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。...由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。...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 ?...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。...Hudi打破了数据快速入库和基于该数据进行分析业务之间的壁障。
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...使用Pandas来加载CSV: df = pd.read_csv("bitcoin-sentiment-tweets.csv") df.head() 通过清理的数据集有大约1900条推文。...，虽然负面评论较少，但是可以简单的当成平衡数据来对待： df.sentiment.value_counts().plot(kind='bar'); 构建JSON数据集 原始Alpaca存储库中的dataset5...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=
前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库支持平台和框架 Console Application、WinForms、WPF、Avalonia、Blazor、WinUI等多个平台和框架。...该项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中，关注优秀项目和框架精选能让你及时了解C#、.NET和.NET Core领域的最新动态和最佳实践，提高开发工作效率和质量。
在MATLAB中优化大型数据集时，可能会遇到以下具体问题：内存消耗：大型数据集可能会占用较大的内存空间，导致程序运行缓慢甚至崩溃。...解决方案：使用稀疏数据结构来压缩和存储大型数据集，如使用稀疏矩阵代替密集矩阵。运行时间：大型数据集的处理通常会花费较长的时间，特别是在使用复杂算法时。...维护数据的一致性：在对大型数据集进行修改或更新时，需要保持数据的一致性。解决方案：使用事务处理或版本控制等机制来确保数据的一致性。可以利用MATLAB的数据库工具箱来管理大型数据集。...数据分析和可视化：大型数据集可能需要进行复杂的分析和可视化，但直接对整个数据集进行分析和可视化可能会导致性能问题。解决方案：使用适当的数据采样和降维技术，只选择部分数据进行分析和可视化。...可以使用MATLAB的特征选择和降维工具箱来帮助处理大型数据集。以上是在MATLAB中优化大型数据集时可能遇到的问题，对于每个问题，需要根据具体情况选择合适的解决方案。
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营 大多数强化学习和序列决策算法都需要智能体与环境的大量交互生成训练数据，以获得最佳性能。...这种方法效率很低，尤其是在很难做到这种交互的情况下，比如用真实的机器人来收集数据，或者和人类专家进行交互。...为了定义数据格式，RLDS 利用了强化学习数据集固有的标准结构，也就是智能体和环境之间的交互（步骤）的序列（情节），其中，智能体可以是基于规则的/自动化控制器、正式规划者、人类、动物，或上述的组合。...为了保持其有用性，原始数据最好以无损格式存储，记录所有生成的信息，并保留数据项之间的时间关系（例如，步骤和事件的序列），而不会对将来如何利用数据集作出任何假定。...共享数据 数据集通常很繁重，与更广泛的研究社区共享，不仅可以重现之前的实验，还可以加快研究速度，因为它更容易在一系列场景中运行和验证新算法。
由于LFS是程序化标签源，因此我们可以在整个未标记的语料库上运行步骤1和2，生成许多标签并在步骤3中训练的模型可以受益于步骤1和2中创建的更广泛的训练数据集。...在某些方法中，还可以将步骤2和3结合到一个步骤中。但是一般情况下两阶段的方法优于单阶段方法，因为这样可以选择任何LM和EM组合，通过不同的组合可以找到最佳的性能。...从上图也能够看到没有单标签模型（LM）框架始终优于其他框架，这表明我们必须在数据集中尝试不同的LMS才能选择最佳的LMS。...组合多个弱标签的一种方法是仅使用多数投票算法（majority vote），在基准测试中MV确实也是一些数据集的最佳LM。但是LF中的方法可能是相关的，所以导致特定特征在MV模型中过度表现。...因此启发式LF选择被提出出来，该过程只使在一个小的手工标记验证集上具有最好的准确性的LF集合的LF子集。 启发式LF选择可以让我们开始时只使用少量的LFS，并随着时间的推移对他们进行增加和完善。
https://github.com/marsggbo/Megatron-DeepSpeed/blob/main/tutorials/gpt2_wikipedia.md 下载Wikipedia压缩数据集...（enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2） 再使用wikiextractor工具将数据集解压缩 pip install wikiextractor python...─ wiki__01 ├── ... ├── AB ├── AC ├── AD ├── AE ├── ... ├── GD └── GE 文件夹包含多个子文件夹，每个子文件夹包含多个json格式的数据集...，即wiki_00其实是json格式的文件 对解压后的数据集做预处理 我们在训练GPT的时候，解压后的数据集还不能直接拿来用，我们还需要用Megatron-Deepspeed提供的tools/preprocess_data.py...对text目录下数据集做预处理，最终会得到两个二进制文件，后缀分别是bin和idx。
这篇论文的"模式"也是一种较为经典的方式:新数据集+新benchmark，也就是提出了新的小目标检测数据集和小目标检测方法。...作者通过实验发现，用于网络预训练的数据集和用于检测器学习的数据集之间的尺度失配（mis-match）可能会使特征表示和检测器性能下降。...因此，作者提出了一种简单而有效的尺度匹配（Scale Match）方法，以在两个数据集之间对齐物体尺度，以实现有利的微小目标表示。实验表明，作者提出的方法相对于目前SOTA检测器具有显著的性能提升。...作者将 Tiny Person和COCO、Wider Face和CityPersons数据集进行对比，具体数据如下，可见Tiny Person的小目标是真的相对很小。 ? ?...Scale Match 介绍完 Tiny Person数据集，来看一下小目标检测算法：SM(Scale Match)，这个可以直译为尺度匹配。 ? ?
三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集和75....其中使用比较多的有德国弗莱堡大学、慕尼黑工业大学的几位学者为了研究立体匹配、光流、场景流而制作的大型数据集。...这里选择了8个场景共8591帧，在原始场景基础上稍加修改渲染而成。 第三部分驾驶数据集则是为了模仿KITTI数据集，所以构建的是驾驶场景。...总之，我们看到作者创建了一个35000帧的大型数据集。它可以用于研究立体匹配、单目深度，以及光流、场景流的生成问题，尤其特别适用于训练大型神经网络模型。...接下来，我会介绍几个我认为非常值得学习的立体匹配算法。虽然立体匹配算法有很多，但学习了我说的几个算法后，已经足以让你了解全貌，并能自己进行进一步的研究和魔改出适合自己感兴趣的应用场景的最佳算法了。
这些数据集在四个方面有很大的不同：1.化学多样性（不同元素的数量），2.系统规模（每个样本的原子数量），3.数据集规模（数据样本的数量），4.领域转移（训练集和测试集的相似性）。...这就提出了一个问题--GNN在小的数据集上的进展是否能转化为这些更复杂的数据集？...这项工作通过首先开发基于大型Open Catalyst 2020（OC20）数据集的GemNet-OC模型来研究这个问题。...GemNet-OC在OC20上的表现比以前的最先进水平高出16%，同时将训练时间减少了10倍。然后，作者比较了18个模型组件和超参数选择对多个数据集性能的影响。...作者发现，所产生的模型会有很大的不同，这取决于用来做模型选择的数据集。为了隔离这种差异，作者研究了OC20数据集的六个子集，分别测试上述四个数据集的每一个方面。
在一系列卷积层前后分别采用两次仿射变换。该操作对输入特征进行了缩放和移位，其作用类似于归一化，使训练性能在小数据集上更加稳定。 SOPE的整个流程可以表述如下。...它极大地减少了在小型数据集上从头开始训练时的性能差距，并且比标准 CNN 收敛得更快。还使用了与来自 SENet 的 SE 模块类似的机制。 Xc、Xp 分别表示类标记和补丁标记。...4、相互作用多头自注意(HI-MHSA) 在最初的MHSA模块中，每个注意头都没有与其他头交互。在缺乏训练数据的情况下，每个通道组的表征都太弱而无法识别。...需要说明的是：论文和模型的重点是在小数据集上从零开始训练。 结果展示 1、DomainNet & ImageNet-1K 在DomainNet上，DHVT表现出比标准ResNet-50更好的结果。...在ImageNet-1K上，DHVT-T的准确率达到76.47,DHVT-S的准确率达到82.3。论文说这是在VIT的最佳性能。 2、CIFAR-100 DHVT-T在5.8M参数下达到83.54。
训练计算机和机器人不仅要理解和识别物体，而且要让它们能够处理人类每天做的相对简单的任务，这一点非常关键。...但是，即使你训练了人工智能，使其能够区分冰箱和炉子，如果你想让它真正发挥作用，你也需要确保它能够操作这些东西。...英特尔人工智能研究人员与加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学合作，详细介绍了“PartNet”，这是一个非常详细的大型3D物体数据集，每个对象都非常详细并得到充分注释。...数据集是独一无二的，在机器人公司中已经有很高的需求，因为它能够以一种非常好的方式将对象组织到它们的分段部分中，这对于为人工智能应用程序构建学习模型非常有用，这些应用程序旨在识别和操纵现实世界中的这些对象...使用PartNet训练的机器人，这个数据集的演变不仅限于操作计算机生成的微波，它包含超过570000个部分，超过26000个单独的对象，并且各个类别的对象共有的部分都标记为彼此对应，因此，如果训练人工智能识别一个种类的椅子
近十年来，在该领域的目标检测技术取得了进展。但现有的方法大多依赖于不同尺度、不同角度、不同纵横比的启发式定义的锚点，而锚盒与轴向卷积特征之间往往存在严重的错位，导致分类分数与定位精度普遍不一致。...ODM首先采用主动旋转滤波器对方向信息进行编码，然后产生方向敏感特征和方向不变性特征，以缓解分类分数与定位精度的不一致性。...此外，我们还进一步探索了在大尺寸图像中检测目标的方法，在速度和精度之间实现了更好的平衡。...大量的实验表明，我们的方法可以在保持高效率的同时，在两个常用的航空目标数据集(即DOTA和HRSC2016)上实现最先进的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
获取完整原文和代码，公众号回复：10031344868 论文地址： link: http://arxiv.org/pdf/2104.14682v1.pdf 代码： 公众号回复：10031344868 来源...3D空间和时间内定位周围物体，来进行运动规划和导航。...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
在本文中，我将讨论“重写深度生成模型”（https://arxiv.org/abs/2007.15646）一文，该文件可直接编辑GAN模型，以提供所需的输出，即使它与现有数据集不匹配也是如此。...这两个网络将不断竞争和相互学习，直到它们两个都可以分别生成和区分现实图像为止。 GAN的局限性 尽管GAN能够学习一般数据分布并生成数据集的各种图像。它仍然限于训练数据中存在的内容。...通过重写模型在上下文中复制和粘贴特征 训练和重写之间的区别类似于自然选择和基因工程之间的区别。虽然训练可以有效地优化全局目标，但不能直接指定内部机制。...相比之下，重写使一个人可以直接选择他们希望包括的内部规则，即使这些选择并非恰好匹配现有数据集或优化全局目标。-David Bau（论文的主要作者） 正如David Bau所说，重写模型就像基因工程。...然后，在层L之前的前一层将表示密钥K，密钥K表示有意义的上下文，例如嘴巴位置。此处，L层和L-1层之间的权重W用作存储K和V之间的关联的线性关联存储器。 我们可以将K?V关联视为模型中的规则。
超参数分析：论文还对MELoRA中的超参数进行了分析，包括mini LoRAs的数量（n）和每个mini LoRA的秩（r）。通过调整这些参数，可以在不同的任务和数据集上找到最佳的配置。...这些数据集涵盖了多种NLP任务，包括文本分类、相似性判断、自然语言推理等。 模型选择：在GLUE基准测试中，使用了RoBERTa-base作为骨干语言模型。...性能指标：在GLUE数据集上，使用了准确率、Matthews相关系数和皮尔逊相关系数等指标。在INSTRUCTEVAL数据集上，使用了精确匹配和pass@1等指标。...A：尽管MELoRA在参数效率微调（PEFT）方面取得了显著的成果，但仍有一些方面可以进一步探索和改进： 超参数优化：MELoRA引入了新的超参数n（mini LoRAs的数量），最佳值可能因数据集而异...局限性和未来工作：论文指出了MELoRA的一些局限性，如需要调整的超参数较多，以及在不同数据集上的最佳配置可能不同。同时，提出了未来可能的研究方向，包括超参数优化、模型泛化能力的研究等。
and cloud classification matchups V3.2 (AIRSM_CPR_MAT) at GES DISC GES DISC 的 AIRS-CloudSat 云掩模、雷达反射率和云分类匹配...这些数据包括AIRS 1b 级辐射光谱、CloudSat 雷达反射率和 MODIS 云掩模。这些数据是在 MEaSUREs 项目框架内创建的。...其基本任务是汇集来自多个 "A-train "仪器（AIRS、AMSR-E、MODIS、AMSU、MLS、CloudSat）的水汽和云层属性检索数据，利用云层信息对每个 "场景"（仪器外观）进行分类，并按云层类别分层建立大气水汽随高度变化的合并多传感器气候学...这是一个大型科学分析项目，需要使用 SciFlo 技术来发现和组织所有数据集，根据需要移动和缓存数据集，找到成对仪器之间的空间/时间 "匹配"，并处理多年的卫星数据以生成气候数据记录。...该数据集的简称为 AIRS_CPR_MAT 数据文件中包含的参数如下：变量名|描述|单位 CldFrcStdErr|云分率|(无) CloudLayers|水文气象层数|（计数） CPR_Cloud_mask
03 新算法研究 为了解决所提出的一些挑战，同时最大限度地提高性能，我们利用当前最先进的YOLOv8，试图在推理速度和mAP之间找到最佳折衷。...模型选择和评估 我们评估了模型的小型、中型和大型版本，以确定推理速度和mAP50-95之间的最佳折衷，然后优化超参数。...在训练模型后，我们发现小型和中型模型之间的mAP50-95显著增加（0.05），但中型和大型模型之间的delta不多（0.002）。...我们还发现，在验证集上，小型、中型和大型分别在4.1、5.7和9.3毫秒时推断。然而，我们最初的目标是在1080p的情况下达到30到60帧之间的平均推理速度。...我们观察到，这一假设是正确的，因为与默认的超参数（0.027）相比，使用最优超参数集的训练在epoch 100处实现了更好的性能我们基于验证mAP50-95选择最佳超参数，批量为16，随机梯度下降（SGD
问题现象 业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...处理思路 梳理出ASP程序到数据库中间的关键节点，ASP程序-》ODBC驱动程序管理器-》Mysql驱动-》数据库，进行定界。...排查过程 1、通过DAS登录RDS和RDS本身的日志，确认RDS本身正常，并通过ODBC数据源连接RDS进行test结果正常，来定界业务异常和RDS数据库无关，问题出现在ASP程序-》ODBC数据源（Mysql...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...根因分析 前端业务通过ASP+ODBC调用后台数据库，但是安装的ODBC版本为64位，而ASP为32位，所以不匹配。
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