我用来微调模型的数据来自之前检索到的 reddit 评论大型数据库：https://bigquery.cloud.google.com/dataset/fh-bigquery:reddit_comments...此查询用于从 bigquery 中提取特定年份和月份（{ym}）的注释。...然而，如果你直接使用 GPT-2，你最终生成的文本会看起来像你在互联网上找到的任何东西。有时它会生成一篇新闻文章，有时它会生成一个烹饪博客菜谱，有时它会生成一个充满愤怒情绪的 facebook 帖子。...这一次，这个模型只是在一个数据集上训练，这个数据集包含了一堆真实的 reddit 评论，用来预测他们实际获得了多少投票。 该模型还具有令人惊讶的高预测精度。...用PRAW拉实时评论 尽管我可以使用 bigquery 上的数据生成训练集，但大多数数据实际上都是几个月前的。
并且和一小群由开源开发者组成的团队成员一起，悄悄的将整个比特币和以太坊公链的数据加载到BigQuery上。 BigQuery一经推出，瞬间就成为了区块链开发者奔走相告的神器！...最终，Tomasz小哥发现，在700多个合约中，都含有析构函数。这700多个合约，黑客无需授权就可以利用这个函数发起攻击。 Tomasz小哥直言：“在过去，要实现这个功能是不可能的。”...其实，BigQuery谷歌的大数据分析平台。在区块链搜索方面，它最大的特点就是可以快速检索数据，并且对数据进行操作。...还准备将莱特币（ Litecoin ）、大零币（Zcash）、达世币（Dash）、比特币现金，以太坊经典和狗狗币（DogeCoin）都逐渐加入到BigQuery中。...一些独立开发者，也不断在往BigQuery中上传自己的加密货币数据集。
为此，OpenAI将利用Reddit（北美著名的社交新闻论坛网站）上超过20亿条帖子、新闻、回复、评论作为训练样本来训练其人工智能，且不需要更改代码。...Plusepsilon：Reddit作为数据源挺不错的，它上面的话题广泛、而且不同的用户有不同的语言风格。单就评论来说，也比Facebook和Twitter上的评论普遍要好，同时也没有报纸那么生硬。...所以我希望OpenAI能在语气和感情方面训练他们的系统，而不仅仅是语义语法上面。还有我也希望，OpenAI的算法能够通过链接一层层的获取到评论的源头，以深度优先的策略学习人类对话的逻辑。...如果你想获得Reddit的数据集，以下链接可能会帮到你（同样出自Hacker News评论）： Syllogism：Reddit语料库是一个非常好的数据库。..._201512 这个是去年我写的“如何通过BigQuery使用Reddit的数据”指导： http://minimaxir.com/2015/10/reddit-bigquery/ chokma：这里有数据集的种子文件
其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...数据集中存储, 提高分析效率：对于分析师而言，使用多个平台耗时费力，如果将来自多个系统的数据组合到一个集中式数据仓库中，可以有效减少这些成本。...在页面顶部，单击创建凭据 > 服务账号。 b. 在服务账号详情区域，填写服务账号的名称、ID 和说明信息，单击创建并继续。 c....参考右侧【连接配置帮助】，完成连接创建： ③ 创建数据目标 BigQuery 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏，点击【创建连接】按钮，在弹出的窗口中选择 BigQuery，...借助 Tapdata 出色的实时数据能力和广泛的数据源支持，可以在几分钟内完成从源库到 BigQuery 包括全量、增量等在内的多重数据同步任务。
我们决定在 Google Cloud Platform 提供的服务范围内，在 BigQuery 中使用 PayPal 提供的私钥来保护我们的数据。...合规和渗透测试 PayPal 是一个金融科技组织，在我们的数据集中会处理 PCI 和 PII 数据元素，因此我们与各种监管机构合作，提交了我们将数据移至云端的意图。...它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。...我们相信是下面这些理念让我们的故事与众不同，帮助我们取得了成功： 了解你的客户：这在我们的整个旅程中是非常重要的思想。我们的产品团队在了解客户如何使用和处理数据方面做得非常出色。
在加入这两个集合之后，确定在两个数据集中都能看到7044个秘密，占总数的3.49%。 按秘密分类。下表按将全部和不同的秘密按不同的秘密分类。最常见的泄露是谷歌API密钥。...根据直觉将数据集中的每个秘密分类为单个或多个所有者，以评估重复的影响。上表显示了这种分类对组合搜索和BigQuery数据集的结果。...从BigQuery数据集中，在15262个秘钥中，98.31%或15004个秘钥有效。 加密密钥的数量。公钥加密标准（PKCS）允许对私钥进行加密。...再次使用了Paramiko库以确定密钥何时加密，在密钥上算出有多少是加密的。从这个实验中发现搜索数据集和BigQuery数据集中没有加密泄露的密钥，这意味着攻击者可以轻松地使用每个密钥。...在bigquery数据集中，识别了5390个openvpn配置文件，其中1.08%易受攻击。
与此同时，随着比特币和区块链技术应用范围的扩大，应用案例的增加，各种争议和炒作也越来越多。 ?...在此数据集中，你可以访问有关区块链以及相关交易的信息，所有的历史数据都在 bigquery-public-data:bitcoin_blockchain 数据库里，该数据每十分钟就更新一次。...这些数据可以和 kernel 里的历史价格结合在一起，查阅类似数据库请进入页面：https://www.kaggle.com/datasets?...search=bitcoin 你可以使用 BigQuery 的 Python 客户端库在 Kernel 中查询此数据中的表。...注意，Kernel 中可用的数据仅限于查询，表位于 bigquery-public-data.bitcoin_blockchain。
• 元数据管理：平台的大部分功能（如数据发现和数据治理）都依赖于元数据，因此需要确保元数据在整个平台中共享和利用。...因此我们将 BigQuery 用作该平台的数据仓库，但这并不是一定的，在其他情况下选择其他选项可能更适合。在选择数据仓库时，应该考虑定价、可扩展性和性能等因素，然后选择最适合您的用例的选项。...现在已经选择了数据仓库，架构如下所示： 在进入下一个组件之前，将 BigQuery 审计日志存储在专用数据集中[14]（附加说明[15]），这些信息在设置元数据管理组件时会被用到。...在我个人看来 Uber 数据平台团队开源的产品 OpenMetadata[31] 在这个领域采取了正确的方法。通过专注于提供水平元数据产品，而不是仅仅成为架构中的一部分，它使集中式元数据存储成为可能。...](https://cloud.google.com/bigquery/docs/materialized-views-intro) [14] 将 BigQuery 审计日志存储在专用数据集中: [https
可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...Google 在区块链+大数据这一破受争议的方向就做了很好的尝试！ 就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。...Google 在 BigQuery 平台上发布以太坊数据集，目的就在于深入探索以太坊数据背后“暗藏”的那些事儿。...的数据集中，而且每天都在持续不断地更新。...区块链的大数据思维 基于以太坊数据集，我们分别对以下三个热门话题做了查询和可视化处理： 智能合约函数调用 链上交易时间序列和交易网络 智能合约函数分析 分析1：最受欢迎的智能合约事件日志？
这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...BigQuery 和 BigLake 表的数据。
举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。...在实时数据的趋势和预测上更加主动 建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型 阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据） 对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据...BigQuery采用你容易承受的按需定价的原则，当你开始存储和处理你的大数据查询时，每个月的花费只有几百美金。事实上，每个月前100GB的数据处理是免费的。...Salesforce连接器允许你轻松的连接CRM和销售数据（更快、更容易的连接CRM和销售数据，所以如果你使用Salesforce，没有什么理由不加入大数据） 谷歌分析链接可以帮助你更容易的创建自定义的仪表盘和报告...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。
技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...相对于单用户环境下，Snowflake和BigQuery似乎表现更差了，只有Redshift的1/6左右，说明它们在资源的并发控制这块还不太好，特别是Snowflake。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。...在并发性能方面，Snowflake和BigQuery似乎没有Redshift和Synapse控制得好。 性价比方面，Redshift和Synapse差不多，BigQuery最贵。...Snowflake和BigQuery在市场上的宣传一直都是强调其易用性和易管理性（无需DBA），这方面在本次测试中没有涉及。
她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。 现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。...在实时数据的趋势和预测上更加主动 建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型 阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据） 对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗（用于网站点击流数据...BigQuery采用你容易承受的按需定价的原则，当你开始存储和处理你的大数据查询时，每个月的花费只有几百美金。事实上，每个月前100GB的数据处理是免费的。...Salesforce连接器允许你轻松的连接CRM和销售数据（更快、更容易的连接CRM和销售数据，所以如果你使用Salesforce，没有什么理由不加入大数据） 谷歌分析链接可以帮助你更容易的创建自定义的仪表盘和报告...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。
他们主要为消费者提供房地产购买、出售与租赁服务，同时发布各类房产新闻、装修技巧以及生活方式层面的内容。每一天，都有数百万消费者访问REA Group网站。...数据存在哪？最后更新时间是什么时候？ 实际上，数据科学家和分析人员将大约20％的时间仅用于查找所需的数据，这占用了他们大量的时间和精力。 ?...所以选择Amundsen是基于以下因素： 适合 想要的大多数功能，包括与BigQuery和Airflow的集成，都已经在Amundsen中提供。...，Google BigQuery是其主数据库。...部署好Amundsen的相关服务以后，下一步的难题就是从BigQuery获取元数据，这里使用了Amundsen数据生成器库，Extractor从BigQuery提取元数据并将其引入Neo4j，而Indexer
、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。...从图中可以看出，PostgreSQL、MySQL和Redshift的错误率较低，Impala、BigQuery和SQL Server的错误率较高。另外，和之前一样，Vertica的错误率依然最高。...例如，Hive和BigQuery交叉处的“20.2”表示：对使用这两款数据库的分析师，其使用Hive的错误率要比使用BigQuery高20.2。...最后，Benn Stancil认为在分析的这8个数据库中，MySQL和PostgreSQL编写SQL最简单，应用也最广泛，但与Vertica和SQL Server相比它们的特性不够丰富，而且速度要慢。...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载
举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。...更好的预测客户的需求和想法 迅速适应市场 在实时数据的趋势和预测上更加主动 建立精确的生命价值周期（LTV）、地图和用户类型 阅读更长和更复杂的属性窗口（用于网站点击流数据...BigQuery采用你容易承受的按需定价的原则，当你开始存储和处理你的大数据查询时，每个月的花费只有几百美金。事实上，每个月前100GB的数据处理是免费的。...Salesforce连接器允许你轻松的连接CRM和销售数据（更快、更容易的连接CRM和销售数据，所以如果你使用Salesforce，没有什么理由不加入大数据） 谷歌分析链接可以帮助你更容易的创建自定义的仪表盘和报告...（然而这个功能依旧需要升级才能变的更好） 谷歌BigQuery连接器可以快速的分析在谷歌免费的网络服务中的大量数据。
将您的数据仓库放入云中 因此，现在考虑到所有这些情况，如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢？...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...在FCD中，您经常从"运营数据存储"和"通过ETL获取频繁或接近实时的更改"中，将新数据移至DW中。...您可以在您完全控制数据和报告之后才付钱。 敬请关注此博客，了解Grand Logic如何帮助您在云中构建数据仓库。
在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...现在，他们可以直接使用 BigQuery SQL 查询数据。联邦查询 BigQuery 可以访问存储在 Bigtable 中的数据。...在创建了外部表之后，用户就可以像查询 BigQuery 中的表一样查询 Bigtable。...此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的...大数据爱好者 Christian Laurer 在一篇文章中解释了 Bigtable 联邦查询的好处。
它有自己的网站，在那里任何人都可以下载与地球科学相关的数据集和与空间相关的数据。例如，我们甚至可以在地球科学网站上按格式排序，以查找所有可用的CSV数据集。...使用 GCP，我们可以使用名为 BigQuery 的工具来探索大型数据集。 谷歌同样在一个页面上列出所有数据集，也需要注册一个 GCP 帐户，同时可以对前 1TB 的数据进行免费的查询。...，我们希望能够从数据集中的其他列预测列。...（https://academictorrents.com/details/e24e083cc337695bb84a2b68707695579c0ab4d8） 新闻文章-包含新闻文章属性和目标变量（https...我们可以从美国政治、新闻和媒体、互联网和技术、科学和社会、宗教和公共生活等方面的数据集中进行选择。
让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...AWS提供了一种EMR解决方案，在使用Hadoop时可以考虑这种方案。 再深入研究Redshift、BigQuery和Snowflake，他们都提供按需定价，但每个都有自己独特的定价模式。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
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