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TypeError: module object is not callable (pytorch在进行MNIST数据集预览时出现的错误)

在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集...# 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分 import torch import

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在Pytorch中构建流数据集

在处理监督机器学习任务时,最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时,特别是需要深度神经网络的任务时,该怎么办?...如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据,从而在不花费数百美元在昂贵的云GPU单元上的情况下进行深度神经网络的训练? 这是我们在MAFAT雷达分类竞赛中遇到的一些问题。...从音轨生成“移位的”片段会导致每次检索新片段时都重新构建相同的音轨,这也会减缓管道的速度。 管道无法处理2D或3D输入,因为我们同时使用了scalograms和spectrograms但是无法处理。...数据格式概述 在制作我们的流数据之前,先再次介绍一下数据集,MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成,表示为128x32 I / Q矩阵;但是,在数据集中,有许多段属于同一磁道,即,雷达信号持续时间较长...上面的图像来自hezi hershkovitz 的文章,并显示了一个完整的跟踪训练数据集时,结合所有的片段。红色的矩形是包含在这条轨迹中的单独的部分。白点是“多普勒脉冲”,代表被跟踪物体的质心。

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    掌握Apache Kylin:工作原理、设置指南及实际应用全解析

    它通过构建预计算的数据立方体(Cubes),实现了对大规模数据集的快速查询和深入分析。 2.1 数据立方体的概念 数据立方体是多维数据分析的核心。...在Kylin中,这些立方体通过对数据集的不同维度组合进行预计算来存储,使得数据查询过程极为迅速。...当用户执行查询时,Kylin不是在庞大的原始数据集上进行操作,而是直接在预先构建的数据立方体上进行检索。这种方法大大减少了查询所需时间,尤其是对于复杂的多维分析查询。...它独特的设计理念和实现方式,使其在处理海量数据时表现出色,无论是在快速查询响应还是复杂的数据分析任务中。...这种方法不仅减少了查询时间,而且提高了处理超大规模数据集时的效率。 安装与配置: 详细的安装和配置指南确保了Kylin可以在不同的系统环境中顺利运行。

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    多角度带你认清Kylin的工作原理

    由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!...我希望在最美的年华,做最好的自己! 在之前的博客中,博主已经为大家带来了Kylin的简单介绍,环境搭建以及简单入门使用。本篇博客,博主为大家带来的是关于Kylin工作原理的介绍!...---- Kylin的工作原理 Apache Kylin的工作原理本质上是 MOLAP(多维立方体分析)。...,而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算 利用预计算的结果来执行查询,相比非预计算的查询技术,其速度一般要快一到两个数量级,在超大的数据集上优势更明显 数据集达到千亿乃至万亿级别时,Kylin的速度可以超越其他非预计算技术...相信在看之前对Kylin的工作原理还一头雾水的朋友,看完一定能够恍然大悟? 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请大佬们指正? 受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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    Apache Kylin原理与架构

    Kylin的介绍 Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。...Apache Kylin作为OLAP引擎包含了从数据源(Hive/Kafka等)获取源数据,基于MapReduce构建多维立方体(Cube),并充分利用HBase的列式特性来分布式的存储立方体数据,提供标准...2 ):存储模块HBase HBase时kylin中用来存储OLAP分析的Cube数据的地方,实现多维数据集的交互查询 3 ):Kylin内部核心模块 REST Server :提供了Restful 接口...支持大部分查询功能 - 交互式查询能力: 通过Kylin,用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互,在同样的数据集上提供比Hive更好的性能 - 多维立方体(MOLAP Cube): 用户能够在Kylin...: http://kylin.apache.org/cn/ 书籍:基于kylin构建大数据分析平台

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    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    用DataLoader加载数据 尽管Dataset类是创建数据集的一种不错的方法,但似乎在训练时,我们将需要对数据集的samples列表进行索引或切片。...数据集已经构建好了,看来我们已准备好使用它进行训练…… ……但我们还没有 如果我们尝试使用DataLoader来加载batch大小大于1的数据,则会遇到错误: ?...数据拆分实用程序 所有这些功能都内置在PyTorch中,真是太棒了。现在可能出现的问题是,如何制作验证甚至测试集,以及如何在不扰乱代码库并尽可能保持DRY的情况下执行验证或测试。...我鼓励以这种方式构建自己的数据集,因为它消除了我以前管理数据时遇到的许多凌乱的编程习惯。在复杂情况下,Dataset 是一个救命稻草。...您可以在我的GitHub上找到TES数据集的代码,在该代码中,我创建了与数据集同步的PyTorch中的LSTM名称预测变量(https://github.com/syaffers/tes-names-rnn

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    使用java(jdbc)向mysql中添加数据时出现“unknown column……”错误

    错误情况如题,出现这个错误的原因是这样的: 在数据库中,插入一个字符串数据的时候是需要用单引号引起来的。...money_record`) VALUE ("+id+","+date+","+record+","+money+")"); 这里的date变量其实我是用SimpleDate类设置的是一个字符串类型的数据了...,根据上面的叙述,得知这个“+date+”还是需要使用单引号引起来的,如下: VALUE ("+id+",'"+date+"',"+record+","+money+") 这样再进行数据插入的时候就不会出现错误了...使用java向数据库中插入数据的时候有一句口诀:单单双双加加 见名知意,最外层是单引号‘’,第二层是双引号“”,最里面是加号++。...感谢您的阅读,欢迎指正博客中存在的问题,也可以跟我联系,一起进步,一起交流!

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    Kylin 是什么?

    Kylin 生态圈 Apache Kylin™ 概览 Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据...Apache Kylin™ 令使用者仅需三步,即可实现超大数据集上的亚秒级查询。...1定义数据集上的一个星形或雪花形模型 2在定义的数据表上构建cube 3使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询,仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果 Kylin...引擎),Kylin 为 Hadoop 提供标准 SQL 支持大部分查询功能 交互式查询能力: 通过 Kylin,用户可以与 Hadoop 数据进行亚秒级交互,在同样的数据集上提供比 Hive 更好的性能...多维立方体(MOLAP Cube): 用户能够在 Kylin 里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体 实时 OLAP: Kylin 可以在数据产生时进行实时处理,用户可以在秒级延迟下进行实时数据的多维分析

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    Apache Kylin 入门介绍与学习资源

    01 Kylin 介绍 Apache Kylin(麒麟)是由eBay开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。...Kylin 能够实现海量数据的秒级甚至亚秒级查询,主要依赖其预计算与构建Cube的能力。...Kylin底层数据存储在HBase中,数据输入与cube building主要是Hive、Kafka,或者JDBC数据源(v2.3.0+版本),如下图所示: ?...查询延时控制在亚秒级,为Hadoop提供交互式查询能力。 多维立方体。使用kylin为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体。...实时OLAP能力,Kylin可以在数据产生时进行实时处理,用户可以在秒级延迟下进行实时数据的多维分析。 BI工具无缝集成,目前能够与 Tableau、PowerBI等工具集成。

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    Apache Kylin 入门介绍与学习资源

    01 Kylin 介绍 Apache Kylin(麒麟)是由eBay开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。...Kylin 能够实现海量数据的秒级甚至亚秒级查询,主要依赖其预计算与构建Cube的能力。...Kylin底层数据存储在HBase中,数据输入与cube building主要是Hive、Kafka,或者JDBC数据源(v2.3.0+版本),如下图所示: ?...查询延时控制在亚秒级,为Hadoop提供交互式查询能力。 多维立方体。使用kylin为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体。...实时OLAP能力,Kylin可以在数据产生时进行实时处理,用户可以在秒级延迟下进行实时数据的多维分析。 BI工具无缝集成,目前能够与 Tableau、PowerBI等工具集成。

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    一站式大数据解决方案分析与设计实践:BI无缝整合Apache Kylin

    应尽量多地预先计算聚合结果,在查询时刻应尽量使用预算的结果得出查询结果,从而避免直接扫描可能无限增长的原始记录,预计算系统是在入库时对数据进行预聚合,进一步牺牲灵活性换取性能,以实现对超大数据集的秒级响应...Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark/Flink 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,通过预计算它能在亚秒内查询巨大的表...每次Cube构建都会从数据源中批量读取数据,而对于大多数业务场景来说,数据源中的数据处于不断增长的状态,为了支持Cube中的数据能够不断地得到更新,且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube,Cube...状态 禁用(Disabled) 只有定义,没有构建数据 错误(ERROR) 报错并停止后续执行 准备(Ready) 构建完成可以提供查询服务。...执行控制 恢复(Resume) 在上次错误位置恢复执行 放弃(Discard) 如要修改Cube或重新开始构建,可以放弃此次构建。

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    一站式大数据解决方案分析与设计实践 | BI无缝整合Apache Kylin

    应尽量多地预先计算聚合结果,在查询时刻应尽量使用预算的结果得出查询结果,从而避免直接扫描可能无限增长的原始记录,预计算系统是在入库时对数据进行预聚合,进一步牺牲灵活性换取性能,以实现对超大数据集的秒级响应...Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark/Flink 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,通过预计算它能在亚秒内查询巨大的表...每次Cube构建都会从数据源中批量读取数据,而对于大多数业务场景来说,数据源中的数据处于不断增长的状态,为了支持Cube中的数据能够不断地得到更新,且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube,Cube...状态 禁用(Disabled) 只有定义,没有构建数据 错误(ERROR) 报错并停止后续执行 准备(Ready) 构建完成可以提供查询服务。...执行控制 恢复(Resume) 在上次错误位置恢复执行 放弃(Discard) 如要修改Cube或重新开始构建,可以放弃此次构建。

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    大数据开发:OLAP分析引擎Apache Kylin入门

    Apache Kylin的出现不仅很好地解决了海量数据快速查询的问题,也避免了手动开发和维护提前计算程序带来的一系列麻烦。...在传统BI领域中,数据仓库的数据存储在Oracle、MySQL等数据库中,而在大数据领域中最常用的数据仓库就是Apache Hive,Hive也是Apache Kylin默认的数据源。...在数据仓库中,可以在数学上求和的事实属性称为度量。例如,可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。度量是维度模型的核心。 通常,在单个查询中检索数千个或数百万个事实行,其中对结果集执行数学方程。...Cuboid特指Apache Kylin中在某一种维度组合下所计算的数据。Cube Segment指针对源数据中的某一片段计算出来的Cube数据。...通常,数据仓库中的数据数量会随时间的增长而增长,而Cube Segment也是按时间顺序构建的。

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    Kylin使用心得:从入门到进阶的探索之旅

    Cube(立方体)Kylin的核心在于其预计算模型——Cube。Cube可以理解为一个多维数据集,其中包含了用户定义的一组维度和度量。...Kylin通过预先计算所有维度组合下的度量值,将查询结果存储为高度压缩的Cuboid(立方体的子集),从而实现查询时的亚秒级响应。2. 构建过程构建Cube是一个涉及数据抽取、转换、加载的过程。...Spark集成使用Spark作为构建引擎,可以显著提升Cube构建速度,特别是在处理大规模数据时。"engine_type": "SPARK"2....Cube构建失败问题:构建过程中出现错误,如MapReduce任务失败。解决:检查日志,定位错误原因,如资源不足、数据质量问题、SQL语法错误等,针对性地进行修复。2....分区策略根据业务需求,合理设置Cube的分区策略,以适应数据增长和查询负载的变化。结语Apache Kylin在大数据分析领域扮演着重要角色,但要充分利用其潜力,需要对监控、维护、问题解决有深入理解。

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    Kylin 大数据下的OLAP解决方案和行业典型应用

    Apache Kylin的原理和技术架构 Apache Kylin 从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据,使用 MapReduce作为Cube构建的引擎,并把预计算结果保存在HBase中,对外暴露Rest...Apache Kylin在百度地图的实践 对于 Apache Kylin 在实际生产环境中的应用,在国内,百度地图数据智能组是最早的一批实践者之一。...目前,百度地图大数据 OLAP 多维分析平台承载百度地图内部多个基于 Apache Kylin 引擎的亿级多维分析查询项目,共计约 80 个 cube,平均半年时间的历史数据,共计约 50 亿行的源数据规模...Kylin 有效解决的痛点问题: 痛点一:百亿级海量数据多维指标动态计算耗时问题,Apache Kylin 通过预计算生成 Cube 结果数据集并存储到 HBase 的方式解决。...使 kylin 的构建能力可以横向扩展,来保证数据构建; 优化构建时字典下载策略。

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    【开发实践】美团为什么开发 Kylin On Druid(上)?

    前言 在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。...01 Apache Kylin 简介 Apache Kylin 是一个开源的分布式大数据分析引擎,在超大规模数据集上建立数据模型,构建支持多维分析的预计算 Cube,提供 Hadoop 上的 SQL 查询接口及多维分析能力...这种独特的预计算能力使 Apache Kylin 可以应对超大数据集上的查询,并实现亚秒级查询响应。 ?...图 1 Kylin架构图 02 Apache Kylin 的优势 1.基于 Hadoop 成熟的计算引擎(MapReduce 和 Spark),提供了强大的处理超大数据集的预计算能力,能够在主流 Hadoop...03 Apache Druid ( incubating )简介 Druid 诞生于 2012 年,是一个开源分布式数据存储,其核心设计结合了分析型数据库、时序数据库、搜索系统的特点,可以处理较大数据集上的数据收集和分析任务

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    Apache Kylin 深入Cube和查询优化

    Cube基本原理 在传统多维分析就有多维立方体(OLAP Cube)的概念。...Apache Kylin在大数据领域对Cube进行了扩展,通过执行 MapReduce/Spark任务构建Cube,对业务所需的维度组合和度量进行预聚合,当查询到达时直接访问预计算聚合结果,省去对大数据的扫描和运算...如图3所示,在Cube中,所有的Cuboid组成一个树形结构,根节点是全维度的Base Cuboid,再依次逐层聚合掉每个维度生成子Cuboid,直到出现0个维度时结束。...图4 去除冗余Cuboid 再考虑查询需求,在报表或多维分析场景中,有些维度是每次查询都会出现的,如年份;有些维度总是一起出现的,如开始时间、结束时间;有些维度间是有层级关系的,如商品分类或地理信息。...图12 去除不恰当的必须维度 寻找Cube构建瓶颈 在Apache Kylin中,Cube的构建是通过一系列MapReduce和Spark任务完成的,其中MapReduce占多数。

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    Apache Kylin 历险记

    Kylin 概述 1.1 Kylin 定义 Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由...官网:https://kylin.apache.org/cn 1.2 Kylin特点 Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。...MOLAP:基于多维数据集(一个多维数据集称为一个OLAP Cube),需要预计算。 1.3.8 Cube & Cubeid 有了维度跟度量后就有了根据维度和度量做预计算的Cube理论。...Kylin的元数据存储在Hbase中。...3.2.3 联合维度 联合维度 每个联合中包含两个或更多个维度,如果某些列形成一个联合,那么在该分组产生的任何Cuboid中,这些联合维度要么一起出现,要么都不出现。

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    【硬刚Kylin】Kylin入门原理调优OLAP解决方案和行业典型应用

    并且在超大数据集上其优势更明显。当数据集达到千亿乃至万亿级别时,Kylin 的速度甚至可以超越其他非预计算技术 1000 倍以上。...通常,在单个查询中检索数千个或数百万个事实行,其中对结果集执行数学方程。...Cuboid 特指 Apache Kylin 中在某一种维度组合下所计算的数据。 Cube Segment 指针对源数据中的某一片段计算出来的 Cube 数据。...Apache Kylin在百度地图的实践 对于 Apache Kylin 在实际生产环境中的应用,在国内,百度地图数据智能组是最早的一批实践者之一。...Kylin 有效解决的痛点问题: 痛点一:百亿级海量数据多维指标动态计算耗时问题,Apache Kylin 通过预计算生成 Cube 结果数据集并存储到 HBase 的方式解决。

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    Kylin快速入门系列(1) | Kylin的简单介绍及安装部署

    Kylin定义   Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay开发并贡献至开源社区。...最后这个路由功能在发行版中默认关闭。 4.元数据管理工具(Metadata)   Kylin是一款元数据驱动型应用程序。...Kylin的元数据存储在hbase中。...Kylin特点   Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。   ...1.标准SQL接口:Kylin是以标准的SQL作为对外服务的接口。   2.支持超大数据集:Kylin对于大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。

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