在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
===============================================
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
torch.gather(*input,dim,index,sparse_grad=False, out=None*) 函数沿着指定的轴 dim 上的索引 index 采集输入张量 input 中的元素值，函数的参数有：
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
NCCL是一个Nvidia专门为多GPU之间提供通讯的通讯库，或者说是一个多GPU卡通讯的框架 ，提供了包括AllReduce、Broadcast、Reduce、AllGather、ReduceScatter等集合通讯API。NCCL屏蔽了底层复杂的细节，向上提供API供训练框架调用，向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。
学会一般数据分析，你和其他人一样每天被大量数据折腾着，无尽头的加班做表，做完却什么对工作有用的信息都没看出来。日复一日做着繁重无用的报表制作，业绩还是老样子，甚至可能一步步减少。学会可视化分析，别人半个月后才能发现的问题，你当天就能觉察，别人还在迷惑问题出在哪里时，你已经通过可视化数据分析锁定问题，顺藤摸瓜找出问题原因，并提出行之有效的解决方法。掌握Banber数据可视化分析平台这些可视化功能效果，与80%同层次人拉开差距。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。
做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
最近有位朋友，要做一个T级别的数据迁移工作，打算使用数据泵，这个工具提供了非常多的参数，为的就是控制导入导出的过程。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。而tidyr正是一个这样的包，它的唯一目的是简化创建[tidy data]的过程。本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能：
TensorFlow2.0版本已经发布，虽然不是正式版，但预览版都发布了，正式版还会远吗？相比于1.X，2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点，这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计，提升了框架的整体易用性，绝对好评！
有朋友问了我如下这样一个问题，最后的解决过程挺有意思的，让我发现了直方图统计信息里我之前没有注意到的两个知识点，这里跟大家分享一下。 问题 数据库的版本是11.2.0.3： 创建一个测试表T1： SQ
单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。到目前为止，只有LOAD/STORE指令被认为足够高效，可以实现预期的加速，并且认为需要尽可能避免GATHER/SCATTER操作。但是GATHER指令提供了一种非常灵活的方式用来将非连续内存位置的数据填充到SIMD寄存器中。正如本文讨论的那样，如果使用方法合适，GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。
TensorFlow提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。
作者介绍 赵勇 云和恩墨北区技术工程师 专注于SQL审核和优化相关工作。曾经服务的客户涉及金融保险、电信运营商、政府、生产制造等行业。 分区裁剪的定义 分区表的实质是采用化整为零的思想，将一个大对象划
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。
一·、前言：这篇博文内容非原创，是我们公司的架构师给我们做技术培训的时候讲的内容，我稍微整理了下，借花献佛。这篇博文只是做一个大概的科普介绍，毕竟SQL优化的知识太大了，几乎可以用一本书来介绍。另外，博主对SQL优化也是刚刚接触，也有很多不了解的地方，说的不对的地方，还请大家指正，共勉！ 二、oracle服务器，所谓oracle服务器指的是一个数据库管理系统，它包括一个oracle实例（动态）和一个oracle数据库（静态）。 oracle实例是一个运行的概念，提供了一种访问数据库的方式，由SGA和一些后
第13章 数据库索引选项 练习 13.1 调查你当前使用的DBMS版本关于索引的限制和高级选项。 .索引行压缩与异常情况 MySQL支持 Oracle支持 MySQL使用NULL值实现索引行压缩。但不推荐在实际中使用NULL来代替一个特定的值，因为从长远来看，这可能会导致应用系统错误。
次级索引（secondary index），即主键以外的列的索引；由于分区都是基于主键的，在针对有分区的数据建立次级索引时，就会遇到一些困难。
假设输入与上同；index=B；输出为C B中每个元素分别为b(0,0)=0,b(0,1)=0 b(1,0)=1,b(1,1)=0
设置小批量数目为256。这一部分与之前的线性回归的读取数据大同小异，都是转换类型-->生成迭代器。
由于需要在博客中写 LaTeX 公式，所以这里记录下一些经常会用到的 LaTeX 数学公式的编写
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。
【摘要】 外连接为什么要转为内连接？在查询优化的过程中，内连接的表之间的连接顺序可以随意交换，where或on条件中只涉及单表的条件可以下推到表上作为表的过滤条件；而对于外连接来说，表的连接顺序不能随意交换，约束条件也不能随意的下推。如果可以将外连接转换为内连接，那么就可以简化查询优化过程。
R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 刘金龙 导 语 Oracle优化器会为SQL语句产生所有可能的访问路径（执行计划），然后从中选择一条COST值最低的执行路径，这个cost值是指oracle估算执行SQL所消耗的资源。为了让优化器能够精确计算的每一条执行计划的COST值，这就需要被执行SQL语句所需访问的所有对象（表和
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程，收到了一位读者的私信，内容如上。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
众所周知 ，列的直方图主要用于针对数据倾斜的情况，能帮助数据库更准确的了解数据的分布情况，从而选择更高效的执行计划。
张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
聚簇因子是 Oracle 统计信息中在CBO优化器模式下用于计算cost的参数之一，决定了当前的SQL语句是否走索引，还是全表扫描以及是否作为嵌套连接外部表等。如此这般，那到底什么是聚簇因子，那些情况下会影响到聚簇因子，以及如何提高聚簇因子？本文将对此展开描述。
MSF是当今安全专业人员免费提供的最有用的审计工具之一！！本篇为地基篇，都是基础必备知识，掌握它吧~
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
关系正确返回TRUE 否则FALSE== 相等 != 不相等>大于< 小于 ps：字母多的字符串比少的大
之前的几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》
https://gp-docs-cn.github.io/docs/ref_guide/config_params/guc-list.html#enable_bitmapscan
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址：https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
Oracle数据库里的统计信息是一组存储在数据字典里，且从多个维度描述了数据库里对象的详细信息的一组数据。当Oracle数据库工作在CBO（Cost Based Optimization，基于代价的优化器）模式下时，优化器会根据数据字典中记录的对象的统计信息来评估SQL语句的不同执行计划的成本，从而找到最优或者是相对最优的执行计划。所以，可以说，SQL语句的执行计划由统计信息来决定，若没有统计信息则会采取动态采样的方式来生成执行计划。统计信息决定着SQL的执行计划的正确性，属于SQL执行的指导思想。若统计信息不准确，则会导致表的访问方式（例如应该使用索引，但是选择了全表扫描）、表与表的连接方式出现问题（例如应该使用HJ，但是使用了NL连接），从而导致CBO选择错误的执行计划。
2019年5月8日-10日，DTCC2019年中国数据库大会上，腾讯云数据库高级工程师许中清，受邀做了主题为《腾讯云新一代分布式数据库TBase》的技术分享，以下为大会现场演讲内容。
每天有数百万或数十亿的数据元素进入您的企业，其中不可避免的存在一些缺乏建立高效业务模型的必要质量的数据元素。然而，确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。
作者简介：许中清，十多年数据库从业经历。从事数据库内核开发、数据库产品架构和规划。曾就职于华为，2015年加入腾讯，参与过TBase、CynosDB等数据库产品研发。专注于关系数据库、数据库集群、新型数据库架构等领域。目前担任CynosDB的分布式存储CynosStore负责人。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
即便对SELECT等数据库查询语句已经很熟悉了，但HAWQ里的查询有其自己的特点，还是需要研究一下。 一、HAWQ的查询处理流程 理解HAWQ的查询处理过程有助于写出更
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
