xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。
首先我们先导入所需的数据,本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST)。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度,并被广泛使用。
一种新的 CV 任务! AI 科技评论按:来自华盛顿大学艾伦人工智能研究所的 Kiana Ehsani 团队突破传统计算机视觉的研究任务,尝试从目标对象(例如狗)的视角进行建模,并以此模型来预测对象的
今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray,之所以给大家推荐这个工具包,是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容,其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图:
xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外,更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来。
JDK 1.7 HashMap 采用数组 + 链表的数据结构,多线程背景下,在数组扩容的时候,存在 Entry 链死循环和数据丢失问题。
调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换.
兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是,在实际应用中,由于POI查询具有动态变化的特点,对于不同时空情景下不同用户的相同查询,系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此,罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架(IncreSTGL) 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
时间窗口,通常对于一些实时信息展示中用得比较多,比如维持一个五分钟的交易明细时间窗口,就需要记录当前时间,到五分钟之前的所有交易明细,而五分钟之前的数据,则丢掉
上一篇文章,时间日期处理的入门里面,我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。
容器中的List在我们日常开发中,比较常用,而且也是面试的必考题,下面我们来说下List家族的各种实现;
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
Python作为最流行的编程语言之一,持续引领技术产业的发展,孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年,Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长,反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长,也显著推动了各个领域的进步。
只要是对于集合有一定了解的一定都知道HashMap是线程不安全的,我们应该使用ConcurrentHashMap。但是为什么HashMap是线程不安全的呢,之前面试的时候也遇到到这样的问题,但是当时只停留在***知道是***的层面上,并没有深入理解***为什么是***。于是今天重温一个HashMap线程不安全的这个问题。
进程: 进程是操作系统的概念. 每当我们执行一个程序时,对于操作系统来讲就创建了一个进程. 在这个过程中,伴随着资源的分配和释放. 可以认为进程是一个程序的一次执行过程.
XGCM 是一个python包,用于处理由数值大气环流模型(GCMs)和类似网格数据集产生的数据集,这些数据集可以进行有限体积分析。在这些数据集中,不同的变量位于不同的位置,相对于一个体积或面元素(如单元中心,单元面等) XGCM 解决了如何插值和差异这些变量从一个位置到另一个问题。
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在前面一个章节,我们学习了常用的时间序列的生成方法,这一节,则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。逐步的学习,摸鱼咯大佬的花式索引学会也不是什么难事。
我们都知道计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务,而操作系统是计算机的管理者,它负责任务的调度,资源的分配和管理,
知识图谱在知识驱动的信息检索、自然语言理解和推荐系统领域有着广泛的应用。一个知识图谱只拥有静态某一时刻的事实,而目前快速增长的数据往往表现出复杂的时间动态,即时序知识图谱(TKG)。具有代表性的时序知识图谱包括全球事件、语言和音调数据库(Global Database of Events, Language, and Tone, GDELT)和综合危机预警系统(Integrated Crisis Early Warning System, ICEWS)。下图 1 展示了 ICEWS 系统的一个外交活动记录子图。
作者:kaelhua,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 2020 年下半年我们(搜一搜工程团队)开发了一个新的内存检索引擎 ZeroSearch,并开始对搜一搜背后的大量垂直搜索系统进行升级,随着升级过程中遇到的各种问题和新的需求,以及半年多来我们自身认识的提高,在线检索引擎在各个方面都取得了长足的进步。在本文中,我会对我们团队做过的一些主要事件进行经验的分享,全文较长,约 2 万 2 千字,内容涵盖评测体系介绍,倒排查找算法优化,线程模型优化,索引压缩原则,wand 检索实践,向量融合方案,以及性
作者:kaelhua 腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 2020 年下半年我们(搜一搜工程团队)开发了一个新的内存检索引擎 ZeroSearch,并开始对搜一搜背后的大量垂直搜索系统进行升级,随着升级过程中遇到的各种问题和新的需求,以及半年多来我们自身认识的提高,在线检索引擎在各个方面都取得了长足的进步。在本文中,我会对我们团队做过的一些主要事件进行经验的分享,全文较长,约 2 万 2 千字,内容涵盖评测体系介绍,倒排查找算法优化,线程模型优化,索引压缩原则,wand 检索实践,向量融合方案
【1】CopyOnWrite容器是基于并发模式Copy-on-Write模式(最简单的并发解决方案)实现的用于避免共享的数据集合。
先谈谈任务调度 ,大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,对于单核CPU来讲,并行执行两个任务,实际上是CPU在进行着快速的切换,对用户来讲感觉不到有切换停顿,就好比220V交流电灯光显示原理一样,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行。
先了解一下操作系统的一些相关概念,大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式,也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务,每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片,任务正在执行时的状态叫运行状态,任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务,被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行,由于CPU的执行效率非常高,时间片非常短,在各个任务之间快速地切换,给人的感觉就是多个任务在“同时进行”,这也就是我们所说的并发(并发简单来说多个任务同时执行)。
Java 里面进行多线程通信的主要方式就是共享内存的方式,共享内存主要的关注点有两个:可见 性和有序性原子性。Java 内存模型(JMM)解决了可见性和有序性的问题,而锁解决了原子性的 问题,理想情况下我们希望做到“同步”和“互斥”。有以下常规实现方法:
---- 写在前面 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算、虚拟机调度,毕业之后年初才转ML的家伙,自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子,对数据还有些敏感度,有那么几个可以跟着学习的人,斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩。 最后的成绩是预赛58名,队名robust(预赛结束前一周还混迹在前15名
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式,这些文件格式已经发展的比较成熟了,大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。但随着数据量的增加以及云计算的发展,这些文件系统已经无法满足需求,针对云计算优化的文件系统应运而生。
上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G),尤其是在处理大量数据时。最近在处理卫星数据时,最终生成的文件甚至超过了50G,有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长,甚至可能会导致程序挂起。
类似pandas对象,xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度,因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
本文正文内容翻译自 ECMWF 网站 2020 年 10 月 26 日新闻《Python developments enable easier access to weather and climate data》,版权归原作者所有。翻译底稿来自 Google 翻译。
Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中,我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。 什么是进程? 一个进程是一个运行在处理器的程序的一个实例。该进程使用Linux内核能够处理的任何资源来完成它的任务。 所有运行在Linux操作系统中
本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.1节的翻译 原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf 原文作者:Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进
来源:IBM 译者:ljianhui 链接:blog.csdn.net/ljianhui/article/details/46718835 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之一。有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地运行。 Linux的进程管理与UNIX的进程管理相似。它包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、上下文切换、进程状态、进度内存等。 在本节中,我们将描述Linux进程管理的基本原理的实现。它将更好地帮助你理解Linux内核如何处理进程及其对系统性能的影响。
什么是线程?线程与进程与有什么关系?这是一个非常抽象的问题,也是一个特别广的话题,涉及到非常多的知识。我不能确保能把它讲的话,也不能确保讲的内容全部都正确。即使这样,我也希望尽可能地把他讲通俗一点,讲的明白一点,因为这是个一直困扰我很久的,扑朔迷离的知识领域,希望通过我的理解揭开它一层一层神秘的面纱。
原文:http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/46595285 作者:luoweifu
lab6 会依赖 lab1~lab5 ,我们需要把做的 lab1~lab5 的代码填到 lab6 中缺失的位置上面。练习 0 就是一个工具的利用。这里我使用的是 Linux 下的系统已预装好的 Meld Diff Viewer 工具。和 lab5 操作流程一样,我们只需要将已经完成的 lab1~lab5 与待完成的 lab6 (由于 lab6 是基于 lab1~lab5 基础上完成的,所以这里只需要导入 lab5 )分别导入进来,然后点击 compare 就行了。
进程要访问某种资源,进程通过一定的方式排队,确认享受资源的优先顺序。计算机中资源过少,所以进程访问某种资源时需要排队。
Spark Streaming是一个可扩展,高吞吐,容错能力强的实时流式处理处理系统。一般的系统架构图是,数据从一个源点,经过Sparing Streaming处理,最后汇聚到一个系统。Spark Streaming的数据来源可以非常丰富,比如Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis 或者是任何的TCP sockets程序。对于数据的处理,Spark Streaming提供了非常丰富的高级api,例如map,redue,joini和窗口函数等等。数据处理完成后,可以存储到其他地方,比如文件系统,对象存储,数据库。典型的数据处理流程图:
xgrads的主要功能是解析Grads文件为xarray对象,可以更好的利用xarray的高维数据分析和可视化功能,加速气象相关的数据处理、分析和可视化。以下是对此库的具体介绍。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位;
线程,线程池,单线程,多线程,线程池的好处,线程回收,创建方式,核心参数,底层机制,拒绝策略,参数设置,动态监控,线程隔离
为了实现切换,我们提供一个API,这两个程序执行一会儿就主动调用一下这个API,然后在这个API内部实现任务的切换。
在这里,我们回顾几个基本的数组概念,展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
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