我希望通过处理数据集A来创建数据集B。因此,A (~ 2 Mio)中的每一列。必须以批处理的方式(通过神经网络)进行处理,从而产生3个输出,这些输出叠加在一起,然后存储在一个numpy数组中。# Load dataB = np.empty(shape=data.shape)
for idx, data_B in enumerate(data): a, b, c = model(data_B)
我正在实现一个聚类算法。我有一个vector of Node对象来保存原始副本,另一个vector of Cluster对象:每个Cluster object都有一个指向它所包含的所有节点的vector of pointers。现在,我使用一个priority queue来保存包含连接开销和指向这两个集群的指针的结构。在每次迭代中,我都会取出开销最小的一个,并加入引用的集群。我想使用一个队列,因为我有大量的数据,循环所有的对象来找到最小的开销是不切实际的。
我已经通过将数据从一个集群复制到另一个集群,然后删除其中一个集群来实现合并。问题是
在我的图中,用户连接到多个项,每个项可以递归地划分为多个子项。由于我的项目有特定的排序,所以我正在考虑这两个选项来建模我的数据:现在,我希望创建一个查询来检索给定userID的两个级别的项。这个AQL是我第一次尝试: for item1 in (for t in item filter t._id == itemId return keep(t, '_id', 'title'))