Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...可扩展性 Dask如此受欢迎的原因是它使Python中的分析具有可扩展性。 这个工具的神奇之处在于它只需要最少的代码更改。该工具在具有1000多个核的弹性集群上运行!...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...动态任务调度:它提供了动态任务调度并支持许多工作负载。 熟悉的API:这个工具不仅允许开发人员通过最小的代码重写来扩展工作流，而且还可以很好地与这些工具甚至它们的API集成。...向外扩展集群:Dask计算出如何分解大型计算并有效地将它们路由到分布式硬件上。 安全性:Dask支持加密，通过使用TLS/SSL认证进行身份验证。 优缺点 让我们权衡一下这方面的利弊。
比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？...结果也可能因数据而有所偏差。一种工具可以非常快速地合并字符串列，而另一种工具可以擅长整数合并。 为了展示这些库有多快，我选择了5个操作，并比较了它们的速度。...列分组并计算总和和平均值 sorting—对合并数据集进行3次排序（如果库允许） ?...Dask对排序几乎没有支持。甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。 即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。...但在相对较小的数据上使用Spark不会产生理想的速度提高。 Vaex 到目前为止，我们已经看到了将工作分散在更多计算机核心之间以及群集中通常有许多计算机之间的平台。
与Spark和Dask不同，任务在每个节点内急切执行，因此每个工作进程在收到所需数据后立即启动。工作节点中的数据使用Apache Arrow对象存储，这些对象在节点上工作的所有进程之间提供零对象共享。...但是，由于更大的内存要求和接近配置的内存限制，Spark在最大的1.28M文档任务中遇到了麻烦。实际上，Spark需要对其组件进行大量配置，这对其用户来说是一种挫败感。...当使用额外的节点时，它有效处理辅助数据的问题似乎更加复杂，因此在最大的1.28M文档条件下，只能从457s加速到420s，并且随着任务的增加，加速不断降低。...作为初步结论，Ray似乎是最有希望的框架。它比单个节点上的Python标准多处理工作速度快10％左右，并且在所有条件下都能很好地使用附加节点。与Spark不同，集群配置非常少，并且它支持actor。...与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。
如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...np.select将按从前到后的顺序对每个数组求值，当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时，将返回相应的选择。所以操作的顺序很重要！像np.where。...我们要做的就是在.dt之前加上.days ，效果很好。 完成此计算的另一种更加Numpy向量化的方法是将Numpy数组转换为timedeltas，获得day值，然后除以7。...5 其他 一种选择是使用apply跨CPU核并行化操作。因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
数据科学家应该用 DataFrame 来思考，而不是动态的任务图 Dask 用户一直这样问自己： 我什么时候应该通过 .compute() 触发计算，我什么时候应该调用一种方法来创建动态任务图？...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。...Ray 的性能是快速且可扩展的，在多个数据集上都优于 Dask。...注：第一个图表明，在像泰坦尼克数据集这样的小数据集上，分发数据会损害性能，因为并行化的开销很大。 MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐列操作时三者的对比结果，我们继续在相同的环境中进行实验。 ?
5.3 数组过滤和条件处理 在Dask.array中，我们可以使用布尔索引来选择数组中满足特定条件的元素。...性能优化与调试技巧 8.1 减少数据复制 在Dask.array中，数据复制是一种常见的性能瓶颈。当我们进行数组操作时，Dask.array可能会创建多个中间数组，从而导致数据的重复复制。...8.2 使用原地操作 在Dask.array中，原地操作是一种可以提高性能的技巧。原地操作指的是在进行数组计算时，将计算结果直接存储在原始数组中，而不创建新的数组。...9.2 数组与其他数据结构的对比 在实际应用中，我们可能需要将Dask.array与其他数据结构进行比较，以选择合适的数据结构来处理数据。...在处理大规模数据集时，Dask.array通常是更好的选择，因为它可以处理比内存更大的数据集，并利用多核或分布式系统来实现并行计算。
有一种计算机的技术，专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量，这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性，并跟踪真实的物体运动。...文章一开始，我就说好像是用不了这个光流追踪： 存在两种主要方法来跟踪视频中的对象。 在每一帧中检测：使用对象分类识别每一帧中感兴趣对象的边界框，并逐帧跟踪对象边界。...检测和跟踪：识别第一帧（或每第n帧）中物体的边界框，并计算后续帧中属于该物体的像素（或块）的运动进行跟踪 第一种方法准确但计算复杂，因为需要在每一帧上运行对象分类（推理）。...由于这种方法，在许多需要跟踪精度的用例中，运动矢量可能不是很准确。在强度从一帧变化到下一帧的变化的光照条件下尤其如此。 NVENC是一种视频解码器，看看我有没有必要写一下。...由 GPU 的 NVDEC（片上视频解码器）引擎解码的视频帧可以传递到光流引擎，用于在所需的帧对之间生成光流向量图，作为训练的一部分。这些地图为视频后处理网络提供辅助信息。
在1930年代由格式塔心理学家讨论过，后来由J.J.吉布森描述为“可供性”。虽然这个方向激发了视觉和心理学研究的许多努力，但是对可供性感知的全面计算模型仍然难以捉摸。...在训练时，我们从视频剪辑中借用两个随机帧，遮罩一个帧，并尝试使用第二帧中的人作为条件进行修补。这迫使模型学习给定上下文下可能的场景可供性以及实现连贯图像所需的重新姿态和协调。...在推理时，可以使用不同的场景和人物图像组合提示模型。我们在一个包含240万个人类在各种场景中移动的视频剪辑数据集上训练了一个大规模模型。 除了条件任务外，我们的模型可以在推理时以不同的方式进行提示。...在本文中，作者使用了一些启发式规则来选择参考人物，如选择中央人物或群体中的人物。但这种启发式规则可能不能很好地适应不同的场景和应用场景，可能需要更精细的选择方法来提高模型的生成效果。...在本文中，作者使用了一些启发式规则来选择参考人物，如选择中央人物或群体中的人物。但这种启发式规则可能不能很好地适应不同的场景和应用场景，可能需要更精细的选择方法来提高模型的生成效果。
通过矢量相似性搜索，可以在〜50ms内响应〜640K论文上的语义搜索查询 Arxiv.org大家一定都不陌生，学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。...我们测试，在单个笔记本电脑中对Arxiv语料库中的640k计算机科学论文进行查询的的延迟<50ms！...Milvus是最受欢迎的开源矢量数据库之一，所以我们在本文中选择使用它，并且我们这里使用的是单机版，因为我们只在本地机器上运行Milvus。...MILVUS.IO网站提供了许多其他选择来安装Milvus单机版和Milvus群集版；如果需要在Kubernetes群集上安装或离线安装，请参考具体文档。...简单的说SPECTER 是经过论文数据进行专门训练的模型，所以在选题分类、引文预测、科学论文推荐等方面的表现优于SciBERT，这就是我们选择他的文章。
例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。...在这个例子中，数组沿选择轴进行求和生成向量，或者沿两个轴连续求和以生成标量。g）对以上一些概念进行示例的NumPy代码。 数组类型（data type）描述存储在数组中的元素的性质。...在可能的情况下，检索子数组的索引将在原始数组上返回一个“视图”，以便在两个数组之间共享数据。这提供了一种强大的方法来处理数组数据的子集，同时限制了内存的使用。...由于有了这些发展，用户现在可以使用Dask将计算从一台机器扩展到分布式系统。协议的组合也很好，允许用户通过嵌入在Dask数组中的CuPy数组在分布式多GPU系统上大规模重新部署NumPy代码。...有一种共同的意义，那就是为了其他许多人的利益而共同建设一些东西。在一个志趣相投的人的欢迎社区中参加这种努力，对许多早期贡献者都具有强大的吸引力。
它通过将数据集分块处理并根据所拥有的核数分配计算量，这有助于进行大数据并行计算。Dask 是利用 Python 语言编写的，同时也利用一些开源程序库，它主要针对单机的并行计算进程。...目前 Python 生态圈中的许多程序库功能相近。但是Blaze, Dask 和 Numba 这些程序库共同作用于数据处理过程的不同层面上。...虽然 Python 在很多方面都很优秀，但是它也存在自身的局限。其中最大的一个问题在于 Python 不能很好地适应数据集大小的变化。...这反映出单机版的 Python 在功能和可用性上并没有妥协，可以在处理大数据时提供相同的交互体验和全保真度分析。...虽然 Spark 和 Flink 的 API 非常相似，但是两者处理数据的方式存在不同之处。当 Spark 处理流式数据时，它实际上利用单位时间内的数据片集合进行小批量处理。
本文基于Gurpreet Singh大佬在 Spark+AI SUMMIT 2020 的公开课编写 0x00 对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了...Spark vs Dask 首先先上Dask和Spark的架构设计图~ [设计架构] 生态 Dask 对于 Python 生态中的 Numpy、Pandas、Scikit-learn等有很好的兼容性，并且在...性能 Dask 中的 dataframe 基本上由许多个 pandas 的 dataframe 组成，他们称为分区。...JVM 生态的开发 你需要一个更成熟、更值得信赖的解决方案 你大部分时间都在用一些轻量级的机器学习进行商业分析 你想要一个一体化的解决方案 选择 Dask 的原因 你更喜欢 Python 或本地运行，...如果你已经在使用大数据集群，且需要一个能做所有事情的项目，那么 Spark 是一个很好的选择，特别是你的用例是典型的 ETL + SQL，并且你在使用 Scala 编写程序。
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。...这两个数据结构的好处是即便数据量太大难以全部加载到内存中，数据科学家依然可以进行分析。 这一消息无论对Dato还是对Python社区来说都是一个分水岭。...它显示了Dato对支持开源Python数据生态圈的诚意。在此之前有一种认识就是Dato提供的免费版本只是将数据科学家捆绑在自家的平台最终还是得收费，因为Dato确实有自己的商业产品。...Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。还有另外一点就是开发这些互动图表只需要Python一种语言即可。 Dask Dask是一款主要针对单机的Python调度工具。...Flink则是一个可以进行批处理的流处理框架。 Pyxley 在网页上显示一个数据展板是与人分享数据科学发现的最直观方法。
以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在进行的许多项目和协作中的几个： | RAPIDS RAPIDS 是一套开源软件库和 API，用于完全在 GPU 上执行数据科学流程，通常可以将训练时间从几天缩短至几分钟...凭借一大群对 Python 情有独钟的数据科学家，Capital One 使用 Dask 和 RAPIDS 来扩展和加速传统上难以并行化的 Python 工作负载，并显著减少大数据分析的学习曲线。...DASK 在企业中的应用：日益壮大的市场 随着其在大型机构中不断取得成功，越来越多的公司开始满足企业对 Dask 产品和服务的需求。...作为开源软件的主要支持者，Anaconda 还聘请了许多 Dask 维护人员，为企业客户提供对该软件的深入理解。...开发交互式算法的开发者希望快速执行，以便对输入和变量进行修补。在运行大型数据集时，内存有限的台式机和笔记本电脑可能会让人感到沮丧。Dask 功能开箱即用，即使在单个 CPU 上也可以提高处理效率。
然而，在许多任务中，由于数据标注过程的成本极高，很难获得强监督标注信息。因此，在弱监督条件下进行图像的目标区域检测是要解决的关键问题。...我们在公开数据集Flickr30k和MSCOCO上进行了大量实验，发现我们的模型无论在传统图像文本匹配还是小样本图像文本匹配任务上均取得了当前领先的结果。 ? 7....在测试阶段，这些方法认为视频中的每一帧重要性相同，即对于一个待测试视频，以相同的步长对视频进行采样，然后将深度神经网络模型对每一帧的行为预测融合得到整个视频行为预测。...由于缺少视频中关键帧的标注，本文将挖掘关键帧的过程形式化为马尔可夫决策过程，在不使用额外标注数据的条件下通过深度强化学习训练方法中使用的智能体。...智能体根据每一帧的特征向量以及该帧对分类置信度的贡献，通过一次迭代对所有帧进行重要性评分，选择得分高的帧作为时域注意区域。在两个开源数据上，我们的模型取得很有竞争力的性能。 ?
采用自适应采样模块，根据每幅图像的硬采样个数对目标域数据进行采样，以选择更有效的数据。最后，将改进后的知识精馏损失应用于再训练模块，研究了两种分配软标签到目标域训练实例的方法来对检测器进行再训练。...利用六种策略对雾天采集的行人图像进行增强，以丰富数据库。实验结果表明，本文提出的方法能够在雾天有效地检测出行人，在准确率和速度上都明显优于现有的方法。...通过使用“你只看一次”深度学习模型检测车辆，我们在多个监控视频上验证了我们的系统，并证明我们的系统的计算时间平均可达30帧/秒；此外，精确度不仅在低对比度场景条件下提高了近5%，而且在雨天场景条件下也提高了...事实上，大多数挑战与低照度和天气条件(雾、雪、雨等)有关。)仍未解决，需要更多开发。在本文中，我们的内在目标是使用一种有效的运动目标检测方法来克服这些挑战。...此外，我们应用了一种新的策略在光谱之间切换，使我们能够受益于每个光谱的优势，即使在恶劣的天气条件下也能进行更好的运动目标检测。
我们使用person边界框对每帧进行标注，并使用mAP@ 0.50 IOU阈值在整个训练迭代过程中测试模型。...性能 0.48 mAP @ 0.50 IOU (在我们自己的测试集上) 分析 这个开箱即用的模型不是很好，因为模型是在包含一些不必要的类的COCO数据集上训练的。...我们选择了0.3 mAP阈值并对图像进行可视化。我们从数据集中过滤了三种类型的用例。...当对随机图像进行测试时，该模型能够很好地泛化。 过程概述 我们从模型选择开始，以COCO mAP作为基准，我们选出了一些模型。此外，我们考虑了推理时间和模型架构，并选择YOLO v5。...选择的超参数是YOLO v5默认给出的，我们可以使用超参数搜索库，如optuna对它们进行优化。当训练分布和测试分布之间存在差异时，域适应是另一种可以使用的技术。
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