cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务,但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作(或者如果没有开发下一个AI初创公司),那么仍然有可能会使用和旧的(好吧,也许不是那么古老)机器学习来执行日常任务。
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析,用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API,这对数据科学家来说很熟悉,因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程
cuDF(https://github.com/rapidsai/cudf)是一个基于Python的GPU DataFrame库,用于处理数据,包括加载、连接、聚合和过滤数据。向GPU的转移允许大规模的加速,因为GPU比CPU拥有更多的内核。
数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集,还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算,您都需要一台强大的机器,以便在合理的时间内完成这项工作。
随着新版本的推出,RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年,RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前,RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持!RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。
当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。
我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
在本系列的上一篇博客文章中,我们介绍了在Cloudera Machine Learning(CML)项目中利用深度学习的步骤。今年,我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系,使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项,以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库,在加速技巧之上,再次打开速度瓶颈,大大提升数据处理的效率。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法,请点击查看:
cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库,它是一个 GPU DataFrame 库,可以进行加载,连接,聚合,过滤等数据操作。
cuDF替换pandas,是一个 Python GPU DataFrame 库(基于 Apache Arrow 列式内存格式构建),用于使用 DataFrame 样式 API 加载、连接、聚合、过滤和以其他方式操作表格数据。
作为这种转变的示范,越来越多的在线数据科学平台现在正在添加GPU解决方案。一些示例是:Kaggle,Google Colaboratory,Microsoft Azure和Amazon Web Services(AWS)。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用,主要用途有两个:(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。
cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。
函数返回值问题 在C/C++中 内置类型:char short int long float double 结构体类型、联合体类型union、枚举类型enum
学习SQL,有很多时候需要使用到系统函数,比如一些统计函数(聚合函数),日期函数,字符串函数等。今天给大家整理了一份SQL Server的常用函数,希望对你有所帮助。
1.编写一个程序,它打开一个文本文件,逐个字符地读取该文件,直到到达文件末尾,然后指出该文件中包含多少个字符。
“异构计算”(Heterogeneous computing),是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域,常见的处理器包括:CPU(X86,Arm,RISC-V 等),GPU,FPGA 和 ASIC。(按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
可能的原因:传入的Dataset中的len(self.data_info)==0,即传入该dataloader的dataset里没有数据
Modin是一个Python第三方库,可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似,因其出色的性能,能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。
来源:kaggle竞赛宝典 本文约2000字,建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。 [ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现,使得我们的数据处理大大得到了加速,但是并不是每个人都有比较好的gpu,非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包,但有时候真的很无奈,pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理,而apply函数是非常慢的,本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。 实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」,如何根据项目需求挑选趁手的武器,H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
由于定义 函数 时 , 没有为 函数形参 设置 类型注解 , 编写函数时 , PyCharm 工具无法提示没有类型的形参 :
虽然目前dask,cudf等包的出现,使得我们的数据处理大大得到了加速,但是并不是每个人都有比较好的gpu,非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包,但有时候真的很无奈,pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理,而apply函数是非常慢的,本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。
auto 是 C++11 引入的关键字,用于让编译器自动推导变量的类型。它可以用于声明变量、函数返回类型、以及范围迭代器等地方。
内存逃逸(memory escape)是指在编写 Go 代码时,某些变量或数据的生命周期超出了其原始作用域的情况。当变量逃逸到函数外部或持续存在于堆上时,会导致内存分配的开销,从而对程序的性能产生负面影响。Go 编译器会进行逃逸分析,以确定哪些变量需要在堆上分配内存。下面将详细分析 Go 语言中的内存逃逸以及如何进行优化。
1、指针是C语言中的一个非常重要的概念,实际上,OC系统类的变量、自定义类的变量等都是指针。定义指针变量的语法格式如下,其中*代表一个指针变量,整个语法代表定义一个指向特定类型的变量的指针变量。注意:指针变量不能保存普通的数值,它只能保存指针(也就是变量或对象的地址)。函数的形参传递方式有值传递和地址传递两种,其中地址传递就是传递的指针。 类型* 变量名 ; float* ft ; int* a ; 2、关于指针,还有两个最基本的运算符,取地址运算符(&)和取变量运算符(*)。 &:取地址运算符,单目运算
从来没有深入了解ECMA,网上找了一下,发现早在2010年就有大佬 Dmitry Soshnikov[1] 总结了ECMA中的核心内容,我这里只是翻译记录,加深自己的印象。文章原文来自 ECMA-262-3 in detail. Chapter 6. Closures.[2]
目前遇到的一些产生临时变量的情况:函数实参、函数返回值、隐式类型转换、多余的拷贝。
关于async函数,需要明确它是generator函数的语法糖,即将生成器函数的*换成async关键字,将yield关键字换成await关键字。使用async函数相比于生成器函数的改进主要在于前者具备内置执行器,即直接调用async函数就能执行完整个函数,就像普通函数调用那样,而无需像生成器函数通过调用返回的迭代器的next()方法来手动执行后续代码,非常方便。此外语义化更友好,并且async函数返回的还是一个Promise对象,可以使用then()方法来指定下一步操作。
在Go语言中,defer 是一种用于延迟执行函数调用的关键字。它提供了一种简洁而强大的方式,用于在函数返回之前执行一些必要的清理操作或者释放资源。defer 的灵活性和易用性使得它在Go语言中广泛应用于资源管理、错误处理和代码结构优化等方面。🚀🚀🚀
FREQUENCY函数是一个较难掌握的Excel工作表函数,这篇文章收集整理了一组运用FREQUENCY函数的公式,用来统计不同值、唯一值和连续值的数量,希望能够帮助有兴趣的朋友更进一步熟悉掌握FREQUENCY函数。
在使用NumPy进行数组计算时,有时会遇到"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'array_interface'"的错误。这个错误通常是由于数组对象为None引起的。在本篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。
在 2.5.0 版本中,Vue 大大改进了类型声明系统以更好地使用默认的基于对象的 API。
C++11 引入了右值引用(Rvalue References)的概念,它是一种新的引用类型,与传统的左值引用(Lvalue References)相对应。右值引用主要用于支持移动语义和完美转发。
1 . 高阶函数 : 函数的 参数 或 返回值类型 是 函数类型 的 函数 , 是高阶函数 ;
毫无疑问,函数是 Python 语言里最重要的概念之一。在编程时,我们将真实世界里的大问题分解为小问题,然后通过一个个函数交出答案。函数即是重复代码的克星,也是对抗代码复杂度的最佳武器。
序言 毫无疑问,函数是 Python 语言里最重要的概念之一。在编程时,我们将真实世界里的大问题分解为小问题,然后通过一个个函数交出答案。函数即是重复代码的克星,也是对抗代码复杂度的最佳武器。 如同大部分故事都会有结局,绝大多数函数也都是以返回结果作为结束。函数返回结果的手法,决定了调用它时的体验。所以,了解如何优雅的让函数返回结果,是编写好函数的必备知识。 Python 的函数返回方式 Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。使用 returnvalue 可以返回单个值,用 ret
在R中,一个object可以是任何可以赋值给变量的东西(数据结构、函数、甚至是graph),一个object有两个重要的东西叫mode和class,前者决定这个object的存储方式(numeric,character,logical),后者决定函数如何处理这个object。虽然有object的概念,但是R本身仍然是一种自顶向下式的编程方式,大部分功能都是通过各式各样的函数来实现的。
L011Linux和androidNDK之socket出错情况的处理:Interrupted system call,Try again
一、this指针介绍 概念:this指针是成员函数的一个隐式参数,在类中本质上就是对象的指针(常量指针) 特点: 在成员函数中可通过this指针区别成员变量与形参变量 this可以显式调用 示例代码: class Cperson { private: int age; float height; public: void InitPerson(int age,float height); }; void Cperson::InitPerson(int age,float height) { this->ag
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