如今，深度学习和机器学习算法正在统治世界。PyTorch是最常用的深度学习框架之一，用于实现各种深度学习算法。另一方面，基于学习的方法本质上需要一些带注释的训练数据集，这些数据集可以被模型用来提取输入数据和标签之间的关系。为了给神经网络提供数据，我们定义了一个数据加载器。
有一次，我在 twitter 上看到 Jeremy Howard 引用 Yann LeCun 关于 batch 大小的话：
返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样，能够产生正确的、一致的、可重复的结果（技术上更胜一筹）。
从前两节可以看出来，flink官方提供了一些示例，在这里讲讲示例。以来给予大家加深对鱼flink的理解以及后续的使用。本文主要是从flink的批处理的demo中来讲解flink。
尽管这些业务需求驱动了流式处理的发展，但与批处理相比，现有的流式处理系统仍然相对不成熟，这使得该领域最近产生了许多令人兴奋的发展。在本篇文章将会介绍一些基本的背景信息，再深入了解有关时间详细信息之前先明确饿一些术语的真实含义，并对批处理和流式处理的常用方法进行一些高层次的概述。
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
我们已经有了足够的背景知识，可以开始研究有边界和无边界数据处理中常见的主流类型：批处理和流处理。（在此我将微批处理和流处理相互等价，因为两者之间的差异在数据处理模式层面上并不大）
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
过去十年来，神经网络的训练速度得到了大幅提高，使得深度学习技术在许多重要问题上的应用成为可能。随着摩尔定律即将走向终结，通用处理器的的改进未取得明显成效，机器学习社区越来越多地转向专用硬件来谋求额外的加速。
元学习研究和开放源代码库提供了一种通过标准化基准和各种可用数据集对不同算法进行详细比较的方法，从而可以完全控制此评估的复杂性。但是，大多数在线可用的代码都有以下限制：
对于任何给定的数据问题，总会有多种解决方案。所有这些解决方案都会有不同的优缺点和权衡。因此，最合适的软件工具选择也要视情况而定。每一个软件，甚至一个所谓的“通用”数据库，都是为特定的使用模式而设计的。所以，在复杂的应用程序中，数据工具通常会串联起来共同工作。不存在有一个软件适合于使用数据的所有不同环境，因此不可避免地要将几个不同的软件串联在一起，以便更好帮助应用程序工作。
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。
处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系
论文题目：Single-Stage 6D Object Pose Estimation
Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。
本文由Ilya Sutskever（Google研究员、深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生、DNNresearch的联合创始人）受Yisong Yue之邀所写，综合讲述了有关深度学习的见解及实用建议。文章由Yisong Yue授权《程序员》电子刊翻译，并刊载于《程序员》15·2B期。 近年来IT界里掀起了一股深度学习热，有望成为下一个技术创新风口。在诸如语音识别、影像识别及其他语言相关的如机器翻译等领域里，深度学习业已取得了相当不错的成绩。 为什么呢？深度学习究竟有何神通？（接下来在论述深度
愉悦的一周又要开始了，本周菌哥打算用几期文章为大家分享一个之前在B站自学的一个项目——基于flink的电商用户行为数据分析。本期我们先对项目整体功能和模块做一个介绍。
大型语言模型（LLM）已经是许多自然语言处理任务的强大工具，只要能给出正确的提示。然而，由于模型的敏感性，找到最优提示通常需要进行大量手动尝试和试错努力。此外，一旦将初始提示部署到生产环境中，可能会出现意想不到的边缘情况，需要更多轮的手动调整来进一步完善提示。
因此，唯一的方法是将数据分批加载到内存中进行处理，这需要编写额外的代码来执行此操作。对此，PyTorch 已经提供了 Dataloader 功能。
Flink 执行模式分为两种，一个是流处理、另一个是批处理。再选择好执行模式后，为了开始编写Flink程序，需要根据需求创建一个执行环境。Flink目前支持三种环境的创建方式：
在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务，多少英雄豪杰为之头痛不已。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
本文讨论大数据处理生态系统和相关的架构栈，包括对适应于不同任务的多种框架特性的调研。除此之外，文章还从多个层次对框架进行深入研究，如存储，资源管理，数据处理，查询和机器学习。
Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。在Dataset中元素可以是向量，元组或字典等形式。 另外，Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用，Iterator对象是一个迭代器，可以对Dataset中的元素进行迭代提取。
大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
q()——退出R程序 tab——自动补全 ctrl+L——清空console ESC——中断当前计算
本文将介绍并对比5种主流大数据框架，助你更深层次了解这些框架，从而在项目中更好地使用它们。
介绍完基本的线性表排序算法后，今天我们来介绍一种常见的线性表查找算法 —— 二分查找。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
作者：Ta-Ying Cheng翻译：陈之炎校对：车前子 本文约2000字，建议阅读5分钟随机混合图像，效果是不是会更好？
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
复制（在上一篇博客文章中介绍）已经发布了一段时间，并且是Apache HBase最常用的功能之一。使集群与不同的对等方复制数据是非常常见的部署，无论是作为DR策略还是简单地作为在生产/临时/开发环境之间复制数据的无缝方式。尽管这是使不同的HBase数据库在亚秒级延迟内保持同步的有效方法，但是复制仅对启用该功能后所摄取的数据进行操作。这意味着复制部署中涉及的所有集群上的所有现有数据仍将需要以其他某种方式在同级之间进行复制。有很多工具可用于同步不同对等集群上的现有数据。Snapshots、BulkLoad、CopyTable是此类工具的知名示例，以前的Cloudera博客文章中都提到了这些示例。HashTable/SyncTable，详细介绍了它的一些内部实现逻辑，使用它的利弊以及如何与上述其他数据复制技术进行比较。
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
Apache Spark正在引起很大的热议。Databricks是为支持Spark而成立的一个公司，它从Andreessen Horowitz募集到了$ 1400万美元，Cloudera决定全力支持Spark，其他人也认为这是下一件大事。所以我认为现在是时候看看并了解整个动态了。
理解 Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。
今天给大家介绍由美国斯坦福大学计算机科学系Jure Leskoveck课题组在《Nature methods》上发表了一篇名为“MARS: discovering novel cell types across heterogeneous single-cell experiments”的文章。文中提出了用于识别和注释已知的以及新的细胞类型的元学习方法MARS,MARS通过跨多个数据集传输潜在细胞表示，克服了细胞类型的异质性。使用深度学习来学习细胞嵌入功能以及细胞嵌入空间中的一组地标。该方法具有发现以前从未见过的细胞类型并注释尚未注释的实验的独特能力。将MARS应用于大型小鼠细胞图集，并展示了其准确识别以前从未见过的细胞类型的能力。此外，MARS通过概率性地在嵌入空间中定义细胞类型，自动为新的细胞类型生成可解释的名称。
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述，预测葡萄酒的价格吗？事实证明，机器学习模型可以。
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
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