使用cudf和cuspatial计算组上的半正弦距离 - 腾讯云开发者社区

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NVIDIA的python-GPU算法生态︱ RAPIDS 0.10

Dask Dask在HPC和Kubernetes系统上实现了标准化部署，包括支持与客户端分开运行调度程序，从而使用户可以在本地笔记本计算机上轻松地启动远程集群上的计算。...cuSpatial RAPIDS 0.10还包括cuSpatial的初始版本。cuSpatial是一个高效C ++库，它被用于使用CUDA和cuDF的GPU加速地理空间分析。...该库包含供数据科学家使用的python绑定。cuSpatial比现有算法实现的速度提高了50倍以上并且还在开发中。...cuSpatial的初始版本包括用于计算轨迹聚类、距离和速度、hausdorff和hasrsine距离、空间窗口投影、多边形中的点以及窗口相交的GPU加速算法。...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。

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从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

但是，如果您实际上正在处理大量数据，即行数 > 1M，那么开始使用 GPU 进行数据科学的障碍，即原因 2 和 3，可以通过Cloudera 机器学习和NVIDIA RAPIDS轻松解决....RAPIDS库，例如cuDF为dataframes和cuML机器学习基本上是他们的CPU同行panda和GPU版本scikit学习。这就像搬到一所新学校并发现你最好朋友的双胞胎在你家的房间里。...就我而言，我正在应用一个函数来计算两个纬度/经度坐标之间的半正弦距离。...我将通过一系列图表展示从 pandas 和 scikit-learn 切换到 cuDF 和 cuML 时的实际速度改进。第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。...您会注意到“应用半正弦 UDF”不再是表现最差的部分。事实上，它与表现最差的部分相差甚远。cuDF FTW！最后，这是一张图表，其中包含在 CPU 和 GPU 上运行的实验的完整端到端运行时间。

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Genome Biology | DISC：使用半监督深度学习推断单细胞转录组的基因表达和结构

本文开发了DISC，这是一种新型的深度学习网络，具有半监督学习功能，可以推断出因“dropout”事件而被遮盖的基因结构和表达。在十个实际数据集上与七种最新的插补方法相比，DISC始终优于其他方法。...在这里，开发了DISC，一种新颖的深度学习插补模型，具有针对单细胞转录组的半监督学习 (SSL) 。DISC集成了自编码器 (AE) 和递归神经网络 (RNN) ，并使用SSL训练模型参数。...评估计算使用率 3.2 DISC改善了FISH验证的基因表达结构 “dropout”事件严重阻碍了表达分布和基因-基因关系，从而阻碍了下游分析。...统计量 (FF分数)以及相关矩阵距离（CMD）测得的基因共表达相关矩阵的距离测得基因-基因的相关性分布，本实验基于两个不同的数据集MELANOMA和SSCORTEX。...本文使用了从不同的单细胞平台，10X基因组学，Drop-seq和SPLiT-seq生成的三个数据集。使用被正确分配的细胞所占百分比 (ACC) 评估细胞类型分类的准确性。

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Pandas 加速150倍！

Pandas Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，特别适用于结构化数据。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加便捷和高效。...Pandas 开源库中包含 DataFrame，它是类似二维数组的数据表，其中每一列包含一个变量的值，每一行包含每列的一组值。...多线程和并行计算的支持较弱。缺乏分布式计算： Pandas并不支持分布式计算，这使得在处理超大规模数据集时显得力不从心。对于这类任务，可以考虑使用Dask、Spark等支持分布式计算的框架。...cuDF RAPIDS是一套英伟达开源的 GPU 加速 Python 库，旨在改进数据科学和分析流程。...cudf.pandas import pandas as pd 要加速 Python 脚本，请在命令行上使用 Python 模块标志： python -m cudf.pandas script.py

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再见Pandas，又一数据处理神器！

Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。列名：与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

但是，如果因为不使用深度学习而感到被淘汰，那段日子已经过去了：有了RAPIDS库套件，现在可以完全在GPU上运行数据科学和分析管道。...人们为什么仍然使用GPU？一般来说，GPU之所以快，是因为它们具有高带宽的内存和以比传统CPU更高的速率执行浮点运算的硬件[1]。GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。...TensorFlow和Pytorch是已经利用GPU的库的示例。现在，借助RAPIDS库套件，还可以操纵数据帧并在GPU上运行机器学习算法。...一个来自Maingear公司VYBE PRO PC有两个NVIDIA TITAN RTX卡（这件事是如此美丽我害怕打开它）在VYBER PRO PC上使用具有4,000,000行和1000列的数据集（...在使工作流程变得困难的其他软件工程挑战中，计算数据的大小和时间是两个瓶颈，这两个瓶颈使无法在运行实验时进入流程状态。

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使用cuDF在GPU加速Pandas

前言使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看：高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！尽管如此，即使加速，Pandas仍然只能在CPU上运行。...这使得数据科学家、分析师和工程师很容易将其集成到他们的工作中。那么，你所需做的是把你的Pandas DataFrame转换成cuDF。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...而cuDF在GPU上只花了2.76秒。14倍的加速！快去试试吧！ —End—

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cuDF，能取代 Pandas 吗？

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RAPIDS cuDF，让数据处理飞起来~

英伟达的RAPIDS cuDF就是利用GPU加速Pandas和Polars的一个神器，它可以让Pandas和Polars的代码运行在GPU上。...试想，当你使用Pandas耗费十几分钟完成一个分组计算时，使用cuDF完成同样的任务可能只需要几秒。什么是RAPIDS cuDF？...接下来讲讲如何安装和使用cuDF，我是在colab中使用cuDF的，和本地其实差不多。 colab提供了英伟达GPU T4，能免费使用。...除了T4，还有性能更强的GPU RTX 5880（当然这不能免费使用），在cuDF上跑数据的速度要比T4快出好几倍。...下面通过cuDF和Pandas的对比，来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异。测试的数据集大概1GB，几百万行。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

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在gpu上运行Pandas和sklearn

但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖 GPU 支持，因为它具有提升深度学习算法的潜力。 Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。...我们将使用基于gpu的cuML来测试简单的建模，并将其性能与Sklearn进行比较。...= y_cudf.to_pandas() y_test = y_cudf_test.to_pandas() CuML库的make_regression函数和train_test_split都与与sklearn...的同名函数函数相同使用.to_pandas()函数可以将gpu的数据转换为普通的pandas df。

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【深度相机系列二】深度相机原理揭秘--飞行时间（TOF）

其基本原理是通过连续发射光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离。...由于接收端和发射端正弦波的相位偏移和物体距离摄像头的距离成正比(见后面推导)，因此可以利用相位偏移来测量距离。 ?...假设发射的正弦信号s(t)振幅是a，调制频率是f 经过时延 △t后接收到的信号为接收r(t)，衰减后的振幅为A，强度偏移（由环境光引起）为B 四个采样时间间隔相等，均为T/4 根据上述采样时间可以列出四个方程组...从而可以计算出发射和接收的正弦信号的相位偏移△φ 据此可以根据（6）中公式计算物体和深度相机的距离d 接收信号的衰减后的振幅A的计算结果接收信号强度偏移B的计算结果，...但是，从前面的原理不难看出，TOF深度相机可以通过调节发射脉冲的频率改变相机测量距离；TOF深度相机与基于特征匹配原理的深度相机不同，其测量精度不会随着测量距离的增大而降低，其测量误差在整个测量范围内基本上是固定的

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揭秘深度相机--飞行时间（TOF）

其基本原理是通过连续发射光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离。...由于接收端和发射端正弦波的相位偏移和物体距离摄像头的距离成正比(见后面推导)，因此可以利用相位偏移来测量距离。 ?...假设发射的正弦信号s(t)振幅是a，调制频率是f 经过时延 △t后接收到的信号为接收r(t)，衰减后的振幅为A，强度偏移（由环境光引起）为B 四个采样时间间隔相等，均为T/4 根据上述采样时间可以列出四个方程组...从而可以计算出发射和接收的正弦信号的相位偏移△φ 据此可以根据（6）中公式计算物体和深度相机的距离d 接收信号的衰减后的振幅A的计算结果接收信号强度偏移B的计算结果，反映了环境光 A, B的值间接的反应了深度的测量精度...但是，从前面的原理不难看出，TOF深度相机可以通过调节发射脉冲的频率改变相机测量距离；TOF深度相机与基于特征匹配原理的深度相机不同，其测量精度不会随着测量距离的增大而降低，其测量误差在整个测量范围内基本上是固定的

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替代 pandas 的 8 个神库

本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。 1. Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。...这些 pandas DataFrames 可以存在于单个机器上的磁盘中计算远超于内存的计算，或者存在集群中的很多不同机器上完成。...Data Table Datatable是一个用于处理表格数据的 Python 库。与pandas的使用上很类似，但更侧重于速度和大数据的支持。...Vaex Vaex 也是一个开源的 DataFrame，它采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算等技术。...：https://github.com/rapidsai/cudf 本篇介绍的 8 个Python库原理不同，使用环境也有差异，大家可以根据自己的需求进行尝试。

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MATLAB求取空间数据的变异函数并绘制经验半方差图

接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。 ...和QQ图类似，如果被检验的数据符合所指定的分布，则其各点均在上述直线附近分布。... 计算得到全部采样点相互之间的距离后，我们需要依据一定的范围划定原则，对距离数值加以分组。 ...因此，这里取步长为500米；其次确定最大滞后距，这里以全部采样点间最大距离的一半为其值。随后计算各组对应的滞后级别、各组上下界范围等。本部分具体代码附于本文4 平均距离、半方差计算及其绘图处。...4 平均距离、半方差计算及其绘图分别计算各个组内对应的点对个数、点对间距离总和以及点对间属性值差值总和等。随后，依据上述参数，最终求出点对间距离平均值以及点对间属性值差值平均值。

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如何在 GPU 上加速数据科学

我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。编译 | Skura 编辑 | Pita　数据科学家需要算力。...无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。...今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...你可以通过 Conda 将其直接安装到你的机器上，或者简单地使用 Docker 容器。安装时，可以设置系统规范，如 CUDA 版本和要安装的库。...使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果使用 Rapids GPU 获得超高速我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。

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Github项目推荐 | cuDF：加快数据处理流程的DataFrame库

cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库，它是一个 GPU DataFrame 库，可以进行加载，连接，聚合，过滤等数据操作。...cuDF 提供了类似 pandas 的 API，数据工程师和数据科学家都很熟悉它们，他们可以使用它轻松地加快工作流程，而无需深入了解 CUDA 编程的细节。...例如，以下代码段下载 CSV，然后使用 GPU 将其解析为行和列并运行计算： import cudf, io, requests from io import StringIO url="https:...安装 conda cuDF 可以通过渠道安装 conda（miniconda，或完整的 Anaconda 发行版） rapidsai： # for CUDA 9.2 conda install -c nvidia...cudf-cuda100==0.6 注意：只有 Linux 系统支持 cuDF，并且 Python 的版本必须是 3.6 或 3.7 版本。

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Android自绘动画实现与优化实战——以Tencent OS录音机波形动画为实例

下面是正弦曲线的公式： y=Asin（ωx+φ）+k A 代表的是振幅，对应的波峰和波谷的高度，即 y 轴上的距离；ω 是角速度，换成频率是 2πf，能够控制波形的宽度；φ 是初始相位，能够决定正弦曲线的初始...它指定了，如果填充的区域超过了起始点和终结点的距离，颜色重复的模式。CLAMP 指使用终点边缘的颜色，REPEAT 指重复的渐变，而MIRROR则指的是镜像重复。...但是对于上图中的正弦曲线如果做到呢？难道需要将一组正弦曲线的每个点上下连接，使用渐变进行绘制？那样计算量将会是非常巨大的！那又有其他什么好的方法呢？...因此在绘制的时候，必须将两组正弦曲线分开单独绘制在不同 Canvas 层上。好在 Android 系统为我们提供了这个功能，Android 提供了不同 Canvas 层，以用于进行离屏缓存的绘制。...比如上面绘制正弦曲线的时候，我们完全可以只计算100个点。然后将这60个点成比例的放在1024个点的X轴上。这样我们一下子便减少了接近10倍的计算量。这有点类似栅格化一副图片。

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【玩转GPU】基于GPU云服务器实现MySQL数据库加速

摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU...这里我们使用腾讯云的GPU云服务器,配置如下:-实例类型:计算优化型GN8(8核CPU + 1块Tesla P40 GPU)-内存:64GB-操作系统:CentOS 7.6-存储:高效云盘500GB二、...* FROM data WHERE age>20')六、GPU加速分析与训练除了SQL查询,我们还可以使用RAPIDS在GPU上进行更复杂的分析和机器学习:导入cudf, cuml用于GPU加速import...import SVC clf = SVC()clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)使用RAPIDS的cudf和cuml组件,可以将数据库中数据加载到...九、总结本文详细演示了如何在GPU云服务器上部署MySQL数据库,并使用RAPIDS等库实现GPU加速。GPU通过强大的并行计算能力,可以极大优化数据库查询、运算和分析性能。

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nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型

RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。...几个月前，RAPIDS收到了来自佐治亚理工学院的Hornet副本，并将其重构和重命名为cuHornet。...cuHornet的加入提供了基于边界的编程模型、动态数据结构以及现有分析的列表。除了核心数函数之外，可用的前两个cuHornet算法是Katz centrality 和K-Cores。...cuGraph是RAPIDS的图形分析库，针对cuGraph我们推出了一个由两个新原语支持的多GPU PageRank算法：这是一个COO到CSR的多GPU数据转换器，和一个计算顶点度的函数。...图1：cuGraph PageRank在不同数量的边缘和NVIDIA Tesla V 100上计算所用的时间下图仅查看Bigdata数据集、5000万个顶点和19.8亿条边，并运行HiBench端到端测试

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NVIDIA的python-GPU算法生态︱ RAPIDS 0.10

从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

Genome Biology | DISC：使用半监督深度学习推断单细胞转录组的基因表达和结构

Pandas 加速150倍！

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使用cuDF在GPU加速Pandas

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再见Pandas，又一数据处理神器！

在gpu上运行Pandas和sklearn

【深度相机系列二】深度相机原理揭秘--飞行时间（TOF）

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