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R语言︱结构化数据处理神器——rlist包

近年来,关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用。下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的关系型数据集。...GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statistics Jennifer Female 23 Computer Science 关系型数据...而list对象可以很好地表征结构灵活的关系型数据,但是却缺乏可以灵活地处理list对象中存储关系型数据的扩展包。...这就是 rlist 扩展包诞生的原因:让人们可以使用全部R的函数和功能,方便地访问list对象中存储的关系型数据,从而轻松地、直观地进行关系型数据映射 (mapping)、筛选(filtering)...list.select(name,age) %>>% list.rbind %>>% data.frame name age p1 Ken 24 p2 James 25 包含结构化对象的列表

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Zilliz 推出 Spark Connector:简化结构化数据处理流程

实现该系统需要使用多种技术栈。例如,在离线处理中,如何将来源于多种渠道的结构化数据数据高效、方便地处理并推送到向量数据库以实现在线查询,是一个充满挑战的问题。...Apache Spark 和 Databricks 是应用广泛的大批量数据处理方案。Zilliz Cloud 推出了 Spark Connector。...01.Spark Connector 工作原理及使用场景 Apache Spark 和 Databricks 适合处理海量数据,例如以批量的方式进行结构化数据清洗并调用模型生成 Embedding 向量...开发人员可以轻松将数据以增量或批量的形式从数据处理端导入 Milvus 和 Zilliz Cloud 中,实现高效的检索。...Spark Connector 助力高效开发可扩展的 AI 解决方案,充分释放结构化数据的潜能。 准备好开启您的 AI 之旅了吗?立刻免费使用 Zilliz Cloud。

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    结构化、半结构化结构化数据

    二、半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。...所以,半结构化数据的扩展性是很好的。 三、结构化数据 结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。...结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。...所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术,比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。 四、应用场景 结构化数据,简单来说就是数据库。...结构化数据,包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。

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    结构化文本到结构化数据

    结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务,特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具,可以帮助大家从结构化文本中提取有用的结构化数据。...1、问题背景文本数据在我们的日常生活中无处不在,如何将这些文本数据转换为结构化数据是非常有用的,它可以帮助我们更好地管理和利用这些数据。...然而,将结构化文本转换为结构化数据是一项具有挑战性的任务,因为结构化文本通常是杂乱无章且不规则的。2、解决方案将结构化文本转换为结构化数据的解决方案之一是使用自然语言处理(NLP)技术。...NLP技术可以帮助我们理解文本的含义,并将其转换为计算机能够理解的结构化数据。...不同的方法适用于不同类型的结构化文本和不同的需求,我们可以根据具体的需求和数据选择合适的方法或组合多种方法来实现从结构化文本到结构化数据的转换。

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    文档信息抽取技术:从结构化文本到结构化信息的旅程

    文档信息抽取技术是一种将结构化文本转化为结构化信息的技术。这种技术可以从各类文档中自动提取出如实体、关系和其他重要信息,并将它们转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。...、结构化和一致的数据基础。...针对这种挑战,上下文理解与长文本处理的技术应运而生。...此外,随着技术的不断发展,处理长文本的方法还结合了多模态学习、注意力机制的改进和高效的编码策略,确保在保持深度上下文理解的同时,也具有高效和可扩展性。...更进一步,为了捕捉和纠正更为微妙的错误,技术如元学习和自适应学习也被引入,它们使模型能够在面对未见过的错误或噪音时进行自我调整。

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    结构化数据治理方案

    随着互联网技术的日新月异,内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中,需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等,都属于内容数据范畴。...01 结构化数据概述 “结构化数据”是什么?相较于记录了生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据,结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。...在“摸清家底”—现状调查和现状评估的基础上,结合《信息技术服务 治理 第5部分:数据治理规范》提出的数据治理框架,从顶层设计、数据治理环境、数据治理和数据治理过程四大部分开展结构化文档数据的管理。...、GMP 质量文件体系管理、结构化数据管理平台、工程内容管理等应用软件,以及基于 AI 智能和 Graph 知识图谱技术的智能推荐、智能搜索、智能定密、智能安全分析等内容智能应用。...完整的内容服务框架如上图所示,其底座是内容服务平台,中层是基于低代码开发技术的内容业务平台,上层构建起内容协作、内容安全、内容管理、内容治理、内容合规、内容业务、内容智能等各种内容应用场景。

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    Java 结构化数据处理开源库 SPL

    应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持,导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。...如果我们在Java中也提供有一套完整的结构化数据处理和计算类库,那这个问题就能得到解决:即享受到架构的优势,又不致于降低开发效率。 需要什么样的能力?...Java下理想的结构化数据处理类库应当具备哪些特征呢?我们可以从SQL来总结: 1. 集合运算能力 结构化数据经常是批量(以集合形式)出现的,为了方便地计算这类数据,有必要提供足够的集合运算能力。...解释型语言 从前面几条的分析,我们已经可以得到结论:Java 本身并不适合用作结构化数据处理的语言。它的 Lambda 机制不支持特征 3,而且作为编译型语言,也不能实现特征 4。...引入SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构化数据处理类库,但并不符合上述的要求。

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    Java 结构化数据处理开源库 SPL

    应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持,导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。...如果我们在Java中也提供有一套完整的结构化数据处理和计算类库,那这个问题就能得到解决:即享受到架构的优势,又不致于降低开发效率。 需要什么样的能力?...Java下理想的结构化数据处理类库应当具备哪些特征呢?我们可以从SQL来总结: 1 集合运算能力 结构化数据经常是批量(以集合形式)出现的,为了方便地计算这类数据,有必要提供足够的集合运算能力。...5 解释型语言 从前面几条的分析,我们已经可以得到结论:Java 本身并不适合用作结构化数据处理的语言。它的 Lambda 机制不支持特征 3,而且作为编译型语言,也不能实现特征 4。...引入 SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构化数据处理类库,但并不符合上述的要求。

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    Java 结构化数据处理开源库 SPL

    应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库(SQL)中对这类任务有较丰富的支持,可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持,导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。...如果我们在Java中也提供有一套完整的结构化数据处理和计算类库,那这个问题就能得到解决:即享受到架构的优势,又不致于降低开发效率。 需要什么样的能力?...Java下理想的结构化数据处理类库应当具备哪些特征呢?我们可以从SQL来总结: 1 集合运算能力 结构化数据经常是批量(以集合形式)出现的,为了方便地计算这类数据,有必要提供足够的集合运算能力。...5 解释型语言 从前面几条的分析,我们已经可以得到结论:Java 本身并不适合用作结构化数据处理的语言。它的 Lambda 机制不支持特征 3,而且作为编译型语言,也不能实现特征 4。...引入 SPL Stream是Java8以官方身份推出的结构化数据处理类库,但并不符合上述的要求。

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    一文带你读懂结构化稀疏模型压缩和推理优化技术

    结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中,我们将分享一套基于飞桨(PaddlePaddle) 的结构化稀疏训练和推理的端到端系统,以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。...常见的稀疏方式可分为结构化稀疏和结构化稀疏。...从效果上看,结构化稀疏在较低稀疏度时,还能使模型获得一定的加速能力,但是在高稀疏度时往往会引入较大的精度损失;结构化稀疏更能在高稀疏度时,可以达到几倍的推理加速,同时精度损失不大。...结构化稀疏需要在剪裁后的模型上,进行全量数据集的稀疏化训练过程。...结构化稀疏展望 综上,我们已经基本实现了从稀疏化模型训练到推理部署这样一个端到端的能力。

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    “平民化”结构数据处理

    结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年,伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展,结构化数据的价值得到了巨大的发挥。...这就使得相当一部分拥有数据处理需求而没有开发能力的用户被挡在了门外。他们需要去学习一种编程语言或者额外支付开发费用才能实现对结构化数据处理的需求。    ...需要二次开发才能使用结构化数据处理与分析能力的方式显然不符合近年来热推的“技术平民化”趋势。“技术平民化”即“低代码”技术,在数据处理领域其实并不陌生。...而对于规模早已超过数据总量80%的结构化数据,目前却鲜有低代码工具,这也使得大数据处理与分析远未进入“平民化”阶段。    一年多前,接到一个朋友的项目需求。...针对结构化数据的存储及处理特点,笔者和团队经过一年多的开发,实现了一个能够给予用户更多的存储及处理技术选择的低代码工具平台。该平台很好的支撑了朋友项目的各类结构化数据处理需求。

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    AI结构化数据处理和分析软件公司Zilliz宣布完成4300万美元B轮融资

    数据猿发布产业全景图——2020中国数据智能产业图谱1.0版 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 11 月 13 日, AI 结构化数据处理和分析软件公司 Zilliz 宣布完成...Zilliz 创始人兼 CEO 星爵表示,本轮募集的资金将主要用于全球人才招募,构建开源软件生态,研发云端产品和服务,进一步促进 AI 结构化数据处理和分析技术在全球的普及和应用。...Zilliz 专注于 AI 结构化数据处理和分析技术,借助于异构计算提供的强劲算力和高效的 AI 算法,使用高维度数据和模型(特征向量、 Embedding)来进行数据处理,提供对结构化数据的分析、...星爵表示, “ AI 结构化数据处理和分析是加速全球人工智能和大数据变革的支点,我们会持续加大对这一领域的投入。...Zilliz 成立于 2017 年,是一家专注于研发 AI 结构化数据处理和分析系统的开源软件公司。

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