spark 计算两个dataframe 的差集、交集、合集，只选择某一列来对比比较好。新建两个 dataframe ： import org.apache.spark....(2, "2143"), (4, "f8934y") )).toDF("label", "sentence") sentenceDataFrame1.show() } 差集
我用mybatis生成器，生成时总有两个model类，一个是PO类，一个是example,但example我不想要了，想去掉，查一下，修改相关配置即可....false" enableSelectByExample="false" selectByExampleQueryId="false"> 修改后，没再生成
nohup java -jar /xxx/xxx/xxx.jar >/dev/null 2>&1 & 关键在于最后的 >/dev/null 2>&1 部分，/dev/null是一个虚拟的空设备（类似物理中的黑洞
方法介绍 完成这个需求使用的是dataframe_image库，因此在使用他之前，需要我们先安装这个库。 pip install dataframe_image 然后在使用之前，还需要导入这个库。...import dataframe_image as dfi 接着，调用dfi中的export()方法，就可以实现这个需求。但是关于这个知识点，你在百度上面其实看不到任何解答，那么你应该怎么学习呢？...DataFrame数据框； filename：表示的是图片保存的本地路径； fontsize：表示的是待保存图片中字体大小，默认是14； max_rows：表示的是DataFrame输出的最大行数。...这个数字被传递给DataFrame的to_html方法。为防止意外创建具有大量行的图像，具有100行以上的DataFrame将引发错误。显式设置此参数以覆盖此错误，对所有行使用-1。...max_cols：表示的是DataFrame输出的最大列数。这个数字被传递给DataFrame的to_html方法。为防止意外创建具有大量列的图像，包含30列以上的DataFrame将引发错误。
将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...其生成的输入队列可以被多个文件读取线程操作。 当一个输入队列中的所有文件都被处理完后，它会讲出实话时提供的文件列表中的文件全部重新加入队列。
如果说这是AI大模型的时代，不如说是生成式AI的时代。 在AI大模型、生成式AI、ChatGPT这三者中，生成式AI是最广泛的概念，涵盖了所有使用AI生成新内容的应用。...大模型是实现生成式AI的一种方式，而ChatGPT则是大模型和生成式AI在实践中的一个特定应用。...生成式AI带来的机遇 生成式AI是一种使用机器学习技术（尤其是深度学习）来生成以前未见过的内容的AI，它包括但不限于以下几种类型： 生成对抗网络（GANs）：这是一种特别的深度神经网络结构，包括两个子网络...这些生成式AI模型在各种应用中都有广泛的使用，包括艺术生成（如DeepArt或DeepDream）、文本生成（如聊天机器人和新闻生成器）、音乐生成，以及更复杂的任务，如视频生成和虚拟现实环境生成。...具体来看，在游戏行业，生成式AI可以创造新的游戏环境和角色，从而带来更丰富的游戏体验。例如，AI可以生成无尽的地图，让游戏世界更加庞大且多样化。 此外，生命科学行业也有望因生成式AI的进步而实现突破。
pandas中的 concat() 方法用于将两个或多个 DataFrame 对象沿着行 axis=0 或者列 axis=1 的方向拼接在一起,生成一个新的DataFrame对象。...的字典,即需要合并的数据对象 axis: 指定合并的轴向,axis=0 是纵向合并(增加行数), axis=1 是横向合并(增加列数) join: 连接方式,有 inner (相交部分)和 outer...join='outer'表示取两个 DataFrame 的行列索引的并集进行拼接,缺失值为NaN import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]...行索引的并集,缺失值用 NaN 填充。...Y A B 0 1 3 1 2 4 当使用 pd.concat() 合并多个 DataFrame 时,如果不指定 keys 参数,合并后的 DataFrame 的索引默认就是按顺序的范围索引
G， D的主要功能是： G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。...它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片 训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络...而D的目标就是尽量辨别出G生成的假图像和真实的图像。...10.GAN的经典案例：生成手写数字图片 源码和数据集获取方式在下方 有py格式和ipynb格式两种（代码是一样的） 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)#学习速率 discriminator_opt=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) EPOCHS=500 noise_dim=100 #长度为100的随机向量生成手写数据集
样本数据集的特征默认是一个(506, 13)大小的矩阵，样本值是一个包含506个数值的向量。...：某一个类别是由几个cluster构成的 # # ===========生成分类样本数据集=========== from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot...，由于每次生成的数据都不一样，所以读者看到的图片和这里也不一样的 ?...4、生成其它分类样本的函数 make_blobs函数会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。...2分类数据 下面我们通过代码的比较一下这些样本数据的生成。
首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展...，前面的步骤未走完，是不会往下进行运算的。无论报表里是否用到了这个数据集，报表工具都要先完成数据集的取数和运算再进行报表运算，因而，如果数据集发生卡滞，整个报表就不能运算了。...皕杰报表中影响数据集取数的因素主要包括，数据库的JDBC驱动不匹配，取数据的sql不正确或不够优化，数据量太大占用内存过多。...1、数据库的JDBC驱动是由数据库厂家配套的，不仅与数据库的版本相关，还与jdk的版本相关，JDBC驱动不匹配就不能从数据库正常取数了。...如皕杰报表6.0的运行环境是JDK1.8，如JDBC驱动不支持JDK1.8就不能正常取数。2、取数据的sql可放到数据库客户端上先行运行测试，以确保取数sql正确。
直接看我的注解吧 注意地址的斜杠，还有地址别写什么相对地址了，这包太老了，服务器update一下兼容问题就出来了。...#第一个参数定义达到什么程度就输出 第二第三....第N 定义输出的类型 #debug<info<worn<error log4j.rootLogger=debug, stdout ,R ### direct...org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss} [%p] %c - %m%n #在目录下生成一个日志文件
Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。 如果用传统的方法，Python的内存会爆掉。因为无论是fetchone()还是fetchall()，都是把结果集读取到本地的。...解决的方法： conn = MySQLdb.connect(host='ip地址', user='用户名', passwd='密码', db='数据库名', port=3306, ...charset='utf8', cursorclass = cursors.SSCursor) 需要注意的是，结果集只要没取完，这个conn是不能再干别的事情的，包括另外生成一个cursor也不行的。...如果需要干别的，请另外再生成一个连接对象。
说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...使用列表生成式，如何得到12 个随机数 for , if 和列表生成式结合，碰撞出哪些火花？...zip 和列表生成式 列表生成式实现筛选分组，函数分组等更多实用案例 关键字 is 的功能是什么？ 对于自定义类型，判断成员是否位于序列类型中，怎么做？...yield 和 send 碰撞出哪些火花？ yield 使用举例 关键词 nonlocal常用于函数嵌套中，实现什么作用？...如何区分这 4 种连接关系 Kaggle 数据集 EDA 实战，总结单变量分析的思维模式 Kaggle 数据集 EDA 实战，双变量分析的思维模式，使用 pivot_table, groupby, matplotlib
而且，当我们得到一个不完美的模型的时候，其中的数据集到底存在什么偏见？这些偏见是如何产生的？...我们对于偏见的理解因为我们制定分类的策略不同而不同，换言之，每一种分类方式代表着采取不同的角度看待哪些是重要的分类特征。而决定数据集和最终模型决策的是你——制定策略的人。...也就是每个数据集都代表一种“世界观”，其收集背后莫不代表着人的意志。 所以，再回过头来想想，还有哪些策略或者规则的指定可能会影响我们的对于公正性的判断？...3 标签在讲述故事 回顾一下，假设你是收集该数据集的负责成员，刚开始你做出关于与偏见相关的分类类别的决策，所有的形状实例到底怎么分？...数据集总是特定时间空间和条件的结果。它们是社会的产物，它们有历史观，它们有政治色彩。而忽略这些会带来非常现实的后果。 那我们应该怎么对待这些信息呢？
在化学信息学和药物发现领域中，从分子图中预测分子的三维构象集具有关键的作用，但现有的生成模型存在严重的问题，这包括缺乏对重要分子几何元素的建模，优化阶段容易出现累积误差，需要基于经典力场或计算代价昂贵的方法进行结构微调...我们希望这种可微的三维结构生成器能对分子建模和相关应用产生重大影响。 1 概述 问题和重要性 作者团队解决了分子构象生成(MCG)的问题，即根据分子图预测小分子的低能三维构象集(图1)。...图1 从输入的分子图生成低能三维构象集 动机和现有方法的挑战 MCG的主要挑战来自于由键长、键角和扭角组成的庞大3D结构空间。...我们的主要贡献和模型 在这项工作中，作者团队主要探讨下面这个问题：我们能否从分子图中设计出高质量、具有代表性、多样性和泛化性的低能量三维构象集的快速ML生成模型？...： GEOM-QM9(与气相化学相关的小分子)和GEOM-DRUGS(类药物分子) GEOMOL在几秒钟或更短的时间内处理类似药物的分子，而不牺牲质量 图2 GEOMOL模型描述 2 方法 问题设置和符号描述
编译 | 董靖鑫 审稿 | 张翔 今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。...在化学空间中探索对接分数高的分子，可能会更接近于真实世界的分子。 目前的学习分布的深度模型最大的问题在于它们仅能有限地学习数据集的分布，生成的分子与训练集高度相似。...2 模型 图1 MOG架构 图2 2D示例上的生成。训练分布由8个各向同性高斯斑点组成，红色表示样本。生成的有着特定能量中心的样本由相应的颜色表示。...总体结果表明能量增强策略更有利于从训练分子中产生不同的分子。 （2）FREED不直接从训练分子采样，在ZINC250k数据集上的新颖度很低，因为它的片段词汇表是从数据集中提取的。...这是因为原始的MARS没有任何约束条件限制生成的分子与已知的活性分子不同，但改良后的MARS考虑了能量分数可以生成分布外的分子。
Spark，英文原义为火花或者星火，但这里并非此意，或者说它就没有明确的含义。...存储和计算是大数据中的两大核心功能。 大数据框架，一般离不开Java，Spark也不例外。不过Spark并非是用Java来写的，而是用Scala语言。...弹性，意味着大小可变、分区数量可变；分布式，表示支持多节点并行处理；数据集，说明这是一个特殊的数据结构。...进一步的，Spark中的其他组件依赖于RDD，例如： SQL组件中的核心数据结构是DataFrame，而DataFrame是对rdd的进一步封装。...值得一提的是这里的DataFrame实际上和Pandas或者R语言的data.frame其实是很为相近的，语法、功能、接口都有很多共同之处，但实际上这里的DataFrame支持的接口要少的多，一定程度上功能相对受限
直方图是一种流行的数据规约方法，它会将给定属性的数据分布划分为不相交的子集或桶（给定属性的一个连续区间）。...聚类采样:聚类采样会先将原有数据集划分成若干个不相交的类，再从这些类的数据中抽取部分样本数据。 分层采样:分层采样会将原有数据集划分为若干个不相交的层，再从每层中随机收取部分样本数据。...3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍 重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作，该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引，生成一个具有分层索引的结果对象...df起初是一个只有单层索引的二维数据，其经过重塑分层索引操作之后，生成一个有两层行索引结构的result对象。...两者的操作如下： 案例操作： 初始化数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3]
三、应用决策树算法生成规则集 项目背景：由于公司发展车贷业务，需要判断新进来的申请人有多大的概率会逾期，根据逾期的概率和资金的松紧程度决定是否放贷。...故一般不把历史逾期不超过x天(根据公司的实际业务情况和数据分析结果得出)的客户定义为坏客户(这里的坏不是坏人的意思，纯粹指逾期超过x天的客户)。...在本文把逾期超过20天的客户标签y定义为1(坏客户)，没有逾期和逾期不超过20天的客户标签y定义为0(好客户)。...接着把规则集变成数据框，代码如下： # 生成规则数据框 df = pd.DataFrame(Rules) df.columns = ['allrules'] df['Rules'] = df['allrules...8 合并训练集和测试集规则数据 接着定义函数，生成训练集和测试集组合规则合并数据，代码如下： def rule_date(df, Xtest_date): ''' df：决策树生成的规则对应的好坏数量及占比
简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。...写了两个循环，先是取出大范围的 shp 中的每一个对象，再读取小范围 shp 的每一个对象，将小范围的 shp 空间对象逐个与大的空间对象进行相交操作。...GeoSeries 简单的说是只包含空间属性的对象，不包含 GeoDataFrame 的其他字段，所以需要为其附加其他字段，为第一个添加 left 字段，为第二个添加 right 字段，并赋值，如下：...此函数可以判断两个空间对象的交集、并集以及不同的部分，此处我们只需要取出交集就可以了。...可以看到确实取出了相交的部分，至此我们就得到了想要的结果。 结束 只要是需要判断两组空间对象空间位置的均可以使用此函数，其余的诸如并集、取异等可以自行试验，或参考官方文档。
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