dataset
工程师和科学家们经常需要分析处理大量的数据。数据分析通常涵盖数据收集和管理,数据挖掘和分析,以及数据建模和仿真等工作。为了减少分析和理解这些数据所需要的时间,他们常常需要快速探究和可视化数据的能力,以及开发面向他们特定应用的定制化程序的灵活性
记得刚开始在写程式时公司是用VB那时LINQ刚出,于是就用了LINQ+ ADO.NET Entity Framework ,一开始也是相当不顺,但用久就习惯了。 后来也有人问我说用VB写LINQ语法不会卡卡的吗,我到觉得用ADO.NET Entity Framework 才会卡卡因为必需规划的很详细,不然很麻烦,所以后来我都用Datatable,可能在自由度会比较高,但是如果自己打错字就完了。 后来常会遇到有些相当麻烦的语法,想起了LINQ相当好用于是找了LINQ来搭配Datatable(当然dataset也可),解决了许多已经捞出资料后做处理的问题,我觉得只要搭配的好不一定真的要用全新的功能,所以以下源代码给大家参考使用,当然里面只是小部分而且写法也可多变,只是让我自己在忘记时能快速查到使用方式
Spark读取文本文件并转换为DataFrame Spark ML里的核心API已经由基于RDD换成了基于DataFrame,为了使读取到的值成为DataFrame类型,我们可以直接使用读取CSV的方式来读取文本文件,可问题来了,当文本文件中每一行的各个数据被不定数目的空格所隔开时,我们无法将这些不定数目的空格当作CSV文件的分隔符(因为Spark 基于Spark的学生成绩分析系统 本文是本人硕士期间云计算课程的一次大作业,所以可能部分内容有充字数的嫌疑,还望各位看官无视。 Spark RDD的简单使用 RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集。RDD是Spark的核心,在Spark中,对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值
作为.NET框架最重要的组件之一,ADO.NET扮演着应用程序与数据交互的重要的角色。本文将从宏观的角度来探讨ADO.NET,和大家一起了解ADO.NET来龙去脉以及ADO.NET的主要组成部分。 简单的讲,ADO.NET是一组允许.NET开发人员使用标准的,结构化的,甚至无连接的方式与数据交互的技术
初探 FFMPEG 视频转高质量 GIF 探索如何利用 ffmpeg 将视频转换为高质量 gif 文件 即画质足够清晰 同时文件在可接受范围. 多图警告⚠️ 本篇笔记主要总结了如何在 TensorFlow 如何构建高效的 Input Pipeline,目的是协调 CPU 文件预处理和 GPU 模型计算之间的调度,尽最大限度发挥 GPU 算力。其中涉及到 TFRecord 文件的读写,tf.image 模块对图像的处理,以及版本 1.4 前使用的生产者/消费者多线程文件读写流程,和 1.4 后官方主推的 Dataset 处理方式。后者已经开始逐步支持 eager 模式
从 AI 人工智能的应用面来说,我一向认为,台湾在医疗和教育培训方面的机会很大,因为台湾有很好的医疗人才和先进的医疗科技,在教育方面,也有很多的补教业者和培训机构,在场域的导入应用与 Dataset 方面,都有很好的基础。 在人工智能+教育方面的应用,目前国际上比较常用的词是 AI in Education,一般简称为 “AiED”。以中国大陆的人工智能发展来说,对于教育方面的关注度也是很高的,近期亿欧就出版了一份 “2018 人工智能附能教育产业研究报告”,对于 AiED 在中国大陆的发展现况与趋势,说明的非常清楚,对于 AiED 有兴趣的朋友,可以花点时间读一读….. 人工智能与教育的融合一直是备受关注的一个领域
谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同
工研院研发的“深度学习训练系统”让使用者在X86机器上可进行深度学习训练,达成dataset management、neural network management、DNN training monitoring 等工作。深度学习的训练仰赖高度平行运算来处理大量数据资料的训练,除了利用GPU的高效能多核心的运算处理,结合“深度学习训练系统”所搭载的深度学习框架(DNN Frameworks)以及提升效能训练的进阶功能,像是深度学习超参数自动调整、储存设备与内存之间高速资料流动等技术,提供深度学习模型开发者一个方便且有效率的深度学习训练环境,缩短训练时程同时依旧维持高准确度。 使用者可以透过DNN Training Appliance的系统软件堆叠,缩短深度学习训练时间、弹性并扩充使用多元深度学习资源、监控深度学习训练过程并进行分析及修正,借此改善使用者所需要的深度学习neural netwok
这篇 paper 将问题定义在 CLEVER dataset 与调整过的 Sort-of-CLEVER dataset 上面,要根据图片回答一个关于照片中物体间关联性的问题。架构上由三大 component 所组成,使用一个 CNN 与一个 LSTM 分别对图片与文字做资讯提取,并根据提取的资讯在 RN 中进行关系推理、输出最终推论结果。 而下式就是 RN 最简单的函示型态: 如上式, RN 考量的是“所有”物件对 (pair) 之间的 relation ,这代表着 RN 并不是聚焦于推论某一特定 relation 的存在性或意义, RN学习的是综合所有 relation ,推论所有 relation 的存在性与意涵
人工智能(AI)的发展,对各行各业影响深远,然而,经常见到AI专家的文章,都提到不易请到AI专才。有老板说要在香港请一个数据科学家(Data Scientist),难过登天,就算只是请一个对数据分析有点认识的,薪金也极高。主要原因,在于真正的AI人才,需要非常杰出的技术和沟通能力,才能帮助企业赚钱