作者 | Greg DeArment 译者 | 马可薇 策划 | Tina Palantir 开发的独特软件实现了以数据为驱动的操作和决策，其客户多为国际政府和情报机构。...1 Palantir 的阿波罗平台 Palantir 的业务内容是为其客户提供包括 Foundry 和 Gotham 在内的多个系统，虽然这些产品具有各不相同的工作内容，但均是由 Palantir 的内部底层...2 GitOps 是如何在 Palantir 上扩展的？ Greg 指出，在平台的起伏发展中所有权和组织都起到了作用。...Greg 认为，尽管该平台自动化了许多如为 Foundry 所运行的每个环境打开拉去请求在内的任务，但与人工打开请求相比平台所花费的时间也是非常多的。...Greg 同样提醒道，这些增长可能不会如大家所想的那样整洁且可预测，最初促使大家使用 GitOps 的工具不一定在扩展时也能提供很好的服务。
州和地方卫生官员表示，他们在联邦同行最近的简报中被告知Palantir参与了这项工作。卫生和人类服务部的一位发言人说，Tiberius使用Palantir的技术，而Palantir是一位分包商。...在准备过程中，联邦卫生官员已经要求各州的对应部门早在11月就开始计划分发任何授权的疫苗剂量，这可能成为几十年来美国最大规模的疫苗接种活动之一，这也是让学校、企业和其他机构全面重新开放的关键。...州政府官员已经起草了计划，并将于10月16日之前提交给疾病控制和预防中心。 据HHS发言人透露，Tiberius使用的软件与HHS Protect相同，也就是Palantir的Foundry工具。...Foundry收集和分析数据，也被联合国世界粮食计划署用来给需要的地方分发粮食，这就像Tiberius要怎么分发疫苗一样。...文件表示，该系统将允许卫生当局“整合广泛的人口、就业和公共卫生数据集，以确定优先人群的位置”，并“支持分配决策”。
Palantir的解决方案 Palantir平台在很多行业都有使用，可以帮助进行数据集成，数据可视化，以及数据分析。Palantir擅长集成各种类型数据：文本，邮件，日志，甚至是图像和视频。...数据然后可以通过Palantir Graph或Map访问。这些应用可以帮助调查人员发现事件之间的模式，并提出假设。...在保险，金融，以及医疗行业中，数据源和记录维护是非常重要的，Palantir使用其知识管理应用来跟踪和确保进入其平台的每个数据的安全。在其将数据索引至平台用于未来引用过程中，其还确保适当的数据安全性。...在地方政府和州政府的IT支出中，行政和金融，公共建设工程，公共安全和司法中的数据分析和数据聚合是最重要的，这些部门经常要处理来自各种数据源的数据。...Palantir Foundry 可以无缝连接不同部门的后端数据库，可以让那些在销售，营销，甚至是在工厂一线的员工发现模式，识别工作流中的不足。
Palantir是一个2019年在nature biotechnology提出的用于单细胞数据轨迹推断的Python工具包。...0、安装包与准备数据 1）安装python包 根据前期探索，不建议直接使用pip安装(存在bug)，而是下载github的最新源码后安装。...unzip Palantir-master cd Palantir-master pip install . 2）示例数据 需要准备.h5ad的单细胞数据（count表达矩阵）格式，官方提供示例数据可直接下载...## (1) 导入数据 ad = sc.read('marrow_sample_scseq_counts.h5ad') ad # AnnData object with n_obs × n_vars...scanpy包的相关函数，也可以导入Seurat的降维结果，以保证可视化的一致性。
高盛最新的预测认为， FDA将在12月通过“紧急使用授权”，但如果首批过渡期疫苗未能达到VE标准，或是不符合安慰剂对照组中至少有5名重症患者的要求，风险将偏向在1月份通过、1月份开始接种。...Tiberius被怀疑会沦为美国政客的工具 Palantir另一款名为HHS Protect的数据收集和分析工具，在范围上与Tiberius相似，由美国卫生与公众服务部用来跟踪医院的新冠肺炎数据，因其复杂性而受到一些人的批评...州和地方卫生官员说，在最近的一次联邦同行的简报会上，他们被告知Palantir参与了这一努力。卫生与公众服务部的一位女发言人说，Tiberius使用Palantir技术，Palantir担任分包商。...联合国世界粮食计划署(World Food Program)也使用Foundry收集和分析数据，将食物引导到需要的地方，类似于它将被用于引导Tiberius的疫苗。...根据Palantir准备的描述“华尔街日报”审查的系统的文件称，Tiberius系统将允许卫生当局“整合广泛的人口、就业和公共卫生数据集，以确定优先人群的位置”，并“支持分配决策”。
以下示例在不更改pom.xml文件的情况下使用 Maven：....以下示例在不更改 Maven 的情况下使用pom.xml：$ mvn com.google.cloud.tools:jib-maven-plugin:build -Dimage=myorg/myapp复制...此外，您可以在本地（例如，在开发人员机器或 CI 服务中）或在 Cloud Foundry 等平台中运行构建包。buildpack 生命周期的输出是容器映像，但您不需要Dockerfile....输出映像中的文件系统层由 buildpack 控制。通常，许多优化都是在开发人员不必知道或关心它们的情况下进行的。...这使得 Cloud Foundry 等平台可以在有安全更新的情况下修补较低层，而不会影响应用程序的完整性和功能。
在流DSL中表示一个事件流平台，如Apache Kafka，配置为事件流应用程序的通信。 事件流平台或消息传递中间件提供了流的生产者http源和消费者jdbc接收器应用程序之间的松散耦合。...Spring Cloud数据流中的流DSL语法应该是这样的: http | transform | log 在Spring Cloud数据流仪表板的“Streams”页面中，您可以创建一个新的流，如下所示...当部署流时，有两种类型的属性可以被覆盖: 应用程序级属性，这是Spring云流应用程序的配置属性 部署目标平台的属性，如本地、Kubernetes或Cloud Foundry 在Spring Cloud...请参阅在本地、Kubernetes和Cloud Foundry目标环境中调试部署的应用程序的文档。要在本地开发环境中调试应用程序，只需传递本地部署器属性debugPort即可。...本系列的第4部分将提供通用的事件流拓扑和连续部署模式，作为Spring Cloud数据流中的事件流应用程序的原生集。请继续关注!
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...Here is an example: 在此代码中，我们首先从 CSV 文件中读取数据集。然后，我们使用 get_dummies（） 函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。
错误含义和原因当我们在使用PyTorch加载数据集或读取模型时，如果发生了EOFError: Ran out of input错误，意味着在读取文件时已经到达了文件的末尾，但我们尝试继续读取数据或进行操作导致了这个错误...这通常在以下情况下会出现：数据集文件结束：当你正在读取一个数据集文件时，可能是图片、文本或其他格式的数据，而你从文件中读取的数据量超过了文件中实际的有效数据量。...请检查相关代码并确保操作顺序正确，没有在文件末尾继续读取或操作的情况。 总之，EOFError: Ran out of input错误通常提示在读取数据集文件或模型文件时出现问题。...然后，我们通过DataLoader将数据集封装成可迭代的数据加载器。 在训练过程中，我们使用train_loader迭代读取训练数据集的批量数据，并在每个批次上进行模型训练的代码。...类似地，在测试过程中，我们使用test_loader迭代读取测试数据集的批量数据，并在每个批次上进行模型推理的代码。
数据预处理是建立机器学习模型的第一步，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效 第一步，导入数据 进行学习的第一步，我们需要将数据导入程序以进行下一步处理...Pandas 则是最好的导入并处理数据集的一个库。对于数据预处理而言，Pandas 和 Numpy 基本是必需的 在导入库时，如果库名较长，最好能赋予其缩写形式，以便在之后的使用中可以使用简写。...如 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 导入数据 import pandas as pd def...80/20 进行划分，其中 80% 的数据用作训练，20% 的数据用作测试，由 test_size = 0.2 指明，random_state 指定是否随机划分 特征缩放 当我们的数据跨度很大的话或者在某些情况下...（如：学习时，模型可能会因数据的大小而给予不同的权重，而我们并不需要如此的情况），我们可以将数据特征进行缩放，使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler from sklearn.preprocessing
matplotlib绘制简单图表 plt.show() # 显示图像 第3节：加载CSV数据 机器学习算法需要有数据，这节讲解如何在python中正确地加载CSV数据集 有几种常用的方法供参考： 使用标准库中...然而，这样的数据集与scikit-learn估计器不兼容，它们假定数组中的所有值都是数值的，并且都具有并保持含义。使用不完整数据集的基本策略是放弃包含缺失值的整个行和/或列。...sklearn中的大部分函数可以归为估计器(Estimator)和转化器(Transformer)两类。 估计器(Estimator)其实就是模型，它用于对数据的预测或回归。...列如，我要对数据集进行标准化处理，用到scikit-learn库中的StandardScaler()函数，那么先要用该函数的fit()方法，计算出数据转换的方式，再用transform()方法根据已经计算出的变换方式...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。
流使得以较小的片段处理数据成为可能，从而可以处理更大的文件。 如上图所示，数据通常以块或连续流的形式从流中读取。从流中读取的数据块可以存储在缓冲区中。...它们允许同时从源读取和写入数据。双工流是双向的，并在同时进行读取和写入的情况下提供了灵活性。...在这种情况下，我们将写入流和读取流绑定在一起，但这只是为了举例说明 - Duplex流支持独立的读取和写入流。 在 _read() 方法中，我们实现了双工流的可读端。...使用Node.js流的最佳实践 在使用Node.js Streams时，遵循最佳实践以确保最佳性能和可维护的代码非常重要。 错误处理：在读取、写入或转换过程中，流可能会遇到错误。...实施流量控制机制：当可写流无法跟上从可读流读取数据的速度时，当可读流完成读取时，缓冲区中可能会有大量数据剩余。在某些情况下，这甚至可能超过可用内存的数量。这被称为背压。
K3s 是一个轻量级的 Kubernetes 发行版，专为资源受限的环境（如边缘计算或物联网设备）而设计。...在本教程中，我们将介绍如何在 K3s 集群上安装 Cloud Foundry Korifi 。我们将首先安装 Kubernetes （以K3s的形式），然后将 Korifi CRD 安装到集群中。...这将设置生成的 kubeconfig 文件的文件权限模式为 644 ，这意味着所有者具有读写权限，而其他用户只有读取权限。K3s 安装过程中默认不执行此操作。...在构建工作流程结束时，将包上传到容器注册表，并在运行工作流程开始时从注册表中拉取容器。在这种情况下，我们使用 Google Artifact Registry 来推送和拉取镜像。...&& cf target -o acme-corp -s foo-bu 在 Cloud Foundry 中： target 是设置 Cloud Foundry 实例中的活动组织和空间。
两个流行的云提供商Heroku和Cloud Foundry采用“buildpack”方法。buildpack将您部署的代码包装在启动应用程序所需的任何内容中。...它 可能是JDK和对 java 的调用，嵌入式Web服务器或完整的应用程序服务器。buildpack是可插拔的，但理想情况下，您应该能够尽可能少地进行 自定义。这减少了不受您控制的功能的占用空间。...它最大限度地减少了开发和生产环境之间的差异。 理想情况下，您的应用程序（如Spring Boot可执行jar）具有在其中运行打包所需的所有内容。...在本节中，我们将了解如何在“入门”部分中开发并在云中运行的 简单应用程序。 63.1 Cloud Foundry 如果未指定其他buildpack，Cloud Foundry将提供默认的构建包。...63.1.1绑定到服务 默认情况下，有关正在运行的应用程序的元数据以及服务连接信息将作为环境变量公开给应用程序（例如：$VCAP_SERVICES ）。
坊间甚至传闻说当年拉登被被抓获的过程中，Palantir的数据分析乃幕后英雄，这大数据，可真厉害。 毫无疑问，大数据的热潮在未来的一段时间会继续升温。然而，「大数据」究竟需要哪些职位？...ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。...ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。...随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。...，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树，逻辑回归、集成算法等。...即使你还不太懂机器学习的具体过程，依旧可以使用此库进行机器学习操作，因为其对各种算法进行了良好的封装，可以在不了解算法实现过程的情况下使用算法，所以可以把 sklearn 库当作学习过程中的一个过度，如果你想快速建立一个模型...---- 数据导入 sklearn 内含有很多数据集，可以用来练手，一些小规模数据可以直接使用，但大规模数据要下载 内部小规模数据的导入方式： from sklearn import datasets...y = digits.target # 获得样本label 若使用外部的数据集，则需要另行导入，比如以 csv 文件存储的信息，可以选择使用 Pandas 库导入： import pandas as pd...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在我们现在的示例中，数据载入器确定 time 字段是唯一可以被用来作为数据时间字段的数据。 单击 Next: ... 2 次，来跳过 Transform 和 Filter 步骤。...针对本教程来说，你并不需要对导入时间进行换行，所以你不需要调整 转换（Transform） 和 过滤器（Filter） 的配置。...配置摘要（schema） 是你对 dimensions 和 metrics 在导入数据的时候配置的地方。...这个界面显示的是当我们对数据在 Druid 中进行导入的时候，数据是如何在 Druid 中进行存储和表现的。...最后，单击 Next 来查看你的配置。 等到这一步的时候，你就可以看到如何使用数据导入来创建一个数据导入规范。 你可以随意的通过页面中的导航返回到前面的页面中对配置进行调整。
如机器学习中的深度学习技术，在大数据、强力的计算设备以及有效的训练技巧的推动下，正在逐渐突破梯度消失带来的隐层数量限制，隐层“深度”日益增加，模型的复杂度以及学习能力大大提升。...运筹优化技术在持续深化现有技术框架，解决精度、可解释性和拓展性平衡问题的同时，也在应用领域持续突破，如将线性整数规划应用于城市轨道、将多目标在线匹配应用于共享交通的司乘匹配和派单。...针对数据处理能力，大型科技企业和少数垂直人工智能企业如第四范式、中科闻歌均具有优势，能提供数据平台+融合智能决策一体化平台产品，如中科闻歌的“天湖”数据智算中台。...Palantir发布的Gotham和Foundry软件平台，可将机构海量信息转化为反映业务的数据资产，能够为国防部门、情报局、灾害救援组织等提供平台决策支持，基于Gotham和Foundry通用的大数据融合和可视化分析平台...大数据技术已被美国军方广泛运用于战场态势分析和预测，如定位伊拉克战场中可能存在的炸弹或地雷位置，帮助美军在巴格达规划一条被袭概率最小的路径。
这些大数据技术已被美国军方广泛运用于战场态势分析和预测，如定位伊拉克战场可能存在的炸弹或地雷位置，帮助美军在巴格达规划一条被袭概率最小的路径，或者分析亚丁湾海盗活动的热点区域。...Palantir大数据系统技术架构设计图 Palantir通过适配器和系统API，将多源异构数据表示为统一的模型（Model），也就是数据动态本体的融合实现，作为分析的基本数据单元，模型是源数据集的行和列转化为现实世界中实体的概念对象...在古希腊罗马哲学中，本体论的研究主要是探究世界的本原或基质。各派哲学家力图把世界的存在归结为某种物质的、精神的实体或某个抽象原则。...，通过这种数据融合分析过程，我们就更容易在大数据中找寻具有特殊意义和决策价值的信息。...Palantir大数据可视化交互界面图 我们都知道，大数据不仅数量庞大而且可能动态变化，大数据环境下普通用户如何才能理解和使用好分析工具很关键，甚至很多用户对自身的分析需求都不知道的情况下。
一个 csv 文件能够储存表格数据，每行都代表一条数据，我们可以使用 Pandas 中的 read_csv 方法来读取 csv 文件并将其作为 dataframe 处理。...在机器学习中，我们通常需要对源数据集进行处理，以便分离出训练集和测试集，分别用于模型的训练和测试。...回归模型中的数据预处理过程遵循上述的数据处理流程，主要包括导入所需的库，导入所需的数据集，检查缺失数据，分离数据集以及特征缩放。...只有当特征或变量之间独立时才存在多重性。 此外，多元回归模型中使用的类数据是处理非数值数据类型非常有效的手段。类数据通常涉及一些表示类别数值的数据，如性别(男/女)。...在回归模型中，这些数值通常可以被表示为哑变量，即用1或0代表类别数据出现或不出现。此外，对于两个类数据之间存在相关性的问题，我们通常降低一个类别数量，以便正常使用回归模型。
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