本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
一旦加载器指示数据已被索引，您就可以继续下一部分来定义数据立方体并开始可视化数据。
作者：Kevin Hannon (G-Research), Michał Woźniak (Google)
作者 ｜ Pinterest Engineering 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 蔡芳芳 Pinterest 的内部搜索引擎 Manas 是一个通用的信息检索平台。正如我们在上一篇文章中讨论的那样，Manas 被设计为兼具高性能、可用性和可伸缩性的搜索框架。如今，Manas 支持大多数 Pinterest 产品的搜索功能，包括广告、搜索、Homefeed、Related Pins、Visual 和 Shopping。 搜索系统的关键指标之一是索引延迟，也就是更新搜索索引以反映更改所花费的时间。随着我们系统的功
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是，我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
Flink文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源（包括 Hadoop 和各类文件）和在线数据源（如 Kafka）中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景：查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟，以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
一旦你将一个非并行作业（Job[1]）容器化，就很容易在 Kubernetes 上启动并运行它，而无需修改二进制文件。在大多数情况下，当运行并行分布式作业时，你必须设置一个单独的系统来在工作资源之间划分工作。例如，你可以设置一个任务队列，将一个工作项分配给每个 Pod[2]，或将多个项分配给每个 Pod，直到队列清空为止[3]。
持久化（Persistence），即把数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中（如磁盘）。 持久化Redis所有数据保持在内存中，对数据的更新将异步地保存到磁盘上。
Azure 机器学习工作区是云中的基础资源，用于试验、训练和部署机器学习模型。 它将 Azure 订阅和资源组关联到服务中一个易于使用的对象。
2022年6月20日，伊利诺伊大学芝加哥分校化学系的Huan-Xiang Zhou等人在Commun Biol发表文章，提出了旨在挖掘IDPs构象空间的生成性自动编码器。这项工作说明了人工智能在IDPs构象挖掘中的巨大潜力。
作者：Guim Perarnau 编译：Katherine Hou、朝夕、Katrine Ren、Shan LIU、笪洁琼、钱天培 生成对抗网络（GAN）一经提出就风光无限，更是被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展至今已经衍生出了诸多变化形态。 今天，文摘菌就来为大家盘点一下GAN大家庭中各具特色的成员们。 他们的名单如下： 1.DCGANs 2.Improved DCGANs 3.Conditio
一 基础架构详解 1 概念 讲调优之前，需要大家深入了解phoenix的架构，这样才能更好的调优。 Apache Phoenix在Hadoop中实现OLTP和运营分析，实现低延迟应用是通过结合下面两个优势： 具有完整ACID事务功能的标准SQL和JDBC API的强大功能 通过利用HBase作为后台存储，为NoSQL世界提供了late-bound, schema-on-read灵活的功能。 Apache Phoenix与其他Hadoop产品完全集成，如Spark，Hive，Pig，Flume和Map
本指南适用于新的OpenAI微调API用户。如果您是传统的微调用户，请参阅我们的传统微调指南。[2]
了解 RDB 持久化和 AOF 持久化之间的异同是非常重要的， 以下几个小节将详细地介绍这这两种持久化功能， 并对它们的相同和不同之处进行说明。
无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态？为了解决这个问题，在 Apache Flink 1.9.0 版本引入了 State Processor API，扩展 DataSet API 实现读写以及修改 Flink Savepoint 和 Checkpoint 中状态。
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
众所周知，对抗训练生成模型（GAN）在图像生成领域获得了不凡的效果。尽管基于GAN的无监督学习方法取得了初步成果，但很快被自监督学习方法所取代。
生物科学家研究基因网络，社会科学家研究社会网络，那神经科学家自然研究神经网络。研究复杂系统的「网络」是描述系统的基本方式。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能，它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
导读：Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎，具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。Spark内部提供了丰富的开发库，集成了数据分析引擎Spark SQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识：
◆ 简介 虽然大多数人都熟悉Uber，但并非所有人都熟悉优步货运, 自2016年以来一直致力于提供一个平台，将托运人与承运人无缝连接。我们正在简化卡车运输公司的生活，为承运人提供一个平台，使其能够浏览所有可用的货运机会，并通过点击一个按钮进行预订，同时使履行过程更加可扩展和高效。 为托运人提供可靠的服务是优步货运获得他们信任的关键。由于承运人的表现可能会大大影响货运公司服务的可靠性，我们需要对承运人透明，让他们知道我们对他们负责的程度，让他们清楚地了解他们的表现，如果需要，他们可以在哪些方面改进。 为了实现
ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的
1.在JSON中，要跳过一个文档进行数据读取，需要对此文档进行扫描才行，需要进行麻烦的数据结构匹配,遍历比较慢
为了重建一系列数据，通常采用自动编码器之类的网络来尽可能预测类似于原始数据的输出，这种方式通常利用原始数据和网络输出之间的重建误差来训练输出。二维图像或一维信号的重建误差非常容易用元素化均方误差（MSE）直接计算，因为它们的元素（例如像素）以一定的顺序排列。然而，当计算点云的重建误差时，需要匹配算法来同步不同的数据，因为重建网络中输入和输出点集的排列可能不同。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
数据库供应商通常每个月都会发布一些有bug /安全性修补程序的补丁，我们为什么要关心这些？因为，新的版本可能对安全漏洞或黑客入侵系统进行修复，所以除非不关注安全性能，否则，您会希望在您的系统安装上最新的安全修补程序。其中MySQL主要版本比较少见，通常是次版本升级，但是他们可能会带来一些重要的功能，使得升级是值得的。
一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布
近日，谷歌发布了包含 7 种语言释义对的全新数据集，即：PAWS 与 PAWS-X。BERT 通过该数据集的训练，在释义对问题上的精度实现了约为 3 倍的提升；其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到 85-90%。谷歌希望这些数据集将有助于推动多语言模型的进一步发展，并发布了相关文章介绍了该数据集，我们将其整理编译如下。
原文标题：Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models
Redis是内存型数据库，为了使Redis在重启之后仍能保证数据不丢失，需要将数据从内存中同步到硬盘中，这一过程就是持久化。 Redis支持两种持久化的方式，一种是RDB持久化，另一种是AOF持久化，可以单独使用其中一种或将二者结合使用，或者关闭持久化功能。 Redis 持久化 Redis持久化提供了多种方式： RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。 AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint）中的状态。
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中，我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战，以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
在计算机视觉和图形领域，由于神经渲染和生成模型的进步，三维视觉内容的合成引起了显著关注。尽管出现了许多处理单个任务的方法，例如单视图/多视图三维重建和三维内容生成，但开发一个综合框架来整合多个任务的最新技术仍然是一个主要挑战。例如，神经辐射场（NeRF）在通过每个场景的拟合解决逆向渲染问题方面展示了令人印象深刻的新视图合成结果，这适用于密集视图输入，但难以泛化到稀疏观察。相比之下，许多稀疏视图三维重建方法依赖于前馈图像到三维编码器，但它们无法处理遮挡区域的不确定性并生成清晰的图像。在无条件生成方面，三维感知的生成对抗网络（GAN）在使用单图像鉴别器方面部分受限，这些鉴别器无法推理跨视图关系以有效地从多视图数据中学习。 在这篇论文中，作者通过开发一个全面模型来从多视图图像中学习可泛化的三维先验，提出了一种统一的方法来处理各种三维任务。受到二维扩散模型成功的启发，论文提出了单阶段扩散NeRF（SSDNeRF），它使用三维潜在扩散模型（LDM）来模拟场景潜在代码的生成先验。 虽然类似的LDM已经应用于之前工作中的二维和三维生成，但它们通常需要两阶段训练，其中第一阶段在没有扩散模型的情况下预训练变分自编码器（VAE）或自解码器。然而，在扩散NeRF的情况下，作者认为两阶段训练由于逆向渲染的不确定性特性，特别是在从稀疏视图数据训练时，会在潜在代码中引入噪声模式和伪影，这阻碍了扩散模型有效地学习清晰的潜在流形。为了解决这个问题，论文引入了一种新的单阶段训练范式，使扩散和NeRF权重的端到端学习成为可能。这种方法将生成和渲染偏差协调地融合在一起，整体上提高了性能，并允许在稀疏视图数据上进行训练。此外，论文展示了无条件扩散模型学习到的三维先验可以在测试时从任意观察中灵活地采样用于三维重建。 论文在多个类别单一对象场景的数据集上评估了SSDNeRF，整体展示了强大的性能。论文的方法代表了朝着各种三维任务统一框架的重要一步。总结来说，论文的主要贡献如下：
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