GLOM 回答了一个问题：具有固定架构的神经网络如何将图像解析为部分 - 整体的层次结构，而每个图像的层次结构又都不同？ 这一想法简单地使用相同向量的孤岛来表示解析树中的节点。...GLOM 架构是由大量使用相同权重的列组成的。每一列都是空间局部自编码器的堆栈，这些编码器学习在一个小图像 patch 中出现的多级表示。...这些交互比列内的交互简单得多，因为它们不需要实现部分 - 整体坐标转换。...它们就像多头 transformer 中表示不同词碎片（word fragment）的列之间的注意力加权交互，但它们更简单，因为查询、键和值向量都与嵌入向量相同。...和 BERT 一样，整个系统可以进行端到端训练，以便在最后的时间步从存在缺失区域的输入图像中重建图像，而目标函数还包括两个正则化程序，它们促使在每一层上的 island 几乎向量相同。
Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。 可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作 ： ?...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠，但是要使用level参数： df.unstack（level = -1）。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。...想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。 Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。
向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...▌矩阵（Matrix） ---- 矩阵是一个有序的二维数组，它有两个索引。 第一个指向行，第二个指向列。 例如，M23表示第二行和第三列中的值，在上面的黄色图片中为“8”。 矩阵可以有多个行和列。...要求是矩阵具有相同的尺寸，并且结果将是具有相同尺寸的矩阵。 您只需在第一个矩阵中添加或减去第二个矩阵的每个值进行元素级的运算。如下图所示： ?...请注意，如果第一个矩阵列的数量与第二个矩阵行的数量匹配，两个矩阵才能做乘法运算。 结果将是一个与第一个矩阵相同行数和与第二个矩阵相同列数的矩阵。...讨论哪些矩阵具有逆的情况超出了本文的范围。 为什么我们需要一个逆？ 因为我们不能除以矩阵。 没有矩阵除法的概念，但我们可以通过逆矩阵乘以矩阵，产生相同的结果。
用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 相同的计算可以表示为矩阵乘法问题。...当成本函数的价值如我们所能得到的那样低，那么U和M的最终值就是我们将要使用的。但是因为它们只是近似值，所以它们不会完全完美。...然后，我们将使用pandas的数据透视表函数(pivot_table)来创建评分矩阵，我们将使用矩阵分解来计算U和M矩阵。现在，每个电影都由矩阵中的一列表示。...首先，我们使用numpy的转置函数来触发矩阵，使每一列变成一行。 这只是使数据更容易处理，它不会改变数据本身。在矩阵中，每个电影有15个唯一的值代表该电影的特征。...我们必须在这里减去一个，因为M是0索引，但电影ID从1开始。现在，让我们打印出这些电影属性，以便我们看到它们，这些属性我们准备好找到类似的电影。 第一步是从其他电影中减去这部电影的属性。
当然了，sum()函数要求传入一个指定的列名，表示我们要汇总这一列的总合，因此这里我们传入了commentcount这一列。 其它聚合函数的用法也是类似的，就不一一列举了。...需要注意的是，sum()方法只能对具有运算能力的列进行求合，比如说整型列或者浮点型列，如果你传入一个字符串类型的列去求合，肯定是得不到任何结果的，这时只会返回一个0作为结果。...第二个参数用于指定列名的，表示我们想要统计哪一列的平均数。需要注意的是，这里返回值的类型是double型，因为平均数基本上都是会带有小数的，用double类型可以最大程序保留小数位的精度。...那么不用多说，max()方法也只能对具有运算能力的列进行求最大值的，希望你在使用的时候能够谨记这一点。...它们一个是求出某一列中的最大值，一个是求出某一列中的最小值，仅此而已。 现在我们已经将LitePal中所有聚合函数的用法全部都学习完了，怎么样，是不是感觉非常的简单？
字段是列和行的交集：某种类型的单个值。 属于同一列的字段通常具有相同的数据类型。例如，如果我们定义了一个包含用户数据的表，那么所有的用户名都将是相同的类型，并且属于同一列。...表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 ?...它的布局非常接近表格的数据表示方法，即其中每一行都具有相同的字段集合。...将不同列的值存储在不同的文件或文件段中，可以按列进行有效的查询，因为它们可以一次性地被读取出来，而不是先对整行进行读取后再丢弃掉不需要的列。...另外，将具有相同数据类型的值存储在一起（例如，数字与数字在一起，字符串与字符串在一起）可以提高压缩率。我们可以根据不同的数据类型使用不同的压缩算法，并为每种情况选择最有效的压缩方法。
共享缓存 我们可以在多个转换之间共享查找缓存。我们可以在同一映射中的转换之间共享未命名的缓存。我们可以在相同或不同映射的转换之间共享命名的缓存。 8.如何使用或不使用更新策略来更新记录？...将端口从源限定符拖放到两个秩转换。 ? 创建一个具有起始值1的可重用序列生成器，并将下一个值连接到两个秩转换。 ? 如下设置等级属性。新添加的序列端口应选择为等级端口。...一致的维度： 一致的维度意味着与它们所连接的每个可能的事实表完全相同的事物。 例如：连接到销售事实的日期维度表与连接到库存事实的日期维度相同。...星型模式中的集中表称为事实表。事实表通常包含两种类型的列。包含度量的列称为事实和列，它们是维表的外键。事实表的主键通常是由维表的外键组成的组合键。...然后，将其余的列从源发送到一个路由器转换。 ? 在路由器中创建两个组，并给出如下条件： ? 对于新记录，我们必须生成新的customer_id。为此，请使用一个序列生成器，并将下一列连接到表达式。
单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。...单元时间序列存储引擎 该存储引擎将每个时间序列独立存储，写入物理磁盘的时候，会对应两列数据，一列是时间戳列，一列是值列，两者一一对应。...多元时间序列存储引擎 该存储引擎将多个时间序列共享存储一列时间戳列，此外，每个时间序列再单独存储一列值列。一列时间戳列对应多个值列。...因为是否共享时间戳列的差异，两个存储引擎在与查询引擎交互的结果集格式、内存表、持久化的排序阶段和持久化的编码方式都有显著差异。但是得益于良好的抽象，在元数据管理器以及缓存管理器上，两者是共享的。...但是当分量数量超过1时，如分量数分别为10、30和100的情况下，因为多元时间序列的存储方式只存储一列时间戳，相比于单元时间序列的存储方式，分别少存储了9、29和99列时间戳，因为实验中所有值列与时间列写入了相同的数值
读取json比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列select get_json_object(event_value,"$.id") AS id4....用法一：NVL（表达式A，表达式B） -- 例：如果id为空，则返回0；否则返回id的值NVL(id,0)用法二：NVL2(表达式A，表达式B，表达式C）-- 例: 如果sex为空，则返回1；否则返回...DISTRIBUTE BY子句用于确保具有相同特征的数据行（如owner和primary_key）发送到同一个reducer。在每个reducer上，SORT BY对数据进行排序。...UNION和UNION ALLUNION：UNION操作符将两个或多个查询结果集合并为一个结果集，并去除其中的重复行。UNION操作符会对结果进行去重，即如果两个结果集存在相同的行，则只保留一份。...UNION ALL：UNION ALL操作符也将两个或多个查询结果集合并为一个结果集，但不进行去重。UNION ALL会保留所有结果中的重复行，并将其全部加入到最终的结果集中。
上述两种方法都有缺点。在第一种方法中，对于每一个用户来说最受欢迎的商品都是相同的，所以用户看到的推荐也是相同的。在第二种方法中，随着用户数量的增加，用户特征也随着增加。...', target='rating') 我们使用的各种变量有： train_data：SFrame包含了我们所需要的训练数据 user_id：这一列包含了每个用户的ID item_id: 这一列包含了每一个要被推荐的电影...（电影ID） target:这一列包含了用户给的评分或等级 预测的时间到了!...然后利用梯度下降法对puk和qki进行更新，得到它们的最优值。过程如下图所示: ? 现在已经了解了这个算法的内部工作原理，接下来我们将举一个例子，看看如何将矩阵分解成它的组成部分。...所以在这个例子中NDCG将是1因为推荐的产品与用户相关。 NDCG值越大，推荐效果越好 9 还可以尝试什么？ 到目前为止，我们已经了解了什么是推荐引擎以及它的不同类型和它们的工作方式。
然而，这是极具挑战性的，因为最近的技术进步能够打造出超出人眼感知能力的人脸，尤其是在压缩图像和视频中。...因此，如果我们想利用可学习CNN的判别表示能力进行频率感知人脸伪造检测，那么CNN兼容的频率表示就变得至关重要。为此，我们想介绍两种频率感知伪造线索，它们与深度卷积网络的知识挖掘相兼容。...因此，第一个频率工件伪造线索是通过直觉发现的，即我们能够识别出在具有较高频率的分解分量中稍微突出的细微伪造工件（即，以不寻常图案的形式），如上图（b）中间一列所示。...如上图（b）的最后一列所示，伪造人脸与相应的真实人脸相比具有不同的局部频率统计，尽管它们在RGB图像中看起来几乎相同。...同时，由于分解后的图像分量和局部频率统计信息是互补的，但两者具有本质上相似的频率感知语义，因此它们可以在特征学习过程中逐步融合。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。 系统中有两个主要的处理流程......p5.png 这里我们来详细介绍合并过程，因为发布列表已经按条款垂直排序，并且由doc ID水平排序，合并两个段文件S1，S2基本上如下 按照排序的术语顺序从S1和S2一起走过发布列表。...由于这两个列表均按doc ID排序，因此我们只需沿着这两个发布列表将doc对象写入新的发布列表。当两个发布列表具有相同的文档时（文档被更新或删除时就是这种情况），我们根据时间顺序选择最新的文档。...然后客户端查询将被广播到选定行的每一列机器。每台机器将在其本地索引中执行搜索，并将TopM元素返回给查询处理器，该查询处理器将在返回给客户端之前合并结果。...不做更改：在这里我们假设文档均匀分布在不同的分区上，所以本地IDF代表了实际IDF的一个很好的比例。 额外的：在第一轮中，查询被广播到返回其本地IDF的每一列。
它们足够小，可以装入日常笔记本电脑的硬盘驱动器中，但同时大到无法装入RAM，导致它们已经很难打开和检查，更不用说探索或分析了。 处理此类数据集时，通常采用3种策略。...在某些情况下这是一种有效的方法，但它需要管理和维护集群的大量开销。 又或者，你可以租用一个强大的云实例，该实例具有处理相关数据所需的内存。例如，AWS提供具有TB级RAM的实例。...一个很好的方法是使用describe方法对数据进行高级概述，其中显示了样本数、缺失值数和每一列的数据类型。如果列的数据类型为数字，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。...出行距离一列中存在极端异常值，这也是研究出行时间和出租车平均速度的动机。这些功能在数据集中尚不可用，但计算起来很简单： ? 上面的代码块无需内存，无需花费时间即可执行！这是因为代码只会创建虚拟列。...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。注意，其他标准库将需要10 GB的RAM才能进行相同的操作。 好了，让我们来绘制行程耗费时间的分布： ?
当对比两个数据列表的差异时，人们实际上更关心不匹配的数据而不是匹配的数据（具有讽刺意味的是，在会计领域花了大量的时间来识别匹配的数据，目的只是为了删除它们 ，人们真正关心的是那些不匹配的数据）。...【注意】 每次创建正确的【右反】连接时，连接的结果将显示一行空值，并在最后一列中显示一个嵌套表。这是意料之中的，因为左表中没有匹配项，导致每列的值为空。...图 10-30 与 “SKU” 列不同，“Brand” 列将在【合并】时创建笛卡尔积 如图所示，在 “Inventory” 表中删除 “Brand” 列的重复项是不可取的，因为这样做会导致失去该供应商提供的两种产品中的一种...识别 “Key” 和 “Return” 列通常相当简单，因为它们通常是查找表中唯一的列。但另一个问题是，由于源表宽度不同，可能有多个列作为 ID 列。...如果滚动到预览的底部，结果现在应该如图 10-34 所示。 图 10-34 【追加】源表和查找表 正如已经知道的，在【追加】两个表时，具有相同名称的列被堆叠起来，具有新名称的列被添加到表中。
具体来说： 对于每个注意力模块，首先将参考点生成为统一的网格，这些网格在输入数据中是相同的； 然后，offset网络将query特征作为输入，并为所有参考点生成相应的offset。...同时，在先前的工作中的观察显示，不同的query在视觉注意力模型中具有相似的注意力图。因此，选择了一个更简单的解决方案，为每个query共享移动的key和value以实现有效的权衡。...此外，前两个阶段的key和value具有较大的空间大小，大大增加了Deformable Attention的点积和双线性插值的计算开销。...在左边一列中，变形的点被收缩成两个目标长颈鹿，而其他的点则是保持一个几乎均匀的网格和较小的偏移量。 在中间的一列中，变形点密集地分布在人的身体和冲浪板中。...右边的一列显示了变形点对六个甜甜圈的每个焦点，这表明本文的模型有能力更好地建模几何形状，即使有多个目标。
现在我们先来了解一下每一列的含义： id-每个tweet的唯一标识符 text-推特的文本 location-发送推文的位置（可能为空） keyword-推文中的特定关键字（可能为空） target-输入文件为...首先，我想更加熟悉数据集，以便理解这些特征(列)。“目标”列是我们的模型要学习预测的列。因为它只有0和1这两个唯一的值，所以这是一个二分类任务。...padding： 神经网络模型要求输入具有相同的形状和大小，这意味着一个接一个地输入到模型中的所有tweet必须具有完全相同的长度，所以我们要用上填充(padding)。...它是波特词干分析器的一个更好的版本，因为一些问题在这个词干分析器中得到了解决。 词嵌入： 词嵌入是对文本的一种学习表示，其中具有相同含义的单词具有相似的表示。...有多种方法可以应用，但我应用的一种简单方法是将这两种特征结合到一个新特征中，称为“keyword_text” # #将“clean_keyword”列和“clean_text”列合并为一个列 raw_data
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