深度学习框架NDArray的特性介绍
NDArray的属性包括:数组的维度ndarray.shape,例如一个n行m列的矩阵的shape是(n,m);数组元素的数据类型ndarray.dtype;数组中所有元素的个数ndarray.size;数组所处的环境,例如cpu()或者gpu(1)ndarray.context。
算法与数据结构
2
2024-07-17
深度掌握Spark SQL
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统,提供了快速、通用、可扩展的大数据处理能力。Spark SQL作为其重要子项目,专注于结构化数据处理,支持使用SQL语言进行数据查询和处理。《mastering-spark-sql.pdf》是Jacek Laskowski编写的关于Spark SQL的深入学习指南,详细涵盖了从基础知识到高级特性的全面内容。文档首先介绍了Spark SQL的核心概念,包括Dataset、DataFrame和RDDs的比较与联系。Dataset作为一种分布式数据集合,提供类型安全的编程接口,而DataFrame则以二维表格的形式展现数据,其底层数据类型为Row。RDD作为Spark最初的分布式数据抽象,DataFrame和Dataset均基于其构建,提供更高级的优化和API。文档进一步阐述了Dataset API与SQL的关系,以及在Spark SQL中实现向量化Parquet解码的方法。Parquet作为一种列式存储格式,特别适用于大数据分析,并通过向量化操作提升了查询效率。作者还详细讨论了ColumnVector的概念,作为内存中列式数据的表示形式,包括OnHeapColumnVector和OffHeapColumnVector两种类型。此外,文档还深入探讨了Spark SQL的几个重要特性,例如动态分区插入、数据分桶、代码生成上下文(CodegenContext)和代码生成器(CodeGenerator)。动态分区插入允许用户直接将数据插入到适当的数据分区中,而数据分桶则优化了数据的处理效率。代码生成技术将Spark SQL生成的中间表示转换为高效的Java字节码。文档还介绍了Spark SQL的优化器Catalyst,它使用领域特定语言(DSL)来优化查询计划,利用成本估算优化查询。CatalogStatistics部分讲述了如何在元数据存储中利用表统计信息进行成本优化,其中ColumnStat用于描述列数据统计信息,帮助优化器选择更有效的查询路径。
spark
0
2024-08-28
MXNET的深度学习框架简介与应用总结
MXNET的应用分为几个关键步骤:1. 数据准备阶段,确保数据质量;2. 计算图的定义,使用NDArray或Symbol进行计算图的构建;3. 模型训练阶段,利用Module进行模型的训练优化;4. 模型应用阶段,通过module.predict()或sym.forward()等方法实现模型的预测和应用。
算法与数据结构
2
2024-07-13
R神经网络和深度学习库及框架精选
这是R中神经网络和深度学习库和框架的精选清单,简化快速而准确的神经网络训练,支持视觉、文本、表格、音频、时间序列和collab(协作过滤)模型的开箱即用。此外,还包括对libtorch C++库的直接绑定,支持像pytorch一样的生态系统。另外,还提供了使用YOLOv3和U-net进行对象检测和图像分割的神经网络集合,以及执行数据转换和降维的多种版本。
Matlab
6
2024-07-14
MATLAB掌握指南—全面学习与实践
这本MATLAB学习指南提供了详细的教程和实例程序,适合希望学习的人参考。
Matlab
2
2024-07-30
深度掌握BBED工具操作技巧
随着IT领域的不断发展,BBED工具已成为数据恢复和调试中不可或缺的一部分。
Oracle
0
2024-08-22
深度掌握Oracle10编程
探讨了Oracle10G中PL/SQL语言的基本特性和应用场景。
Oracle
0
2024-08-26
SQL语言深度学习指南
SQL语言深度学习指南:本教程为您提供SQL语言的系统学习路线。从SQL基础到高级应用,逐步引导您掌握数据管理和查询技能。包括表的创建、数据插入与删除、查询语句的编写、条件和布尔运算符的应用、联结操作、索引优化等内容。无论您是初学者还是希望提升技能的专业人士,这里都能找到适合您的学习内容。
SQLServer
1
2024-08-03
Oracle10编程技能深度掌握
随着时间的推移,对Oracle10编程技能的深入理解和应用变得愈加重要。
Oracle
0
2024-08-13