BigQuery:在使用UNNEST函数和清理结果数据的方法之后，我选择的结果列要多得多 - 腾讯云开发者社区

在清理和调整数据集之后，在观察 Prince 歌词的不同方面的同时，你将会创建描述性的统计和探索性的可视化。...你可以使用 names() 函数来看数据框架中的列。 ? 因为我创建了这个文件，我知道 X 是行数，text 是实际的歌词。...其中一个选择是使用 tm 文本挖掘包把数据框架转换成语料库和文本术语表，然后使用 tm_map() 函数做清理。但是本教程目前将专注基础，使用 gsub 和 apply() 函数来做脏工作。...很多歌词在转录的时候会包括像 “重复合唱” 或者 “桥牌”“诗歌” 等这样的标签。还有很多不希望的单词会弄脏结果。有了之前的分析，我选择一些可以摆脱的方法。下面是需要手动删除的多余单词的列表。 ?...Unnest_token() 需要至少两个参数：列输出名将被在文档取消后创建（本例中的 word）, 列输入保存当前文本（歌词）你可以使用 prince 数据集，并导入 unnest_tokens()

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【干货】TensorFlow协同过滤推荐实战

在本文中，我将用Apache Beam取代最初解决方案中的Pandas--这将使解决方案更容易扩展到更大的数据集。由于解决方案中存在上下文，我将在这里讨论技术细节。完整的源代码在GitHub上。...Google Analytics 360将网络流量信息导出到BigQuery，我是从BigQuery提取数据的： # standardSQL WITH visitor_page_content AS(...中由visitorID、contentID和会话持续时间组成的行的结果是一个名为结果(result)的Python字典，它包含三个列：UserID、ItemID和Rating。...我的缩放基本上是剪下极长的会话时间的长尾巴，这可能代表那些在浏览文章时关闭他们的笔记本电脑的人。需要注意的关键是，我只使用TensorFlow函数(如tf.less和tf.ones)进行这种剪裁。...下面是一个输出的例子： ? 第五步：行和列的系数虽然做产品推荐是WALS的关键应用，但另一个应用是寻找表示产品和用户的低维方法，例如，通过对项目因素和列因素进行聚类来进行产品或客户细分。

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HAWQ中的行列转置

行列转置是ETL或报表系统中的常见需求，HAWQ提供的内建函数和过程语言编程功能，使行列转置操作的实现变得更为简单。一、行转列 1....name列分组聚合，使用string_agg函数将同一name的subject和score按subject顺序连接成字符串。...要达到想要的结果，最重要的是如何从现有的行构造出新的数据行。下面用三种方法实现。（1）最直接的方法——union 用SQL的并集操作符union是最容易想到的方法。...如果列很多，需要叠加很多的union all，凸显乏味。更灵活的方法是通过笛卡尔积运算构造数据行，这种方法的关键在于需要一个所需行数的辅助表。...前面两种是相对通用的方法，关系数据库的SQL都支持，而unnest是PostgreSQL独有的函数。

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拿起Python，防御特朗普的Twitter！

我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里?...选择包含popular标识符的项目，然后单击download。这将下载popularNLTK模块使用的所有必要数据。 ? 现在我们已经安装了NLTK，让我们在代码中使用它。...y的打印表明，在第0列和第1列中没有包含索引的行。这是因为：在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。索引为1的单词出现在句首，因此它不会出现在目标y中。 ? ?...我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。数据 ? 让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。

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SQL的未来：会话式解决问题

如果你像我几年前一样，在长时间离开后重返 SQL，那么有重要的变更需要了解。首先，JSON。现在，许多面向 SQL 的数据库都支持 JSON 列，用于任意树形结构的数据。...在提供结果说明以及表架构和必需的 JSON 列示例后，您为与已经看到比您多得多的 SQL 模式和 AWS 策略模式的实体对话设置了上下文。...对话式实践学习我不断回到合唱解释的主题（#4 在我的最佳实践列表中)，它在 SQL 领域尤其相关，在该领域有许多编写查询的方法。探索各种可能性曾经是艰苦的、耗时的和难以证明的。...在与 LLM 的对话中，我们现在可以快速探索可能性空间，并更轻松地评估不同方法的执行情况。我还能如何编写此查询？我为什么要这样做？数据库将如何处理它？...我不想让放射科医生仅仅依赖 AI，但我确实希望他们咨询比他们见过的 X 射线和诊断结果多得多的实体。在信息技术领域，我希望代码和数据处理人员尽可能最好地利用这些新的推理合作伙伴。

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一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。...y的打印表明，在第0列和第1列中没有包含索引的行。这是因为：在我们原来的句子“data”中没有属于class 0的单词。索引为1的单词出现在句首，因此它不会出现在目标y中。...我现在将使用大约3000条来自川普的推文来训练一个深度学习模型。数据让我们从dataframe中随机选择的10条推文。它显示推文包含许多仅出现一次的术语或对预测不感兴趣的术语。...所以我们先清理文本。推文清洁技巧：删除引号理想情况下，我想把“and“当作一个单词来对待。然而，我们发现Tokenizer并不总是将这些单词视为单个单词。删除URL. #和@。...幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。

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SQL内置函数手册

如果要执行减法，value使用负值。...SELECT json_size('[1, 2, 3]') 返回结果3 类型转换函数类型转换函数用于在查询中转换指定值或指定列的数据类型。...by中提取非agg列：如果使用了group by语法，那么在select时，只能选择select group by 的列原始内容，或者对任意列进行聚合计算，不允许获取非group by列的内容错误语法...) as sallary_percentage having语法 having用于过滤group by之后的聚合计算结果，where是在聚合计算之前过滤原始数据 order by语法对输出结果进行排序...mysql中目前没有full join功能 unnest语法背景在复杂的业务场景下，日志数据的某一列可能会是较为复杂的格式，例如数组（array）、对象(map)、JSON等格式。

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HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（九）——回归方法之Logistic回归

回归方法就是处理变量之间相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下：收集一组包含因变量和自变量的数据。...回归在数据挖掘中是最为基础的方法，也是应用领域和应用场景最多的方法，只要是量化型问题，我们一般都会先尝试用回归方法来研究或分析。...虽然形式相同，但此时的π为连续函数。然后只需要对原始数据进行合理的映射处理，就可以用线性回归方法得到回归系数。最后再由π和p的映射关系进行反映射而得到p的值。...因变量可以是布尔值，或者是可以用布尔表达式表示的分类变量。在该模型中，训练函数作为预测变量的函数，描述一次训练可能结果的概率。 1....和SQL中的“GROUP BY”类似，是一个将输入数据集分成离散组的表达式，每个组运行一个回归。此值为NULL时，将不使用分组，并产生一个单一的结果模型。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（13）——回归之逻辑回归

的形式进行对数变换，就可以将逻辑回归问题转化为线性回归问题，此时就可以按照多元线性回归的方法会得到回归参数。但对于定性实践，p的取值只有0和1（二分类），这就导致 ? 形式失去意义。...虽然形式相同，但此时的π为连续函数。然后只需要对原始数据进行合理的映射处理，就可以用线性回归方法得到回归系数。最后再由π和p的映射关系进行反映射而得到p的值。...在该模型中，训练函数作为预测变量的函数，描述一次训练可能结果的概率。 1....和SQL中的“GROUP BY”类似，是一个将输入数据集分成离散组的表达式，每个组运行一个回归。此值为NULL时，将不使用分组，并产生一个单一的结果模型。...在表4中，已知20家企业（编号1-20）的三项评价指标值和评估结果，试建立模型对其他5家企业（编号21-25）进行评估。

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eKuiper 1.10.0 发布：定时规则和 EdgeX v3 适配

因为在数据写入中，目标数据库通常有严格的列定义，而 SQL SELECT 语句不一定能匹配列，往往有冗余选择的字段。在其他的 Sink 中，也会有这样的数据抽取的需求。...而逻辑上，用户需要的是多行的数据。在新版本中，我们增加了一种新的函数类型：多行函数，用于将单行数据转为多行处理。同时，我们增加了唯一的多行函数：unnest。用于展开数组列为多行。...如果 array 对象中每一个子项为 mapstringinterface{} 对象，则该子项会作为列在返回的行中。嵌套数据可以作为多行处理，得到多个输出结果。例如上述数据可以得到三条输出结果。...__________________{"unnest":1}{"unnest":2}获取 unnest 结果与其他列的规则:SQL: SELECT unnest(a), b FROM demo_____...{"x": [{"a": 1,"b": 2}, {"a": 3,"b": 4}], "c": 5} 获取 unnest 结果与其他列的规则:SQL: SELECT unnest(x), b FROM demo

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主流云数仓性能对比分析

技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...Google BigQuery：源于Google的Dremel技术，无索引、Serverless技术、动态调整计算与存储资源，存储按非压缩数据量来计费，计算按照查询使用的slot来计费。...但这并不是本文要分析的重点，其实，其它4家的产品，Snowflake / Redshift / Synapse / BigQuery，才是市场上最常见和使用最广泛的云数仓产品。...所以我决定将Actian从测试结果中去掉，比较一下这4家的性能数据。...结果如下：场景一：单用户执行累计执行时长（22条SQL）：可以看到Redshift和Synapse要远好于Snowflake和BigQuery，其中Redshfit的总体执行时长最短，大概只有Snowflake

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手把手教你用seq2seq模型创建数据产品（附代码）

在预填充我们的示例之后，数据可能如下: [[2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 8, 9, 10, 11], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 9, 12, 8]] 决定目标文档的长度的一个合理的方式是创建一个文档长度的直方图并从中选择一个合理的数字...解码器使用以下的代码进行重构（我在代码中作了非常详细的注释以方便你参照代码逐步操作）：更多用于预测的辅助函数在这个文件之中(https://github.com/hamelsmu/Seq2Seq_Tutorial...图片来源：https://goo.gl/images/NfaY7t 获取这些数据(https://www.githubarchive.org/)最简单的方法是使用BigQuery。...你可以随时研究下面的SQL代码，我们仅仅只是收集问题的标题和正文，并在收集数据的同时对它进行一些清理。...为此，你应该单击查询结果上方的“Save as Table”按钮，这将显示以下窗口: ? 选择目标数据集（你在前面的步骤中创建的数据集）并点击ok。

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【DB笔试面试570】在Oracle中，SQL优化在写法上有哪些常用的方法？

（3）SELECT子句中避免使用“*”，应该写出需要查询的字段。当想在SELECT子句中列出所有的列时，可以使用“*”来返回所有的列，但这是一个非常低效的方法。...通常，要避免在索引列上使用NOT，NOT会产生和在索引列上使用函数相同的影响。当Oracle遇到NOT操作符时，它就会停止使用索引转而执行全表扫描。...需要注意的是，在Oracle 11g之前，若NOT IN的列没有指定非空的话（注意：是主表和子表的列未同时有NOT NULL约束，或都未加IS NOT NULL限制），则NOT IN选择的是filter...（24）在建立复合索引时，尽量把最常用、重复率低的字段放在最前面。在查询的时候，WHERE条件尽量要包含索引的第一列即前导列。...（26）IN要慎用，因为IN会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（18）——回归之稳健方差

线性、逻辑和多类逻辑回归的稳健方差接口是相似的。每种回归类型都有自己的训练函数。回归结果保存在一个输出表中，取决于回归类型，只具有很小的差异。...一个表达式列表，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。...一个表达式列表，类似于SQL的“GROUP BY”子句，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。...一个表达式列表，类似于SQL的“GROUP BY”子句，用于将输入数据集分组为离散组，每组运行一次回归。当此值为NULL时，不使用分组，并生成单个结果模型。...在计算多类逻辑回归的稳健方差时，它使用默认参考类别零，并且回归系数被包括在输出表中。输出中的回归系数与多类逻辑回归函数的顺序相同。对于K个因变量（1，...，K）和J个类别（0，...

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（3）——数据类型之向量

用户可以使用psql的联机帮助，查看函数的参数、返回值和函数体等信息，例如：\df madlib.array_add或\df+ madlib.array_add。...我们将侧重于应用，因为理解这些函数的意义和用法是使用MADlib进行数据挖掘的基础。...表1 MADlib数组运算函数下面用具体的例子说明函数的含义及用法。（1）建立具有两个整型数组列array1和array2的数据库表并添加数据。...即使我们利用null位图，将0作为null存储，还是会得到一个5KB（40000/8）的null位图，内存使用效率还是不够高。何况在执行数组操作时，40000个零列上的计算结果并不重要。...考虑降维操作，在最简单的方法中，数据向量中的某些分量被删除，而保留其它分量不变。有些降维技术产生数据向量的新的分量（属性）集，这些新分量是原分量的线性组合。

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教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

也就是说，这个有趣的项目用于测试 SQL 和 BigQuery 的限制，同时从声明性数据的角度看待神经网络训练。这个项目没有考虑任何的实际应用，不过最后我将讨论一些实际的研究意义。...2×2 的权重矩阵(元素： w2_00, w2_01, w2_10, w2_11) B2: 2×1 的偏置向量(元素：b2_0, b2_1) 训练数据存储在 BigQuery 表格当中，列 x1 和...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。这个方法可以反复使用，以应对更大的查询迭代。...研究 blazingdb 和 mapd 等基于 GPU 加速的数据库查询结果想必十分有趣。一个简单的研究方法就是使用分布式 SQL 引擎执行查询和数据分布，并用 GPU 加速数据库执行本地计算。

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

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将SQL优化做到极致 - 子查询优化

参数_unnest_subquery在8i中的默认设置是false，从9i开始其默认设置是true。然而9i在非嵌套时不考虑成本。只有在10g中才开始考虑两种不同选择的成本，并选取成本较低的方式。...在8i和9i中，如果star_transformation_enabled=true，则非嵌套时被禁用（即使用了提示）。.../*和NOT EXISTS类似，也选择了哈希连接，只不过是HASH JOIN ANTI NA。...优点在于子查询如果被多次引用，使用嵌套视图就需要被执行多次，尤其在海量数据中满足条件的结果非常少得情况下，两者差别很明显。...在处理WITH临时表时，如果临时表可以被优先执行而且可以缩减连接之前的数据量，就可以采用嵌套循环连接，否则必须使用哈希连接*/ 6.子查询缓存针对某些子查询操作，优化器可以将子查询的结果进行缓存，避免重复读取

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技术译文 | 数据库只追求性能是不够的！

您可以炫耀那些有博客文章统计支持的数据，向任何愿意倾听的人证明您最喜欢的数据库是冠军。一般来说，根据性能（特别是通用基准测试）选择数据库是一个糟糕的方法。...当时，我正在研究 BigQuery，很多人都吓坏了…… 我们怎么会比 Azure 慢那么多呢？然而，结果与我们从用户那里得到的印象并不相符。...在我从事云数据库工作的 15 年中，我注意到整个行业的一种反智模式：构建数据库的人往往非常关注某人单击“运行”按钮和实际运行之间的时间。...一些在这些基准测试中表现良好的系统应用了这些捷径，但除非在受控环境下，否则我不想使用它们。 5未来的变化当您选择数据库时，该数据库在该时间点并没有冻结。您可能最终会坚持自己的决定数年。...例如，在 Snowflake SQL 中，如果要计算两个日期之间的差异，可以使用 DATEDIFF 或 TIMEDIFF；两者都适用于任何合理的类型。您可以指定粒度，也可以不指定。

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大数据已死？谷歌十年老兵吐槽：收起 PPT 吧！数据大小不重要，能用起来才重要

在真实业务中，我们对大数据更多的是存储而非真实使用，大量数据现在已经变成了一种负债，我们在选择保存或者删除数据时，需要充分考虑可获得价值及各种成本因素。...我曾经在台上实时查询千兆级的数据，证明无论你的数据有多大、有多糟糕，我们都能够处理它，没有任何问题。在接下来的几年里，我花了大量时间解决用户使用 BigQuery 遇到的问题。...让我惊讶的是，大多数使用 BigQuery 的客户并没有真正的大数据。即使是拥有大数据的客户，也倾向于仅使用一小部分数据集。...图表背后的数据来自于日志查询、交易事后分析、基准测试结果 (已发布和未发布)、客户服务单、客户调研、服务日志和对已发布博客文章的分析，也包括了一些我个人的直觉感知。...我用了很多不同的分析方法，以确保结果不被进行了大量查询的几个客户的行为所扭曲。我还把仅对元数据的查询剔除了，这是 BigQuery 中不需要读取任何数据的部分查询。

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HAWQ中的行列转置

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（18）——回归之稳健方差

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（3）——数据类型之向量

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如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

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