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    资源 | Pandas on Ray:仅需改动一行代码,即可让Pandas加速四倍

    在以后的博客中,我们将讨论我们的实现和一些优化。目前,转置功能相对粗糙,也不是特别快,但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中? 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的? 我什么时候应该重新分割数据帧?...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧? 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家,才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...这些差异为 Dask 提供了更好的性能配置,但对于某些用户来说,学习新 API 的开销太高。 使用 Pandas on Ray 的时候,用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...或者,Dask 数据帧可以以多进程模式运行,这种模式能够生成多个 Python 进程。

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    LLM2Vec介绍和将Llama 3转换为嵌入模型代码示例

    但是这篇论文LLM2Vec,可以将任何的LLM转换为文本嵌入模型,这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于将文本数据转换为数值形式的向量表示,这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于将仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...此外,当将LLM2Vec与监督对比学习相结合时,还在仅使用公开可用数据的模型中实现了最先进的性能。...利用LLM2Vec将Llama 3转化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

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    python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

    在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。...目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换; 2,通过mapping方式,将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限; 3,通过get_dummies方法来转换。...=0 列 axis = 1 行 imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imr.fit(df) # fit 构建得到数据...imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充 print(imputed_data) df = pd.DataFrame([[...['classlabel'].values) #df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values) print(df) #2, 映射字典将类标转换为整数

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    Citus 简介,将 Postgres 转换为分布式数据库

    Citus 将 Postgres 转换为具有分片、分布式 SQL 引擎、引用表和分布式表等功能的分布式数据库。...Citus 将并行性、在内存中保留更多数据和更高的 I/O 带宽相结合,可以显着提高多租户 SaaS 应用程序、面向客户的实时分析仪表板和时间序列工作负载的性能。...Mixrank 1.6PB 的时间序列数据 何时使用 Citus 多租户数据库 大多数 B2B 应用程序已经在其数据模型中内置了租户、客户或帐户的概念。...在此模型中,数据库为许多租户提供服务,每个租户的数据都与其他租户分开。 Citus 为该工作负载提供了完整的 SQL 覆盖,并支持将您的关系数据库扩展到 100K+ 租户。...此外,在多个租户之间共享相同的数据库模式可以有效地利用硬件资源并简化数据库管理。

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    使用metpy将台风数据插值转换为极坐标系

    以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区,复制下面链接前往,可一键fork跑通: https://www.heywhale.com/mw/project/631aa26a8e6d2ee0a86a162b...研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量,这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系,再对各个方位角的数据进行平均。...本项目就是利用metpy里calc这个计算模块,以ERA5数据为例,给定一个台风中心,选取层次为500 hPa,进行插值计算,将数据从笛卡尔坐标系插值为极坐标系,并对两个结果进行对比分析。...np.append(u, -u[::-1], axis=0) codes += codes return mpath.Path(3*u, codes, closed=False) 读取数据...插值后的数据是方位角和半径的函数,后续就可以利用插值后的数据在不同方位角上进行数据分析了。

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