之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from...支持文档内部嵌套子文档，所以嵌套文档查询非常简单 准备数据 为了执行查询操作，需要先向数据库插入几条数据 （1）选择目标数据库 和sql数据库一样，需要先选择目标数据库 > use tutorial...注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库，但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同，实际上，mongodb中创建数据库并不是必需的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建...（2）插入数据 现在创建第一个文档 > db.users.insert({username: "smith"}) 在键入这行代码后会感觉到一丝延迟，这是因为 tutorial 数据库和 users
在centos系统上安装mongodb数据库 本文章基于centos8系统； 如何查看当前系统是centos的那个版本终端输入命令cat /etc/redhat-release图片开始安装官网当前的数据库版本...6.0; 查看官方文档创建 mongodb yum 源头，写入基本信息> vim /etc/yum.repos.d/mongodb-org-6.0.repo[mongodb-org-6.0]name=MongoDB...-6.0.2 mongodb-mongosh-6.0.2 mongodb-org-mongos-6.0.2 mongodb-org-tools-6.0.2设置开机启动sudo systemctl enable...mongod 或service mongod start停止服务 systemctl stop mongod 或service mongod stop等...需要注意的是，服务的名字是mongod;查看数据库配置文件...；如果不确定配置文件位置；可以启动数据库后，使用命令systemctl status mongod查看数据库状态信息；图片默认情况下，数据库配置文件存在于/etc/mongod.conf修改数据库端口（
也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。当训练完整的短语时，模型可以学习更多的东西，并识别照片和文本之间的模式。...他们还证明，当在相当大的照片和与之相对应的句子数据集上进行训练时，该模型是可以作为分类器的。...CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下（zero-shot ），在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果，也就是说他是非常有用的。...所以数据集必须同时返回句子和图像。所以需要使用DistilBERT标记器对句子(标题)进行标记，然后将标记id (input_ids)和注意掩码提供给DistilBERT。...也就是说CLIP这种方法在小数据集上自定义也是可行的。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...我们这里使用BTC Tweets Sentiment dataset4，该数据可在Kaggle上获得，包含大约50,000条与比特币相关的tweet。...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集: train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=...然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。 训练过程在A100上持续了大约2个小时。
当我们需要查询某个用户是否在这个 Collection 的某个 Array 字段时就会用到本文中提到的方法。...示例数据源 图片 查询数据 以上面数据为例，我们要查询 MoAGij5SatoPsP5G3 这个数据是否在 invitationIds 这个数组字段中时，可以使用如下查询： CollectionName.find...invitationIds: { $elemMatch: { $in: ['MoAGij5SatoPsP5G3'] } } }) 这里用到了 elemMatch 和 in 方法，更多内容大家可以自己搜索一下 mongodb
三大神经网络预测效果对比 本文行文结构如下： 数据集准备 DNN模型构建及训练 CNN模型构建及训练 RNN模型构建及训练 对比与小结 01 数据集准备 本次实战案例选择了某股票数据，时间范围为2005...同时，为了确保数据预处理时不造成信息泄露，在训练MinMaxScalar时，只能用训练集中的记录。所以，这里按照大体上8:2的比例切分，选择后800条记录用于提取测试集，之前的数据用作训练集。...在最后时刻输出的隐藏状态hn的基础上，使用一个全连接得到预测输出。...1，而这种情况是模型在训练集上所学不到的信息…… 05 对比与小结 最后，我们综合对比一下三大神经网络模型在该股票预测任务上的表现。...首先来看各自的预测结果对比曲线： 整体来看，DNN和CNN在全部测试集上的表现要略胜于RNN一些。
介绍 MongoDB是一个免费的开源NoSQL文档数据库，在Web应用程序中经常使用。在本教程中，您将安装MongoDB，学习如何管理其服务并启用远程访问。...或购买腾讯云数据库服务。 第一步、安装MongoDB Ubuntu的官方软件包存储库包含最新版本的MongoDB，这意味着我们可以使用apt安装必要的软件包。...安装后会自动启动数据库服务器。 接下来，让我们验证服务器是否正常运行。 第二步、检查服务和数据库 安装过程将自动启动MongoDB，我们需要验证服务是否已启动并且数据库是否正常工作。...我们可以通过连接到数据库并执行诊断命令来进一步验证这一点。...在大多数情况下，只能从某些受信任的位置访问MongoDB，例如托管应用程序的另一台服务器。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物，分为七类之一。...这样做以后数字也对不上，显然是因为“Cora 数据集有重复的边”，需要我们进行数据的清洗 另一个奇怪的事实是，移除用于训练、验证和测试的节点后，还有其他节点。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...由于这是一个小数据集，因此这些结果对选择的随机种子很敏感。缓解该问题的一种解决方案是像作者一样取 100（或更多）次运行的平均值。 最后，让我们看一下损失和准确率曲线。
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...你必须尝试多种算法，你必须在那些展示他们挑选问题结构的能力上加倍努力。 我称之为“ 点检”，并又强烈意愿将数据驱动方式去运用到机器学习上。...我把精力集中在数据准备和整合足够好的现有模型上
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...有时候我需要控制某条记录在我读取后就不许再进行更新,那么我就可以将所有要处理当前记录的查询都加上更新锁,以防止查询后被其它事务修改.将事务的影响降低到最小。...假设有一个投资产品表，当我们查询到该产品记录后，要进行一系列的判断，最后对该记录进行更新。该记录的状态会影响到下一个人查询到此记录的处理。...db.Commit(); 上面的操作，首先在AdoHelper对象上开启事务，然后查询投资产品实体的时候在With方法上加上 OQL.SqlServerLock.UPDLOCK 更新锁，接着进行复制的业务处理...注意：OQL更新锁目前只支持SqlServer数据库。
oplog位于local数据下面，为了将权限最小化，大家需要创建此库的权限（还可以将权限细化到集合，再次不讨论）。 习惯性的，在local数据库下面创建，但是报错了。...的官网介绍，发现确实不可以在local数据库下面创建账号 其解决方案是，我们转到admin数据库下面，创建账号。 ...注意：（1）在程序端配置连接字符串时，相应的需要添加登入验证数据库参数 --authenticationDatabase admin （2）通过NoSQLBooster登入时，Auth DB 选择执行创建命令的数据库名字...，而通过 MongoDB shell 执行不报错。...还需探究根本原因） （3） 建议数据的拉取，在辅助节点上拉取，减少主库的压力。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...Numerai数据集数据集包含全球股市数十年的历史数据，在Numerai的锦标赛中，使用这个数据集来进行股票的投资收益预测和加密币NMR的收益预测。 为什么选择VAE？...在 Numerai 数据集中这些异常可能是存在财务异常时期，检测到这些时期会为我们的预测提供额外的信息。 去噪 去噪是从信号中去除噪声的过程。我们可以应用 VAE 对大多数偏离的特征进行降噪。...Numerai 训练数据集上的 KL 散度的直方图 这是MSE损失的直方图。 下图是Numerai 训练数据集的 KL 散度和均方误差的可视化。
此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。...，以便在自定义数据集上进行训练。
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。...它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP...例如，它在COCO数据集上的FPN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN的映射中提升了大约1.5%到3.0%。...此外，CBNet 还提升了实例分割的结果：Triple-ResNeXt152（3 个 ResNeXt152 组成的 CBNet 架构）在 COCO 数据集上实现了最新 SOTA 结果（mAP 达到 53.3...实现了单个模型在 MSCOCO 数据集上的最新 SOTA 结果——目标检测 mAP 达到 53.3。 CBNet结构图如下所示： ?
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced CNN Model: CIFAR-10 # -----------...dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR is composed ot 50k train and 10k test # CIFAR数据集包含5W训练图片,和1W测试图片。...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks
什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...我们看到数据库、Kafka更改会传递到Hudi，Hudi提供了三个逻辑视图： 1.读优化视图 - 在纯列式存储上提供出色的查询性能，非常像parquet表。...Hudi机制 存储机制 hudi维护了一个时间轴，记录了在不同时刻对数据集进行的所有操作。 hudi拥有2种存储优化。
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...Google Colab 的一大优点是我可以将我的工作存储在 Google 驱动器中。Google colab 的坏处是没有撤消功能，因此需要注意不要覆盖或删除有价值的代码。...模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
Video-Swin-Transformer 导言： 由于Transformer强大的建模能力，视觉任务的主流Backbone逐渐从CNN变成了Transformer，其中纯Transformer的结构也在各个视频任务的数据集上也达到了...另外，由于视频和图片本身就存在很大的联系，而且本文也在用了Swin Transformer结构，所以作者采用了在图片数据集上预训练好的模型模型来初始化，以提高视频模型的泛化能力。...本文提出的方法在广泛的视频识别基准数据集上实现了SOTA的准确性，包括动作识别（action recognition）和时间建模（temporal modeling）。...因为视频数据在时间和空间上存在局部性（也就是说：在时空距离上更接近的像素更有可能相关 ），所以作者在网络结构中利用了这个假设偏置，所以达到了更高的建模效率。...由于Video Swin Transformer改编于Swin Transformer，因此Video Swin Transformer可以用在大型图像数据集上预训练的模型进行初始化。
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