维度变换## PyTorch ## Tensor维度变换 主讲人:龙良曲 ## Operation View/reshape - Squeeze/unsqueeze - Transpose/t/permute Expand/repeat ## V iew reshape • Lost dim information ## Flexible but prone to corrupt ☀️ ☁️0 码力 | 16 页 | 1.66 MB | 2 年前3
MoonBit月兔编程语言 现代编程思想 第十课 哈希表与闭包现代编程思想 哈希表与闭包 Hongbo Zhang ## 回顾 ## · 表 键值对的集合,其中键不重复 简单实现:二元组列表 - 添加时向队首添加 - 查询时从队首遍历 树实现:二叉平衡树 - 基于第五节课介绍的二叉平衡树,每个节点的数据为键值对 - 对树操作时比较第一个参数 ## 哈希表 - 哈希函数/散列函数 Hash function ◦ 接口中,数据被映射到整数范围内 trait Hash { hash(Self) -> Int } ■ "这是一个非常非常长的字符串".hash() == -900478401 ## · 哈希表 ◦ 利用哈希函数,将数据映射到数组索引中,进行快速的添加、查询、修改 1. // 对于 a: Array[(Key, Value)], key: Key, value: Value 2. let 不同数据的哈希可能相同 不同的哈希映射为数组索引时可能相同 - 解决哈希表的冲突 ◦ 直接寻址(分离链接):同一索引下用另一数据结构存储 列表 二叉平衡搜索树等 ☐ 开放寻址 ■ 线性探查:当发现冲突后,索引递增,直到查找空位放入 ■ 二次探查(索引递增 $ 1^{2}2^{2}3^{2} $ )等 ## 哈希表:直接寻址 - 当发生哈希/索引冲突时,将相同索引的数据装进一个数据结构中0 码力 | 27 页 | 448.83 KB | 2 年前3
3. 数仓ClickHouse多维分析应用实践-朱元7e010676e/p6_1.jpg) ## 数据同步ck 1. 基于公司对数据要求为T+1 2. 基于现有开发人员水平及成本 因此采用可视化同步工具kettle. 先将oracle数据平台维度信息以及相关主题清单数据同步至clichouse数据仓库 Etl服务器 - 通过clickhouse-client将文本导入ck数据库 Oracle数据平台 - 通过kettle每天定时导出文件至本地 [Image](/uploads/documents/a/5/4/5/a5458db7fb86ab4e1f5c1167e010676e/p8_1.jpg) ## 数仓建设-维度表 ### 一 般维度表数据量不大. 目前采用的是引擎Log+字典表(dictionary)  ## 数仓建设-主题事实清单表 主题事实清单表采用引擎MergeTree. 同步策略: 每日从 oracle 数据平台增量同步到 ck 数仓. create table dw_hr.fct_rpt_dc_shop_vender_day0 码力 | 14 页 | 3.03 MB | 2 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 11. 合并与分割0 码力 | 10 页 | 974.80 KB | 2 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 10. Broadcasting0 码力 | 12 页 | 551.84 KB | 2 年前3
通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据,最简单的方法莫过于使用外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据,并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。因此,可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS(Hadoop 文件系统)中存储的数据。遗憾的是,常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE(File System in U HDFS(如果是 RAC 数据库,则在其所有实例上挂载 HDFS),即可使用外部表基础架构轻松访问 HDFS 文件。  图 1. 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问 在图 1 中,我们利用 Oracle Database 11g mapreduce。通常情况下,Oracle Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。 在有些情况下(例如,如果 FUSE 不可用),外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来讲,我们用一个表函数来实现,这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部 shell 脚本,然后由这个0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 2 年前3
2 Sharding-JDBC入门使用phere.version} ## 基于Java编码的规则配置 Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述,以下例子是根据user_id取模分库,且根据order_id取模分表的两库两表的配置。 // 配置真实数据源 MapdataSourceMap = new HashMap<>(); setUsername("root"); dataSource2.setPassword(); dataSourceMap.put("ds1", dataSource2); // 配置Order表规则 TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration(); orderTableRuleConfig der"); orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order${0..1}"); // 配置分库 + 分表策略 orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id"0 码力 | 12 页 | 325.38 KB | 2 年前3
MoonBit月兔编程语言 现代编程思想 第九课 接口
- 需要数据结构内部的数据同样实现接口 ## 表:利用接口实现 ## • 一个表是键值对的集合 对于每一个键存在一个对应值 ☐ 例:{ 0 -> "a", 5 -> "Hello", 7 -> "a" } 1. type Map[Key, Value] 2. 3. // 创建表 4. fn make[Key, Value]() Value] 7. // 获取键对应值 8. fn get[Key, Value](map: Map[Key, Value], key: Key) -> Option[Value] ## 表:利用接口实现 • 表的简易实现 ☐ 利用列表+二元组存储键值对 ☐ 添加/更新时向列表前添加键值对 ☐ 查询时从列表前开始,找到键即返回 - 简易实现需要判断存储的键值对是否为搜索的键 ☐ 键应当满足相等接口 键应当满足相等接口 1. fn get[Key: Eq, Value](map: Map[Key, Value], key: Key) -> Option[Value] ## 表:利用接口实现 ## • 我们以列表+二元组作为表 1. // 我们定义一个类型Map,其实际值为List[(Key, Value)] 2. type Map[Key, Value] List[(Key, Value)] 30 码力 | 16 页 | 346.04 KB | 2 年前3
SQLite Development with Zumero0 码力 | 57 页 | 199.89 KB | 2 年前3
03 CSS 杨亮 《PHP语⾔程序设计》important text normal text another important text ## 选择器的优先级 1. 内联样式表的权值最高 1000 2. ID 选择器的权值为 100 3. Class 类选择器的权值为 10 4. 标签选择器的权值为 1 权值越大越优先red
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