上一篇文章我们讲解了在Power BI中使用Python来获取数据的一些应用： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（1） 这一篇我们将继续讲解如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作...点击运行，得到的是一个子表，将其展开： ? ? 准确无误。 当然，我们也可以继续在这个表里进行一系列操作，比如复制一张表，再创建一个新dataframe表： ? 运行，得到结果： ?...再比如，我们想提取数据的某列，比如上面这张表的“key2”列，我们可以点击运行Python脚本，并写入如下的代码： ?...这段代码定义了两个函数：get_find_emails（自定义获取文本电子邮件的函数）和get_find_mobiles（自定义获取文本手机号函数），得到两个list，最后再放入dataset数据表中。...在IDE中运行无误后复制到powerquery的Python脚本编辑器中： ? 点击确定，返回结果： ? 后面两列就是我们想要的手机号和邮箱了。
用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...默认情况下，当 Spark 在不同节点上并行运行一个函数作为一组任务时，它会将函数中使用的每个变量的副本发送到每个任务。 有时，需要在任务之间或在任务和驱动程序之间共享变量。...例如，map 是一种转换，它通过一个函数传递每个数据集元素并返回一个表示结果的新 RDD。...这种设计使 Spark 能够更高效地运行。 例如，我们可以意识到通过 map 创建的数据集将在 reduce 中使用，并且仅将 reduce 的结果返回给驱动程序，而不是更大的映射数据集。...它必须从所有分区中读取以找到所有键的所有值，然后将跨分区的值汇总以计算每个键的最终结果 – 这称为 shuffle。
背景介绍 今天小编为大家介绍一个整合并标准化多个单细胞数据集的R包Hormony。...Harmony将扩展这些计数，运行PCA，最后执行数据整合。...包进行Harmony分析需要有两步修改，首先使用RunHarmony()函数运行Harmony，然后在下游分析中，使用Harmony嵌入而不是先前的PCA嵌入。...05 使用MUDAN函数执行Harmony 调用MUDAN包函数可以分析多个单细胞RNA-seq样本实现跨患者、跨时间点和跨批次的细胞类型的联合注释。...调用MUDAN函数还可以执行多样本聚类，包括保存每个样品中观察到的变化和适用于细胞类型组成不同的样品。 06 整合两个或多个协变量 最后，Harmony包可以整合多个协变量。
在 Spark 中的第二个抽象是能够用于并行操作的 shared variables（共享变量），默认情况下，当 Spark 的一个函数作为一组不同节点上的任务运行时，它将每一个变量的副本应用到每一个任务的函数中去...例如, map 是一个通过让每个数据集元素都执行一个函数，并返回的新 RDD 结果的 transformation, reducereduce 通过执行一些函数，聚合 RDD 中所有元素，并将最终结果给返回驱动程序...此时，Spark 分发计算任务到不同的机器上运行，每台机器都运行在 map 的一部分并本地运行 reduce，仅仅返回它聚合后的结果给驱动程序....) 反回一个新的 dataset，它包含了 source dataset（源数据集）和 otherDataset（其它数据集）的并集. intersection(otherDataset) 返回一个新的...该函数 func 在多个节点执行过程中使用的变量，是同一个变量的多个副本。这些变量的以副本的方式拷贝到每个机器上，并且各个远程机器上变量的更新并不会传播回 driver program（驱动程序）。
RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中 TaskScheduler：分配Task到Executor上执行，并维护Task的运行状态...两阶段聚合 将reduce join转为map join 适用于join类shuffle，因为shuffle变成map操作了 只适用于一个大表和一个小表，将小表广播，并不适合两个都是大表 使用随机前缀和扩容...E*R 0.9 引入External AppendOnlyMap combine时可以将数据spill到磁盘，然后通过堆排序merge 1.1 引入sortBasedShuffle 每个map task...Based Shuffle 亦称unsafeShuffle，将数据记录用序列化的二进制方式存储，把排序转化成指针数组的排序，引入堆外内存空间和新的内存管理模型 1.6 Tungsten-sort并入Sort...（序列化反序列化）、网络IO（跨节点数据传输）以及磁盘IO（shuffle中间结果落盘）的操作。
使用了数据供给器的测试，其运行结果是无法注入到依赖于此测试的其他测试中的 6.所有的数据供给器方法的执行都是在对setUpBeforeClass静态方法的调用和第一次对setUp方法的调用之前完成的。...* --debug，输出调试信息，如当一个测试开始执行时输出其名称 * --loader，指定要使用的PHPUnit_Runner_TestSuiteLoader实现 * --repeat，将测试重复运行指定次数...1.需要考虑的变数： * 数据库和表 * 向表中插入测试所需要的行 * 测试运行完毕后验证数据库的状态 * 每个新测试都要清理数据库 2.测试代码应当尽可能简短精简： * 你不希望因为生产代码的小变更而需要对测试代码进行数据可观的修改...验证结果 * 拆除基境（fixture） 2.数据库扩展进行测试的流程： * 清理数据库：在所有表上执行TRUNCATE操作清空 * 建立基境：将迭代所有指定的基境数据行并将其插入到对应的表里 *...实例，需要为其指定名称和所使用的SQL查询，当涉及到结果/表的断言这个方法会很方便 * getRowCount()提供了一种方便的方式来取得表中的行数，并且还可以选择附加一个WHERE子句来在计数前对数据行进行过滤
安装网络需要指定训练数据，输入模式矩阵 X 和匹配输出模式 y 的阵列。 使用反向传播算法训练网络，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...对于多类分类问题，结果可以是概率数组的形式（假设一个热编码输出变量），可能需要使用 argmax 函数将其转换为单个类输出预测。 端到端工作示例 让我们将所有这些与一个小例子结合起来。...这是为了简洁起见，通常我们会在单独的测试数据集上评估模型并对新数据进行预测。 完整的代码清单如下。...摘要 在这篇文章中，您使用 Keras 库发现了深度学习神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，你学到了： 如何在 Keras 中为神经网络定义，编译，拟合，评估和预测。...如何为分类和回归问题选择激活函数和输出层配置。 如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销 (对于1M的数据，开启1000个maptask，当前的1M的数据会发送到所有的task中进行计算，会产生1G网络数据传输，引入广播变量将...RDD求并集后返回一个新的RDD intersection(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD distinct([numTasks])) 对源RDD进行去重后返回一个新的...RDD+Scheme=DataFrame.as[]+泛型=DataSet.rdd=RDD， DataFrame是弱类型的数据类型，在运行时候数据类型检查， DataSet是强类型的数据类型，在编译时候进行类型检查...DSL风格df.select,SQL风格需要注册一张临时表或试图进行展示 基于DSL分析 调用DataFrame/Dataset中API（函数）分析数据，其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL语句函数...全局的Session可以跨Session访问注册的临时试图或表，局部Session只能访问临时试图或表 17、SparkSQL整合Hive？
这种观念在Keras中非常有用，因为传统上在一个图层中完成的各种事情，可以被拆分到多个图层中逐一完成，然后再添加、堆叠起来，这样可以清楚地显示出各个小图层在从输入数据到做出预测这一过程中的数据转换中的作用...拟合网络需要指定训练数据，包括与输入层神经元数匹配的矩阵X和与输出层神经元数匹配的向量y。 网络模型会使用反向传播算法进行训练，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...就会返回一个历史对象，这个对象提供了训练过程中模型性能的各种信息的概览，包括损失函数的结果和编译模型时指定的任何其他指标。...对于多分类问题，结果可能是一个概率数组的形式（假设输出一个one-hot向量），可能需要使用argmax函数将概率数组转换为单个类别。 全过程示例 让我们把所有这些与一个小小的例子结合在一起。...具体来说，你了解到： 如何在Keras中定义，编译，拟合，评估和预测神经网络。 如何为分类和回归问题选择激活函数和配置输出层结构。 如何在Keras开发和运行您的第一个多层感知机模型。
最后，程序使用 reduceByKey 方法将具有相同键的键值对进行合并，并对它们的值进行求和。最终结果是一个包含每个单词及其出现次数的 RDD。...程序使用 collect 方法将结果收集到驱动程序，并使用 foreach 方法打印出来。 Spark基本概念 Spark的理论较多，为了更有效地学习Spark，首先来理解下其基本概念。...下面是一些常见的转换操作： 转换操作 描述 map 将函数应用于 RDD 中的每个元素，并返回一个新的 RDD filter 返回一个新的 RDD，其中包含满足给定谓词的元素 flatMap 将函数应用于...groupByKey 将键值对 RDD 中具有相同键的元素分组到一起，并返回一个新的 RDD reduceByKey 将键值对 RDD 中具有相同键的元素聚合到一起，并返回一个新的 RDD sortByKey...这意味着，在编译时无法检测到类型错误，只有在运行时才会抛出异常。 而 DataSet 是一种强类型的数据结构，它的类型在编译时就已经确定。
DataFrame 是一个由具名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或 R/Python 语言中的 data frame。...如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API，则使用 RDDs； 如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流)，则使用 RDDs， 如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据)...DataFrame 和 Dataset 主要区别在于： 在 DataFrame 中，当你调用了 API 之外的函数，编译器就会报错，但如果你使用了一个不存在的字段名字，编译器依然无法发现。...而 Dataset 的 API 都是用 Lambda 函数和 JVM 类型对象表示的，所有不匹配的类型参数在编译时就会被发现。 以上这些最终都被解释成关于类型安全图谱，对应开发中的语法和分析错误。...4.3 执行 在选择一个物理计划后，Spark 运行其 RDDs 代码，并在运行时执行进一步的优化，生成本地 Java 字节码，最后将运行结果返回给用户。
C#中的构造函数: 每次创建类或结构，将会调用其构造函数。类或结构中可以创建多个不个不同参数的构造函数，程序员可以对不同构造函数设置默认值，约束条件，并编写灵活易读的代码。...（1）当一个事务涉及到多个SQL语句时或者涉及到对多个表的操作时可以考虑应用存储过程 （2）在一个事务的完成需要很复杂的商业逻辑时可以考虑应用存储过程 （3）比较复杂的统计和汇总可以考虑应用后台存储过程...把流程从当前页面引导到另一个页面中，新的页面使用前一个页面的应答流 数据库稳定，安全，但性能相对弱 什么是Viewstate？...:占用内存小；DataSet:占用内存大； DataSet可以比作一个内存中的数据库，DataTable是一个内存中的数据表，DataSet里可以存储多个DataTable 说出你所了解的数据库访问组件...每次使用 System.String 类中的方法之一或进行运算时（如赋值、拼接等）时，都要在内存中创建一个新的字符串对象，这就需要为该新对象分配新的空间。而 StringBuilder 则不会。
程序使用 collect 方法将结果收集到驱动程序，并使用 foreach 方法打印出来。Spark基本概念Spark的理论较多，为了更有效地学习Spark，首先来理解下其基本概念。...，并返回一个新的 RDD filter 返回一个新的 RDD，其中包含满足给定谓词的元素 flatMap 将函数应用于 RDD 中的每个元素...RDD 中不同的元素 groupByKey 将键值对 RDD 中具有相同键的元素分组到一起，并返回一个新的 RDDreduceByKey将键值对 RDD 中具有相同键的元素聚合到一起...().foreach(println) }}广播变量创建以后，我们就能够在集群的任何函数中使用它来代替变量v，这样我们就不需要再次传递变量v到每个节点上。...这意味着，在编译时无法检测到类型错误，只有在运行时才会抛出异常。而 DataSet 是一种强类型的数据结构，它的类型在编译时就已经确定。
6.2 链接器的工作 链接器主要完成以下任务： 符号解析：将目标文件中的符号（如函数名和变量名）解析为实际的内存地址。...静态库会在链接时被拷贝到可执行文件中，而动态库则是在程序运行时动态加载的。 6.3 链接的类型 静态链接：在静态链接中，链接器将所有目标文件和所需的库函数全部复制到最终的可执行文件中。...类型错误：变量的类型不匹配，如将 int 变量赋值给 char 指针。 未定义的变量：使用未定义的变量或函数。 7.2 链接错误 链接错误是在链接阶段出现的问题，通常与符号解析和重定位有关。...例如： 未定义的引用：目标文件中引用了一个未定义的符号，例如函数的声明找不到对应的实现。 重复定义：多个目标文件中存在相同的全局变量或函数实现，导致符号冲突。...例如，extern 变量的定义和函数的声明通常跨多个文件，而符号解析就是要找到这些符号的实际位置。 链接器在生成目标文件时，会维护一个 符号表，记录所有未解析的符号和它们的偏移位置。
静态库 存放在 /lib64/ 目录中，提供给链接器使用，将库的预编译代码嵌入到最终的可执行文件中 这里还是无法完成编译，是因为这里我们第三方提供的库gcc/g++不认识，这里需要-l选项 -l...运行时动态加载，程序运行时链接 生成的可执行文件大小 较大，因为库代码被复制到可执行文件中 较小，因为库代码不包含在可执行文件中 内存使用 每个程序都需要加载一份库的副本 不同程序可以共享同一个库的内存实例...加载器（Dynamic Linker）工作： 动态链接器负责将 动态库 的 符号（函数名、变量等）解析到程序的地址空间中。...这个过程可能涉及 符号表 和 重定位表，这些表包含了程序中所有外部符号（如函数和变量），它们需要在程序执行时解析。...，这两段地址填充到页表中完成映射 库函数的调用，其实是在地址空间内来回跳转
在本指南中，我们将介绍各种类型的策略，以及如何在不同情况下使用它们。 2. 策略类型 Tf.distribute.Strategy 打算涵盖不同轴上的许多用例。...硬件平台：您可能需要将训练扩展到一台机器上的多个 GPU 或一个网络中的多台机器（每台机器拥有 0 个或多个 GPU），或扩展到 Cloud TPU 上。...不建议将 Estimator 用于新代码，因为 Estimato r的代码风格属于 "v1.Session"，这很难正确编写，而且可能会出现意想不到的行为，特别是当与 TF 2 代码结合时。...与 MirroredStrategy 类似，它也会跨所有工作进程在每个设备的模型中创建所有变量的副本。...目前为止，我们已经讨论了可用的不同策略以及如何将其实例化。在接下来的几个部分中，我们将讨论使用它们分布训练的不同方法。我们将在本指南中展示简短的代码段，并附上可以从头到尾运行的完整教程的链接。 3.
静态库的特点： 在编译时将库文件的代码直接嵌入到可执行文件中。 每个程序都需要自己链接一份静态库的副本。 不需要在程序运行时进行额外的文件查找或加载。...编译器会将库文件的所有目标文件内容复制到程序中，生成一个包含所有必要代码的可执行文件。 动态库的链接发生在程序运行时。动态链接器会在程序启动时加载所需的共享库，并将其中的符号解析并链接到程序中。...： 使用 gcc 将代码编译为动态库： gcc -fPIC -shared mathlib.c -o libmath.so 使用动态库： 创建一个主程序，调用动态库中的函数： // main.c #include...进阶话题 如何处理库版本 库的版本管理对于动态库尤为重要。常见的方法是使用符号链接或者版本控制机制来管理不同版本的动态库。 库文件的符号表与重定位 库文件中的符号表包含了函数和变量的符号信息。...链接器会根据符号表进行符号解析和重定位。 库的跨平台使用 动态库的跨平台使用通常依赖于编译时指定的架构和平台。使用如 autoconf、CMake 等工具可以帮助开发者更好地进行跨平台构建。
这种情况下，我们不希望类型检查器对这些值进行检查而是直接让它们通过编译阶段的检查。那么我们可以使用unknown类型来标记这些变量。...箭头函数的定义如下，其函数是一个语句块： ( [param1, parma2,…param n] )=> { // 代码块 } 其中，括号内是函数的入参，可以有0到多个参数，箭头后是函数的代码块...React和Vue的主要出发点都是将响应式编程的能力引入到应用开发中，实现数据和界面内容的自动关联处理。...此外，在标准层面上，TS兼容ECMA的相应标准，并维护那些还未成为ECMA标准的新特性。...另外，ArkTS将来也会在类型系统中拓展一些新的类型，在与运行时结合的优化中会提供更好的性能体验。 2.
它是一种可以同时运行在服务器端、客户端和桌面应用的跨平台程序语言，当然现在你也可以使用JavaScript进行嵌入式开发。...JavaScript的特点如下： (1)、解释型的脚本语言：JavaScript是一种解释型的脚本语言,Java、C#等语言先编译后执行,而JavaScript是在程序的运行过程中逐行进行解释的；当然也有人认为使用了时编译器...m; console.log(v); //false 运行后输出结果为0,false，转换成布尔类型的规则可以参考表1-2，变量v的值经过非运算转换成了布尔类型。...; } 4、严格模式的规则 (1)、变量声明必须使用关键字 变量必须使用关键字声明，避免不小心将本地变量声明成一个全局变量（JavaScript中对于没有使用关键字声明的变量将提升为全局变量...图1-9 变量声明必须使用关键字示例输出结果 (2)、with被禁止使用 JavaScript允许动态绑定（属性和方法到底属于哪一个对象），不是在编译时确定的，而是在运行时（runtime）确定的。
SPL可以说不算支持面向对象编程，有对象概念，但没有继承重载这些内容，函数式编程比Kotlin更方便。 运行模式 Kotlin和Scala是编译型语言，SPL是解释型语言。...Kotlin支持Lambda表达式，但因为编译型语言的关系，难以将参数表达式方便地指定为值参数或函数参数，只能设计复杂的接口规则进行区分，甚至有所谓高阶函数专用接口，这就导致Kotin的Lambda表达式编写困难...,it-> if(index>0) it.Mom=…} //函数参数的函数带多个参数 Koltin的Lambda表达式专业性不足，还表现在使用字段时必须带上结构化数据对象的变量名（it），而不能像...(Mom=Amount/Amount[-1]-1) //函数参数的函数带多个参数 SPL可直接使用字段名，无须结构化数据对象变量名，比如： Orders.select(Amount>1000 &...比如，取Orders中的两个字段组成新的结构化数据对象。
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