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GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

评估模型 在BigQuery中，可以使用ml.evaluate()函数评估任何模型。 它将给出该模型的结果。 在下面的代码块中是BigQuery代码和模型评估结果。...在本节中，我们将介绍一组代表性的 API 和这些 RESTful API 中的重要字段。...REST 源 – 指向模型位置 在下表中，我们列出了通过模型位置 API 进行的一些基本方法调用。...modelEvaluations 列出模型评估 可以使用简单的 API 列出模型评估参数，并且可以将其用于调用应用中的迭代模型改进。...您可以通过这种方式为自动批量预测的缩放功能设置上限。 如果不设置值，则默认为 10。 运行时版本（可选）：使用的 AI 平台的版本。

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Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下： 在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入...，没有变更与删除操作，因此直接使用 Stream API 进行数据导入。...两个阶段的 Merge 操作，第一次进行时，强制等待时间为 30min，以避免触发 Stream API 写入的数据无法更新的限制，之后的 Merge 操作时间可以配置，这个时间即为增量的同步延迟时间，

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    谷歌BigQuery ML VS StreamingPro MLSQL

    前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...语法功能使用 BigQuery ML 训练一个算法的方式为： CREATE OR REPLACE MODEL flights.arrdelay OPTIONS (model_type='linear_reg...完成相同功能，在MLSQL中中的做法如下： select arr_delay, carrier, origin, dest, dep_delay, taxi_out, distance from db.table...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。

    1.8K30

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    由于应用程序所需的全部内容是从GitHub 接收有效负载并调用REST API，因此使用选择的任何语言编写应用程序，包括python。...但是如果正在阅读文档，那么区分是很好的。 第2步：使用python轻松与GitHub API进行交互。 应用需要与GitHub API进行交互才能在GitHub上执行操作。...在选择的编程语言中使用预构建的客户端非常有用。虽然GitHub上的官方文档展示了如何使用Ruby客户端，但还有许多其他语言的第三方客户端包括Python。本教程将使用Github3.py库。...原始数据的探索以及数据集中所有字段的描述也位于笔记本中。 https://console.cloud.google.com/bigquery?...验证有效负载是否来自GitHub（由此脚本中的verify_webhook函数说明）。 如果需要，可以使用GitHub API（在步骤2中学习）响应有效负载。

    4K10

    15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

    当时我正在 BigQuery 工作，很多人都被吓坏了……我们怎么会比 Azure 慢那么多呢？然而，评测结果与我们从用户那里得到的反馈不太匹配。...演化速率 去年，当我开始着手在 DuckDB 之上创建一家公司时，许多人向我指出，如果你在谷歌上搜索 DuckDB 的性能，就会看到一个基准测试，在该测试中 DuckDB 表现很糟。难道我不担心吗？...例如，在 Snowflake SQL 中，如果你想计算两个日期之间的差异，你可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都可以与任何合理的类型一起使用。你可以指定粒度，也可以不指定。...编写聚合查询时，你可能很容易忘记在 GROUP BY 子句中列出某个字段。这种情况在修改查询时尤其常见，因为你需要在多个不同的地方进行修改。...在 BigQuery 中，我编写了我们的第一个 CSV 拆分器，但当问题比预期更为棘手时，我们派了一名刚毕业的工程师来解决这个问题。

    70410

    构建端到端的开源现代数据平台

    在 ELT 架构中数据仓库用于存储我们所有的数据层，这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例，而且还将利用它作为执行引擎进行不同的转换。...摄取数据：Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司（使用闭源产品）竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器，这意味着创新速度变慢（因为为每种产品做出贡献的人更少）和定制现有解决方案的可能性更少...[17] 构建一个新的 HTTP API 源，用于从您要使用的 API 中获取数据。...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...[26]、使用其丰富的 API[27]，甚至强制执行行级访问策略[28]。

    7.2K10

    NumPy 1.26 中文文档（五十六）

    "safe"允许不匹配的字段名称和标题 转换安全性受到每个包含字段的转换安全性的限制。 字段的顺序用于决定每个单独字段的转换安全性。...以前，字段名称被使用，只有在名称不匹配时才可能发生不安全的转换。 这里的主要重要变化是现在将名称不匹配视为“安全”转换。...以前，使用字段名称，只有在名称不匹配时才可能发生不安全的强制转换。 这里的主要重要变化是现在认为名称不匹配是“安全”的强制转换。..."safe"允许不匹配的字段名称和标题 转换的安全性受到每个包含字段的转换安全性的限制。 字段的顺序用于决定每个字段的强制转换安全性。...以前，字段名称被用来判断，当名称不匹配时只有不安全的强制转换才可能发生。 这里的主要重要变化是现在认为名称不匹配是“安全”的强制转换。

    1.5K10

    （译）Kubernetes 1.12 中的 RuntimeClass

    不同的容器运行时面向不同的使用场景，也就产生了在同一集群中使用混合运行时的需要。但是这所有不同的运行容器的方式都带来了一些亟待处理的问题： 用户如何列出、并为工作负载选定合适的运行时？...Kubernetes 1.12 中的 RuntimeClass RuntimeClass 在 Kubernetes 1.12 中实现，目前为 Alpha 阶段。...初始阶段的焦点是提供一个对运行时进行选择的 API，并且为解决其它多运行时方面的问题进行了一些尝试。 RuntimeClass 资源对 Kubernetes 集群上的容器运行时进行了描述。...目前还提出了很多其它的 RuntimeClass 扩展，会逐步进行进一步的研究和开发。正在考虑的扩展包括： 呈现容器运行时所支持的可选特性，并为不兼容功能引发的错误提供更好的展示。...将运行时的功能发现过程进行自动化，从而为自动的调度决策提供支持。 提供运行时的自动注册功能，这样用户就可以在不停机的情况下为现有集群中安装新的运行时。

    89220

    使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

    像ONNX这样的项目正朝着深度学习的标准化方向发展，但支持这些格式的运行时仍然有限。常用的方法是将Keras模型转换为TensorFlow图，然后在其他支持TensorFlow的运行时中使用这些图。...我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...一旦你有一个可以部署的模型，你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中，我们使用我过去训练的模型（“预测哪些玩家可能购买新游戏”，模型用了Flask）进行预测。...在这个例子中，我从我的样本CSV总加载值，而在实践中我通常使用BigQuery作为源和同步的模型预测。...这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测

    6K40

    现代 JavaScript 库打包指南

    定义你的 exports exports 为你的库定义公共 API package.json 中的 exports 字段 - 有时被称为“package exports” - 是一个非常有用的补充，尽管它确实引入了一些复杂性...表示你的库的默认入口 解析过程是「从上往下」的，并在找到匹配的字段后立即停止；所以入口的顺序是非常重要的 types 字段应始终放在第一位，帮助 TypeScript 查找类型文件 module 是一个...import 用于当有人通过 import 使用你的库时 require 用于当有人通过 require 使用你的库时 default 字段用于兜底，在没有任何条件匹配时使用。...虽然目前可能并不会匹配到它，但为了面对“未知的未来场景”，使用它是好的 当一个打包工具或者运行时支持 exports 字段的时候，那么 package.json 中的顶级字段 main、types、module...你可以选择 "type":"module" 或 "type":"commonjs"，也可以不添加该字段（默认为 CommonJS），但仍强烈建议你进行设置，显式地声明你正在使用哪一个。

    2.7K20

    如何规范地发布一个现代化的 NPM 包？

    定义你的 exports exports 为你的库定义公共 API package.json 中的 exports 字段 - 有时被称为“package exports” - 是一个非常有用的补充，尽管它确实引入了一些复杂性...表示你的库的默认入口 解析过程是「从上往下」的，并在找到匹配的字段后立即停止；所以入口的顺序是非常重要的 types 字段应始终放在第一位，帮助 TypeScript 查找类型文件 module 是一个...import 用于当有人通过 import 使用你的库时 require 用于当有人通过 require 使用你的库时 default 字段用于兜底，在没有任何条件匹配时使用。...虽然目前可能并不会匹配到它，但为了面对“未知的未来场景”，使用它是好的 当一个打包工具或者运行时支持 exports 字段的时候，那么 package.json 中的顶级字段 main、types、module...你可以选择 "type":"module" 或 "type":"commonjs"，也可以不添加该字段（默认为 CommonJS），但仍强烈建议你进行设置，显式地声明你正在使用哪一个。

    2.8K20

    技术解读｜软件敏感信息检测工具对比分析

    然而，这些工具在实际使用中存在许多问题，其中最为突出的是高误报率。误报率过高不仅增加了开发人员的工作负担，还可能导致警报疲劳，使得开发人员忽视真正的安全威胁。...该数据集包含从Google BigQuery公共GitHub数据集中提取的818个公共GitHub存储库，使用了761种正则表达式模式来识别不同类型的敏感信息，总计97479个被标记为真或假，其中15084...Gitleaks是一个用Go编写的开源工具，主要用于检测Git存储库中的敏感信息。通过使用详细模式扫描存储库，以检索匹配敏感信息的元数据，最后将检测到的结果输出为JSON文件，便于后续分析。...TruffleHog是由Truffle Security开发的开源工具，用于检测Git存储库中的高熵字符串和正则表达式匹配的敏感信息信息。...通过在每个存储库中启用了“Secret Scanner”设置，工具自动扫描并在“Security/Secret scanning alerts”选项卡下显示检测到的结果，利用Python脚本通过GitHub

    88710

    复杂血缘分析选型指南：这5款平台谁最能“一眼看穿”数据来龙去脉？

    本文基于 2025-08-22 官网最新信息，横向对比 5 大主流平台在血缘解析深度、可视化、成本三方面的表现，并给出腾讯云 WeData 的零门槛体验路径。...Spark/Flink 语义分析 Hive/MaxCompute 语法 Glue Lineage（预览版） DLI 语法 BigQuery...三级火箭”血缘方案 全链路自动解析 • 覆盖离线 Spark SQL、实时 Flink SQL、存储过程、Python UDF； • 字段级血缘准确率 99.3%，支持嵌套 JSON、Map、Array...3D 交互式图谱 • 一键切换“表视图/字段视图/任务视图”； • 右键“影响面计算”，5 秒内给出下游表、任务、API 列表，可直接生成下线计划。...四、真实案例：某券商 3 天完成监管溯源 • 场景：需追溯 1.2 万张报表的上游源表，涉及 8 万字段。

    37110

    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...幸运的是Big Query同时支持重复的和嵌套的字段。 根据我们的研究，最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。...该字段的典型名称是updated_at，在每个记录插入和更新时该字段就会更新。使用批处理的方法是很容易实现这种方式的，只需要查询预期的数据库即可。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。

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    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    可以连接到Amazon Redshift、 Google BigQuery或 Snowflake。...连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱， 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型（数字、文本和日期）的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。...从图层属性表或其字段视图打开数据工程视图。 直接从字段面板访问属性表字段。 取消统计计算。 将一个或多个字段从字段面板拖到接受输入字段的地理处理工具参数中。...字段面板显示图层中字段数的计数，以及与过滤器或搜索条件匹配的字段数的计数。 还不是 ArcGIS Pro 用户？

    3.4K20

    现代 JavaScript 库打包指南

    定义你的 exports exports 为你的库定义公共 API package.json 中的 exports 字段 - 有时被称为“package exports” - 是一个非常有用的补充，尽管它确实引入了一些复杂性...表示你的库的默认入口 解析过程是从上往下的，并在找到匹配的字段后立即停止；所以入口的顺序是非常重要的 types 字段应始终放在第一位，帮助 TypeScript 查找类型文件 module 是一个“非官方...字段用于兜底，在没有任何条件匹配时使用。...虽然目前可能并不会匹配到它，但为了面对“未知的未来场景”，使用它是好的 当一个打包工具或者运行时支持 exports 字段的时候，那么 package.json 中的顶级字段 main、types、module...你可以选择 "type":"module" 或 "type":"commonjs"，也可以不添加该字段（默认为 CommonJS），但仍强烈建议你进行设置，显式地声明你正在使用哪一个。

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