮演着重要角色,但要充分利用其潜力,需要对监控、维护、问题解决有深入理解。

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Kylin数据下的OLAP解决方案和行业典型应用

Apache Kylin的原理和技术架构 Apache Kylin数据仓库中最常用的Hive读取源数据,使用 MapReduce作为Cube构建的引擎,并把预计算结果保存在HBase,对外暴露Rest...Apache Kylin百度地图的实践 对于 Apache Kylin 实际生产环境的应用,国内,百度地图数据智能组是最早的一批实践者之一。...目前,百度地图大数据 OLAP 多维分析平台承载百度地图内部多个基于 Apache Kylin 引擎的亿级多维分析查询项目,共计约 80 个 cube,平均半年时间的历史数据,共计约 50 亿行的源数据规模...Kylin 有效解决的痛点问题: 痛点一:百亿级海量数据多维指标动态计算耗时问题,Apache Kylin 通过预计算生成 Cube 结果数据并存储到 HBase 的方式解决。...使 kylin构建能力可以横向扩展,来保证数据构建; 优化构建字典下载策略。

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【开发实践】美团为什么开发 Kylin On Druid(上)?

前言 数据分析领域,Apache KylinApache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持超大数据上进行快速查询的能力。...01 Apache Kylin 简介 Apache Kylin 是一个开源的分布式大数据分析引擎,超大规模数据上建立数据模型,构建支持多维分析的预计算 Cube,提供 Hadoop 上的 SQL 查询接口及多维分析能力...这种独特的预计算能力使 Apache Kylin 可以应对超大数据上的查询,并实现亚秒级查询响应。 ?...图 1 Kylin架构图 02 Apache Kylin 的优势 1.基于 Hadoop 成熟的计算引擎(MapReduce 和 Spark),提供了强大的处理超大数据的预计算能力,能够主流 Hadoop...03 Apache Druid ( incubating )简介 Druid 诞生于 2012 年,是一个开源分布式数据存储,其核心设计结合了分析型数据库、时序数据库、搜索系统的特点,可以处理较大数据上的数据收集和分析任务

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Apache Kylin 历险记

Kylin 概述 1.1 Kylin 定义 Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由...官网:https://kylin.apache.org/cn 1.2 Kylin特点 Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。...MOLAP:基于多维数据(一个多维数据称为一个OLAP Cube),需要预计算。 1.3.8 Cube & Cubeid 有了维度跟度量后就有了根据维度和度量做预计算的Cube理论。...Kylin的元数据存储Hbase。...3.2.3 联合维度 联合维度 每个联合包含两个或更多个维度,如果某些列形成一个联合,那么该分组产生的任何Cuboid,这些联合维度要么一起出现,要么都不出现

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Apache Kylin 深入Cube和查询优化

Cube基本原理 传统多维分析就有多维立方体(OLAP Cube)的概念。...Apache Kylin数据领域对Cube进行了扩展,通过执行 MapReduce/Spark任务构建Cube,对业务所需的维度组合和度量进行预聚合,当查询到达直接访问预计算聚合结果,省去对大数据的扫描和运算...如图3所示,Cube,所有的Cuboid组成一个树形结构,根节点是全维度的Base Cuboid,再依次逐层聚合掉每个维度生成子Cuboid,直到出现0个维度结束。...图4 去除冗余Cuboid 再考虑查询需求,报表或多维分析场景,有些维度是每次查询都会出现的,如年份;有些维度总是一起出现的,如开始时间、结束时间;有些维度间是有层级关系的,如商品分类或地理信息。...图12 去除不恰当的必须维度 寻找Cube构建瓶颈 Apache Kylin,Cube的构建是通过一系列MapReduce和Spark任务完成的,其中MapReduce占多数。

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【硬刚KylinKylin入门原理调优OLAP解决方案和行业典型应用

并且超大数据上其优势更明显。当数据达到千亿乃至万亿级别Kylin 的速度甚至可以超越其他非预计算技术 1000 倍以上。...通常,单个查询检索数千个或数百万个事实行,其中对结果执行数学方程。...Cuboid 特指 Apache Kylin 某一种维度组合下所计算的数据。 Cube Segment 指针对源数据的某一片段计算出来的 Cube 数据。...Apache Kylin百度地图的实践 对于 Apache Kylin 实际生产环境的应用,国内,百度地图数据智能组是最早的一批实践者之一。...Kylin 有效解决的痛点问题: 痛点一:百亿级海量数据多维指标动态计算耗时问题,Apache Kylin 通过预计算生成 Cube 结果数据并存储到 HBase 的方式解决。

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数据OLAP系统比较

),clickhouse小规模集群上表现优于Druid和Pinot presto的综合性能好,join操作表现较好,保持目前数仓的这一套不变 OLAP整体情况 目前的大数据OLAP系统都是部分优化的...多个不相关的数据(多租户) 表和数据永久驻留在集群 表和数据定期出现并从群集中退出 表格大小(以及它们的查询强度)时间上是稳定的 表格随时间热度降低 查询的同质性(其类型,大小,按时间分布等...的离线数据做分析,属于hadoop生态圈,可以和目前的hive这一套完美结合起来 Apache Kylin v1.6.0之后支持了近实时的流计算,后续构建成为离线和实时的一站式解决方案 Apache Kylin...;其次对MapReduce Job和Spark Job的问题排查和调优经验要丰富;然后必须掌握对Cube复杂调优的方法;最后出现问题排查的链路较长,复杂度较高。...Apache kylincube的构建过程及原理分析:https://www.cnblogs.com/shibit/p/7039794.html Mondrian https://github.com

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