下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据是从Google图书商店获取的。使用Google API来获取数据。数据集中为每本书收集了九种属性。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
诸多知名大公司都在使用MySQL，其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外，其中部分公司的表囊括数十亿行，却又性能极佳。...虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。...虽然新加载的数据库能够很好地有序运行，但随着数据库进一步扩展，这种有序操作将难以保持，从而导致更多的随机I/O和性能问题。...尽管“反归一化”可能颠覆了一些传统认知，但随着“元数据”理念兴起，为求性能和扩展性的双重提升，包括Google、eBay和Amazon在内的众多主要参与者，都对其数据库进行了“反归一化”调整。...新版2.5 SAS（串行连接SCSI接口）硬盘驱动器虽然很小，通常却比传统大型驱动器运行得更快。 如上所述，在某些情况下，可以使用SSD（特别当需要执行多项写入时）。
然而，由于与2D任务（例如ImageNet，COCO和Open Images）相比，因为缺少大型真实数据集，所以了解3D对象仍然是一项具有挑战性的任务。...这些模型在MediaPipe中发布，MediaPipe是Google的跨平台可定制ML解决方案的开源框架，适用于实时和流媒体，该解决方案还支持设备上的实时手部，虹膜和身体姿势跟踪等ML解决方案。...数据集格式 数据集的技术细节，包括用法和教程，可在数据集网站上找到。...数据集包括自行车，书籍，瓶子，照相机，谷物盒，椅子，杯子，笔记本电脑和鞋子，并存储在Google Cloud存储上的objectron存储桶中，具有以下资源： 视频片段 注释标签（实体的3D边框） AR...，PyTorch和Jax框架中解析数据集。
引言 R的recommenderlab包可以实现协同过滤算法。这个包中有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。...本文任务：选用recommenderlab包中内置的MovieLense数据集进行分析，该数据集收集了网站MovieLens（movielens.umn.edu）从1997年9月19日到1998年4月22...数据标准化：在进行数据分析前，利用normalize()我们将数据进行标准化，并进行绘制。...：recommenderlab包中自带的评估方案，对应的函数是evaluationScheme，能够设置采用n-fold交叉验证还是简单的training/train分开验证，本文采用后一种方法，即将数据集简单分为...其次是基于用户的推荐，最后是基于项目协同过滤。 04. 参考资料 1. Recommenderlab包实现电影评分预测(R语言) 2.
在处理大型数据集时，Java有多种解决方案，以下是其中一些： 分布式计算框架：使用分布式计算框架（如Apache Hadoop和Apache Spark）可以轻松地并行处理大型数据集。...内存数据库：传统的基于磁盘的数据库在处理大型数据集时可能会变得很慢。而内存数据库（如Redis和Memcached）则利用了内存的速度和性能，因此可以更快地进行读取和写入操作。...压缩算法：使用压缩算法可以将大型数据集压缩成更小的文件，在传输、存储或处理时减少资源消耗。 算法优化：在处理大型数据集时，可以使用一些基本的算法和优化技术来提高性能。...数据压缩技术：对于大型数据集，可以采用各种压缩技术来减小数据的体积，并在处理、存储或传输时节省相应资源。常见的数据压缩技术包括 Gzip、Snappy 等。...以上是 Java 处理大型数据集的一些解决方案，每种解决方案都有适合的场景和使用范围。具体情况需要结合实际的业务需求来选择合适的方案。
在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。...但是，对于大型数据集，该函数读取数据的速度太慢，有时甚至会报错。...模拟一个大型数据集 为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。...选取数据集的一个随机样本 对大型数据集的全部记录进行处理往往会降低分析的效率。在编写代码时，可以只抽取一部分记录对程序进行测试，以便优化代码并消除 bug。...需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。
This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.
对于大型的肿瘤公共测序数据集而言，其中最出名的肯定还是 TCGA 数据了。对于 TCGA 数据我们之前也做过基本的介绍。 ![[TCGA、ICGC、GTEx-数据库都是啥？...#TCGA]] 但是除了 TCGA 之外，还有很多公共的有组织的大型测序数据集。...GENIE 是一个纳入了 19 个机构肿瘤患者测序数据的综合性数据集。...---- 数据集使用 对于 GENIE 的数据，官网上提供了两种数据分析的方式：在线分析和数据下载。 在线分析 在 GENIE 当中，主要是通过 cbioportal 工具来进行分析的。...其他数据集介绍 测序数据集 [[Met500-肿瘤转移数据集介绍]] [[MSKCC-肿瘤相关基因组检测公共数据库介绍]] [[ENCODE-转录调控必知数据库]] 流调数据集 [[HINTS-美国健康信息趋势调查数据集
对于公共测序数据的分析，好多二代测序的数据都储存在 [[GEO数据库介绍]] 以及 SRA 这样的平台。...之前介绍过的 [[ARCHS4-公共二代测序数据下载数据库]] 就是把 GEO 的很多 [[RNA-seq]] 的数据进行了统一重新分析最后组合成一个大型数据集。...除了 ARCHS4 之外还有其他的大型数据集比如今天要介绍的这个：Digital Expression Explorer 2(DEE2): http://dee2.io/index.html 背景数据集介绍...其中目前人类当中就包括 617832 个测序数据样本 ---- 数据库使用 作为一个储存大量测序数据集的平台，主要的功能就是下载经过处理的 RNA-seq 的数据。...主要还是用来下载 RNA-seq 经过处理后的 Count 数据。一般来说测序数据从 Faseq 到 Count 需要很大的计算资源的。如果能得到 Count 数据。后续的就很容易分析了。
Python大数据分析 1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。...特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例，演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数据集。...」 因为pandas默认情况下读取数据集时各个字段确定数据类型时不会替你优化内存开销，比如我们下面利用参数nrows先读入数据集的前1000行试探着看看每个字段都是什么类型： raw = pd.read_csv...，前1000行数据集的内存大小被压缩了将近54.6%，这是个很大的进步，按照这个方法我们尝试着读入全量数据并查看其info()信息： 图5 可以看到随着我们对数据精度的优化，数据集所占内存有了非常可观的降低
： 指数据查询的集合 原始查询集： 不经过任何过滤返回的结果为原始查询集 数据查询集： 将原始查询集经过条件的筛选最终返回的结果 查询过滤器： 过滤器 功能 cls.query.filter(类名...(num)/查询集对象.offset(num) 针对filter查询集对象偏移 cls.query.limit(num) 针对查询集取两条数据 cls.query.order_by(属性名).limit...) 升序排列;按属性名排序,取limit(num) 降序排列 cls.query.groupby() 原查询分组，返回新查询 查询执行函数 查询执行方法 说明 cls.query.all() 所有的数据查询集...2 查询过滤器实例 (1) all() 得到所有的数据查询集 返回列表 类名.query.all() 不能够链式调用 @view.route('/all/') def all(): data...(类名.属性名 条件操作符 条件) #filter 获取所有数据查询集 @view.route('/filter/') def filter(): # data = User.query.filter
为每个生态组单独开发模型，将这两个输入与清理区域联系起来，使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。有资格成为警报的最低阈值是25%的像素被清除，尽管阈值因生态组而异，以尽量减少假阳性。...下面是一个快速介绍FORMA数据集的脚本示例。...收集数据的时间段以N天为单位，其中N是警报_日期和最后一次MODIS NDVI更新之间的天数。
2016年，最初的LandScan USA模型被重新设计，以纳入地理空间技术的进步、机器学习方法和新的输入数据源。从那时起，我们每年都对基础模型进行改进，并每年发布一个新版本的数据集。...LandScan HD模型采用了多模式数据融合、空间数据科学、大数据资源和卫星图像利用的混合物。第一个国家尺度的LandScan HD数据集创建于2014年，此后不断有新的国家尺度数据集被开发出来。...免责声明：数据集的全部或部分描述是由作者或其作品提供的。 论文引用： Sims, K., Reith, A., Bright, E., McKee, J., & Rose, A. (2022)....sldStyle(popcount_intervals), {}, 'Population Count Estimate 2021'); Sample code: https://code.earthengine.google.com...sldStyle(popcount_intervals),{},'LANDSCAN USA DAY 2021',false) Sample code: https://code.earthengine.google.com
这一节来介绍如何在Google Analytics 4 中过滤内部流量，使得你的数据更精准和有效。 什么是內部流量 内部流量就是网站或公司内部人员访问所产生的流量。...步骤二：创建数据过滤器 点击“创建数据过滤器”——“內部流量”，打开创建数据过滤器的设置界面，具体设置如下： 数据过滤器名称：定义该数据过滤器的名称，可以命名为“过滤內部 IP” 过滤器运算 ：过滤器的运算规则...过滤器状态 ：有三种状态： 测试：数据中会增加“测试数据过滤器名称”这个维度供测试使用，不影响原有的数据。 已启用：符合条件的数据直接排除 未启用：过滤器不起任何作用。...启用数据过滤器之前，先测试过滤器，然后再启用。过滤是一种破坏性操作：数据在过滤后便会永远消失，无法恢复。...步骤四：启用数据筛选器 将数据筛选器改为启用，设置就完成了。 总结 GA4的数据过滤器相比UA的过滤器，功能减弱了很多。
在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...Google使每个图纸变为可用的28x28灰度位图文件，这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像的替代品。并且Google已经将数据集公开。...所有数据都位于Google的云端控制台中，但是对于这些图像，您需要使用numpy_bitmaps的这个链接。 您应该到达一个允许您下载任何类别图像的页面。...接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。
small relative to adjacent water Areas with extensive cloud contamination This product is generated by Google...这个数据集是Landsat 8 OLI/TIRS传感器的大气校正表面反射率。...因此，只有OLI（LO8）和只有TIRS（LT8）的数据产品不能计算到SR。 对于太阳天顶角大于76°的场景，SR不会被运行。 提醒用户避免对在高纬度地区（>65°）获取的数据使用SR。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。 对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用，应通过包括一行文字引用来提供，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。 例子。
Dataset Availability 2000-02-24T00:00:00 - 2017-03-30T00:00:00 Dataset Provider Google Collection Snippet
Argo收集的数据描述了水的温度和盐度，一些浮筒还测量了描述海洋生物/化学的其他属性。 收集这些数据的主要原因是帮助我们了解海洋在地球气候中的作用，从而能够对未来气候的变化做出更好的估计。...目前（2020年）Argo每个月收集12000个数据剖面（每天400个）。 这大大超过了任何其他方法可以从海洋表面以下收集的数据量。...Argo计划继续收集数据，只要这些数据仍然是广泛的海洋应用的重要工具，了解和预测气候变化只是其中之一。 数据引用： 这些数据是由国际Argo计划和为其作出贡献的国家计划收集并免费提供的。...Oceanic Technol., 37 (3), 401-416 https://doi.org/10.1175/JTECH-D-19-0041.1 Argo漂浮物数据表¶ Argo float数据集已经被解析成一个小的子集...argo.aggregate_count_distinct('pid')) Map.addLayer(argo,{},'Argo Float Subset') Sample Code: https://code.earthengine.google.com
机器之心报道 作者：陈萍 Papers with Code 现在已经集成了 3044 个机器学习数据集，点点鼠标就能检索需要的数据集。 在机器学习中，数据集占据了重要的一部分。...近日，查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code 官网发布，Datasets 已经实现了 3044 个机器学习数据集的汇总，并且按照不同的类型进行归类，还具有过滤功能，值得一看。...以文本数据集为例，点击「Texts」选项，右侧页面会显示和文本相关的数据集，从检索结果可以看出，符合要求的有 828 个数据集。 ?...按任务进行数据集过滤 机器学习研究分为不同的任务，我们都了解做自然语言推理任务的数据集不能用来进行机器翻译。怎样才能找到适合的数据集呢？...根据语言进行过滤 此外，使用者还可以根据语言类型进行数据集的过滤，包括中文、英文等，根据自己的需求选择合适的数据集。
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