BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...根据我们的研究，最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。该字段的典型名称是updated_at，在每个记录插入和更新时该字段就会更新。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。
本文链接：https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/102892085 现在本地有一个数据库，但是我们想在云端建一个一样的数据库，所以需要复制。...两边都是mysql数据库。 首先，我们在本地端打开mysql workbench，然后点击server，选择data export。 ? 这样之后呢，我们就会有一个本地的sql文件了。...然后 我们连上另外一个数据库，同样的，在workbench里面，然后把生成的sql文件拖进去运行一下就可以了，一下子一个数据库就复制过去了。
为每个生态组单独开发模型，将这两个输入与清理区域联系起来，使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。有资格成为警报的最低阈值是25%的像素被清除，尽管阈值因生态组而异，以尽量减少假阳性。...下面是一个快速介绍FORMA数据集的脚本示例。 该图像包含阈值，当越过该阈值时，会产生FORMA警报。
数据分片 分片缘由 分片（sharding）是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器（集群）上所采用的方法。...当单台服务器CPU，Memory，IO等无法满足需求，就需要将数据分片存放，减缓服务器压力。 分片架构 ? 实验拓扑 ?...配置过程 因为以上做过实验我们首先来清理一下数据 [root@node1 ~]# service mongod stop Stopping mongod:...2) { "age" : 119 } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(2, 3) 查看数据状态会发现数据已被分到不同...shard上，至此，数据分片成功实现 The end MongoDB复制集及数据分片就先说到这里了，通过以上简单应用可以看出，MongoDB在无论大数据处理还是复制方面都有着比MySQL更加优秀的性能和更加简单的操作
本文介绍MongoDB复制集及数据分片。 MongoDB 简介 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。...特点及功能特性 特点：高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便 主要功能特性有： 面向集合存储，易存储对象类型的数据 模式自由 支持动态查询 支持完全索引，包含内部对象 支持查询 支持复制和故障恢复 使用高效的二进制数据存储...NoSQL相比，MongoDB也具有的优势) 性能优越 与非关系型数据库相比，MongoDB的缺点： 不支持事务操作 占用空间过大 没有成熟的维护工具 MongoDB复制集 复制集 MongoDB...，可使用arbiter（仲裁者）来参与选举 复制集可实现失效自动转移（通过选举方式实现） 复制集的中特殊类型的节点： 0优先级的节点：冷备节点，不会被选举成为主节点，但可以参与选举 被隐藏的从节点：首先是一个...0优先级的从节点，且对客户端不可见 延迟复制的从节点：首先是一个0优先级的从节点，且复制时间落后于主节点一个固定时长 arbiter: 仲裁者 复制集架构 ?
混合坐标海洋模型 (HYCOM) 是一种数据同化混合等密度西格玛压力（广义）坐标海洋模型。 EE 中托管的 HYCOM 数据子集包含变量盐度、温度、速度和海拔。...HYCOM 联盟，包括国家海洋伙伴计划 (NOPP)，是美国全球海洋数据同化实验 (GODAE) 的一部分。 由国家海洋伙伴计划、海军研究办公室 (ONR) 和国防部高性能计算现代化计划资助。...0.001 20 * = Values are estimated 影像属性： Name Type Description experiment String Experiment number 数据引用
作者分享了几个很有用的SAS技巧，比如自动打开所标记的数据集、自动获取某个变量的值。可惜没有分享源程序，所以我写了三个小程序，实现了自动打开数据集、执行选中程序并打开生成的数据集以及复制变量值。...自动打开所选中的数据集。当我们想打开一个很长程序中间过程的一个数据集时，一般的操作是资源管理器 - 逻辑库，然后找到目标数据集双击打开。...有了下面这个宏，我们只要在程序编辑器选中目标数据集，然后按快捷键就可以自动打开。...当我们想运行一个很长程序中间几行程序并自动打开所生成的数据集时，一般的操作是运行选中的程序，然后资源管理器 - 逻辑库，再双击打开刚生成的数据集。...当我们要在一个数据集中筛选出某一变量取特定值时的记录时，比如要筛选某一个AETERM，一般的操作是打开数据集或者从他处手动复制这个AETERM，然后粘贴到程序编辑器选中对应的语句中。
随着移动激光扫描(MLS)系统的快速发展，大量的点云可用于场景理解，但是公共可访问的大规模可以用于深度学习的标记数据集仍然有限。...本文介绍了加拿大多伦多MLS系统获取的用于语义分割的大型城市户外点云数据集Toronto- 3d。该数据集覆盖了大约1公里的点云，由大约7830万个点和8个标记的对象类组成。...进行了语义分割的基线实验，结果验证了该数据集具备有效的训练深度学习模型的能力。Toronto-3D的发布是为了鼓励新的研究，欢迎在社区进行反馈，用以改进和更新数据标签。 主要框架及实验结果 ? ?
GitHub地址：facebookresearch/ParlAI 这个框架的目标是为研究者提供以下功能： ■ 一个训练和测试对话模型的统一框架； ■ 同时在多个数据集上进行多任务训练； ■ 与亚马逊Mechanical...Turk无缝整合，以便进行数据收集和人工评估。...该框架的第一版包含了20多种常用数据集：SQuAD、bAbI tasks、MCTest、WikiQA、WebQuestions、SimpleQuestions、WikiMovies、QACNN & QADailyMail...另外，框架还包含PyTorch和Lua Torch下的训练模型示例，既有GPU组训练也有CPU训练。
为了完成这个任务，对于训练深度学习模型来检测戴面具和不戴面具的人来说，一个带面具的人脸大数据集是必要的。...本文中提出了三种类型的口罩人脸检测数据集：(1)正确佩戴口罩数据集(CMFD)；(2)不正确佩戴口罩数据集(IMFD)及其组合；(3)用于全面佩戴口罩检测数据集(MaskedFace-Net)。...MaskedFace-Net包含了137,016张高质量口罩人脸图像的，可以作为一个基准数据集，用于创建与口罩佩戴分析相关的机器学习模型。...口罩人脸数据集的提出目的主要有两个方面，首先是检测人们是否戴了口罩，然后检测人们是否正确佩戴口罩(在机场入口处或人群中)。...PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。
/1650201 DynamicEarthNet 数据集包含每日 Planet Fusion 图像，以及两年内全球 75 个地区的每月土地覆盖类别。.../alipay/VCSL/tree/main/data 与现有的受视频级标注或小规模限制的复制检测数据集相比，VCSL 不仅具有两个数量级的片段级标记数据，16 万个真实视频副本对包含超过 28 万个本地复制片段对...EDS 数据集 数据集地址：https://github.com/DIG-Beihang/PSN EDS 数据集针对由机器硬件参数引起的难以察觉的域间偏移问题研究，包含了来自 3 台不同 X 光机器的...我们构建了一个由语义和时间结构组织的细粒度视频数据集，其中每个结构都包含两级注释。...在此注释过程中，我们丢弃所有不完整的动作实例并过滤掉慢速播放。步骤级标签是动作过程中连续步骤的起始帧。
这些数据支持《国家统一野地火灾管理战略》、《联邦野地火灾管理政策》和《健康森林恢复法》中的火灾和景观管理规划目标。...该层是通过将BPS层中的BPS组属性与Refresh Model Tracker（RMT）数据联系起来，并分配PLS属性而创建的。这个地理空间产品应该显示PLS的合理近似值，如RMT中记载的那样。...LANDIFRE火灾数据集包括。 火灾制度组（FRG）旨在根据植被动态、火灾蔓延、火灾影响和空间背景之间的相互作用，描述景观内假定的历史火灾制度的特点。...Snow / Ice 131 #4e4e4e Barren 132 #b2b2b2 Sparsely Vegetated 133 #e1e1e1 Indeterminate Fire Regime 数据引用
自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输，就需要一天或整个周末来人工操作。 源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。...例如，我们在应用程序依赖的源数据中包含带有隐式时区的时间戳，并且必须将其转换为 Datetime（而非 Timestamp）才能加载到 BigQuery。...但要定期将源上的更改复制到 BigQuery，过程就变复杂了。这需要从源上跟踪更改，并在 BigQuery 中重放它们。为这些极端情况处理大量积压的自动数据加载过程是非常有挑战性的。...团队正在研究流式传输能力，以将站点数据集直接注入 BigQuery，让我们的分析师近乎实时地使用。
为了完整起见，早期发布的数据集也包括在这个数据集中，并被纳入其中。你可以在这里找到Github repo和关于方法的更多信息。数据集是压缩的，可作为不同地区的GeoJSON和GeoJSONL文件。...关于预处理的其他信息和一些更多的背景，可以在这里的博客上找到 免责声明：数据集的全部或部分描述是由作者或其作品提供的。...在整个摄取过程中，有一些有趣的性能行为。...有些数据集是以GeoJSON格式发布的，有些则是以大GeoJSON格式（GeoJSONL）发布的，虽然压缩后的大小足以限制硬件的类型，但解压缩后的提取物是大量的矢量文件。...因此，需要对数据集进行分类和分割。 摄取时间在文件大小上不一定是线性的，似乎一个复杂的几何体需要更长的时间来摄取，尽管这并不是一个足够一致的概括。 极大的数据集被分割成较小的子集并被摄取。
【新智元导读】继前天发布800万视频数据集之后，今天，谷歌又发布了图片数据库Open Images，包含了900万标注数据，标签种类超过6000种。...今天， 我们发布了Open Images——一个包含了900万图像URL的数据集，值得一提的是，这些图像全部都是标签数据，标签种类超过6000种。...我们尽量让数据集变得实用：数据集中所使用的标签类型比拥有1000个分类的ImageNet数据集更加贴近实际生活。对于想要从零开始训练一个深度神经网络的人来说，这些图片数据远远足够了。...这一数据集是谷歌、CMU和康奈尔大学联合研究的成果，现在，已经有大量基于Open Images 数据集的论文。...一些关键数据： ? ? ? 900万图片数据集下载：https://github.com/openimages/dataset
一个在线工具，零配置，以城市为单位，用户可自行选择城市构建微博签到数据集。 选择构建的城市可以是北京、上海、广州、深圳这样的一线城市，也可以是海口、洛阳这样的三线城市。...是一个增量抓取微博城市签到数据的轻量级在线工具，每次增量抓取都会追加当前新的签到微博 ，如果之前不存在，则自动初始化该城市签到数据库。...也可以执行一次增量更新，一次增量抓取结束，可点击页面最左下方的下载按钮，下载增量后的签到数据。...下载完成后可用 Pycharm 或者 notepad++ 等编辑器查看 CSV~，如用 Excel 等软件打开乱码，可先用记事本另存文件为 CSV 时修改编码为带 BOM 头的 UTF-8。...没有选择自动增量更新的原因是所有城市执行一次增量更新太费时费力，把选择权交给用户，需求越多的城市增量更新的次数也越频繁，数据量也越多。
主服务器接收到的写操作将被复制到所有连接的从服务器上，从而使得所有从服务器上的数据与主服务器保持一致。当一个从服务器与主服务器建立复制连接时，它会发送一个SYNC命令给主服务器。...如果从服务器断开连接，或者无法及时响应PING命令，主服务器会将断开连接的从服务器标记为下线，并在其重连后重新进行复制同步。简单总结一下心跳检测实现过程：从服务器周期性地向主服务器发送PING命令。...当从服务器重新连接到主服务器时，会重新进行复制同步。在Redis复制中，当主节点在发送命令期间出现故障时，从节点将会采取以下几个步骤来处理：从节点会发现与主节点的连接已经断开。...从节点会执行全量复制的操作，即请求主节点将所有的数据发送给它。主节点会将所有的数据发送给从节点，并保持这个连接直到所有数据都被发送完毕。从节点在接收到所有数据后，会将这些数据保存到自己的数据库中。...总结当主节点在发送命令期间出现故障时，从节点会尝试重新连接主节点，如果连接成功，则继续复制，如果连接失败，则进行全量复制操作，保持数据的一致性。
典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。...创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差
---- 二 infogan修改简介： 1 infogan默认训练只包含mnist，没有celeba人脸数据库的训练，我们参考 https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow...的celeba相关代码 调整infogan输入celeba图片数据进行训练 ?...6.5cpu r3.large ec2 3个半小时 上 31cpu c4.2xlarge ec2 1小时 下 ? ?...---- 四 环境搭建过程： 使用aws 云服务器，参考commaai的image comma.ai George Hotz 挑战谷歌的自动驾驶系统测试搭建过程 ：在AWS的社区AMI中搜索前人已经安装好的镜像...下载celeba数据文件 压缩后的约1.5G，解压到 InfoGAN/celebA/ 运行训练：PYTHONPATH='.'
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