2016.01.06 21:02* 字数 82 阅读 24416评论 11喜欢 12 Title: 使用 pyenv 可以在一个系统中安装多个python版本 Date: 2016-01-06 Author...: ColinLiu Category: Python tags: python,pyenv 使用 pyenv 可以在一个系统中安装多个python版本 Installl related yum install...pyenv/version) 3.5.1/envs/flask_py351 3.5.1/envs/pelican flask_py351 pelican # 查看当前处于激活状态的版本，括号中内容表示这个版本是由哪条途径激活的...（global、local、shell） $ pyenv version 3.5.1 (set by /root/.pyenv/version) # 使用 python-build（一个插件） 安装一个...--unset 参数可以用于取消当前 shell 设定的版本。
♣ 题目部分 在Oracle中，模糊查询可以使用索引吗?...♣ 答案部分 分为以下几种情况： （1）若SELECT子句只检索索引字段，那么模糊查询可以使用索引，例如，“SELECT ID FROM TB WHERE ID LIKE '%123%';”可以使用索引...如果字符串ABC在原字符串中位置不固定，那么可以通过改写SQL进行优化。改写的方法主要是通过先使用子查询查询出需要的字段，然后在外层嵌套，这样就可以使用到索引了。...④ 建全文索引后使用CONTAINS也可以用到域索引。...'AA%') filter(REVERSE(SUBSTR("TABLE_NAME",1,LENGTH("TABLE_NAME")-4)) LIKE 'AA%') --如果字符串ABC在原字符串中位置不固定
个数据集，139,570,057 个样本) 定制能够刻画数据集的特征（例如性别偏见）并进行计算，它可以帮助研究人员和开发人员在使用数据集之前更好地理解数据集，并帮助数据创建者提高数据质量 (例如消除...图 2：SST 数据集的样本按照不同文本长度划分的统计分布图 使用 DataLab，用户可以选择任意支持的分析角度，实现一键化操作。DataLab 还支持数据集级别的整体分析，欢迎登录网站试玩。...在实际应用中，什么是好的「Prompt」是一个具有挑战性的问题。下图 5 为DataLab 定义 Prompt 的一个例子。...我们用一个例子测试对比了下 DataLab 和 Google Dataset Search：我们发现前者可以比较精准地找到一个符合描述的数据集，而 Google Dataset Search 直接失效。...图 8：全球机构在 NLP 系统性能上的排名 未来展望 我们希望平台的统一可以让集体智慧更容易发挥作用。未来，DataLab 将继续向多个方向扩展： 探索并包含更多不同的数据类型。
我们能用机器学习来更准确地预测客户需求，而不只是依靠直觉或经验原则吗？如果你拥有足够多的历史业务数据，你就可以。在本文中，我们将告诉你怎么做。 机器学习 第一，什么是机器学习？...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询，而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。（github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...完整的代码可参见 Datalab notebook；Google CloudMachine Learning 的 Alpha 版则提供了更简单的办法来做这件事。...我们可以直接把预测因素变量（当天在一周中的位置，最低和最高气温，雨水）传递给神经网络，并预测未来三天的出租车需求量： ?
需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...、构建神经网络常用的组件；可以根据特定的计算需求写你自己所需的图 在 CPU 和GPU上都能运行，在桌面端、服务器和移动端平台都能运行 使用 Python 和 C++，还有交互的iPython 使用教程...Datalab 模型开发设计教程 适用于多种不同类型的数据，与谷歌云平台产品整合 预训练的模型 如果你的模型属于以下几种，可以考虑使用预训练模型，按照使用次数收费。...BLAS包通常是已经优化的，其前提假设是指令将在CPU上运行。在深度学习中，情况并非如此，BLAS可能无法充分利用GPU提供的并行性。...因此，通过使用这些软件包就可以框架中获得显著的加速。加速在DL中十分要，这是你训练神经网络只花费四个小时而不是四天的原因。在快速变化的AI创业公司中，速度就是你能成为领跑的还是追赶别人的关键。
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下所有数据库实例可以使用同一个Undo表空间吗？ ♣ 答案部分 不能。RAC下的每个节点实例需要有自己单独的Undo表空间。...同Redo一样，Undo表空间也需要部署到共享存储，虽然每个节点上Undo的使用是独立的，但需要保证集群内其它节点实例能对其访问，以完成构造读一致性等要求，配置如下所示： SQL>ALTER SYSTEM
Arduino模块内部有一个微控制器芯片，且具有多个输入和输出端口。你可以在笔记本电脑上用Processing语言（和C语言比较像）编写一个程序并编译，然后通过USB线传输到该模块中。 ?...我使用的工具是Cloud Datalab，这是一个很受欢迎的Jupyter Notebook版本，并已集成到Google Cloud平台，可提供基于云数据分析的一站式服务。...你可以在Web UI中编写Python代码，使用如NumPy、Scikit-learning和TensorFlow等函数库，并将其与Google Cloud服务（如BigQuery、Cloud Dataflow...你可以在Cloud Datalab上编写Python代码，将它们读取并转换为NumPy数组，示例代码如下： ?...在输入数据有多个维度或是有多个不同属性时，线性模型尤为重要。
我将向您展示如何使用Google Colab，这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！...让Google Colab随时可用 在Google云端硬盘上创建文件夹 ? image.png 由于Colab正在开发您自己的Google云端硬盘，我们首先需要指定我们可以使用的文件夹。...我在Google云端硬盘上创建了一个名为“ app ” 的文件夹。当然，您可以使用其他名称或选择默认的Colab Notebooks文件夹而不是app文件夹。 ?...运行 现在，您可以在Google Colab中运行Github repo。 ? image.png 一些有用的提示 1.如何安装库？ Keras !...GPU工作吗？ 要查看您当前是否在Colab中使用GPU，可以运行以下代码以进行交叉检查： import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() ?
需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...Google 云服务： 云存储（Cloud Storage） BigQuery Cloud DataLab Cloud DataFlow TensorFlow Google Cloud Machine...在 CPU 和GPU上都能运行，在桌面端、服务器和移动端平台都能运行 使用 Python 和 C++，还有交互的iPython 使用教程 开发者社区非常活跃 ?...BLAS包通常是已经优化的，其前提假设是指令将在CPU上运行。在深度学习中，情况并非如此，BLAS可能无法充分利用GPU提供的并行性。...因此，通过使用这些软件包就可以框架中获得显著的加速。加速在DL中十分要，这是你训练神经网络只花费四个小时而不是四天的原因。在快速变化的AI创业公司中，速度就是你能成为领跑的还是追赶别人的关键。
02 DataLab的整体架构 [DataLab整体架构图] DataLab通过协调多个能够调用各种数据工具（Data Function Calling）的智能体，从而完成各种数据分析任务。...其中，数据表Schema提供表名、列名及其类型；脚本历史流水由领域专家创建，在公司内定期执行，可以深刻反映数据表的语义信息和常见用法；血缘信息包含整个公司内相关上下游数据表的元数据，可以作为知识生成的补充来源...结合共享信息池，模块可以高效提供完成请求所需的最小上下文。 03 实验评估 为了全面评估DataLab平台在BI流程中的有效性，研发团队同时利用学术界的标准基线和公司内部的工业数据集进行实验。...腾讯大数据落地的真实业务场景中，DataLab的元数据增强模块对比基线，在找库找表任务上达到了38个点的准确率提升；在BI DSL生成任务上达到了58个点的提升。...此外，得益于上下文管理模块，DataLab在达到与SOTA方法接近的准确率时，可以减少61%的Token调用。 更多实验结果可以参考论文原文。
IoT 出于安全方面的考虑，Android Things的操作系统核心都是由谷歌直接管理，将开发者的权限限制在小范围内。...从整个系统的安全性来看，是可以在Bootloader这部分夹杂一些代码去获得权限的。...产品的开发中，需要在CPU芯片的模块板上画开发板，进行硬件方面的初期设计。完成后就进入到应用的开发时期，来让开发者进行开发。...GPIO 可以用于传感器的控制，PWM 用于对电机或声音的控制。I2C、SPI、UART这三部分涵盖了低中高三种总线，在目前所有的传感器模块中，如果需要连接板子都是要用到这三种总线的。...://Iot.google.com Android Things SDK： https://developer.android.google.cn/things/index.html 有问题可以在评论区讨论
比如当你输入研究思路： 我想训练一个可以识别啤酒评论中包含的积极和消极情绪的模型。 DataLab就能给出20个数据集任君选择，每一个点进去还有更加详细的介绍。...所以很多时候，数据集的积累可以体现技术壁垒。 从DataLab上的大数据分析可以看出，美国在语言数据集上的优势巨大，因为很多现有公开、流行的数据集都是以英文为主。...同时，这一平台也能对全球不同研究机构在不同任务数据集上的表现进行排名。 从下表中可以看到，CMU、微软亚研院、JHU、UW几个机构位居前四，清华大学在国内排名最高。...用户也可以在DataLab官网进行数据纠正。 复旦校友领衔打造 DataLab由卡内基梅隆大学语言技术研究所（LTI）博士后刘鹏飞领衔打造。...在DataLab里，不同数据类型、操作类型都被标准化，其目的就是让用户在前人已经解决的事情上不要再浪费时间，而是使用已经有的技术去探索新的技术发展。
目前，Inspired Cognition 提供的服务主要基于卡内基梅隆大学和许多其他贡献者开发的开源软件，包括： DataLab：DataLab 是一个开发库，可让您有效地定位、评估和操作数据集以改进您的系统...ExplainaBoard：ExplainaBoard 提供「可解释的排行榜」，让您可以在细粒度级别上比较和对比系统的性能，识别痛点并有效地提高性能。...他是卡内基梅隆大学博士后研究员，以在自然语言处理的学习和评估方法方面的开创性工作而闻名，他的软件项目 ExplainaBoard 和 DataLab 是核心 Inspired 产品。...在卡内基梅隆大学语言技术研究所，Graham Neubig 研究关注的是语言及其在人类交流中的作用。长期研究目标是通过开发自然语言处理（NLP）技术来打破人与人或人机交流的障碍。...Graham Neubig 工作的第一个研究方向侧重于核心 NLP 技术的进步，这些技术提高了我们分析、翻译、生成或回复文本输入的准确性。
他表示，未来，百度视觉语义化技术也将开放给开发者使用。 除了视觉语义化，语音语义一体化也非常重要。...他也具体介绍了如何解决远场交互的高频 Query，可以看到其中涉及到语言模型、声学模型、高频知识库、语义纠错等多个方面。 ?...而百度大数据（北京）实验室主任浣军则详细介绍了 PaddlePaddle3.0 中的 AutoDL。...可以看到，Datalab 是专为开发者打造的交互式在线数据开发工具，支持 Python 等多语言的交互式开发环境，集成百度 PaddlePaddle 以及 TensorFlow 等优秀开源深度学习框架。...目前 Datalab 已经开放限量邀测通道，7 月 8 日截止，各位小伙伴们可以抓紧时间。 相信不管你从事数据科学的哪项研究，都会在百度开发者大会上找到自己感兴趣的方向。
因此TASK锁机制设计非常重要，必须保证在同一时刻写入任务不可重复执行；检查点机制的设计保证了数据同步的一致性和完整性；TASK占用过多系统内存尤其在处理大量数据时图数据库服务会存在宕机风险，数据分块方案的设计很好的避免了这个问题...TASK执行流程 [FROM-NODE-TASK]->[TO-NODE-TASK]->[REL-TASK] check-point表结构设计 任务状态表负责保存节点TASK和关系TASK的任务状态，在整个任务流上实现任务状态的传递...rawCheckPoint}) YIELD value WITH value,batchFailedSize,rawCheckPoint 任务状态锁 【图数据构建任务状态锁】【保证某一时刻关系的DAG中TASK...CYPHER脚本的自动化生成完全是可以实现的。...从图数据schema设计，到数据模型推荐和图数据自动抽取，可以大大解放数据工程师的精力。
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...你可以在 notebook 中 shell 命令前加上「!」。如：!pip install -q keras。这样你就可以很大程度上控制正在使用的谷歌虚拟机。...如果你只在代码单元中输入 !ls 命令（记得命令前加!），那么你的虚拟机中会出现一个 datalab 文件夹。 我们的任务是将数据集放置到该机器上，这样我们的 notebook 就可以访问它。...你可以使用以下代码： 输入 !ls 命令，检查机器上是否有该文件。你将看到 datalab 文件夹和 breast_cancer_data.csv 文件。
DeepMind发布2017年的回顾blog，总结今年在多个方面取得的进展，比如AlphaGo Zero，Parallel WaveNet（比最早的WaveNet快了100倍，用来产生Google Assistant...Google的一个工程师做的机器学习101 ppt，非常华丽，可以看看 链接：https://docs.google.com/presentation/d/1kSuQyW5DTnkVaZEjGYCkfOxvzCqGEFzWBy4e9Uedd9k...JP Morgan内部关于机器学习的280页文档，写的不错，里面有一些机器学习在金融领域的应用案例，可以看看 链接：http://www.valuesimplex.com/articles/JPM.pdf...Dataprep - 洗数据用的 Cloud Dataproc - host在Google服务器上的hadoop/spark Cloud Dataflow - host在Google服务器上的Apache...Beam，跑数据pipeline，支持batch和streaming BigQuery - 数据仓库 Cloud Datalab - host在Google服务器上的jupyter notebook
不需要安装软件或基础环境（Cloud ML Engine 是无服务器的） 你可以在云端训练模型，然后在任何地方部署该模型（使用 Kubeflow） 作者写的代码：https://github.com/tensorflow...读者可以使用这个 notebook 或这个 codelab 中的代码来跟进此教程。...我已经在 Cloud Datalab 中测试了 notebook，并且在 Cloud Shell 中测试了 codelab。.../codelabs/tpu-resnet Cloud Datalab：https://cloud.google.com/datalab Cloud Shell：https://cloud.google.com...随着数据集规模的增大，这些数据可以支撑起越来越大的模型的训练：较大的模型在较小的数据集上进行训练存在过拟合的风险。因此随着数据集大小的增加，你可以使用更大的模型。
Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...你可以在 notebook 中 shell 命令前加上「!」。如：!pip install -q keras。这样你就可以很大程度上控制正在使用的谷歌虚拟机。...如果你只在代码单元中输入 !ls 命令（记得命令前加!），那么你的虚拟机中会出现一个 datalab 文件夹。 ? 我们的任务是将数据集放置到该机器上，这样我们的 notebook 就可以访问它。...你将看到 datalab 文件夹和 breast_cancer_data.csv 文件。 ? 数据预处理： 现在数据已经在机器上了，我们使用 pandas 将其输入到项目中。
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