上一篇介绍了博主用CityScapes数据集提取了五类实例，并转换成了COCO数据集的标注格式（将CityScapes数据集转换为COCO格式的实例分割数据集），实现它的目的是为了拿去训练YOLACT。...上训练、测试的操作过程，完整项目链接：yolact_cityscapes_550 Yolact默认配置是ResNet-101+FPN框架，输入550×550，保持网络配置不变，用自己的数据集训练需要以下步骤...2、在data/config.py中创建自己数据集的config信息，在博主的项目中已经把yolact原本的配置都删掉了，只保留了用cityscapes训练测试的配置，并且将其设为默认配置，拿去训练自己数据集的时候需要修改类别名...、类别数以及图片、标注文件存放位置等等，还需要在yolact的配置中加入自己的数据集，还有训练时候的参数等都可以在config.py里修改。...使用yolact_coco权重初始化训练： 原生yolact是用imagenet预训练、coco上fine-tune的，由于我们自己的数据集类别与coco不同，想要直接利用作者提供的权重初始化网络，需要把输出层的权重拿掉
《中国经济周刊》：大数据的真正价值是什么，它可以为中国带来什么？ 舍恩伯格：大数据的价值并不仅仅局限于它初始被收集的目的，而在于它之后可以服务于其他目标而被重复使用。...随着更便宜的存储和分析技术、分析工具的发展，以及“大数据观”的建立，我们会获得大数据“表面下”的价值。 目前，中国依然缺乏全面综合的数据收集。...事实上，与其他国家相比，中国具有根本的优势：中国很大，因此可以提供远超他国的、多种用途所需的数据规模。此外，中国具有值得骄傲的数学传统，这在大数据时代非常有益。 ...因此，对许多问题的解决是基于尽可能少的数据收集。这也意味着，如果没有特定的数据，我们不能回答不同的问题，否则我们的样本就会太小，取样会产生偏见。...而在大数据时代，这些都会得到改变：数据收集和存储将会更便宜，更容易；重复使用数据的成本将会更低；数据分析工具也会更加优化。未来，大数据是“付得起的”。
当然，大数据应用都大规模分布式(部署)是因为执行计算的数据(规模)的大小比典型应用能够处理的数据大得多。但是扩展提供大数据节点之间连接的网络不仅仅只是创建大规模的相互连接。...实际上，网络的规模可能是扩展大数据网络最不感兴趣的方面。 大数据到底有多大？ 不久之前，我问了一个问题：一个典型的大数据部署(指部署起来的应用，下同)有多大？...虽然公司需要的网络规模在一直变大，但绝大多数客户将在当今这个时间点受到扩展限制(指设备和技术等造成的扩展网络的限制)。 但问题在于，大数据并不仅仅是大数据。...无论什么应用，关键是它具体的需求是跟使用环境高度相关的。 这将我们带回了扩大规模的问题。 扩展大数据网络的真正问题不在于把小型互连规模扩大。...网络并不会沿着单一应用程序的规模去扩展（或者至少它们不应该这样）。实际进行中扩展的挑战是构建从单个大数据应用程序到托管多个集群式应用程序的环境的过程，每一个集群应用程序的需求都是不同的。
该算法的时间复杂度不依赖于搜索或替换的字符的数量。比如，对于一个文档有 N 个字符，和一个有 M 个词的关键词库，那么时间复杂度就是 O(N) 。...在举个例子，比如我们有这样一个数据集 {Machine， Learning，Machine Learning}，一个文档 “I like Machine Learning”，那么我们的算法只会去匹配 “...Flashtext Flashtext 是一种基于 Trie 字典数据结构和 Aho Corasick 的算法。它的工作方式是，首先它将所有相关的关键字作为输入。...start 和 eot 是两个特殊的字符，用来定义词的边界，这和我们上面提到的正则表达式是一样的。这个 trie 字典就是我们后面要用来搜索和替换的数据结构。...但是，当我们可以从 Trie 字典中找到匹配时，那么我们将将匹配到的字符的标准字符复制到返回字符串中。因此，返回字符串是输入字符串的一个副本，唯一的不同是替换了匹配到的字符序列，具体如下： ?
SAP Analytics Cloud部署在SAP Cloud Platform的Neo或者CloudFoundry环境上： ?...在Live connection的场景里，Analytics Cloud只存储metadata....在System Sizing，Tuning and Limits里有数据导入相关的大小限制说明： ? Excel最大支持200MB，CSV文件2GB； ?
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...六、雪崩处理 大型在线服务，特别是对于时延敏感的服务，当系统外部请求超过系统服务能力，而没有适当的过载保护措施时，当系统累计的超时请求达到一定规模，将可能导致系统缓冲区队列溢出，后端服务资源耗尽，最终像雪崩一样形成恶性循环...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
对您的数据之旅的简要反思 在加入数据驱动的浪潮之前，请确保您制定了适当的数据策略。无论您是从小规模开始还是要实施大量用例，如果没有计划注定会失败。...这个设计的目的是为了创建一个基础，以便在规模上构建数据产品，支持计算数据治理的数据所有权和自助服务目标。首先，领域团队、产品所有者和数据工程师紧密合作，使数据可用。...逐渐扩大规模时，这些活动很重要。 考虑到高级目标状态，您的下一步是定义最适合您的组织的域和着陆区拓扑。我建议您协调包括处理、存储和编目数据服务的蓝图；发布元数据、执行政策等等。...该框架可能包括指向业务语义以及数据质量和服务级别协议的指针。 当进一步扩大规模时，明确数据治理结构非常重要。因此，需要摆脱定义不明确的数据角色，转向具有协调一致的流程的清晰结构。...根据组织的规模，可能有多个互动的管理机构和数据产品团队。 不同数据治理机构和领域团队如何协同工作的示例 在顶层，治理机构管理战略监督，共同努力推进企业的愿景和目标。
作者寄语 亚当斯密(1776)在其著作《国富论》中指出，分工和专业化是提升效率的原因，而分工和专业化的一大制约因素是市场的广狭程度，也即市场规模程度，所以扩大市场规模程度对于增加财富是有好处的。...穆勒(1848)32从节约成本的角度谈到了扩大规模的好处。...Chandler(1999)指出，“规模经济是指当生产或经销单一产品的单一经营单位因规模扩大而减少了生产或经销的单位成本时而导致的经济”。...正如传统工业一样，基金行业也存在规模经济的可能性，随着基金规模的扩大，基金中一些固定成本和随着规模扩大而没同比例扩大的部分给基金带来了费用上的节省，从而增加了基金的利润，这样在计算基金净值时对基金的净值有了...: http://fund.eastmoney.com/Company/lsgm.html 描述: 获取天天基金网-基金数据-基金规模 限量: 单次返回所有基金规模数据 输入参数 名称 类型 描述 -
作者：夏粉_百度 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ----
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作者寄语 本次更新基金-规模份额-规模变动接口，通过该接口可以查询不同报告期的基金家数、期间申购、期间赎回、期末总份额、期末净资产等数据。...更新接口 "fund_scale_change_em" # 基金-规模份额-规模变动 规模变动 接口: fund_scale_change_em 目标地址: http://fund.eastmoney.com.../data/gmbdlist.html 描述: 天天基金网-基金数据-规模份额-规模变动 限量: 返回所有规模变动数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64...import akshare as ak fund_scale_change_em_df = ak.fund_scale_change_em() print(fund_scale_change_em_df) 数据示例
4 数据规模的增大促进了机器学习的发展 深度学习（神经网络）中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢？ 促进机器学习发展的因素主要有两个： • 数据量越来越多....如今人们在数字设备（电脑，移动设备）上所花费的时间相比以前多得多，这些活动产生了大量的数据，我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升....也就是说即使你给它更多的数据，它的学习曲线也会变得平坦(flattens out)，算法就不会再有很明显的提升了: ? 这就好像是传统算法不知道该怎么处理我们所拥有的全部数据。...[1] 这个图展示了神经网络在数量较少的数据集上也能有不错的效果（前半部分）。神经网络在大数据中展现的效果很好，但是在小数据集上就不一定了。在小数据集中，可能传统算法会做的更好，这取决于特征的选择。...但是，如果你拥有100万的数据量，那我更倾向使用神经网络。
业务背景：由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库，以此根据一定的条件来提供近实时查询，比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录，满足这一场景的技术包括...step 2 hbase预分区/优化hbase配置： 考虑在建表的时候没有进行预分区，因此写入的时候会存在热点写的问题，同时数据持续增长，需要不断的对region进行split，实际上这一步相当消耗资源...好在上一步骤中写入的数据不多，因此直接删除表和数据后重新建表并预分区： create 'user_actions', {NAME =>'info', VERSIONS=>3},{SPLITS =>['...step 3 批量写入hbase: 上述问题的根源在于高频提交小数据，导致Hbase疲于创建线程并进行资源的回收，最终甚至会出现宕机。...(3)尽量使用批量写入的方法，同样的道理，读取的时候，使用批量读的方法 (4)网络IO/磁盘IO 原创文章，转载请注明： 转载自data mining club 本文链接地址: hbase大规模数据写入的优化历程
在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 RDF 和 SPARQL 与 Web 架构来创建和使用 Linked Data 。...关于本系列 本系列介绍、探讨和应用全球标准，解决开发人员、架构师和数据管理员每天所面临的大规模数据集成难题。...目的在于使用规模化的技术解决在各种不同的数据源之间连接信息的许多问题。与未基于网络友好的标准的更昂贵、零散且耗时的技术相比，满足该目标有助于将集成成为降低到几乎为零。...您只需要考虑 Linking Open Data 社区项目，就可以看到这些想法的大规模实现。...Linked Data 是一种解决该问题的完全不同的方法，如果您拥有与企业和编程语言相关的解决方案，那么该方法能实现难以想象的生产力、规模和灵活性水平。此方法不会限制面向公众的数据的适用性。
[大数据文摘]翻译:宋松波,校对:张琳(转载请保留) 海量数据处理专家们云集于4月1、2日举行的巴黎大数据会展。他们借此机会参与讨论法国政府关于推行大数据的一些措施。 如何在法国建立大数据行业？...“大数据尚未成为法国企业的核心部分。而在美国和英国，几乎所有产品的投放都会经过大数据的分析。...大数据战役已经打响 大数据的作用不仅在于可以提高企业的经济效益，更重要的是”我们现在正面临着经济战，而赢得这场战争的重要武器是数据“，弗朗索瓦•布尔冬克补充到。...大公司应该学会帮助法国初创企业进行国际化推广，并且等到他们有一定规模之后再进行收购。保罗•艾穆兰强调“一些大的企业业应当选择一些法国中小型创新企业。我们要行动起来，大数据不仅仅是美国巨人的领域”。...与此相关的数据自由以及保护法 数据自由以及保护法确立了一个使用原则即：所有的数据处理必须与最初收集数据时确定的目的相一致。“这恰恰与大数据领域相反”，弗朗索瓦•布尔冬克说到。
No.7期 大数据规模的算法分析 Mr....王：这样的时间界限记为O(1)，我们称之为常数时间算法，这样的算法一般来说是最快的，因为它与输入规模完全无关，不论输入规模n多么大，我们都可以用一个与输入规模n无关的常数时间得出结论，相比于巨大的n来说...小可：如果有n个元素，在最好情况下，可以以常数时间找到我们所要找的元素，也就是O(1)；在最坏情况下，我们要和最后一个元素进行比较才能得出结论，就是要进行和数据规模n相关的次数比较，也就是O(n)。...那么，从数组中逐个搜索一个元素的算法的平均情况如何呢？ 小可：如果元素是随机分布的，元素出现在数组中每一个位置上的概率就是均等的，所以期望的运行时间应该是访问n/2个元素的时间，也就是O(n/2)。...所以对于很多算法来说，我们要考虑它的最好、最坏和平均情况，以便更好地估计一个算法运行的真正时间。 内容来源：灯塔大数据
各map任务读入切分后的大规模数据进行处理并将数据作为一系列key:value对输出，输出的中间数据按照定义的方式通过shuffle程序分发到相应的reduce任务。...MapReduce计算框架适用于超大规模的数据（100TB量级）且各数据之间相关性较低的情况。...2.1应用hadoop进行大规模数据全局排序的方法 使用hadoop进行大量的数据排序排序最直观的方法是把文件所有内容给map之后，map不做任何处理，直接输出给一个reduce，利用hadoop的自己的...减少对写文件和shuffle操作的依赖。举例来说，当需要根据数据的统计情况来决定对数据的处理的时候。...Hadoop提供了简便利用集群进行并行计算的平台。各种可以隔离数据集之间相关性的运算模型都能够在Hadoop上被良好应用。之后会有更多的利用Hadoop实现的大规模数据基础计算方法的介绍。
4 数据规模的增大促进了机器学习的发展 深度学习（神经网络）中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢？ 促进机器学习发展的因素主要有两个： • 数据量越来越多....如今人们在数字设备（电脑，移动设备）上所花费的时间相比以前多得多，这些活动产生了大量的数据，我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升....也就是说即使你给它更多的数据，它的学习曲线也会变得平坦(flattens out)，算法就不会再有很明显的提升了: 这就好像是传统算法不知道该怎么处理我们所拥有的全部数据。...但是想提高你算法的性能最可靠的方法还是： （1）训练一个较大的神经网络。 （2）拥有大量的数据。 [1] 这个图展示了神经网络在数量较少的数据集上也能有不错的效果（前半部分）。...神经网络在大数据中展现的效果很好，但是在小数据集上就不一定了。在小数据集中，可能传统算法会做的更好，这取决于特征的选择。
本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。...NoSQL 入门 NoSQL 数据库被更多的人所关注是因为它在解决大规模数据的可扩展性上有它独到的解决方案。...使用 MapReduce 分析分布式数据 大规模数据解决方案中的一项重要技术就是 MapReduce，它是一个由 Google 提出的用于处理大规模、分布式数据集的编程模型以及实现。...在这里了解 Apache Hadoop，一个 MapReduce 的开源实现，它在 IBM 的大规模数据解决方案中起到了重要的作用。...阅读: 用 Hadoop MapReduce 进行大规模数据分析 阅读: 用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题 阅读: 使用 Apache Hadoop 挖掘现有数据 下载
在写《BGP在大规模数据中心中的应用》里当时就有了讨论Segment Routing(SR)的想法，因为当时我还在参与MPLS+SR的白皮书测试，得到了不少真实的反馈，也粗略阅读了这篇今天要介绍的RFC...大规模数据中心的五大需求以及CLOS架构也在之前的文章中介绍过了。那么我们就直接进入正题。本文没有一行行的翻译RFC，加入了一些我自己的理解和排序。 RFC作者：S....2.在大规模数据中心里存在问题 ?...接下来我们来看如何在DC中应用基于MPLS的数据平面的SR。 3.在MPLS数据平面中应用Segment Routing ?...后续的章节将讨论的一些不同的部署方案，以及除了解决了在第2章提到的问题以外，在大规模数据中心中部署SR带来的额外好处。
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