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将数据从 SQL Server 导入 Azure Storage Table

view=sql-server-ver15 https://docs.microsoft.com/en-us/sql/azure-data-studio/download-azure-data-studio...，轻量级工具 如果你表中的数据量不多，可以选用 Azure Data Studio 这款跨平台工具完成导出操作，用不着装笨重的、启动巨慢的SSMS。...在 Azure Data Studio 中执行 SQL 语句后，点击结果集网格右边的工具栏中的导出为 CSV 按钮，即可将结果保存为 含有列名的 CSV 文件。 ? 但是这种方法有缺点。...在数据库上点右键，选择 Tasks - Export Data ? 在向导里将数据源选为 SQL Server Native Client，并连接自己的数据库。 ?...导入数据 启动 Azure Storage Explorer，打开 Azure Storage 中要导入数据的目标表，在工具栏上点击 Import ?

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3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务

，导出数据： 图片 2.6 数据转换 将导出的文件重命名为label_studio.json后，放入..../data目录下。通过label_studio.py脚本可转为UTC的数据格式。 在数据转换阶段，还需要提供标签候选信息，放在./data/label.txt文件中，每个标签占一行。...例如在医疗意图分类中，标签候选为["病情诊断", "治疗方案", "病因分析", "指标解读", "就医建议", "疾病表述", "后果表述", "注意事项", "功效作用", "医疗费用", "其他"...save_dir: 训练数据的保存目录，默认存储在data目录下。 splits: 划分数据集时训练集、验证集所占的比例。...默认为0.8, 0.1, 0.1表示按照8:1:1的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。 options: 指定分类任务的类别标签。若输入类型为文件，则文件中每行一个标签。

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    AutoML进入商用化阶段，探智立方全新产品即将上线

    在数据自动分析工具 DarwinML Data Fusion 中，人们可以通过图形化界面，拖拉拽的形式控制系统自动整理数据。经过整理的数据不光在探智立方的平台上，在任何其他机器学习平台中都是可用的。...在核心产品 DarwinML Studio 中，探智立方新增了大量特征工程扩展，带来更为丰富的自动化能力，让「设计大脑」变得聪明，其中还包括数据增强和自动标注技术。...多个项目落地 现在，业务人员使用 AutoML 工具时可以更加高效，产生更多想法，将机器学习技术应用在更多的场景中。在新工具之外，探智立方介绍了一系列已经落地的项目。...探智立方的另一个合作伙伴在医疗领域，该机构正在使用 AI 帮助医生排查阿尔茨海默症（老年痴呆）。在合作中，AI 技术被应用到了筛查、诊断、康复的整个流程。...通过 AutoML 等技术，疾病的初筛实现了自动化，医生诊断的工作负担被大大减轻。同时，在核磁共振、脑部血液检查等医疗影像任务中，人工智能也可以帮助医生进行判断。

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    Redis高可用机制探究

    1.2主观下线和客观下线 在监控任务中，哨兵需要判断主库是否处于下线状态. 1) 主观下线:哨兵进程会使用 PING 命令检测它自己和主、从库的网络连接情况，用来判断实例的状态。...所以，在选主时，除了要检查从库的当前在线状态，还要判断它之前的网络连接状态。...如果从库总是和主库断连，而且断连次数超出了一定的阈值，我们就有理由相信，这个从库的网络状况并不是太好，就可以把这个从库筛掉了。具体怎么判断呢？...在这个过程中，主库会用 master_repl_offset 记录当前的最新写操作在 repl_backlog_buffer 中的位置，而从库会用 slave_repl_offset 这个值记录当前的复制进度...目前，Redis 在选主库时，有一个默认的规定：在优先级和复制进度都相同的情况下，ID 号最小的从库得分最高，会被选为新主库。到这里，新主库就被选出来了，“选主”这个过程就完成了。

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    质数筛与欧拉函数

    思考，当前数据范围下是否能在1s时限内求出答案。 回答： 图片 会超时。 进一步，该怎么去更快的处理大范围内的质数？...以30以内的筛选为例 配合图片，尝试手动模拟筛选过程。 算法步骤： 设置一个标记数组vis[N],初始化为0。...解答：状态数组初始化为0，循环的方向是从小到大，过程中质数的在范围内的倍数都会被筛选掉。那么到i如果还是0,意味着质因子中不包含前面的这些质数，一个数在2~i-1这个范围内没有因子，那么他就是质数。...接着每一头奶牛 i 从桶中取出一张纸条 图片 。每头奶牛轮流走上一圈，同时拍打所有手上数字能整除在自己纸条上的数字的牛的头，然后做回到原来的位置。...输入样例 10 输出样例 4 数据范围 图片 分析 注意数据范围，套欧拉筛模板即可。

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    【二】AI Studio 项目详解【VisualDL工具、(二)环境使用说明、(二)脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL

    如果您当前项目环境中存在A文件, 但历史版本中不含有A文件, 则加载后A文件会消失....后台任务不依赖当前Notebook的硬件环境, 因此无论在普通版(CPU)环境, 还是在高级版(GPU)环境中, 均可以创建并提交....任务根据其状态, 可以将结果导入Notebook环境中, 或下载到用户本地电脑. 任务可以删除. 同时, 在项目预览页面中, 用户也可以管理已经提交任务, 进行中止, 删除, 或下载运行后的结果....在脚本任务项目详情页中, 用户可以浏览自己创建的项目内容, 编辑项目名称及数据集等信息, 查看集群历史任务信息等 版本内容: 默认展示当前Notebook最新内容....在页面左侧数据集中点击复制数据集文件路径, 得到文件的相对路径, 例如点击后复制到剪切板的路径为data65/train-labels-idx1-ubyte.gz

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    基于Res-Unet网络实现肝脏肿瘤分割任务

    图1 肝脏分割示例 项目在AI Studio上公开，提供包含数据集在内的完整环境，fork后可以直接运行。...这个项目中我们采用的数据增强策略包括随机水平、垂直翻转、随机旋转、随机尺度缩放、随机位置裁剪和弹性形变。在项目中可以看到具体代码，图5是对图4中数据进行数据增强的结果： ?...=data_names[len(data_names) * part_start // 10: len(data_names) * part_end // 10] # 取所有数据中80%做训练数据...yield (vol, lab) return reader 将数据增强操作整合进一个函数 def aug_mapper(data): vol = data[0] lab = data[...但使用飞桨PaddlePaddle框架，只需两行代码就可以将单线程reader变成多线程，大幅提升训练效率。在AI Studio的测试环境中，8线程reader让训练速度提升了7倍以上。

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    数据流动方式迭代：Netflix Studio 的 Data Mesh 实践

    CDC 及数据源 变更数据捕获（Change data capture，CDC） 是一种语义，用于处理源中的变更，以便将这些变更复制到接收器（sink）中。...当一组主键在真实源和目标 Data Mesh 表之间始终不匹配时，每小时都会发送一次通知。 端到端（黑盒）审计示例 人工综合事件审计是人为触发的变更事件，以模拟服务的常见 CUD 操作。...考虑到这一点，Studio 技术解决方案专注于构建了 Genesis，这是一个语义数据层（Semantic Data Layer），允许团队将数据源定义（Data Source Definitions...下图总结了构建跟踪器过程中的数据消费流程： 数据消费概况 截至到 2021 年 7 月，Studio 技术解决方案团队已经将所有内置于乐高的跟踪器迁移到了 Genesis 和 Data Portal。...在我们的 Studio 生态系统中启动跟踪器，而不是第三方工具。

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    谷歌新模型提升肺癌筛查率：相关研究登上Nature Medicine

    尽管肺癌在所有癌症中存活率最低，但如果发现得早并及早干预是可以有更多治疗机会的。然而，统计数据显示，大部分肺癌到了晚期才被诊断出来。 过去三十年，医生探索了很多方式来诊断肺癌高危人群。...该研究所用数据集： LUNA: https://luna16.grand-challenge.org/data/ LIDC: https://wiki.cancerimagingarchive.net/...在谷歌的这项研究中，研究者利用 45856 个去识别化的胸部 CT 扫描案例（其中一部分是癌症病例），这些案例来自美国国家肺癌筛查试验（National Lung Screening Trial, NLST...该模型在完整 NLST 数据集上和在单独测试集上的结果。 下图展示了在仅使用当前 CT 扫描时，该模型与人类放射科医生的肺癌检测性能对比： ?...他们提出的模型在 6716 个美国国家肺癌筛查试验病例上取得了当前最佳的效果（曲线下面积为 94.4%），并在包含 1139 个病例的独立临床验证集上获得了类似的性能。 研究者还进行了两项评估者研究。

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    【玩转 Cloud Studio】使用Cloud Studio 进行python开发最佳实践

    Cloud Studio就应运而生啦。每个月1000分钟，换算成小时就是41个小时，非常够用了。...用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能使用。通过上面官网打开之后，界面大致是下图，是不是很熟悉~ VSCODE，这我会用！...当然，Cloud Studio不只是可以使用Python进行开发，这篇文章仅挖掘Python的最佳实践。图片本文会从数据开发与Web开发两个方向来讲实践方案，当然第一步先是环境配置啦。...下面是如何在 Vue.js(8080) 中调用到 Flask(5000) 的 /api/ping 服务，当前在 frontend 目录中创建 src/components/Ping.vue 文件，内容为...显示的还是 src/components/Ping.vue 中 data 的内容Flask 与 Vue.js 整合from flask import Flaskfrom config import Configfrom

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    Visual Studio Code Jupyter Notebook RCE

    在过去的周末，我抽出几个小时来研究Justin Steven在 2021 年 8 月发现的这个Visual Studio Code .ipynb Jupyter Notebook 漏洞的利用情况。...只要 webview 中加载的内容也托管在本地文件系统（在 app 文件夹中），我们就可以访问该top窗口。...实际上，我们的有效负载可以与触发 XSS 的 Jupyter Notebook 文件一起放置在恶意存储库中。...经过几个小时的反复试验，我发现我们可以通过在事件img期间强制执行来获取触发 XSS 的标签的引用onload。 有了这个，所有的成分都准备好了，我终于可以组装最终的漏洞利用了。...，.ipynb我们仍然需要克服最后一个限制：当前的实现会导致格式错误的 JSON。

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    【云原生】SPL 提速天体聚类任务 2000 倍，属实是牛逼

    事实也确实如此，在实验阶段，把每张照片的数据量减小10倍，即每张照片的天体坐标量为50万，用Python写出代码实现上述方法计算出11张照片的聚类结果需要的时间是6.5天。...同样的50万数据量，被装入了某分布式数据库后用SQL实现，动用了100颗CPU后，跑了3.8小时完成了计算。...具体过程是这样的：先对每张照片中的天体坐标排序，用二分法找到某个阈值范围内的天体坐标，这样就排除了大多数天体，这是粗筛过程；用基础天体与粗筛结果中的天体计算距离，找出符合条件的结果，这是细筛过程。...但Python也有着非常严重的弊端： Python中没有原生的二分法方法，第三方的类库还要结合Pandas来完成，期间需要做一些数据转换，这些都必然会带来一些不必要的开销。...这个聚类运算本质上是个非等值连接，数据库对于等值连接还能采用HASH JOIN等优化方案来减少计算量，但对于非等值连接就只能采用遍历方案了；SQL也无法在语句中实现上面设计的复杂过程，不能识别距离的单调性而主动排序并采用二分法

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    一种能让大型数据聚类快2000倍的方法，真不戳

    事实也确实如此，在实验阶段，把每张照片的数据量减小10倍，即每张照片的天体坐标量为50万，用Python写出代码实现上述方法计算出11张照片的聚类结果需要的时间是6.5天。...同样的50万数据量，被装入了某分布式数据库后用SQL实现，动用了100颗CPU后，跑了3.8小时完成了计算。...具体过程是这样的：先对每张照片中的天体坐标排序，用二分法找到某个阈值范围内的天体坐标，这样就排除了大多数天体，这是粗筛过程；用基础天体与粗筛结果中的天体计算距离，找出符合条件的结果，这是细筛过程。...，粗筛后的结果通常不超过1万个，粗筛的计算量中log(500万)还要再加1万；这样算下来，总的计算量大概是500万log(500万)10+500万(log(500万)+1万)10，相较于原来的方法，计算量只有原来的五百分之一...这个聚类运算本质上是个非等值连接，数据库对于等值连接还能采用HASH JOIN等优化方案来减少计算量，但对于非等值连接就只能采用遍历方案了；SQL也无法在语句中实现上面设计的复杂过程，不能识别距离的单调性而主动排序并采用二分法

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    0840-6.3.4-Aqua Data Studio工具安装及访问安全环境的Hive和Impala

    作者：冯庆煜 1.文档编写目的 Aqua Data Studio是一款完整IDE的数据库开发工具，它提供3种主要功能：数据查询与管理工具。比对数据工具与源控制和文件系统的整合工具。...本篇文章主要介绍如何安装 Aqua Data Studio及访问安全环境下的Hive和Impala。...测试环境 1.CM和CDH版本为6.3.4 2.RedHat 7.6 3.集群已启用 Kerberos 4.OpenLADP 2.4.44-23.el7_9 5.Aqua Data Studio版本18.0.19...4.Aqua Data Studio配置JDBC驱动 更换驱动前，关闭Aqua Data Studio。ADS随附了Apache Hive JDBC驱动程序的1.0.1版。...经排查，是时间不对，应该是服务器端ntp和客户端时间对应不上，结果一查，结果是服务器端时间慢半小时。停掉ntp服务，更新时间，再启动服务。然后就正常了 ? ?

    1.2K10

    0841-7.1.6-Aqua Data Studio工具安装及访问安全环境的Hive和Impala

    作者：冯庆煜 1.文档编写目的 Aqua Data Studio是一款完整IDE的数据库开发工具，它提供3种主要功能：数据查询与管理工具。比对数据工具与源控制和文件系统的整合工具。...本篇文章主要介绍如何安装 Aqua Data Studio及访问安全环境下的Hive和Impala。...4.Aqua Data Studio配置JDBC驱动 更换驱动前，关闭Aqua Data Studio。ADS随附了Apache Hive JDBC驱动程序的1.0.1版。...6.配置datastudio.ini运行参数 将以下JVM参数添加到Windows的Aqua Data Studio datastudio.ini文件 vmarg.5=-Dsun.security.krb5...经排查，是时间不对，应该是服务器端ntp和客户端时间对应不上，结果一查，结果是服务器端时间慢半小时。停掉ntp服务，更新时间，再启动服务。然后就正常了 ? ?

    1.2K30

    陶哲轩：张益唐新论文存在一些技术问题，我已请他澄清

    后面有匿名网友指出，张益唐在使用LaTex时没有使用引用的“\ref{}”语法，只是手写了方程编号。 在反复修改中，可能编号发生了变化造成这样的结果。（回忆起论文排版的恐惧了么？）...在孪生素数猜想的证明中，张益唐提出“存在无穷多间距小于7千万的相邻素数对”。 陶哲轩认为这个方法的潜力并没有被完全挖掘出来。...张益唐在这次的朗道西格尔零点猜想的证明中，使用了类似的改进版方法，还特意把数字选为致敬年份的-2022和-2024。...筛法（Sieve Method）是数论研究中的重要工具。 1950年前后，阿特勒·塞尔伯格（Atle Selberg）提出改进版的塞尔伯格筛法一直沿用至今。...在朗道-西格尔零点猜想上，张益唐一开始也是用的塞尔伯格筛法。 他将这个过程比作大海捞针，虽然最终也没有捞到，但是通过提出新的改进版筛法做出了结果。

    90230

    【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】一个新的趋势已来

    本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。...用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。...同时，在项目运行过程中，可以随时访问，虽然没有绑定域名，但是却十分的方便。2....资费介绍目前Cloud Studio每月赠送3000分钟标准型工作空间，也就是50小时，可以说是十分良心了，不知道会持续多久，大家趁现在赶快体验！...SSH连接如果需要SSH链接，可以按如下操作：图片粘贴到本地终端执行即可【第一次连接输入yes】，然后我们可以在如下路径找到当前的项目：图片四、实时数据可视化接下来，使用一个最基础的模板写一个比较实用的案例

    20710

    素数筛选算法

    不对…对面那家伙脸色不太好，好像更加不耐烦了…怎么办，不慌不慌… 筛法 ---- 于是，我再度埋下头，看起来像是在认真思考，其实只是不敢直视对方… 哎，慢着！...所以可以从2开始通过乘积筛掉所有的合数，将所有合数标记，保证不被重复筛除，时间复杂度为 $O(n)$，由于它复杂度是线性的，所以特别适合于大数据量的场景。...我们不妨回顾一下： 在普通筛法中，假设当前访问到一个素数2，那么接下来就会将指定范围内的2的倍数全部标记为非素数，比如 $6=2\times3$，即在当前访问到的素数为2时，6会被2筛除。...k]=p \times a \times prime[k] (k > j_1)$ 在 $i = i_1, j = k$ 的时候被筛掉一次，又在 $i = a \times prime[k]$ 的时候被...面试结果 ---- hmmmmmmmm… 当然，很愉快的，即使是在面试官迟到了1小时的情况下，TT还是很给面子，没让我过，我记住了，哼！ 不过好事多磨，总有收获还是不错的啦～再接再厉！

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    样本污染检测：比传统方案提前48小时锁定病原体

    RefSeq Masher Contains正是这样一款利器，它能在数小时内从数万基因组中定位出样本中潜藏的微生物身份。本文将为你揭开这款工具的神秘面纱，首先我们先来了解下REFSEQ数据库。...功能特点 核心功能 RefSeq Masher Contains是基于Mash算法的基因组筛查工具，其核心功能是通过序列包含性分析，快速识别输入数据中可能存在的NCBI RefSeq参考基因组。...污染检测：在2024年一项病原体鉴定研究中，研究者利用该工具成功筛查出牛津纳米孔测序数据中的外源微生物污染 2....内存消耗 16GB 数据预处理需求 支持原始FASTQ 需拼接为contigs 物种注释分辨率 亚种级别 种级别 在2021年德国大肠杆菌暴发事件复盘研究中，该工具比传统方案提前48小时锁定...随着NCBI RefSeq数据库的持续扩容（每年新增约5000基因组），这种轻量级筛查工具的价值将愈加凸显。

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