二、如何使用Mongoose创建一个数据处理模块1、 安装 Mongoose在 Node.js 项目中，首先需要安装Mongoose。...打开终端npm install mongoose2、创建一个main.js数据处理模块定义一个异步函数 main用于连接到 MongoDB 数据库,新建model/index.jsconst mongoose...type: String, required: true, }, age: { type: Number, required: true, },});使用 Schema 创建一个...User 模型const userModel = mongoose.model("User", users);创建一个新的 User 实例const user1 = new userModel({ username.../model/index.js5、打开Navicat数据库开发工具,查看创建的User模型
元素个数 ndim 维度数 shape 数据形状（行列数目） 导入 NumPy 库和 Pandas 库： import numpy as np import pandas as pd 二、基于一维数据创建...1、基于二维列表创建 ##***case3-①：基于二维列表创建 pd.DataFrame([[97,93,86],[95,97,88]],index=['s01','s02'],columns=['...数学','英语','语文']) 2、基于二维数组创建 #***case3-②：基于二维数组创建 scores = np.array([[97,93,86], [95,97,88...]]) pd.DataFrame(scores,index=['s01','s02'],columns=['数学','英语','语文']) 3、基于字典创建 #***case3-③：基于字典创建，列名看作字典的键...pd.DataFrame({'数学':[97,95],'英语':[93,97],'语文':[86,88]},index=['s01','s02']) 四、基于已有的文件创建 #case4--基于已有的文件创建
当前多模态大模型技术处于高速发展的阶段，前沿模型架构层出不穷，然而多模态大模型的训练和推理成本相对较高，并且对开发者而言上手难度较⼤，百度⻜桨推出⻜桨多模态⼤模型开发套件PaddleMIX，积极吸纳业界前沿的多模态...首先来看PaddleMIX的三大亮点： 亮点一：丰富的多模态模型库。...新增多模态数据处理工具箱DataCopilot。新增Auto模块，统一多模态大模型SFT训练流程，兼容全参数、 LoRA训练。...，通过将多模态输入经由特定的多模态encoder转化为与文本对齐的token，随后被输入到大语言模型中，从而得出最终的结果。...二、端到端全流程开发体验 1.多模态数据处理工具箱DataCopilot，加速模型迭代升级 Datacopilot是PaddleMIX版本推出的多模态数据处理工具箱，理念是把数据作为多模态算法的一部分参与迭代的全流程
一、引入Pandas进行数据处理的必要性 NumPy 通过把大量同类数据组织成 ndarray 数组对象，并引入可以支持逐元素操作和广播机制的通用函数，为数值计算提供了许多不可或缺的功能。...建立在 NumPy 数组结构上的 Pandas 库，为常见的各种数据处理任务提供了捷径。Pandas 有三个基本对象：Series、DataFrame 和 Index。...其中，Series 和 DataFrame 是 Pandas 中最常用的两个对象，分别对应于一维和二维数据的处理（Pandas 还有对三维甚至多维数据处理的 Panel 对象，但不太常用）。...对象是一个带索引的一维数组，可以基于以下对象来创建： Python列表、Python字典、一维ndarray数组对象、甚至一个标量 （一）通过列表创建Series 基于列表创建，索引是从0开始的整数...输出结果： s01 92 s02 68 s03 87 dtype: int64 （三）通过一维数组创建Series 基于一维数组创建，创建的同时可以指定索引，显式索引——明确用index
最近在开发的一个项目因为是要用在车中，我们所选的芯片NXP的KEAZ128是供应商推荐的汽车级。但因为在官网没有对应的SDK可以快速来评估和做demo功能，后发...
最近经常有用户咨询如何选择NVIDIA Jetson开发套件，比如： ? 越来越多的开发者关注边缘计算，NVIDIA Jetson产品也备受关注。...所以对于开发者来说，早期算法移植和应用测试，直接购买开发套件就可以。 本文的重点就是介绍如何选择Jetson开发套件。...购买注意事项： NVIDIA出厂开发套件不包含无线网卡，电源有。 此款开发套件不太好直接接CSI摄像头。 对于以上三款产品，如果有人问如何扩展存储？...请看这篇： 看一块SSD硬盘如何通吃所有NVIDIA Jetson平台 有人问：为啥没有Jetson TX2开发套件？...有几个视频还是建议看一下： 【GTC 2020】NVIDIA最“硬”核的讲座：如何设计Jetson NANO产品（中文字幕） 【GTC 2020】如何利用NVIDIA工具在边缘部署智能视觉APP（中文字幕
二、引入多级索引 （一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...创建主要有三个相关的函数：from_tuples、from_arrays和from_product，它们都是pd.MultiIndex类的方法 1、使用pd.MultiIndex.from_tuples...创建 MultiIndex 对象和 DataFrame 对象 t1 = pd.MultiIndex.from_tuples(s_index) t1 MultiIndex(levels=[[2016, 2017...pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,(4,9)),index=t1,columns=t2) scores 2、使用pd.MultiIndex.from_arrays创建...pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,(4,9)),index=a1,columns=a2) scores 3、使用pd.MultiIndex.from_product创建
大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。...并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2....大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作...大数据处理之三：统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum...大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求
前段时间拿到了一个AI套件的试用，最近正好赶上智谱也有免费TOKEN的活动，就打算看看两者结合起来效果如何。 今天只是简单的一个流程上的POC，如果需要详细的教程欢迎大家持续关注。 1....，我需要创建一个聆思的应用 2....创建聆思应用 我们先简单的编排一下，测试一下环境 点击右上角的部署后，我们可以在首页拿到我们的测试连接 接下来我们创建一个Python脚本进行测试 可以看到，环境目前没有什么问题，剩下的就是如何将聆思和智谱合起来用了...如果是我们本地这么玩是没有什么问题的，但是我们希望能将它发布到网上，这样只要我们的开发套件联网，就能使用这一个功能，因此我们需要将上面的POC代码重新拆分一下。...验证返回结果： 这样我们的项目就算是改造完成了，接下来就要将这个项目烧录到开发套件中。 这篇文章暂时和大家先介绍一下思路，下一篇文章我们一起实现一下。看看最终效果如何，敬请期待。
经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。
相关介绍及常见问题 对于如何免费申请JetBrains开发工具套件，可以先去阅读相关申请条件和申请可能遇到的一些问题，详情[1]； 申请步骤 进入申请页[2]，然后点击立即申请； ?...注册名及密码设置 好了，注册完成，下边就可以使用注册好的账号登录使用JetBrains开发工具套件了； ?
有人问NVIDIA AGX Xavier 开发套件如何实现上电自启动。 ? 在NVIDIA官方文档里： ? 有一段： ? ? ? 把这个地方短接。...注意Xavier开发套件也是需要直连HDMI显示器才能有显示。之前有人说没有显示，后来发现他是用HDMI转VGA。
该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。...包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使...Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
大数据处理必备的十大工具 1....2.Jaspersoft BI 套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。...这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。 5....Karmasphere Studio and Analyst Karsmasphere Studio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
作者有以下三大理由： • 网页数据的量级比公开数据大的多，仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果：GPT3 论文中说自己模型参数是175B，使用了大约300B的token数量进行模型训练，但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦：网页数据有固定的格式，我们可以根据html上面的标签进行处理，而专有数据因为来源很杂，格式不统一等原因，甚至需要一份数据，一种处理方式很费时间。...The pile是一个高质量数据集，作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏：有大量的情色、...如何突破文本训练的Scaling law 为什么会有Scaling law的猜想 大模型训练的scaling law可以是因为信息在文本中的的分布也呈现指数分布。...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。...这样一来，问题就在于如何移除这些障碍。 当一个节点发生故障后，数据并不会丢失——因为数据已经通过HDFS备份到多个节点上。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。...这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。...6.KarmasphereStudioandAnalyst KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源：TechTarget
那么如何创建一个线程池呢？ 首先会想到使用Executors创建线程池，因为这是java中的工具类，提供工厂方法来创建不同类型的线程池。...从上图中也可以看出，Executors的创建线程池的方法，创建出来的线程池都实现了ExecutorService 接口。...newCachedThreadPool()：创建一个可缓存的线程池，调用execute 将重用以前构造的线程（如果线程可用）。如果没有可用的线程，则创建一个新线程并添加到池中。...可以看出，不仅禁止使用，也给出了禁止使用的理由：就是Executors创建的线程其队列长度和允许创建的线程数太大了，可能导致内存溢出。...在创建的同时，给BlockQueue 指定容量就可以了。
前言 本片博客记录快速创建springboot工程的两种方式。一种是使用maven创建，一种是使用spring initializr创建。开发环境JDK1.8、IDEA、maven。...、controller）我们在写springboot项目时也是差不多的，这里我们在dao包的同级目录下创建一个主程序类。...使用maven创建还是比较麻烦的，我们使用Spring initiallizr创建。...第四步： 之前设置完了，在这里可以直接点击finish，这样就创建了一个sprigboot项目。 我们可以看到我们的项目结构，很多springboot都帮我们创建了。...最后 我们和上面一样，创建HelloController类，并且在templates里面创建一个hello.html文件。
CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致OOM。...若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。 对应Executors工具类中的方法如图所示： ?.../** * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。...threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。 handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。...首先创建一个 Runnable 接口的实现类（当然也可以是 Callable 接口，我们上面也说了两者的区别。）
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