如今，使用大GB的数据集并不罕见，特别是从头开始预训练像BERT或GPT-2这样的Tranformer模型。在这样的情况下，甚至连加载数据都可能是一个挑战。...那么HuggingFace数据集是如何解决这个内存管理问题的呢？...在底层，这些功能都是由 Apache Arrow 内存格式和 pyarrow 库实现的，这使得数据加载和处理速度快如闪电。...可以使用IterableDataset.map()即时处理流数据集中的元素，如果你需要对输入进行标记，这在训练期间非常有用。...总结 总结来看，主要是通过内存映射与流处理来实现的大数据集加载，这也是业界比较常用的方案。
不同变量之间取值差异大: 例如有些变量取值在 0~1 但有些取值为 10000-50000 以 KDD99 网络入侵数据集为例： KDD Cup 1999 Data（http://t.cn/RlSWpLF...面对这样混合的特征类型，而且特征取值范围差异极大的情况，如何进行有效而 reasonable 的特征选择？...首先我们假设，做数据处理的前提是我们不知道什么分类模型效果最好，且大部分分类器无法直接处理 “描述变量”(categorical variable)。...当然，我们知道以决策树为原型的模型可以处理不同的数据类型，且对于变量取值范围比较不敏感，还自带特征选择 (如计算节点分裂的基尼指数)。...移除不必要的变量，降低数据维度 在进行各种维度变换和复杂的处理前，一般我们希望去掉无用和低贡献度的变量，这会大大降低后续的处理难度。 1.1.
一、数据采集 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。...由于来自多个数据集合的数据在命名上存在差异，因此等价的实体常具有不同的名称。如何更好地对来自多个实体的不同数据进行匹配是如何处理好数据集成的首要问题。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...●对数据服务的种类和水平要求高 大数据的价值密度相对较低，以及数据增长速度快、处理速度快、时效性要求也高，在这种情况下如何结合实际的业务，有效地组织管理、存储这些数据以能从浩瀚的数据中，挖掘其更深层次的数据价值...而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。 因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。
如何能够处理这些数据将是那些关于宇宙的奥秘能被揭开前天文学学家们首先需要面对的挑战。...“直到最近，宇航员才开始通过望远镜的观察，把观察的数据刻在光盘上带回家然后花上几个月的时间来整理这些数据，”澳大利亚联邦科学与工业研究组织的宇航员Ray Norris说道，“下一代的大批采样将产生的数据数量将会大到难以储存和运输...通过监控宇航员利用数据的方法，这款“加速器”能够学习如何将不同的数据用几种不同的数量储存，”ASTRON科学主管TonEngbersen解释说。...我们关注的是如何尽量减少去除数据所占的电量，”Engbersen同时解释说，SKA项目原本打算将大批天文数据交给一个数据中心处理，而这将花费大量的电能。...这些在处理器身上的技术进步同时也帮助了那些“大科学”项目。
一、背景 实际的业务开发过程中，我们经常需要对用户的隐私数据进行脱敏处理，所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏，例如下图，将用户的手机号、地址等数据信息，采用*进行隐藏，以免泄露个人隐私信息。...如果需要脱敏的数据范围很小很小，甚至就是指定的字段，一般的处理方式也很简单，就是写一个隐藏方法即可实现数据脱敏。 如果是需求很少的情况下，采用这种方式实现没太大问题，好维护！...但如果是类似上面那种很多位置的数据，需要分门别类的进行脱敏处理，通过这种简单粗暴的处理，代码似乎就显得不太优雅了。...思考一下，我们可不可以在数据输出的阶段，进行统一数据脱敏处理，这样就可以省下不少体力活。 说到数据输出，很多同学可能会想到 JSON 序列化。...是的没错，我们所熟悉的 web 系统，就是将数据通过 json 序列化之后展示给前端。 那么问题来了，如何在序列化的时候，进行数据脱敏处理呢？ 废话不多说，代码直接撸上！
问题 Flink实时统计GMV,如果订单金额下午变了该怎么处理 具体描述 实时统计每天的GMV,但是订单金额是会修改的。...按日去重是不行了，因为是增量处理, 上午的数据已经被处理了不能再获取了。...解决思路 首先版本是1.11+， 可以直接用binlog format，这样数据的修改其实会自动对应到update_before和update_after的数据，这样Flink 内部的算子都可以处理好这种数据...如果不用binlog模式，只是取最新的数据来做聚合计算，也可以用去重算子[1] 将append数据流转成retract数据流，这样下游再用同样的 聚合逻辑，效果也是一样的。...WHERE rownum = 1: The rownum = 1 是必须的，对于Flink识别这个是去重的查询语句 只要source端产生了changelog数据，后面的算子是可以自动处理update
DataFountain 和 Datawhale 联合邀请了数据挖掘，CV，NLP领域多位竞赛大咖，将从赛题理解、数据探索、数据预处理、特征工程、模型建立与参数调优、模型融合六个方面完整解析数据竞赛知识体系...下面是大咖分享 数据挖掘方向 ? 杰少 ID：尘沙杰少 简介：南京大学计算机系毕业，现任趋势科技资深算法工程师。20多次获得国内外数据竞赛奖项，包括KDD2019以及NIPS18 AutoML等。...处理缺失数据 处理缺失数据处理缺失数据有三种方法，删除记录，数据插补和不处理。这里主要详细说明缺失值的删除。...数据转换由于原始数据，在此主要是指区间型变量的分布不光滑（或有噪声），不对称分布，也使得数据转化成为一种必需的技术手段数据转换主要分为以下四大类： 1. 产生新变量 2....模糊 有时在测试集中会包含有一些比较模糊的图片，遇到这种情况，为了能让模型更好的识别，可以在训练的时候对一定比例的图片使用高斯模糊，高斯模糊在一定程度上也可以丰富样本的多样性，当然效果如何还得通过实际测试
如何分析数据库的大日志文件？...在做数据库维护的时候，经常需要使用数据库日志来排查问题，有时候会遇到日志文件比较大，例如一个历史MySQL的slowlog上TB了，或者MongoDB的log上大几百G，通常这种情况下，我们有下面几个方法来处理日志...01 大日志处理方法 当我们遇到日志文件很大的时候，使用vim打开不可取，打开的时间很慢，而且还有可能打爆服务器内存。...一般是通过下面几种方法来处理： 1、head 或者 tail 命令查看日志首尾信息。...02 总结 文中我们一共分享了3种处理大的日志文件的做法： 1、tail 或者 head 命令 这种方式的使用场景有限制，只能查看日志首尾的内容。
今天来聊聊，关于 Redis 大 key 的四个问题。 什么是 Redis 大 key？ 大 key 会造成什么问题？ 如何找到大 key ？ 如何删除大 key？...大 key 会带来以下四种影响： 客户端超时阻塞。由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。...如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。 内存分布不均。...集群模型在 slot 分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有大 key 的 Redis 节点占用内存多，QPS 也会比较大。 如何找到大 key ？...因为，有可能每个元素占用的内存很小，这样的话，即使元素个数有很多，总内存开销也不大； 2、使用 SCAN 命令查找大 key 使用 SCAN 命令对数据库扫描，然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key
当今社会各种应用系统诸如商业、社交、搜索、浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息，在大数据时代，我们面临如下几个挑战： 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型...消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。...冗余有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。...扩展性 因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。...Kafka在分布式设计中有着相当重要的作用，算是一个基础工具，因此需要不断的学习了解与实践，如何处理大并发订单这只是一种场景。
数据集缺少值？让我们学习如何处理： 数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。...要检查这一点，我们可以使用2种方法： 方法1： 可视化变量的缺失如何相对于另一个变量变化。 通过使用两个变量的散点图，我们可以检查两个变量之间的关系是否缺失。 ?...让我们学习如何处理缺失的值： Listwise删除：如果缺少的值非常少，则可以使用Listwise删除方法。如果缺少分析中所包含的变量的值，按列表删除方法将完全删除个案。 ?...KNN插补可用于处理任何类型的数据，例如连续数据，离散数据，有序数据和分类数据。 链式方程的多重插补（MICE）： 多重插补涉及为每个缺失值创建多个预测。...然后，就好像没有丢失的数据一样，分析观察到的数据和估算数据的组合。 Hot-Deck插补 Hot-Deck插补是一种处理缺失数据的方法，其中，将每个缺失值替换为“相似”单元观察到的响应。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。 本章节我们将为大家介绍如何防止数据表出现重复数据及如何删除数据表中的重复数据。...---- 防止表中出现重复数据 你可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO 会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据...这样就可以保留数据库中已经存在数据，达到在间隙中插入数据的目的。...---- 过滤重复数据 如果你需要读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
在几年之前，开发人员不会去考虑在服务端之外处理大量的数据。现在这种观念已经改变了，很多Ajax程序需要在客户端和服务器端传输大量的数据。此外，更新DOM节点的处理在浏览器端来看也是一个很耗时的工作。...而且，需要对这些信息进行分析处理的时候也很可能导致程序无响应，浏览器抛出错误。 将需要大量处理数据的过程分割成很多小段，然后通过JavaScript的计时器来分别执行，就可以防止浏览器假死。...先看看怎么开始： function ProcessArray(data,handler,callback){ ProcessArray()方法支持三个参数： data:需要处理的数据 handler:处理每条数据的函数...首先，先计算endtime，这是程序处理的最大时间。do.while循环用来处理每一个小块的数据，直到循环全部完成或者超时。 JavaScript支持while和do…while循环。...} else { if (callback) callback(); } }, delay); } 这样回调函数会在每一个数据都处理结束的时候执行。
这一次呢还是以Python为主，来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据，比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数)，pyhdf可以用来处理HDF4格式。...此外，gdal也可以处理HDF(NetCDF，GRIB等)格式数据。...数据处理和可视化 以LIS/OTD卫星闪电成像数据为例，处理HDF4格式数据并进行绘图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from...某时刻某高度层全球O3浓度分布 数据和代码见文末Notebook链接，文末Notebook中除了上述基于pyhdf和h5py的示例外，还给出了基于gdal处理HDF4和HDF5格式数据的示例。
前言 在上大学的时候，我就听说了 OOB 这个概念（Out Of Band 带外数据，又称紧急数据）。当时老师给的解释就是在当前处理的数据流之外的数据，用于紧急的情况。...使用 SIGURG 信号专门处理 OOB 这种方法是将 OOB 与惯常数据分开处理，具体步骤如下： a) 进程起始时，建立 SIGURG 信号处理器 1 struct sigaction sa;...使用 SO_OOBINLINE 标志位将 OOB 作为惯常数据处理 这种方法是将 OOB 数据当作惯常数据接收，在接收前通过判断哪些是普通数据哪些是 OOB 数据，具体步骤如下： a) 新连接建立时，设置套接字选项...recv 1: c recv 2: de write back 70 ^C 可以看出，有时候 OOB 数据不能被正常的识别，会被当作普通数据处理掉。...的 recv 接收数据，因为 OOB 数据已经被当作惯常数据来处理了，此处与方法 2是一致的。
Redis执行命令耗时 3、N条命令批量执行 N次命令的响应时间 = 1次往返的网络传输耗时 + N次Redis执行命令耗时 4、MSET Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据...，例如： mset hmset 利用mset批量插入10万条数据： @Test void testMxx() { String[] arr = new String[2000];...，否则单次命令占用带宽过多，会导致网络阻塞 5、Pipeline MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline功能 @Test...： 原生的M操作 Pipeline批处理 注意事项： 批处理时不建议一次携带太多命令 Pipeline的多个命令之间不具备原子性 2、集群下的批处理 如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令...个数 1次网络耗时 + N次命令耗时 1次网络耗时 + N次命令耗时 优点 实现简单 耗时较短 耗时非常短 耗时非常短、实现简单 缺点 耗时非常久 实现稍复杂slot越多，耗时越久 实现复杂 容易出现数据倾斜
1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...DataLoader(数据加载器类)： 1.传入dataset 2.batch_size 批大小 3.shuffle 数据打乱 train_loader=DataLoader(dataset=train...batch_size=128,shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128) 构造一个两到三层的神经网络，因为minsit数据不是很复杂...，所以层数对数据的效果没有太大的影响。...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
类型的性质 1. 1 string与object的区别 string类型和object不同之处有三点： ① 字符存取方法（string accessor methods，如str.count）会返回相应数据的...replace并不是一个东西： str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用； replace针对的是任意类型的序列或数据框...pd.Series('abCD',dtype="string").str.capitalize() 0 Abcd dtype: string 5.2 isnumeric方法 检查每一位是否都是数字，请问如何判断是否是数值...【问题二】 给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？ ? 【问题三】 rsplit方法的作用是什么？它在什么场合下适用？ ?...6.2 练习 【练习一】 现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题： （a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人，性别×，生于×年×月×日” # 方法一
大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。...并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2....大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作...导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 3....大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求
本文介绍一个概念 SAX 的设计模式，这个概念虽然不是来源于 Node.js，但它解决问题的一些思想当我们在使用 Node.js 或一些其它的编程语言中遇到类似问题时也会受到一些启发，本文后面会介绍如何流式处理一个大...场景描述 问题一：假设现在有一个场景，有一个大的 JSON 文件，需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据，怎么能够流式的每次读取一条记录？...我们读取解析一个大 JSON 文件的时候，也不能把所有数据都加载到内存里，我们也需要一个类似 SAX 这样的工具帮助我们实现。...问题一： 假设现在有一个场景，有一个大的 JSON 文件，需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据，怎么能够流式的每次读取一条记录？...文中主要介绍如何流式处理类似的大文件，更重要的是掌握编程中的一些思想，例如 SAX 一个核心点就是实现了 “事件驱动” 的设计模式，同时结合 Stream 做到边读取边解析。
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