pwd=ziyu ，提取码是ziyu 可以从该地址下载本篇文章所需要的Ollama安装包和DeepSeek模型，这两部分文件都在压缩包“离线部署deepseek.rar”中 安装Ollama 打开Ollama...3.运行Deepseek模型 安装完成后，输入以下命令即可运行Deepseek模型： ollama run deepseek-r1-1.5b 安装其他大小的DeepSeek大模型 本文以DeepSeek-r1...因此推荐有安装其他大小DeepSeek模型的用户，在其他可联网的机子中运行Ollama，直接下载对应大小的DeepSeek大模型，如7B，下载之后至模型文件夹中（C:\Users\你的用户名文件夹.ollama...7B文件（文件名通常是一个很长的ID，可以通过下载时间最近和文件大小最大进行判断），将其改名为deepseek-r1-7b.gguf，之后还需要修改Modelfile中的FROM字段内容，修改完成拷贝至离线环境便可按照前文所述进行离线安装
一、说明 Fate 的模型预测有 离线预测 和 在线预测 两种方式，两者的效果是一样的，主要是使用方式、适用场景、高可用、性能等方面有很大差别；本文分享使用 Fate 基于 纵向逻辑回归 算法训练出来的模型进行离线预测实践...基于上文 《隐私计算FATE-模型训练》 中训练出来的模型进行预测任务 关于 Fate 的安装部署可参考文章 《隐私计算FATE-核心概念与单机部署指南》 二、查询模型信息 执行以下命令，进入 Fate
2.5 离线增量文章画像计算 2.5.1 离线文章画像更新需求 第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次 2.5.2 定时更新文章设置...Apscheduler使用 APScheduler：强大的任务调度工具，可以完成定时任务，周期任务等 配置好定时运行的函数 定义更新逻辑 编写APscheduler配置 增加打印日志添加(程序问题，离线更新文章画像流程进度...) 2.7 Word2Vec与文章相似度 2.7.1 文章相似度 需求 首页频道推荐：每个频道推荐的时候，会通过计算两两文章相似度，快速达到在线推荐的效果，比如用户点击文章，我们可以将离线计算好相似度的文章排序快速推荐给该用户...那么我们所知的是，HIVE只适合在离线分析时候使用，因为运行速度慢，所以只能将相似度存储到HBASE当中 hbase 2.7.5 文章相似度存储 目的：将所有文章对应相似度文章及其相似度保存 2.8 文章相似度增量更新...内的用户行为日志 user_action固定日期 关联表与Hadoop历史日期目录 定量进行更新： 读取固定时间内的用户行为日志 注意每天有数据都要关联一次日期文件与HIVE表 3、进行用户日志数据处理
【摘要】 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。...云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。...互联网上的云计算服务特征和自然界的云、水循环具有一定的相似性，因此，云是一个相当贴切的比喻。根据美国国家标准和技术研究院的定义,云计算服务应该具备以下几条特征：（1）随需自助服务。...云的基本概念，是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再由多部服务器所组成的庞大系统搜索、计算分析之后将处理结果回传给用户。...它可分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等高级计算。 继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次IT浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。
文章目录 一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程 后端系统通常会有一些需要超大数据集分析的业务场景...一、什么是Hadoop Hadoop是一套大数据解决方案，包揽了一筐子技术，使得大数据处理人员能够简单高效地对大型数据集进行分布式处理。...Hadoop主要解决的大规模数据下的离线数据分析问题，可以用于一次写入，多次读取分析，具备较高的处理时延（T+1），其架构核心为MapReduce、HDFS、Yarn，分别为Hadoop提供了分布式计算...四、实时计算和离线计算的过程 ---- 对于大数据的处理，一般分为几个步骤： 数据采集阶段：数据收集阶段是指通过各类日志、埋点、爬虫或手工整理的方式来对需要分析的数据进行收集 数据清洗阶段：数据收集阶段收集到的数据为原始数据...以下是基于Hadoop的经典的实时计算和离线计算分析的大致流程图和组件图： ?
一、背景 饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右，主要负责离线&实时 Infra 和平台工具开发。...其中6人的离线团队需要维护大数据集群规模如下， Hadoop集群规模1300+ HDFS存量数据40+PB，Read 3.5 PB+/天，Write 500TB+/天 14W MR Job/天，10W...本文接下来主要介绍饿了么大数据团队如何通过对计算引擎入口的统一，降低用户接入门槛。...各种计算引擎都有自身的优缺点，适用的计算场景各不相同。 从用户角度来说，普通用户对此没有较强的辨识能力，学习成本会比较高。...并且当有新的计算需求需要接入，我们还需要为其部署对应的客户端环境。
Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。...今天我们就来具体讲一讲Spark的批处理和流处理两种数据处理模式。 1328642_12dc_4.jpg 从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。...Spark与Hadoop的MapReduce引擎基于各种相同原则开发而来，但是通过完善的内存计算和处理优化机制来加快批处理工作负载的运行速度。...Spark既可作为独立集群部署（需要相应存储层的配合），也可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎，去负责分布式计算的部分，这也使得企业从Hadoop到Spark，能够以更低的成本完成转换。...Spark在数据处理上，兼具批处理和流处理的能力，对于大部分企业需求来说，这就足够使用了。这也是Spark现在的市场地位的由来，甚至相比于真正的实时流处理引擎Storm显得更受到青睐。
为了提高数据处理效率，Pandas提供了多种并行计算的方法。本文将由浅入深地介绍Pandas并行计算的基本概念、常见问题及解决方案，并通过代码案例进行详细解释。...一、Pandas并行计算概述1.1 什么是并行计算？并行计算是指将一个任务分解为多个子任务，这些子任务可以同时执行，从而加快整个任务的完成时间。...多进程：适用于CPU密集型任务，如数据处理、计算等。Pandas提供了pandarallel库，可以轻松实现多进程并行计算。...分布式计算：对于超大规模的数据集，可以使用Dask或Vaex等分布式计算框架，它们与Pandas接口兼容，能够处理超出内存限制的数据。...pandarallel.initialize() result = data.parallel_apply(custom_function, axis=1)四、总结Pandas并行计算能够显著提升数据处理效率
实时批量融合计算时，一般需要批量将数据推送到hbase供实时使用。本文将通过两个典型场景--累计场景与最新分区场景，讨论批量和实时衔接的设计方案，解决批量延迟可能导致的问题。...累计场景在之前的文章中讲述了实时离线结合共同计算客户180天累积交易金额的场景。这种情况下批量是计算178~T-2的累计值，实时算T-1,T两天的累计值。...批量将累计结果推送到hbase中，实时的计算结果关联hbase汇总批量结果后获得客户180天的累计值。具体的开发中，假设此hbase表的rowkey为客户号_分区时间，批量实时交互细节如下图所示。...以3号为例，批量计算了178天前~2号的累计结果推送到hbase中,hbase的rowkey是客户号_2号。实时等到4号的时候使用这份数据，并汇总实时自行计算的3号~4号数据得到180天的汇总。...此时可设计成实时计算最近3天的累计值（客户每天的累计值存下来，方便进行多天的累计）。如果发现hbase中客户号_2号的数据还未到，则向前取一天即取客户号_1号的数据进行汇总。
边缘计算简介 边缘计算是分布式信息技术架构的一种实践，其中客户端的数据在网络边缘处理，尽可能接近原始来源。...准确地说，边缘计算将一定比例的存储和计算资源从中央数据中心移出，并使其靠近数据源本身，因此工作是在实际生成数据的地方执行的，而不像传统计算那样原始数据转换到中央数据中心进行处理和分析，这很耗时。...边缘计算技术被用于制造业、农业、工作场所安全、网络优化、交通、零售以及改善医疗保健服务。 通过扩展IT基础设施，推进边缘计算允许组织以更低的成本更快地提高计算能力。...这就是IT行业将重点从传统计算转移到边缘计算的原因。边缘计算的概念并不是一个新概念，而是根植于远程计算的旧思想。...根据调查，三分之二的全球IT领导者正在利用边缘计算技术，其中数据处理发生在更接近数字交互边缘的地方。调查还预测，到2023年，超过50%的新IT企业将实施边缘计算。
Ollama简介 一句话概括：Ollama 是一个允许您在计算机上本地运行开源大语言模型（LLM）的工具 极简安装并运行大模型 安装客户端：https://ollama.com/download 下载后安装即可...然后就可以在Terminal中一个命令下载、运行大模型，比如最近大火的mistral，4G左右。...模型下载完成后就可以直接在Terminal中聊天了 我的电脑是丐版MacBook Air M1，推理时巨卡无比 Olamma支持大模型列表 https://ollama.com/library Model...All-minilm是在非常大的句子级数据集上的嵌入模型。
通常来讲，机器人编程可分为示教在线编程和离线编程。我们今天讲解的重点是离线编程，通过示教在线编程在实际应用中主要存在的问题，来说说机器人离线编程软件的优势和主流编程软件的功能、优缺点进行深度解析。...看到离线编程的这些优点后，是不是迫不及待的想看看离线编程软件长什么样子？那么往下看吧~下面详细介绍一下主流的离线编程软件。...__2、RobotArt__ RobotArt是目前国内品牌离线编程软件中最顶尖的软件。...- Spotand OLP：完成点焊工艺设计和离线编程。 - Human：实现人因工程分析。...DELMIA有6大模块，其中Robotics解决方案涵盖汽车领域的发动机、总装和白车身(Body-in-White)，航空领域的机身装配、维修维护，以及一般制造业的制造工艺。
除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。...集群管理器： Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。...当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的...四、 Spark适用场景 我们大致把Spark的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。也就对应的有两种人群：数据科学家和工程师。...2、数据处理应用 工程师定义为使用 Spark 开发 生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对处理的处理和转换等任务。
流式计算作为一种高效的数据处理方式，能够实时处理和分析不断流入的数据。Pandas 作为 Python 中最流行的数据处理库之一，虽然主要设计用于批处理，但也可以通过一些技巧实现简单的流式计算。...本文将由浅入深地介绍如何使用 Pandas 进行流式数据处理，常见问题及解决方案。1. 流式计算的基本概念流式计算（Streaming Computation）是指对持续到达的数据进行实时处理的过程。...使用 Pandas 实现流式计算2.1 分块读取大文件当处理非常大的 CSV 文件时，直接加载整个文件到内存中可能会导致内存不足的问题。...常见问题及解决方案3.1 内存溢出问题描述：当处理非常大的数据集时，可能会遇到内存不足的问题，导致程序崩溃。解决方案：使用 chunksize 参数分块读取文件。...然而，对于更大规模的数据处理任务，建议考虑使用专门的流式计算框架。希望本文能帮助您更好地理解和应用 Pandas 进行流式数据处理，并解决常见的问题和报错。
前言 本项目旨在通过Python实现经典相当位温的计算方法，帮助大家更好理解位温概念。无论你是从事气象科研，还是从事天气预报，掌握相当位温，能帮助你更好地了解大气状态。...内容包括：相当位温的基本概念，计算方法，Python代码示例与简单可视化 相当位温（Equivalent Potential Temperature）是描述大气状态的一个重要指标。...通过计算和分析相当位温，我们可以更好地理解大气的垂直结构、判断不同气团的性质和运动趋势，对天气的形成和演变提供重要参考。因此，在气象科研、天气预报和气候研究等领域，相当位温是一项必不可少的指标。...在接下来的项目中，我们将详细介绍相当位温的计算方法和应用，帮助您更好地理解和应用这一重要概念。...饱和比湿计算 那么qs（饱和比湿）哪里来呢，检索一下，懂了，从es（饱和水汽压）计算 单位： 那么es从哪里来，答案是metpy函数metpy.calc import saturation_vapor_pressure
然而，当面对海量数据时，如何实现高效的流式计算成为了一个重要的课题。本文将由浅入深地介绍Pandas在数据流式计算中的常见问题、常见报错及解决方法，并通过代码案例进行解释。...二、什么是数据流式计算数据流式计算是指对持续到达的数据进行实时处理和分析的过程。与传统的批量处理不同，流式计算强调的是数据的即时性和连续性。...性能瓶颈对于非常大的数据集，即使有足够的内存，逐行处理数据也会变得非常缓慢。Pandas的一些操作（如apply函数）在处理大规模数据时效率较低，容易成为性能瓶颈。...内存溢出问题问题描述：当尝试加载一个非常大的CSV文件时，程序抛出MemoryError异常，提示内存不足。 解决方案：使用chunksize参数分批读取数据。...在流式计算中，可以将数据发送到消息队列中，然后由消费者进行处理。定期保存检查点。在流式计算过程中，定期保存中间结果，以便在发生故障时可以从最近的检查点恢复，而不是从头开始重新计算。
ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=20, vmax=30) 基本计算 xarray 的 DataArray 和 DataSet 对象可以无缝地使用计算操作符（如+, -, *,...sst_kelvin 可以发现再进行计算操作后，数据集的维度和坐标都没有发生变化。...下面我们来尝试一下用更为复杂的函数进行计算。 假设转为开尔文温度的公式如下所示 则可以编写以下代码 f = 0.5 * np.log(sst_kelvin ** 2) f ?
一、引言随着数据量的不断增加，传统的Pandas单机处理方式已经难以满足大规模数据处理的需求。分布式计算为解决这一问题提供了有效的方案。...本文将由浅入深地介绍Pandas在分布式计算中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。...问题：当数据量非常大时，可能会遇到内存不足的问题。解决方案：使用dask.dataframe.read_csv()等函数代替Pandas的read_csv()。...五、总结通过引入Dask库，我们可以轻松实现Pandas的分布式计算，极大地提高了数据处理效率。然而，在实际应用过程中也会遇到各种各样的挑战。...希望本文能够帮助大家更好地掌握Pandas分布式计算的相关知识。
它是一个对实时性要求极高的计算模式。如果数据处理不及时，就会很容易导致过时、没用的结果。...流计算不提供流式数据的存储服务，数据是持续流动的，在计算完成后就会立刻丢弃。流计算适用于需要处理持续到达的流数据、对数据处理有较高实时性要求的场景。...）、淘宝的银河流数据处理平台（一个通用的、低延迟、高吞吐、可复用的流数据实时计算系统）。...数据处理后可能输出新的流作为下一个 Bolt 的输入。每个 Bolt 往往只具备单一的计算逻辑。...04 流计算和批量计算的区别是什么？ MapReduce 可以说是一种批量计算，与我们今天介绍的用于实时数据处理的流计算，是什么关系呢？
简要回顾一下，上一篇我们介绍了Streaming，批量与流式计算，正确性与推理时间的工具，数据处理模式，事件事件与处理时间，窗口化。 在这篇文章中，我想进一步关注上次的数据处理模式，但更详细。...计算什么？ 希望通过数据计算的结果，和批处理类似，构建直方图，计算总和，训练机器学习等等。 在哪里计算？...What：transformations 计算的结果是什么？熟悉批处理的应该很熟悉这个。 举一个例子，计算由10个值组成的简单数据集的整数和。您可以想象为求一组人的分数和，或者是计费，监控等场景。...二、Streaming 102 刚才的处理还是通用的批处理方式，延迟很大，但我们已经成功把每个窗口的输入都计算了，我们目前缺乏一种对无限数据处理方法，还要能保证其完整性。...How：Accumulation 有三种不同的累积模式： 丢弃：当下游的消费者进行累积计算时，直接相加所要的，就可以得到最终结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
