目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 ---- 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在使用sklearn做特征工程中，
显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：
数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit方法居然和模型训练方法fit同名（不光同名，参数列表都一样），这难道都是巧合？
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
从数据库架构设计的角度，主要有三种，Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
1.1、数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我
1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我
注意：ClickHouse并非无所不能，查询语句需要不断的调优，可能与查询条件有关，不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
在并行计算中，应想方设法将数据最大化的进行并行处理。如前一步骤处理后的数据不方便进行后续的并行处理，应该转换中间格式。
批处理顾名思义是批量处理大量数据，但是这个大量数据又不是特别大的大数据，比Hadoop等要轻量得多，适合企业单位人数薪资计算，财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。
Google Protocol Buffers（ProtoBuf）：只有序列化功能，不具备RPC功能。
Vitis HLS 2022.2新增了hls::task库，以一种简单的方式创建纯净的stream kernel模型，即任务的输入/输出只能是hls::stream或hls::stream_of_blocks。这大大减少了使用C++模拟并行处理模型时对stream是否为空的检查。
Java Lambda表达式是Java SE 8引入的一个新特性，它可以让开发者更加简洁、灵活、高效地进行函数式编程。Lambda表达式本质上是一种匿名函数，它可以被传递到其他方法中作为参数，或者存储在变量和数据结构中。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
多线程开发在订单管理系统中提高了系统的并发处理能力，使得系统更具有弹性和响应性。通过合理设计和使用多线程，可以提高代码的复用性，减少重复工作，使得系统更易于扩展和维护。
在工作中经常遇到需要并发编程的实例，一直没有时间来整理，现在空了下来，个人整理对并发一下理解。 关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。 误解二：只有大型服务器程序才需要考虑并发 服务器端的大型程序要响应大量客户端的数据请求，当然要充分考虑并发。但是桌面程序和手机、平板等移动端应用同样需要考虑并发编程，因为它们是直接面向最终用户的，而现在用户对使用体验的要求越来
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
ClickHouse在计算层做了非常细致的工作，竭尽所能榨干硬件能力，提升查询速度。它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。
本篇文章主要是让大家能够理解 Stream，理解它的基本原理，理解我们为什么需要使用 Stream 以及它的好处，而具体的实战环节我会在下篇文章中讲解。
前三章中列出的大多数示例代码都很短，并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来，构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制，R 语言中的条件语句（if-else）和 C 语言中类似此处就不再介绍，循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。
ClickHouse是列式存储数据库（DBMS）——擅长分析数据，主要用于在线分析处理查询OLAP。20.6版本后新增工具：explain
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能，以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如，SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
有幸参加华为合作伙伴赋能会，本文是对赋能会的一些总结，知识梳理。希望能让大家对GaussDB能有一些了解，如有误之处望批评指正。
你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
作者 | Nahla Davies 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文讨论了 Java Collections Framework 背后的目的、Java 集合的工作原理，以及开发人员和程序员如何最大限度地利用 Java 集合。 1 什么是 Java 集合 尽管 Java 已经过了 25 岁生日，仍然是当今最受欢迎的编程语言之一。超过 100 万个网站通过某种形式在使用 Java，超过三分之一的软件开发人员的工具箱中有 Java。 Java 在它的整个生命历程中经历了重大的演变。一个早期的
mapReduce是一个计算框架，是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构
为什么要使用Stream API？ 解释这个问题之前，我们先看如下示例： 我们需要迭代整形list中所有大于10的元素的和。
SET OPTION语句用于设置执行选项，如编译模式、SQL配置设置和控制日期、时间和数字约定的区域设置。 每个set option语句只能设置一个关键字选项。
原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于大批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
并发：是众多车辆在一个时间内要通过路面的时间，比如下班时一大波人向食堂涌去，抢购时一大波请求向服务端涌去
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统，都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构是一种常见的数据库系统架构，主要用于提高数据处理性能。它通过将多个单机数据库节点组成一个集群，实现数据的并行处理。
传统的 MapReduce 框架之所以运行速度缓慢，很重要的原因就是有向无环图的中间计算结果需要写入硬盘这样的稳定介质中来防止运行结果丢失。
数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：
本文介绍了分布式的基本概念、分布式处理、分布式系统、分布式文件系统和分布式数据库系统。分布式系统是由多个计算机组成的系统，可以用于提高系统的可靠性、可扩展性和并行处理能力。分布式文件系统是一种特殊的网络文件系统，其将数据存储在多个计算机上，使得数据冗余和易于备份。分布式数据库系统将数据存储在多个计算机中，以提高数据的安全性和性能。
Java 流(Stream)是一连串的元素序列，可以进行各种操作以实现数据的转换和处理。流式编程的概念基于函数式编程的思想，旨在简化代码，提高可读性和可维护性。
作为一名专业的爬虫程序员，今天主要要和大家分享一些技巧和策略，帮助你在批量爬虫采集大数据时更高效、更顺利。批量爬虫采集大数据可能会遇到一些挑战，但只要我们掌握一些技巧，制定一些有效的策略，我们就能在数据采集的道路上一帆风顺。
高性能图计算架构的设计需要充分考虑数据并行性、任务并行性、通信开销、内存管理、弹性扩展性、容错性和可靠性以及算法和优化技术等多个因素，以实现高效、可扩展和可靠的图计算能力。
这里是Hamid，我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论，讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先，为什么需要分布式推理呢？简单来说，大部分这些模型无法适应单个GPU。
再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳”
Paracel是豆瓣开发的一个分布式计算框架，它基于参数服务器范式，用于解决机器学习的问题：逻辑回归、SVD、矩阵分解（BFGS，sgd，als，cg），LDA，Lasso...。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
在算法圈，相信大家对XGBoost的大名早有耳闻，在CTR广告点击预估中更是炙手可热的大神器，接下来我就给大家简单介绍下，XGBoost到底是何方神圣? 1. 关于XGBoost 在正式介绍XGBo
本文通过分析总结几篇文章来看目前工业界可能偏好的解决方案。学习目的是：大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者当以后选型时候能够做到心里有数。
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing（大规模并行处理）”，却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比，这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了？很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思，现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别，两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清，并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
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