我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。...我对他们的工作做了一个小小的扩展，把它放在Google Sheet上，这样每个人都可以尝试一下。 如何创建？ 我在MNIST数据集（一组手写数字的黑白图像）中训练了一个非常简单的CNN。...每幅图像都是0-9中的一个数字。 MNIST示例图像。28 x28像素。注意:我在Sheet中添加了条件格式，所以墨水显示为红色。...图像中的每个像素都通过一个产生相应像素的函数(即“卷积”)来运行。卷积使用过滤器来寻找模式。例如，注意上面的过滤器（在第二个截图）中，右边界的红色更深，左边界的红色更浅。...卷积，用来在开始时找到图像中的有用特征：在末端的层，通常被称为“密集”层，它根据这些特征对事物进行分类。
在Bash中定义一个数组 有两种方法可以在bash脚本中创建新数组。第一个是使用declare命令来定义一个Array。此命令将定义名为test_array的关联数组。...$ declare -a test_array 还可以通过分配元素来创建数组。...echo {test_array [@]} apple orange lemon 通过数组循环 还可以使用bash脚本中的循环访问数组元素。...for i in ${test_array[@]} do echo $i don 向数组中添加新元素 可以使用（+=）操作向现有数组添加任意数量的元素。...以下是从bash脚本中的数组中删除索引2处的元素。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是多列统计信息（Extended Statistics）？...为了能够让优化器做出准确的判断，从而生成准确的执行计划，Oracle在11g数据库中引入了收集多列统计信息。...使用程序包DBMS_STATS中的新函数CREATE_EXTENDED_STATS创建一个虚拟列，然后对表收集统计信息。...可见在收集了直方图后的Cardinality值比没有直方图的情况虽然更接近真实值，但还是有不少差距，下面收集多列统计信息。...2、手动创建Column Group后再收集统计信息，对表中具有相关性的列心知肚明，就可以使用手动创建的方法。
在JavaScript中，可以使用以下方式创建数组和对象： 一：创建数组（Array）： 1：使用数组字面量（Array Literal）语法，使用方括号 [] 包裹元素，并用逗号分隔： let array1...= []; // 空数组 let array2 = [1, 2, 3]; // 包含三个数字的数组 let array3 = ['apple', 'banana', 'orange']; // 包含三个字符串的数组...2：使用 Array 构造函数创建数组，通过传递元素作为参数： let array4 = new Array(); // 空数组 let array5 = new Array(1, 2, 3); //...包含三个数字的数组 let array6 = new Array('apple', 'banana', 'orange'); // 包含三个字符串的数组 二：创建对象（Object）： 1：使用对象字面量...包含两个属性的对象 let obj6 = new Object({ firstName: 'John', lastName: 'Doe', age: 25 }); // 包含三个属性的对象 这些方式都可以创建数组和对象
没有空洞的数组往往表现得更好 在大多数编程语言中，数组是连续的值序列。在 JavaScript 中，Array 是一个将索引映射到元素的字典。...在某些引擎中，例如V8，如果切换到性能较低的数据结构，这种改变将会是永久性的。即使所有空洞都被填补，它们也不会再切换回来了。...关于 V8 是如何表示数组的，请参阅Mathias Bynens的文章“V8中的元素类型”【https://v8.dev/blog/elements-kinds】。...(arr, [0, 0, 0]); 警告：如果你用对象作为参数去 .fill() 一个数组，所有元素都会引用同一个实例（也就是这个对象没有被克隆多份）： 1const LEN = 3; 2const obj...所以操作这个数组时应该比用构造函数创建的更快。不过 创建 数组的速度比较慢，因为引擎可能需要随着数组的增长多次重新分配连续的内存。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全 抱雪 昨晚和网友邬彦华在OICQ上闲聊，他言及正在为朋友编一个游戏菜单，其中动态创建了一组按纽，最后却无法释放。...所以我就放弃了这种思路，忽然，电光一闪(不是要打雷了，而是我想出办法来了)，能不能用数组呢？说干就干！数组的分配？我想想，对！...所以，使用VCL数组的过程是：首先声明一个二重指针，然后分配所要VCL组件的个数，最后再对每个VCL元件进行分配；在释放的时侯，要释放每个VCL元件的资源，最后才回收VCL数组的资源。...################## 在BCB中使用VCL控件数组(二) 抱雪 我的《BCB中使用VCL控件数组》中，提到了用TList来实现时无法释放资源的问题，结果今天就得到了答案，邬彦华等等网友都指教了.../C++中，void *可匹配任何类型，所以只要加一个强制类型转换(TSpeedButton *)就可以了，当然用(TObject *)等也是可以的，因为TObject是VCL中所有类的基类，而基类的指针是可以指向它的直接或间接子类的
灾难恢复：任何基础设施都应该有明确的灾难恢复选项，可以在 30 分钟内触发，为用户的工作铺平道路。 我们做出的选择 鉴于 PayPal 必须解决这么多挑战，很明显，创建新的本地解决方案是没什么出路的。...我们将 BigQuery 中的数据保存为美国的多区域数据，以便从美国的其他区域访问。我们在数据中心和 Google Cloud Platform 中离分析仓库最近的区域之间实现了安全的私有互联。...我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...我们创建了一个自动化框架以及一个用于交互式使用和自助代码转换的门户。自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。
其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...在服务账号详情区域，填写服务账号的名称、ID 和说明信息，单击创建并继续。 c. 在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。 3....，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....参考右侧【连接配置帮助】，完成连接创建： ③ 创建数据目标 BigQuery 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏，点击【创建连接】按钮，在弹出的窗口中选择 BigQuery，...并点击确定 根据已获取的服务账号，在配置中输入 Google Cloud 相关信息，详细说明如下： 连接名称：填写具有业务意义的独有名称。
Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...Snowflake：全托管云数仓服务，可运行在AWS、Azure、GCP之上（用户在创建服务的时进行选择），计算存储分离架构，计算按需成倍扩展（1、2、4、8、16……）和计费，存储按需计费。...测试场景与数据规模 本次测试场景选取的是30TB的TPC-H，比较有趣的是在2019年的benchmark中GigaOM选取的是30TB的TPC-DS。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。
多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
给定一个二维数组，它的行和列都是已经按升序排列，请设计一个算法，对于给定某个值x，判断该值是否包含在数组中。...在我们以前的算法讨论中曾经提到过一个法则，当看到有数组时，首先想到的就是排序。如果看到排序，首先想到的是二分查找，对于给定数组，它已经排好序了，那么我们可以考虑用二分查找来判断给定元素是否在数组中。...,假设数组的长度为n： 1, 用x与A[0][n-1]比较，如果 x < A[0][n-1], 那根据数组每一列都是升序排序的特性，我们可以排除掉数组的最后一列。...4, 如果算法查询的行数超过n,或者列数小于0，那表明数组不包含给定元素。...，并设置要查询的数值为34，显然该值包含在数组中，然后调用TwoDArraySearch 的search()函数，上面代码运行后结果如下： ?
这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...这一差异是在一个月内计算得出的。请注意，由于未提供某些必需的列，因此无法对实时盘中数据进行所有查询。我们在下面指出这一点。...然而，我们的初始测试是在 ClickHouse 云开发层服务中执行的。这将存储限制为 1TiB，并在两个节点上提供总共 4vCPU 和 16GiB RAM，对于大多数组织来说足以运行上述解决方案。...考虑到上述数量，用户不应在此处产生费用，并且如果担心的话，可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。
可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...Google 在区块链+大数据这一破受争议的方向就做了很好的尝试！ 就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。...近日，Google 在 BigQuery 平台上再次发布了以太坊数据集。 大多数人可能会认为以太坊区块链是一个不可变的分布式分类帐。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain
首先，它真正将大数据推入到云中，更重要的是，它将集群的系统管理（基本上是一个多租户Google超级集群）推入到云端，并将这种类型的管理工作留给擅长这类事情的人们（如Google）。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...快速渐变维度(Fast Changing Dimensions) 快速渐变维度(FCD)在典型的DW中需要更多的工作才能创建，这与BiqQuery相比没有什么不同。
BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...构建管道 我们的第一个方法是在Big Query中为每个集合创建一个变更流，该集合是我们想要复制的，并从那个集合的所有变更流事件中获取方案。这种办法很巧妙。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...由于在MongoDB变更流爬行服务日期之前我们没有任何数据，所以我们错失了很多记录。为了解决这一问题，我们决定通过创建伪变化事件回填数据。...另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。 结论 对于我们来说付出的代价（迭代时间，轻松的变化，简单的管道）是物超所值的。
在本文中，我们将探讨容易发生的五个常见 Google Analytics 4 错误，并提供避免这些错误的实用技巧。 1....由于它从您连接的那一刻起就将数据导出到 BigQuery，因此请务必在一开始就进行设置，以便获得尽可能多的历史数据。...为了完成与 BigQuery 的关联，您需要创建一个 BigQuery 项目，该项目将要求您输入结算信息。...启用 Google 信号后，GA 会使用用户 ID 跨设备跟踪用户，然后在用户在不同设备上登录其 Google 服务帐户时对其进行匹配，并且用户身份可能会暴露。...结论 总之，在设置 Google Analytics 4 时避免常见的配置错误以确保准确可靠的数据收集至关重要。
这个时候可以使用 google-cloud-bigquery来实现。...首先我们需要先创建一个服务账号密钥，访问：https://console.cloud.google.com/apis/credentials/serviceaccountkey。...从服务帐号列表中，选择新的服务帐号。 在服务帐号名称字段中，输入一个名称。 从角色列表中，选择BigQuery，在右边弹出的多选列表中选中全部与 BigQuery 有关的内容。如下图所示。...下面密钥类型选为JSON，点击“创建”，浏览器就会下载一个 JSOn 文件到你的电脑上。 然后，使用 pip 安装一个名为google-cloud-bigquery的第三方库。...然后编写代码： import datetime from google.cloud import bigquery def notify(message): print(message)
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