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PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）； 从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...Tensor 会根据传入的数组和列表中元素的数据类型进行推断，此时 np.array([1, 2, 3]) 数组的数据类型为 int64，因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。

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如何在Linux中从可启动USB驱动器创建ISO？

是的，在这个简短的教程中，我们将看到如何从已经创建的可启动USB驱动器创建ISO。当您丢失实际的ISO镜像并想要创建其他可启动驱动器时，这将非常有用。...然后从Dash或Menu中打开GNOME Disks实用程序。 GNOME磁盘的默认接口如下所示。 ? 我已经有了Ubuntu 18.04的可启动USB驱动器。...选择可引导分区，从下拉列表中选择“创建分区镜像”选项。 ? 输入名称，然后选择保存ISO映像的位置。我将其保存在Documents文件夹中。最后，单击“开始创建”图标。 ?...现在，GNOME Disks实用程序将开始从可启动USB驱动器创建ISO镜像。 ? 一旦可启动USB创建进度完成，请找到保存它的位置并验证是否已创建ISO。 ?...创建整个驱动器镜像 上面的方法将创建包含ISO的分区镜像，您还可以创建整个USB磁盘的镜像。 为此，请从NOME Disks接口中选择USB驱动器，然后单击右上角的三条水平线。

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如何在 Python 中创建静态类数据和静态类方法？

Python包括静态类数据和静态类方法的概念。 静态类数据 在这里，为静态类数据定义一个类属性。...self.count = 42 这样的赋值会在 self 自己的字典中创建一个名为 count 的新且不相关的实例。...类静态数据名称的重新绑定必须始终指定类，无论是否在方法中 - Demo.count = 314 静态类方法 让我们看看静态方法是如何工作的。静态方法绑定到类，而不是类的对象。...statis 方法用于创建实用程序函数。 静态方法无法访问或修改类状态。静态方法不知道类状态。这些方法用于通过获取一些参数来执行一些实用程序任务。...请记住，@staticmethod装饰器用于创建静态方法，如下所示 - class Demo: @staticmethod def static(arg1, arg2, arg3): # No 'self

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使用生成式对抗网络从随机噪声中创建数据

可以用来在数据有限的情况下产生新数据的GAN可以证明是非常有用的。数据有时可能比较困难，而且费时费钱。然而，为了有用，新的数据必须足够现实，以便我们从生成的数据中获得的任何见解仍然适用于真实的数据。...为了使本教程保持现实，我们将使用Kaggle 的信用卡欺诈检测数据集。 在我的实验中，我尝试使用这个数据集来看看我能否得到一个GAN来创建足够真实的数据来帮助我们检测欺诈案例。...生成对抗网络（GAN）是一种神经网络架构，与先前的生成方法（如变分自编码器或受限玻尔兹曼机）相比，已经显示出令人印象深刻的改进。...随着一个更复杂的任务，如创建一个狗的形象，提供反馈变得更加困难。图像是否模糊，它看起来更像猫吗，还是看起来像什么？可以实现复杂的统计，但是很难捕捉使图像看起来真实的所有细节。...xgboost分类器能够保留100个真实案例中用于识别欺诈的所有信息，即使从数十万个正常案例中挑选出来，也不会被其他生成的数据所迷惑。未经训练的WCGAN产生的数据不会有帮助，也不会令人惊讶。

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

复制无模式数据 使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式：嵌套文档，而且其中一些文档也是数组。 通常，一个嵌套文档代表一个一对一关系，一个数组是一对多关系。...我们只是把他们从原始集合中移除了，但永远不会在Big Query表中进行更新。...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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Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

作为自带 ETL 的实时数据平台，我们也看到了很多从传统内部数据仓库向 BigQuery 的数据迁移需求。...其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...登录 Google Cloud 控制台，创建数据集和表，如已存在可跳过本步骤。 i....借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差

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当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

以太坊上大多数价值转移都是由 Token 组成，而 Token 则由智能合约创建和管理。 以太币的价值转移精确而直接，这就类似于会计学中的借方和贷方。...Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。...每天从以太坊区块链分类帐中提取数据，这其中包括 Token 转移等智能合约交易结果。 取消按日期分区的数据规范，并将其存储在 BigQuery 平台上，进行简单且具有成本效益的探索。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集，使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中的实时数据（注：Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境）。

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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？

在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。

3.2K20

20亿条记录的MySQL大表迁移实战

在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。...其中一个想法是验证不同类型的数据是如何在表中分布的。后来发现，几乎 90% 的数据是没有必要存在的，所以我们决定对数据进行整理。

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧中，并将数据帧写回 BigQuery。

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使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

它提供了N维数组，它提供了在Java中实现深度学习后端的n维数组。要在张量对象中设置一个值，需要向张量传递一个提供n维索引的整数数组，以及要设置的值。由于我使用的是1维张量，因此数组长度为1。...用于批量深度学习的DataFlow DAG 我的DataFlow流程中操作DAG如上所示。第一步是为模型创建数据集以进行评分。...在这个例子中，我从我的样本CSV总加载值，而在实践中我通常使用BigQuery作为源和同步的模型预测。...它读取输入记录，从表格行创建张量，应用模型，然后保存记录。输出行包含预测值和实际值。...运行DAG后，将在BigQuery中创建一个新表，其中包含数据集的实际值和预测值。

5.2K40

构建端到端的开源现代数据平台

如果您想要一些灵感，可以使用以下数据集之一： • 一级方程式世界锦标赛（1950-2021）：该数据集可以从 Kaggle 下载[4]或直接从 Ergast HTTP API[5] 检索，其中包含一级方程式比赛...首先我们只需要创建一个数据集[11]，也可以随时熟悉 BigQuery 的一些更高级的概念，例如分区[12]和物化视图[13]。...[17] 构建一个新的 HTTP API 源，用于从您要使用的 API 中获取数据。...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。...[11] 创建一个数据集: [https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets](https://cloud.google.com/bigquery/docs

5.4K10

Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

举一个具体的例子，以太坊中的 NFT 通常是在遵循 ERC721 和 ERC1155 格式的智能合约中进行创建的，而像Polkadot 上通常是直接在区块链运行时间内构建的。...但是很快，我们碰到了以下问题： 不支持 Array JSON 等数据类型 在区块链的数据中，数组 Array 是个很常见的类型，例如 evm logs 中的 topic 字段，无法对 Array 进行计算处理...从 Footprint Analytics 早期的两个架构中吸取教训，并从其他成功的大数据项目中学习经验，如 Uber、Netflix 和 Databricks。4.1....数据湖非常适合链上数据的存储，因为链上数据的格式范围很广，从非结构化的原始数据到结构化的抽象数据，都是 Footprint Analytics 特色亮点。...同样一个 table，在三个数据库中的存储大小分别是：Data StorageTable Size(GB)Iceberg4.4Bigquery21Doris25注：以上测试都是我们实际生产中碰到的个别业务例子

2.2K30

「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。

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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？

从 BI 工具访问：由于业务智能是传达洞察力的关键，因此分析基础架构应与现有工具（如 Jupyter 笔记本、Tableau 和 Qlikview）以及现代 BI 工具（如 Looker 和 ThoughtSpot...这确保了数据的安全性，保证数据位于无法从外部访问的范围内。我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...我们正在计划将来自财务、人力资源、营销和第三方系统（如 Salesforce）以及站点活动的多个数据集整合到 BigQuery 中，以实现更快的业务建模和决策制定流程。

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