JSON Lines 通过将每个 JSON 对象放在独立的一行中，使得逐行读取和处理数据变得简单，易于处理大型数据集、容易与现有工具集成，具有灵活性和可扩展性、易于阅读和维护等特点。...若采用 JSON Lines 保存该文件，则操作数据时，我们无需读取整个文件后再解析、操作，而可以根据 JSON Lines 文件中每一行便为一个 JSON 值的特性，边读取边解析、操作。...因此，操作 JSON Lines 文件时，只需要： 读取一行值； 将值解析为 JSON； 重复 1、2 步骤。 JSON Lines 格式非常适合处理日志文件等大型数据集。...name": "May", "wins": []} {"name": "Deloise", "wins": [["three of a kind", "5♣"]]} JSON Lines 在处理大量类似的嵌套数据结构方面的优势最大...与一个满是XML文件的目录相比，使用一个 .jsonl 文件更容易操作。 那么如何将 JSON Lines 转换为 JSON 格式呢？
(origin_path, new_path): """ 将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集 """ messages = [] # 读取旧的JSONL...文件 with open(origin_path, "r") as file: for line in file: # 解析每一行的json数据...输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2....输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2. 找不到任何实体时, 输出"没有找到任何实体"."""...输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2.
(origin_path, new_path): ''' 将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集 ''' messages =[] # 读取旧的JSONL文件 with...open(origin_path,'r')as file: for line in file: # 解析每一行的json数据 data = json.loads(line)...输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2....输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2. 找不到任何实体时, 输出'没有找到任何实体'.'''...输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2.
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”。 ?...2.矩阵向量乘法（Matrix-Vector Multiplication） 将矩阵与矢量相乘可以被认为是将矩阵的每一行与矢量的列相乘。 输出将是一个具有与矩阵相同行数的向量。...这意味着当我们乘以标量时，7 * 3与3 * 7相同。但是当我们将矩阵彼此相乘时，A * B与B * A不一样。 2.结合律（Associative） 标量和矩阵乘法都有结合律。...乘以其倒数的数字等于1.请注意，除0以外的每个数字都有倒数。 如果你将矩阵乘以它的逆，结果将是它的单位矩阵。 下面的例子展示了标量的逆： ? 但不是每个矩阵都有逆矩阵。...获得矩阵的转置相当简单。 它的第一列仅仅是移调矩阵的第一行，第二列变成了矩阵移调的第二行。 一个m * n矩阵被简单地转换成一个n * m矩阵。 另外，A的Aij元素等于Aji（转置）元素。
最近老有人在qq群或者公众号留言问浪尖如何将Spark Mllib的矩阵或者将一个RDD进行转置操作。...而分布式存储是基于RDD的，那么问题就又变成了如何将一个RDD进行转置。 首先我们来介绍一下什么是转置操作： 百科上的定义，将一个矩阵的行列互换得到的矩阵就是该矩阵的转置。...要想把一个RDD的行列互换的话，主要思路如下： 1，先转化RDD，给每一行带上唯一的行号(row, rowIndex)。...5，完成步骤4后，我们就可以按照每一行的(rowIndex, value)，使用下标和其值构建新的行，保证每一行转换后的顺序。 到此转换完成。...._2) // 对row进行排序，去除掉索引 .map(buildRow) // 利用索引和值，重新构建每一行，去掉索引 new RowMatrix(transposedRowsRDD) }
请注意，在图4中，相似的图像趋于接近，这意味着AlexNet如何将它们“视为”相似。 ? 图 4....COO布局不包括有关每一行的开始或结束位置的信息。 包含此信息使我们可以并行化查找，并在对称化步骤中快速求和转置后的值。 RowPointer的想法来自CSR（压缩稀疏行）稀疏矩阵布局。...在CSR布局中，entries是根据其所在的行进行索引的。例如，所有行索引为1的元素都以排好序的方式放置在RowPointer索引的开头。 CSR布局非常适合以行方式访问数据的算法。...由于RowPointer包含每一行中存在的元素数，因此可以使用atomicAdd来并行汇总每对点的贡献。...图9.计算公共值并将其分布在每一行！ 另一个基本优化是注意到行间重复了维度1中的点A，和维度2之间的距离。这意味着，不必为每个维度分别计算值，只需对它进行一次计算，然后广播并重新用于其他维度即可。
在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。...一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中(见下面的seen_frames)。...我们来看看结果： 很好，结果看起来很直观，从下图中可以看出，帧5928与帧2048454相同，帧5936与帧2048462相同，以此类推。让我们目视确认。 完美。所以，这个视频肯定是伪造的。...简化我们的压缩问题 有几种不同的哈希算法，每种都有专门的使用场景。我们在这里将要看到的是感知哈希。与其他类型的哈希不同的是，对于靠近在一起的输入，它们的感知哈希值是相同的。...在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。通过降低分辨率，我们可以消除噪声的影响。然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。
在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。...当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中（见下面的seenframes）。...我们来看看结果： 很好，结果看起来很直观，从下图中可以看出，帧5928与帧2048454相同，帧5936与帧2048462相同，以此类推。让我们目视确认。 完美。...对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。哈希函数将图像（数组）转换为整数。如果两个图像完全相同，则哈希函数将得到相同的整数。如果两个图像不同，我们将得到两个不同的整数。...在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。通过降低分辨率，我们可以消除噪声的影响。然而，我们冒着相邻帧可能会被标记为重复帧的风险，因为它们是相似的。
在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。...nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97) 从一个音频信号中计算梅尔滤波器能量特征的对数,返回： 一个包含特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量参数...appendEnergy - 如果是true，则将第0个倒谱系数替换为总帧能量的对数。winfunc - 分析窗口应用于每个框架。 默认情况下不应用任何窗口。...转置矩阵，使得时域是水平的。
在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。...nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97) 从一个音频信号中计算梅尔滤波器能量特征的对数,返回： 一个包含特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量...转置矩阵，使得时域是水平的。...转置矩阵，使得时域是水平的。
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...这是一个数据表，其中每一行代表一个新的发现，每一列代表一个新的特征。 也许你通过使用自定义代码生成或加载数据，现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。...每一列有多个时间步，每个时间步都有一个观察点(特征)，这说的很明白。 我们可以使用数组的shape属性中的大小来指定样本（行）和列（时间步长）的数量，并将特征数固定为1。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
由于漂移和其他因素，一个具体的轨道可能会有变化；因此，一个路径线只是近似的。在发生特定数量的漂移后，轨道会定期调整，以使卫星回到与初始轨道几乎重合的轨道。 行指的是一帧图像的纬向中心线。...仪器的信号被传送到地球上，并与遥测星历数据相关联，以形成单个框架图像。在这个过程中，连续数据被分割成单独的数据帧，称为场景。...Landsats 4、5、7、8（以及即将到来的9）的地球覆盖范围与Landsats 1-3相似。然而，较低的高度导致了不同的扫描模式。...下降的轨道节点时间是赤道上的上午9:45 +/- 15分钟，轨道周期为98.9分钟，每天完成14 9/16个轨道，每16天观察整个地球。...每条路径的第一行从北纬80度47分开始，编号向南增加到最大纬度81度51分（第122行），然后向北转，穿过赤道（第184行），继续到最大纬度81度51分（第246行）。
特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。 ...6.3.2算法分析 6.3.3算法：转置 /** this转置前的对象，每一个对象中都有一个data数据 * tm 转置后的对象，每一个对象中都有一个data数据...int q = 0; //3.1 转置后数据的索引 for(int col = 0 ; col 转置之前数据数组的每一个列号...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系 每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数 当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。
TiDB 对每个表分配一个 TableID，每一个索引都会分配一个 IndexID，每一行分配一个 RowID（如果表有整数型的 Primary Key，那么会用 Primary Key 的值当做 RowID...，一个 Index 的数据也都有相同的前缀。...首先我们通过这个映射方案，将 Row 和 Index 数据都转换为 Key-Value 数据，且每一行、每一条索引数据都是有唯一的 Key。...，计算 name="TiDB" 这个表达式，如果为真，则向上返回这一行，否则丢弃这一行数据 计算 Count：对符合要求的每一行，累计到 Count 值上面 这个方案肯定是可以 Work 的，但是并不能...Work 的很好，原因是显而易见的： 在扫描数据的时候，每一行都要通过 KV 操作同 TiKV 中读取出来，至少有一次 RPC 开销，如果需要扫描的数据很多，那么这个开销会非常大 并不是所有的行都有用
数据帧具有两种相似的方法stack和melt，用于将水平列名称转换为垂直列值。...前面的数据帧的一个问题是无法识别每一行的年份。concat函数允许使用keys参数标记每个结果数据帧。 该标签将显示在级联框架的最外层索引级别中，并强制创建多重索引。...我们对数据进行结构设计，以使每位总裁在其批准等级上都有一个唯一的列。 Pandas 为每一列单独一行。...数据库中的每个表都有一个主键，该主键唯一地标识每一行。 在图中用图形符号标识它。 在第 3 步中，我们通过GenreId将流派链接到曲目。...第 4 步创建一个特殊的额外数据帧来容纳仅包含日期时间组件的列，以便我们可以在第 5 步中使用to_datetime函数将每一行立即转换为时间戳。
然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。...该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。...# 将 gluonts 数据集转换为 pandas 数据帧 # Either long-form or wide-form the_gluonts_data = data_wide_gluonts #
0x56781234 0x3：HWD_BYTE_SWAP，在每个半字内部放换字节， 即0x12345678转换为0x34127856 [13:12] CSC_DATA_SWIZZLE R/W 显存中的数据被传入...，在每个半字内部放换字节， 即0x12345678转换为0x34127856 [11:10] LCD_DATABUS_WIDTH R/W LCD数据总线宽度，就是对外输出的LCD数据的位宽， 0x0：16...，格式为RGB888 1：转给LCD控制器的数据是24位的，但只用到其中的18位， 每个字节用来表示一个原色，每字节中高2位无效 [0] RUN R/W 使能LCD控制器，开始传输数据 2.2 LCDIF_CTRL1...默认值是0xf，表示32位的word中，所有字节都有效。...，第2帧在一行的中间开始； 1：所有帧结束前都加上半行时间，这样所有帧都会起始于“行的开头” [17:0] VSYNC_PULSE_WIDTH R/W VSYNC脉冲的宽度 2.5 LCDIF_VDCTRL1
这种技能在处理实际开发中的大数据量问题时尤为重要，能够显著提高代码的执行效率和可维护性。 7、如何实现二维矩阵转置 在编程世界里，矩阵操作是一项基础且重要的技能，尤其是在数据处理、图形编程等领域。...对于原始矩阵的每一列，都创建一个新的数组，其中包含转置后矩阵的对应行。内部的map方法遍历原始矩阵的每一行，row[i]选取当前列（即当前外部map迭代器的索引i对应的元素）的所有元素。...8、如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？ 在JavaScript开发中，对字符串的处理是日常任务中不可或缺的一部分。...特别是在处理来自不同数据源的变量名时，我们经常需要将各种命名风格统一转换成JavaScript中常用的驼峰命名法。...那么，如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？例如，字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。
然后再利用擅长处理图像的人工神经网络（CNN）学习如何将视频图像和视觉皮层的活动信号连接起来。 构建模型并训练后，志愿者在观看额外的视频时，算法预测的活跃区域和几十个实际活跃的区域都有相关性。...通过使用人类看到自然视频中的图像数据测试这些模型，我们展示了编码模型能预测皮质反应并检索独立脑区的视觉表征，而解码模型能破译视觉皮层重构视觉和语义信息的活动。...这个模型将影片的每一帧转换为多个层的特征，从视觉空间（第 1 层）的方向和颜色，到语义空间（第 8 层）的目标类别。编码过程中，网络对视频中的视觉刺激和每一个皮质位置的反应之间的非线性关系进行建模。...前者是一个解卷积过程（deconvolved），用于重建视频的每一帧，而后者输出语义描述。 ? 图 6. 动态视觉经验的重建。...对于每一行，上方展示了示例视频的帧（来自一个主体的视觉），下方展示了基于该主体对视频的皮质 fMRI 反应对这些帧的重建。
数据包1 ：一包数据可能包含多个数据帧，帧数由传输的数据量决定。Transfer Payload1 ：每帧数据帧传输的有效数据，0~7 字节。...Tail byte1 ：每帧数据帧中 Payload 最后一个字节，附加的协议层字段信息。...2 ：对于 Multi frame transfer ，数据包的首帧该位为 0 ，此后每发一帧该位翻转一次。Transfer ID1 ：数值范围 0~31。...2 ：对于相同 Data Type ID 的数据，每发送一包数据，Transfer ID 加 1 ，0~31 循环累加。3 ：对于同一包数据中的多个数据帧，该值不变。4.2....2： 方向标志：电调上电会将保存的电机转向上报，请确保三相电机接线和该方向标志位一致，因三相电机 接线会改变电机转向 0 ：正转 1 ：反转。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
