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理解Python列表索引和切片

Python列表索引和切片是指如何从列表或类似数组的对象中选择和筛选数据。这里讨论的技术也适用于元组。...append和extend的区别，append添加1个项目，extend添加一个列表。 remove()：从列表中删除项目元素。 pop()：从列表中删除最后一项元素，并将其返回。...insert()：在列表中插入一项元素。 index()：返回元素的索引。...选择项目元素 图2 从列表末尾访问项目元素 图3 切片/选择各种项目 python列表使用符号[n:m]来表示一个“切片”，字面上是指从第n项到第m项的多个连续项。...在下列情况下，可以省略起始索引或结束索引： 从开头开始：li[：5]，返回前5项：['A'，'B'，'C'，'D'，'E'] 以最后一项结尾：li[5:]，返回最后5项：['F'，'G'，'H'，'I'

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在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

例如，索引-1代表数组中的最后一项。索引-2代表倒数第二项，-5代表当前示例的第一项。...一维切片 你可以通过':'前后不指定任何索引来访问数组维度中的所有数据。...[11 22 33 44 55] 可以通过指定从索引0开始到索引1结束（'to'索引的前一项）切片出数组的第一项。...我们可以这样做，将最后一列前的所有行和列分段，然后单独索引最后一列。 对于输入要素，在行索引中我们可以通过指定':'来选择最后一行外的所有行和列，并且在列索引中指定-1。...X = [:, :-1] 对于输出列，我们可以再次使用':'选择所有行，并指定-1索引来检索最后一列 y = [:, -1] 综上，我们可以把一个3列的二维数据集分成如下的输入和输出数据： # split

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如何为机器学习索引，切片，调整 NumPy 数组

例如，索引 -1 代表数组中的最后一项。索引 -2 代表数组中的倒数第二项，示例中的 -5 索引代表数组中的第一个值（因为数组中只有 5 个数）。...define array data = array([11, 22, 33, 44, 55]) # index data print(data[-1]) print(data[-5]) 运行该示例将打印数组中的最后一项和第一项...一维切片 可以通过将索引留空，使用“：”来访问数组该维度中的所有数据。...我们可以通过切片得到不包括最后一列的所有数据行，然后单独索引最后一列来实现输入输出变量的分离。...X = [:, :-1] 对于代表输出的最后一列，我们可以在行索引中使用'：'再次选择所有行，并通过在列索引中指定‘-1’索引来选取所有数据行的最后一列。

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

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。...当将这种方法运用到我们的数据和集合，我们发现两个主要的问题： 1. 并非所有我们想要复制的集合都有这个字段。没有updated_at字段，我们如何知道要复制那些更新的记录呢？ 2....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。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...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。

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构建冷链管理物联网解决方案

正确管理冷链（用于将温度敏感产品从始发地运输到目的地的过程和技术）是一项巨大的物流工作。...在本文中，我将分享我们如何围绕谷歌云平台(GCP)设计物联网解决方案以应对这些挑战。 使用GCP的物联网冷链管理解决方案 这个项目的客户管理着一支运送关键疫苗的冷藏车队。...我们之所以选择Google Cloud Platform，是因为它提供了一套工具，可以轻松安全地收集、处理和存储来自车辆传感器的数据。...使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，BigQuery，Firebase和Google Cloud Storage，就可以在单个GCP项目中构建完整的解决方案...我们希望为此项目使用BigQuery，因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够的！

每次客户对我们与 Azure 进行正面评估时，他们最终都会选择 BigQuery。...在深入研究基准之后，我们发现该基准没有执行任何 JOIN，因此在单个表中进行操作，并且还严重依赖于对不同项目进行计数。...如果两个不同的数据库以不同的速度改进，那么您最好选择移动速度更快的数据库。未来的你会感谢你。 6没有魔法 如果你采用一堆数据库，所有这些数据库都得到积极维护，并迭代它们几年，性能将会趋于一致。...根据数据库系统的架构方式，此查询可以是瞬时的（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大型表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery） ），或者可能会耗尽内存（如果它尝试将所有数据拉入客户端...数据库的重要特征是从想法到答案的速度，而不是从查询到结果的速度。 更快的查询显然比更慢的查询更可取。但如果您选择数据库，最好确保您是根据原始速度以外的因素做出决定的。

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要避免的 7 个常见 Google Analytics 4 个配置错误

换言之，每当用户参与一项新活动时，他们的数据保留期就会再延长 14 个月。 老实说，我想不出你会选择关闭该选项的用例，所以我保持打开状态。 2....如何修复高基数 为了减轻 GA4 中高基数的影响，请考虑创建一个值桶。 以上面的字数自定义维度为例，文章是 500 字还是 501 字真的没那么重要。...未关联到 BigQuery 帐户 Universal Analytics 360 中提供了与 BigQuery 相关联的功能，但在免费版本中不可用。现在有了 GA4，所有用户都可以访问该高级功能。...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。...您可以尝试在这些选项之间切换，看看您的数据是如何变化的。 如果您发现混合身份、观察到的身份和基于设备的转换次数存在显著差异，则最好使用后一个选项。

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使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...当然，这两种解决方案都很好，如果在你的项目中使用它们不会导致冲突，我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...最后，我们将所有数据流到云端，让我们的客户能够轻松对所有数据进行分析。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。 总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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20亿条记录的MySQL大表迁移实战

我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...将数据流到云端 说到流式传输数据，有很多方法可以实现，我们选择了非常简单的方法。我们使用了 Kafka，因为我们已经在项目中广泛使用它了，所以不需要再引入其他的解决方案。...当然，这两种解决方案都很好，如果在你的项目中使用它们不会导致冲突，我推荐使用它们将数据库里的数据流到 Kafka。...因为使用了分区，存储空间不再是个问题，数据整理和索引解决了应用程序的一些查询性能问题。最后，我们将所有数据流到云端，让我们的客户能够轻松对所有数据进行分析。...另一点很重要的是，所有这些都是在没有停机的情况下完成的，因此客户不会受到影响。 总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。

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使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

自动标记问题有助于组织和查找信息 为了展示如何创建应用程序，将引导完成创建可自动标记问题的GitHub应用程序的过程。此应用程序的所有代码（包括模型训练步骤）都位于GitHub存储库中。...在选择的编程语言中使用预构建的客户端非常有用。虽然GitHub上的官方文档展示了如何使用Ruby客户端，但还有许多其他语言的第三方客户端包括Python。本教程将使用Github3.py库。...如前所述使用BigQuery上托管的GH-Archive来检索问题示例。此外检索人们为每个问题手动申请的标签。以下是用于构建所有这些标签的Pareto图表的查询： ?...原始数据的探索以及数据集中所有字段的描述也位于笔记本中。 https://console.cloud.google.com/bigquery?...通过Flask，HTML，CSS和Javascript上的精彩MOOC了解有关此主题的所有信息。如果是数据科学家，本课程是一项非常好的时间投入，因为这将允许以轻量级方式为数据产品构建界面。

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BigQuery：云中的数据仓库

，并涉及到了一些正在改变我们如何管理数据和IT运营的快速发展的技术。...Hadoop的一点背景 在使用Hadoop和许多相关类型的大型分布式集群系统背景下，对于任何规模的企业来说，管理数以百计（如果不是数千）的cpu，内核和磁盘都是一项严峻的系统管理挑战。...将您的数据仓库放入云中 因此，现在考虑到所有这些情况，如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢？...这实际上是Dremel和BigQuery擅长的，因为它为您提供了SQL功能，例如子选择(功能)，这些功能在NoSQL类型的存储引擎中通常找不到。...敬请关注此博客，了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。我们将讨论JobServer产品的更多细节，并且我们的咨询服务将帮助您使用BigQuery。

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详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

举例来说，公司使用谷歌分析（Google Analytics，GA）来了解客户是如何与他们的应用程序或网站进行交互的。但是，谷歌分析的本质限制了用户所能发现的洞察力的深度。...所有的数据存储在一起可以更容易地分析数据、比较不同的变量，并生成有洞察力的可视化数据。 只使用数据库可以吗？...乐天被称为“乐天奖励”的返现和购物奖励项目，使用了越来越多的 CPU 和内存，这些需求超出了现有数据仓库的能力。随后，乐天引入了 Snowflake，并为各个团队建立了专门的仓库。...亚马逊 Redshift 亚马逊 Redshift 是一项由亚马逊提供的云数据仓库服务。这项服务可以处理各种大小的数据集，从数千兆字节到一百万兆字节甚至或更大。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。

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【Rust每周一知】Rust 中新的切片模式

使用已知长度的数组，可以根据需要进行解构和匹配，但是对于未知长度的切片，必须提供一个备选项，因为无法覆盖匹配表达式中所有可能的情况。同样，非常重要的是：没有办法将变量绑定到子切片（subslice）。...匹配的元素数取决于数组或切片的长度以及匹配之前和之后的匹配元素数。...// 我们将切片的第一项和最后一项分别绑定到x和y [x, .., y] => { println!("First and last: {:?}...由于Rust在迭代器（iterators）上已经具有sum方法，因此此函数是非常多余的，但它是如何绑定和使用子切片的一个很好的示例。 另一个示例是，如果切片的元素数量为奇数，则获取切片的中间元素。...简而言之，我认为这是稳定Rust的绝佳补充。向所有使之成为可能的人们致敬。现在，请阅读RFC并查看他们正在谈论的所有其他有趣的内容（任意嵌套的OR模式？）。

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Go基础系列 | 10. 函数

选自“潇洒哥和黑大帅”公众号，一个有爱情的程序员公众号，可以在文章末扫码关注。 学到什么 如何调用函数？ 如何构造函数？ 函数如何返回多个值？ 如何构造匿名函数？ 如何传递函数？ 内置函数有哪些？...当函数体内出现了 panic 函数，用于抛出异常，这时如果定义了返回类型， return 关键字就可以选择省略。 返回多个值 Go 语言函数中有个特点，可以多个值返回。...变长参数 当构造函数时，函数的最后一个参数是 ...T 形式时，称为变长参数，它可以接受至少 0 个数据。...总共 15 个内置函数，如下： make：为切片，map、通道类型分配内存并初始化对象。 len：计算数组、切片、map、通道的长度。 cap：计算数组、切片、通道的容量。...new：除切片、map、通道类型以外的类型分配内存并初始化对象，返回的类型为指针。 complex：生成一个复数。 real：获取复数的实部。

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浅析公共GitHub存储库中的秘密泄露

选择BigQuery快照而不是GitHub数据的替代集合(例如GHTorrent)是因为BigQuery包含可搜索的文件内容。...Github通过Google BigQuery提供了所有开放源代码许可存储库的每周可查询快照。此数据集中的所有存储库都显式地具有与它们相关联的许可证，这直观地表明该项目更加成熟并可以共享。...如果字符串未通过这些检查中的任何一项，则被过滤器拒绝为无效；所有其他字符串都被接受为有效。有效的秘密存储在数据库中，并用于以后的所有分析。...最后特别关注RSA密钥，以举例说明攻击者如何滥用暴露的密钥（三-F节） A、秘密收集 在本节中提供关于发现的一组秘密的高级统计信息。...此外还计算了搜索和BigQuery数据集之间的单个和多个所有者秘密的相对比率之间的皮尔逊相关系数。

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谷歌自动重建整个果蝇大脑，公开展示完整图像及其交互界面

它与霍华德休斯医学研究所（HHMI）Janelia Research Campus和剑桥大学合作，公布了一项研究结果，探讨一个神经元接着一个神经元，自动重建整个果蝇的大脑。...为了生成图像，他们用一束电子束击中了大约7062个大脑切片，电子束穿过了除金属负载部分以外的所有物体。...本着开源的精神，他们公开了Neuroglancer（一种内部交互式3D界面），提供了完整的搜索结果，可以在线浏览并下载。 重建果蝇大脑 果蝇属中的果蝇不是任意选择的目标。...重建并没有顺利进行，当连续部分中的图像内容不稳定或缺少多个连续切片时（由于与切片和成像过程相关的挑战），FFN表现不佳。...为了减少精度和准确度的下降，该团队估计了3D脑图像中切片到切片的一致性，并在内部稳定了内容，同时FFN突出了每个神经元。

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1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

这帮助团队大大减少了我们需要迁移的负载数量。以下是从总体清单中弃用的内容细节。 图 3：在迁移过程中弃用的负载 对自动化框架的投入帮助我们区分了用过 / 未使用的内容，并在最后一步获得用户的验证。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...我们跟踪 BigQuery 中的所有数据，这些数据会在执行发生时自动更新。我们创建了一些仪表板来跟踪活动的顺序，并向我们的高管和利益相关者一致地报告进展情况。...项目管理：我们有一个非常优秀的项目团队，分布在全球各地。项目团队确保每条轨道都针对常见的里程碑报告和跟踪进度。所有进度都在一个通用仪表板中进行跟踪，每个人都可以查看和验证它们。...我们印度办事处的许多员工在应对肆虐的疫情同时还花很多时间投入这项工作。我们对他们所有人表示感谢！ 非常感谢领导该项目的 Vaishali Walia，以及帮助保持迁移正常进行的整个德勤团队。

4.6K20

ClickHouse 提升数据效能

我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...3.为什么选择 ClickHouse 获取 Google Analytics 数据 虽然 ClickHouse 对我们来说是显而易见的选择，但作为一项测试活动，它实际上也是用于网络分析的数据库...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...上面显示了所有查询如何在 0.5 秒内返回。我们表的排序键可以进一步优化，如果需要进一步提高性能，用户可以自由使用物化视图和投影等功能。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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构建端到端的开源现代数据平台

最后请记住尽管讨论的技术和工具是开源的，但我们将在云环境中构建平台以及使用的资源（用于计算、存储等）、云环境本身并不免费，但不会超过 GCP 免费试用[3]提供的 300 美元预算。...因此入门时的理想选择是无服务器托管产品——这适用于我们所有需要弹性的组件，而不仅仅是数据仓库。BigQuery 非常适合这个要求，原因有很多，其中两个如下： • 首先它本质上是无服务器的。...由于存储和计算的解耦，其背后的设计[10]提高了效率，使其成为所有类型用例的非常可靠的选择。另一方面Redshift 的无服务器产品仍处于测试阶段。...因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。在选择数据仓库时，应该考虑定价、可扩展性和性能等因素，然后选择最适合您的用例的选项。...要允许 dbt 与 BigQuery 数据仓库交互，需要生成所需的凭据（可以创建具有必要角色的服务帐户），然后在 profiles.yml 文件中指明项目特定的信息。

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