Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
numpy中有一些强大的函数可以很方便的实现日常的数值处理计算。在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
要获取NumPy数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数:
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将可视化一个单一灰度图像的张量flatten 操作，我们将展示如何flatten 特定的张量轴，这是CNNs经常需要的，因为我们处理的是批量输入而不是单个输入。
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能，您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下， SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象：
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
np.random.shuffle(x):这里的参数x要求为array-like或者是一个list，没有返回值
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
本文介绍基于Python语言中的gdal模块，读取一景.tif格式的栅格遥感影像文件，提取其中每一个像元的像素数值，对像素值加以计算（辐射定标）后，再以一列数据的形式将计算后的各像元像素数据保存在一个.csv格式文件中的方法。
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Redis框架教程六
linspace即线性插值：需要传递3个参数：开头，结尾，数量； 与之类似，还有指数线性插值np.logspace
投影是JMESPath的关键特性之一。它允许您将表达式应用于元素集合。有五种投影：
本文介绍基于Python语言，遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件，并从上述每一个文本文件中，找到我们需要的指定数据，最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。
章节内容 元素操作 常用的方法 广播 数组形状操作 排序数组 目录 元素操作 一些常用的方法 广播 数组形状操作 数组排序 ---- 元素操作 生成元素 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.ones(4)+1 📷 生成一个原来数组的n倍 📷 📷 生成一个所有元素均跟2次方有关的数组 📷 一个计算矩阵相乘的函数 📷 判断两个数组中元素是否相等的方法 📷 其余的
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
Kuiper是太阳系小行星天体带，有兴趣的同学可以自行百度。之所以取这个名字，我是想表达，这个框架是具有一定“边缘”属性，然后希望更多的人像“小行星”一样加入到这个星带中来。
CINEMA 4D Studio2023是Mac上知名的3D动画设计制作软件，包含 GPU 渲染器 Prorender、生产级实时视窗着色、超强破碎、场景重建等诸多新功能，C4D mac为用户提供高端的3D内容创建，非常适合专业的设计认识，软件拥有最全面的工具和超级快速的速度，让你分分钟得到惊人的结果。
导航栏 导航栏出现在应用程序屏幕顶部的状态栏下方，并可以通过一系列分层屏幕进行导航。当显示新屏幕时，通常标有前一屏幕标题的后退按钮出现在栏的左侧。有时，导航栏的右侧包含一个控件，如编辑或完成按钮，用于
在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础，近段时间恰好学习了numpy，pandas，sklearn等一些Python机器学习和科学计算库，因此在此总结一下常用的用法。
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 知识运用： 泛型约束输入类型； 数组解构参照ES6文档。 题目分析： 题目地址：533-easy-concat 📷 本次案例相对简单，通过实现一个通用的类型工具支持将两个数组中包含的类型合并到一个数组集合中。功能类似于我们在JavaScript中的Array.concat函数。 题目解答： 测试用例： 依次将两个数组中的元素提取并按顺序进行整合。 当两个数组传入均为空的时候，我们得
reduce 方法在数组的每个元素上执行用户提供的回调函数，即“reducer”。它传入对前一个元素进行计算的返回值。结果是单个值。它是在数组的所有元素上运行 reducer 的结果。
您将获得一个双向链表，除了下一个和前一个指针之外，它还有一个子指针，可能指向单独的双向链表。这些子列表可能有一个或多个自己的子项，依此类推，生成多级数据结构，如下面的示例所示。
(2)flatten 这个函数恰如其名，flatten就是展平的意思，与ravel函数的功能相同。不过，flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图（view）：
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
两个函数都是改变数组的形状，但是resize是在本身上进行操作，reshape返回的是修改之后的参数
Flow 流在 接收元素 时 , 可能需要 另一个 流的元素 , 两个流之间进行 交互的操作 就是 展平 , 常见的 展平模式有 :
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用文字生成游戏关卡自己玩是一种什么样的体验？ GitHub今日热榜项目《GPT版马里奥》了解一下～ 瞧，你只需在文本框中输入“多点管道，多点敌人，少点障碍物，elevation低点”： 点击“Generate level”，就能获得自己的马里奥游戏了： 左边是玩耍区，按方向键和a、s、d键进行控制就能直接玩，右边则是根据你的要求生成的整体效果图。 随意设置这几个选项，还能解锁更多样式。 比如障碍物少一点的： 又或者是管道少一点、障碍物多一点的：
前面说完了数据库的DDL，DML和DQL，今天主要来看一下MySQL的多表设计与查询。本篇将带你快速了解MySQL的多表设计与查询，以及了解MySQL事务和索引相关的内容。
很多刚刚接触Unity3d的童鞋花了大量的时间自学，可总是把握不好Unity3d的烘焙，刚从一个坑里爬出来，又陷入另一个新的坑，每次烘焙一个场景少则几个小时，多则几十个小时，机器总是处于假死机状态，半天看不到结果，好不容易烘焙完了，黑斑、撕裂、硬边、漏光或漏阴影等缺陷遍布，惨不忍睹，整体效果暗无层次，或者苍白无力，灯光该亮的亮不起来，该暗的暗不下去，更谈不上有什么意境，痛苦的折磨，近乎失去了信心，一个团队从建模到程序，都没什么问题，可一到烘焙这一关，就堵得心塞，怎么也搞不出好的视觉效果，作品没法及时向用户交付，小姐姐在这里分享一些自己的经验，希望能帮到受此痛苦折磨的朋友，话不多说，开工！
Find Any File 是一款简单好用的文件搜索工具，可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
ECMAScript 每年都会发布一个新版本，其中的提案是已经正式通过的，并分发给开发者和用户。本文将讨论该语言的最新版本，以及它又具有了什么新功能。
一款功能强大的mac文件检索工具Find Any File 推荐给大家，mac Find Any File可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件，效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)
列表（List）是你使用Python过程中接触最为频繁的数据结构，也是功能最为强大的几种数据结构之一。Python列表非常的万能且蕴含着许多隐藏技巧，下面我们就来探索一些常用的列表技巧。
小脑很久以来便被认为是与大脑紧密合作的伙伴，而且两者在人类的进化历程中都发生了明显的扩张。薄薄的小脑皮层的折叠程度甚至超过了大脑皮层。近日，发表在《美国科学院院刊》PNAS上的一篇研究论文利用超高强度磁场磁共振成像对一名被试的小脑样本进行扫描，并对其进行计算重构，在空间分辨率上可以达到最小的折叠褶皱水平。结果发现小脑的表面积大约相当于大脑表面积的80%。此外，还对一只猴子的脑重复人类中的处理流程，发现其小脑表面积与大脑的比值要远远低于人类小脑，只占大约33%。这些结果表明，小脑可能与进化史中人类的一些特有行为以及认知能力的发展中扮演者重要的角色。本文接下来便对该研究进行解读。
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
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