如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...数据格式概述 在制作我们的流数据之前，先再次介绍一下数据集，MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成，表示为128x32 I / Q矩阵；但是，在数据集中，有许多段属于同一磁道，即，雷达信号持续时间较长...上面的图像来自hezi hershkovitz 的文章，并显示了一个完整的跟踪训练数据集时，结合所有的片段。红色的矩形是包含在这条轨迹中的单独的部分。白点是“多普勒脉冲”，代表被跟踪物体的质心。...一旦音轨再次被分割成段，我们需要编写一个函数，每次增加一个音轨，并将新生成的段发送到流中，从流中从多个音轨生成成批的段。...，我们没有利用通过在多个GPU并行化的处理来生成多个流。
01 模拟接口造数 如上，这是一个网关平台需要采集中间件WAF上报的请求流量监控，在实际的应用中，需要用户把WAF的SDK 集成到自己的应用上，然后SDK会定期把数据上报到网关平台，加以展示，那么，在这种场景下...备选方案一：自己模拟一个服务（不行就让开发协助），带上WAF的SDK，然后运行程序，手动访问，生成http请求数据，然后验证页面数据是否准确。...在实际场景中，如果WAF的上报功能有问题，无法验证到。 我们的选择：采用方案二，灵活制造数据，验证各种所需要被验证到的场景。...所以我们没有办法像上一个场景那样去模拟接口。那么，这种场景又该如何测试呢？ 备选方案一：让开发模拟一个服务，接入Zipkin，然后运行程序，手动访问，生成对应的接口数据，验证前端的展现是否正确。...（关于如何熟悉被测系统，可参考茹老师的文章：优秀的测试工程师为什么要懂大型网站的架构设计） 04 小结 当我们在测试这类报表，需要强依赖第三方的数据时，需要能够区分被测平台获取数据的方式，以便快速构造对应的场景
Jupyter 笔记本是交互式、高效的工具，允许数据科学家探索数据集并有效地添加模型。...对同一命名空间中另一个 Jupyter 用户 Pod 的未经授权的访问 在多个用户共享 Jupyter 部署的环境中（例如 Kubernetes 命名空间），攻击者会利用漏洞来获取对另一个用户 Pod...这在多个客户共享相同底层基础设施的云环境中尤其令人担忧。此类攻击会导致未经授权的数据访问和系统操作，并可能危及整个基础设施的安全性。...在同一个 K8s 集群中安全地管理多个 Jupyter 实例 为了演示这些威胁如何影响数据科学环境，我将使用一个示例部署场景并分享一些最佳实践。...请遵循以下最佳实践，以在同一个集群中管理多个 Jupyter 实例： 运行多个实例: 为了在同一个 Kubernetes 集群中运行多个 Jupyter 笔记本实例，请为每个实例创建单独的 Docker
学员表示他在处理这个数据集（GSE152938）的时候，因为数据集里面是5个样品，但是只有一个是正常组织的样品，分组是不平衡的，所以需要联合其它数据集的正常组织，但是不知道如何在r编程语言里面操作。...数据集（GSE152938） 如下所示的数据集（GSE152938）文件形式 ： 文件形式 对于这个数据集（GSE152938），可以使用下面的代码进行批量读取哈： dir='GSE152938_RAW...( dir ) samples 上面的这两个数据集走我们给大家的标准代码后各自独立的降维聚类分群，就会有 2-harmony/sce.all_int.rds 文件夹和文件。...然后就可以使用下面的代码，合并两个数据集： GSE131685 = readRDS('../2020-GSE131685-3个正常人的肾单细胞/2-harmony/sce.all_int.rds')...pwd=a7s1) 所以，理论上使用这个技巧是可以处理无限多个不同来源的单细胞转录组数据集啦，而且无需担心大家的文件格式的问题，反正每个数据集都自己的内部处理好，然后外部构建成为sceList合并即可。
今天是平平无奇的整合分析，是数据挖掘中经常用到的一部分~ 参考文献在这里⬇ A robust 6-mRNA signature for prognosis prediction of pancreatic...，然后用RMA函数获取表达矩阵，分别对三个数据集进行了差异分析，然后对差异分析取交集作了后续的分析。...我们也试试看吧—— # GSE15471, GSE28735 and GSE62452 rm(list = ls()) ##全局设置 ##下载的数据大小>131072字节，所以需要调整默认连接缓存，...options(timeout = 999999999) library(affy) library(GEOquery) library(oligo) getwd() if (F) { # 1.数据解压到新建的文件夹中.../Rawdata/GSE15471_RAW.tar", exdir = samPath)##解压原始文件到sampath文件夹中 setwd(samPath) list.files()##显示文件夹中的文件
CALCULATE的FILTER筛选条件，有如下几种情况：1 多个筛选条件来自同一个表，取交集用“&&”连接，取并集用“||”连接。...2 多个筛选条件来自不同的表，用逗号隔开的多个FILTER，默认取得是交集。3 多个筛选条件来自不同的表，要取并集，该怎么办呢？...直接在度量值的公式中，先用CROSSJOIN将不同的表交叉到一个表，再基于这个表去做取并集的多条件筛选，就能达到目的。举例以购买客户数为例，统计负责人是张三或者省份是北京的去重客户数。...模型销售表客户人员表客户省份表度量值 购买客户数：#ActiveCustomer = DISTINCTCOUNT('销售表'[客户])i 张三负责的客户或者省份是北京的客户中的购买客户数，受上下文中的人员和省份筛选变化...VALUES('客户人员表'[人员]), VALUES('客户省份表'[省份]) ), '客户人员表'[人员]="张三" || '客户省份表'[省份]="北京" ))ii 张三负责的客户或者省份是北京的客户中的购买客户数
4个GEO数据集 你也可以很轻松的分析这几个数据集：GSE7476, GSE13507, GSE37815 and GSE65635 ，然后作者就使用了RobustRankAggreg包对这4个数据集的差异分析结果进行整合...circRNA芯片整合 几百篇文章我们就不用一一解读啦，反正都是独立的数据集自己做自己的差异分析，然后把多个数据集的差异基因拿去使用RobustRankAggreg包进行整合。...我们的多次数据集差异分析结果，也制作成为这样的表格即可哈！ 然后直接使用aggregateRanks函数即可，得到的数据结果如下： ?...n和g都是出现两次，而且排名很靠前，所以p值是0.19，马马虎虎 k出现了两次，q出现一次，而且都有一个在各自的抽样场合排名第一，k的另外一次在最后面所以权重很低，所以p值是0.33，很差了。...总结一下， aggregateRanks函数其实就是对多个排好序的基因集，进行求交集的同时还考虑一下它们的排序情况。总体上来说，就是挑选那些在多个数据集都表现差异的基因，并且每次差异都排名靠前的那些。
MySQL用户多半都有Auto Increment情结，不过MongoDB缺省并没有实现，所以需要模拟一下，编程语言以PHP为例，代码大致如下所示： 其具体实现方式主要是利用MongoDB中findAndModify命令，只要每次往MongoDB里insert对象前生成ID赋值给_id就OK了，因为它的实现满足原子性，所以不存在并发问题。...BTW，数据库“_seq”的名字以下划线开头，这样列表的时候会排在前面，容易分辨。 参考：Auto Increment with MongoDB
论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...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。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...洗发水销售数据集 该数据集描述了3年内洗发水的月销量。这些单位是销售数量，有36个观察值。原始数据集记为Makridakis，Wheelwright和Hyndman（1998）。...在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。
下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...创建data infos 根据数据选择 python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos \...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
excelperfect 很多情形下，我们都需要在多个工作表中有同样的数据。此时，可以使用Excel的“组”功能，当在一个工作表中输入数据时，这些数据也被同时输入到其它成组的工作表中。...如下图1所示，将工作表成组后，在一个工作表中输入的数据将同时输入到其它工作表。 ?...图1 要成组工作表，先按住Ctrl键，然后在工作簿左下角单击要加入组中的工作表名称，此时工作簿标题中会出现“名称+组”，如下图2所示。 ?...图2 注意，如果一直保持工作表“组合”状态，可能会不小心在工作表中输入其它工作表中不想要的内容。因此，要及时解除组合状态。...单击除用于输入内容的工作表外的任意工作表名称，则可解除工作表组合；或者在工作表名称标签中单击右键，在快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。
关注公众号，发现CV技术之美 本文分享 CVPR 2022 论文『BEVT: BERT Pretraining of Video Transformers』，复旦&微软提出 Video 版本 BERT，在多个视频数据集上...与从头开始的训练不同，一些方法表明，在有监督和无监督设置下，在图像数据集上预训练的自监督模型有利于视频识别。这些方法简单地利用预训练模型作为更好的初始化来学习视频中的时空特征。...最后，BEVT在目标数据集上进行调整，以进行下游评估。...04 实验 上表展示了不同预训练方法在多个数据集上的实验结果。 上表展示了用不同的方法去除时间信息的实验结果。...上表展示了BEVT在SSv2和DIVING48数据集上和SOTA结果的对比。
因此，如果您的数据集中有10,000个样本（数据点，图像，句子等），则__len__函数应返回10,000。 一个小示例 首先，创建一个从1到1000所有数字的Dataset来模拟一个简单的数据集。...例如，我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值，而不必像在NumPy中那样，考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。 从文件读取数据 让我们来进一步扩展Dataset类的功能。...张量(tensor)和其他类型 为了进一步探索不同类型的数据在DataLoader中是如何加载的，我们将更新我们先前模拟的数字数据集，以产生两对张量数据：数据集中每个数字的后4个数字的张量，以及加入一些随机噪音的张量...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码，在该代码中，我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量（https://github.com/syaffers/tes-names-rnn
用户在使用Mapreduce时默认以part-＊命名，MultipleOutputs可以将不同的键值对输出到用户自定义的不同的文件中。...比如将同一天的数据输出到以该日期命名的文件中 Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理 PDF高清扫描版 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-...06/103576.htm 测试数据：ip-to-hosts.txt 18.217.167.70 United States 206.96.54.107 United States 196.109.151.139...States 22.71.176.163 United States 105.57.100.182 Morocco 111.147.83.42 China 137.157.65.89 Australia 该文件中每行数据有两个字段...的setup方法中 output = new MultipleOutputs(context); 然后在reduce中通过该output将内容输出到不同的文件中 private Configuration
下面是（ GEO数据挖掘 ）直播配套笔记 举例：GSE83521和GSE89143数据合并 1.下载数据 rm(list = ls()) library(GEOquery) library(stringr...) Group = factor(Group,levels = c("Normal","Tumour")) save(gse,Group,exp,gpl,file = "exp.Rdata") 两个数据集样本的情况...合并后的数据 2.针对不同数据集数据的差异，需要处理批次效应 2.1 使用limma包里的removeBatchEffect()函数 rm(list = ls()) load("exp.Rdata...as.data.frame(exp),main="Original") boxplot(as.data.frame(exp2),main="Batch corrected") 2.2 使用sva包中的
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
COMSOL Multiphysics®软件经常被用来模拟固体的瞬态加热。瞬态加热模型很容易建立和求解，但它们在求解时也不是没有困难。...除了施加热载荷外，还添加了一个边界条件来模拟整个顶面的热辐射，它使零件重新冷却。假设材料属性(热导率、密度和比热)和表面辐射率在预期温度范围内保持不变，并且假设没有其他作用的物理场。...在 COMSOL 案例库中的硅晶片激光加热教程模型中，有一个类似的建模场景，但请记住，本文讨论的内容适用于任何涉及瞬态加热的情况。 图1.顶面有一个热源的圆柱体材料几何模型。...尽管我们很想通过绘制图1中所示的精确几何结构开始建立模型，但我们可以从一个更简单的模型开始。在图1中，可以看到几何体和载荷是围绕中心线轴向对称的，所以我们可以合理地推断，解也将是轴向对称的。...我们可能也想知道求解器采取的时间步长，这可以通过修改求解器的设置，按求解器的步长输出结果，然后就可以…………文章来源：技术邻 - 早睡早起做不到 全文链接：在 COMSOL 中模拟瞬态加热的方法
创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...100 多个 ItemRow 。...使用了 id 修饰符相当于将这些视图从 ForEach 中拆分出来，因此丧失了优化条件。 总之，当前在数据量较大的情况下，应避免在 List 中对 ForEach 的子视图使用 id 修饰符。...由于整个的滚动过程中仅实例化并绘制了 100 多个子视图，对系统的压力并不大，因此在经过反复测试后，首次点击 bottom 按钮会延迟滚动的问题大概率为当前 ScrollViewProxy 的 Bug...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，
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