datasets数据集 分享一些学习到的知识 sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集，主要包含以下几大类： 玩具数据集 真实世界中的数据集 样本生成器...提供加载较大数据集的工具，并在必要时可以在线下载这些数据集，用datasets.fetch_xx()加载。...() 打好标签的人脸数据集 fetch_lfw_pairs() 该任务称为人脸验证：给定一对两张图片，二分类器必须预测这两个图片是否来自同一个人 fetch_covtype() 森林植被类型，总计581012...个样本，每个样本由54个维度表示（12个属性，其中2个分别是onehot4维和onehot40维），以及target表示植被类型1-7，所有属性值均为number，详情可调用fetch_covtype(...)[‘DESCR’]了解每个属性的具体含义 fetch_rcv1() 路透社新闻语料数据集 fetch_kddcup99() KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集，KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实
之前开发数据湖新版本时使用Spark SQL来完成ETL的工作，但是遇到了 Spark SQL 不支持某些数据类型（比如ORACLE中的Timestamp with local Timezone）的问题...driver 版本：ojdbc7.jar Scala 版本：2.11.8 二、Spark SQL读数据库表遇到的不支持某些数据类型 Spark SQL 读取传统的关系型数据库同样需要用到 JDBC，毕竟这是提供的访问数据库官方...Spark要读取数据库需要解决两个问题： 分布式读取； 原始表数据到DataFrame的映射。...Config.JDBC_PARA_FETCH_SIZE -> s"$fetchSize")).load() val rdd = jdbcDF.rdd rdd.count() ...... } 2.2 部分数据类型不支持...SQLType 到 Spark DataType 的映射关系），修改映射关系，将不支持的 SQLType 以其他的支持的数据类型返回比如StringType，这样就能够解决问题了； register新创建的
集成开发环境 pycharm ---- 工欲善其事，必先利其器 pycharm是具备一般的python ide的功能，同时呢支持调试，语法高亮，代码管理，智能提示 加快快发的速度，提高开发效率 注释 -...使用 单行注释 使用字符#号 多行注释 使用字符"""注释""" 或 '''注释''' 原则：不能全部都加注释，要再重要的地方或者不好理解的地方添加注释即可，注释要见名知意 """ 多行注释 多行注释...基本数据类型的使用 ---- what 数据。...指得是变量的值，如age=18 ，18就是我们要保持的数据 why 变量是反映事物的状态以及状态的变化，针对不同类型的状态就应该用不用类型的数据去表示 how 使用 整数型：int 定义：age =...字典：dict 定义：在{}内用逗号分隔，可以存放多个键值对的数据，key=value,value可以是任意的类型 作用：记录多个不同属性的值 用于表示：存储多个值，每个值都有唯一一个对应的key
Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...DataFrames 数据框是一个分布式的数据集合，它按行组织，每行包含一组列，每列都有一个名称和一个关联的类型。换句话说，这个分布式数据集合具有由模式定义的结构。...DataSet是一个强类型的、不可变的数据集合。...这意味着，如果数据集被缓存在内存中，则内存使用量将减少，以及SPark在混洗过程中需要通过网络传输的字节数减少。...创建数据集 有几种方法可以创建数据集： · 第一种方法是使用DataFrame类的as(symbol)函数将DataFrame转换为DataSet。
reference映射简介 在本文中，我们首先构建一个reference，然后演示如何利用该reference来注释新的查询数据集。...生成后，该reference可用于通过cell类型标签传输和将查询cell投影到reference UMAP 等任务来分析其他查询数据集。...为了方便起见，我们通过 SeuratData 包分发此数据集。元数据包含四个数据集中每个细胞的技术（技术列）和细胞类型注释（细胞类型列）。...Seurat 还支持将参考数据（或元数据）投影到查询对象上。...，所以我们可以评估预测的细胞类型注释与完整参考的匹配程度。
Spark RDD 分布式弹性数据集 rdd是一种弹性分布式的数据集，它代表着不可变的数据元素，可以被分区并行处理。 rdd是一个粗粒度的数据生成方式和流转迭代计算方式的描述。...用户也可以自己选择在经常重用的rdd进行数据落地，放置丢失后重做。 rdd的特性总结： 显式抽象。将运算中的数据集进行显式抽象，定义了其接口和属性。...由于数据集抽象的统一，从而可以将不同的计算过程组合起来进行统一的 DAG 调度。 基于内存。...修改了 Scala 的解释器，使得可以交互式的查询基于多机内存的大型数据集。进而支持类 SQL 等高阶查询语言。...Spark通过创建的类来表明，RDD间的依赖关系的类型，NarrowDependency属于窄依赖，ShuffleDenpendency属于宽依赖。之后会通过一节来具体介绍其中的细节。
一、hive数据类型 1.基础型 数据类型 长度大小 示例 TINYINT 1字节有符号整数，范围：-128~127 10Y SMALLINT 2字节有符号整数，范围：-32768~32767 10S...TIMESTAMP 时间戳，纳秒精度 1650778130 DATE 日期 '2023-02-27' 2.复杂型 数据类型 描述 示例 ARRAY 存储同类型数据 ARRAY类型，还支持集合的组合，不支持集合里再组合多个集合。...举例：MAP 嵌套 ARRAY，手动设置集合格式的数据非常麻烦，建议采用INSERT INTO SELECT形式构造数据再插入UNION 表 二、类型转换 1.隐式转换 Hive的类型层次中，可以根据需要进行隐式的类型转换...隐式转换的规则： 任意数值类型都可以转换成更宽的数据类型（不会导致精度丢失）或者文本类型; 所有的文本类型都可以隐式地转换成另一种文本类型。
数值类型 MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。...这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。...MySQL支持的整数类型有TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT。下面的表显示了需要的每个整数类型的存储和范围。 对于小数的表示，MYSQL分为两种方式：浮点数和定点数。...BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。...这说明它们没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。 BLOB 是一个二进制大对象，可以容纳可变数量的数据。
对于整型数据,MySQL还支持在类型后面的小括号内指定显示宽度，例如int(5)表示当数值宽度小于5位的时候在数字前面填满宽度，如果不显示指定宽度则默认为int(11)。...如果设置了宽度限制后，插入了大于宽度限制的值，那么不会对插入的数据有任何影响，还是会按照类型的实际精度进行保存，这是宽度格式实际已经没有意义了，左边不会再填充任务的“0”字符 ?...将id2类型修改为bit(2)后，重新插入，插入成功 ? 日期时间类型 MySQL中有多种数据类型可以用于日期和时间的表示，不同的版本可能有所差异。 这些数据类型的主要区别如下。...字符串类型 MySQL中提供了多种对字符数据的存储类型，不同的版本可能有所差异。...VARCHAR(M)定义的列的长度为可变长字符串，M取值可以为0~65535之间，(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用 的字符集确定。整体最大长度是65,532字节）。
iceberg 0.11.1支持的数据类型如下，这些东西在iceberg官网都有，只是有时候官网打不开，所以记录下： Type Description Notes boolean 布尔型，True or
每个类都必须是单独的组件,绝不互相引用,做到完全解耦 代码示例 package com.simple.util.math; /** * @program: simple_tools * @description: 支持各种类型快速排序工具...a[r-1] = a[i]; a[i] = temp; return i+1; } /** * 功能描述: * 〈double类型快速排序...a[r-1] = a[i]; a[i] = temp; return i+1; } /** * 功能描述: * 〈Long类型快速排序..., p, q-1); quickSortInt(a, q+1, r); } } /** * 功能描述: * 〈double类型快排...p, q-1); quickSortDouble(a, q+1, r); } } /** * 功能描述: * 〈Long类型快排
给代码写上注释是养成一个好习惯，方便别人更好理解自己的代码。...由于Python是动态语言，所以赋值变量的时候不用指定数据类型就可以 变量命名规则 1.必须由数字，字母，下划线任意组合，且不能数字开头，不能有任何符号。 2.不能是python中的关键字。...在python中，用中文当做变量名虽然不会报错，但是不要用中文，否则就贻笑大方了 注释规则 1.单行注释：#，在C和Java中是“//”，这一点千万不能混淆 2.多行注释：'''被注释内容'''...，"""被注释内容"""（三个单引号、双引号，将多行注释赋值给一个变量，可以变成一个字符串形成多行输出） 基本数据类型 数字型，可分为整型int，在python3中所有整数范围都算lint，还有小数float...数字转化成字符串：str(int) 可以用print(type())查看type后面括号里的数据是何种数据类型 1 print(type(2.33)) 2 #输出：<class 'float'
一旦生成，该参考可以通过细胞类型标签转移和将查询细胞投射到参考UMAPs等任务来分析其他查询数据集。...为方便起见，我们通过 SeuratData 包分发此数据集。元数据包含四个数据集中每个单元的技术（技术列）和单元类型注释（单元类型列）。...在这里，我们对整合后的数据进行缩放，运行PCA，并使用UMAP对结果进行可视化。整合后的数据集按细胞类型分组，而不是按技术分组。...Seurat 还支持将参考数据（或元数据）投影到查询对象上。...，所以我们可以评估我们预测的细胞类型注释与完整参考的匹配程度。
Spark 的核心是建立在统一的抽象弹性分布式数据集（Resiliennt Distributed Datasets，RDD）之上的，这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成，能够在同一个应用程序中完成大数据处理...一、RDD概念 RDD 是 Spark 提供的最重要的抽象概念，它是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分布在集群的结点上，以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。...每个 RDD 可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段。一个 RDD 的不同分区可以保存到集群中的不同结点上，从而可以在集群中的不同结点上进行并行计算。...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...*、本文参考 Spark RDD是什么？ spark原理：概念与架构、工作机制
介绍 Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format...分析 2.1 源码梳理 Spark支持用户自定义的format来读取或写入文件，只需要实现对应的（RelationProvider、SchemaRelationProvider）等接口即可。...而Hudi也自定义实现了 org.apache.hudi/ hudi来实现Spark对Hudi数据集的读写，Hudi中最重要的一个相关类为 DefaultSource，其实现了 CreatableRelationProvider...而过滤主要逻辑在 HoodieROTablePathFilter#accept方法中， HoodieROTablePathFilter会处理Hudi数据集和非Hudi数据集，对于Hudi数据集而言，会选取分区路径下最新的提交的...总结 当使用Spark查询Hudi数据集时，当数据的schema新增时，会获取单个分区的parquet文件来推导出schema，若变更schema后未更新该分区数据，那么新增的列是不会显示，否则会显示该新增的列
Part1一、介绍 一个C语言编写的支持任意类型的环形队列。...为例，说明如何做到支持任意类型的数据，和不同个数的参数类型。...宏DEQUEUE最终调用的是 int16_t dequeue_bytes(byte_queue_t *ptObj, void *pchByte, uint16_t hwLength); 本队列默认只支持字节类型...，而字节是最小单位的数据类型，它可以组合成其他的数据类型，所以只要知道其他数据类型的大小，就可以根据类型的大小，读出相对应类型的数据。...因此只需要利用下边两种技巧便可以达到目的： 获取数据类型 typeof() 是GUN C提供的一种特性，可参考C-Extensions，它可以取得变量的类型，或者表达式的类型。
有哪些数据类型不能作为字典键值的类型 列表 字典 d = {} d['name'] = 'Bill' d[10] = 20 d[True] = False d[12.3] = 20.1 d[(1, 2...为什么列表和字典类型的值不能作为字典的键值 key 是不能变的，列表和字典的值是可以变化的，一旦变化，就再也找不到value 了
今天这篇是第二章节第一天的学习内容：Python注视和基本数据类型，下面是我排版后的PDF： ? ? ? ? 以上就是第二章第一天的全部内容。
字符集支持 PostgreSQL里面的字符集支持你能够以各种字符集存储文本，包括单字节字符集，比如 ISO 8859 系列，以及多字节字符集 ，比如EUC（扩展 Unix 编码 Extended Unix...所有被支持的字符集都可以被客户端透明地使用，但少数只能在服务器上使用（即作为一种服务器方编码）。默认的字符集是在使用 initdb初始化你的PostgreSQL数据库集簇时选择的。...在你创建一个数据库时可以重载它，因此你可能会有多个数据库并且每一个使用不同的字符集。...被支持的字符集 Table 23.1显示了PostgreSQL中可用的字符集。 Table 23.1. PostgreSQL字符集 ? ? ? 并非所有的客户端API都支持上面列出的字符集。...进一步阅读 下面是学习各种类型的编码系统的好资源。
单细胞参考映射简介 在此教程中，我们首先构建一个整合的参考集，然后演示如何利用此参考集来注释新的查询数据集。生成参考集可以参考该文[1]中详细流程。...生成后，此参考集可用于通过细胞类型标签转移和将查询细胞投影到参考集 UMAP 等任务来分析其他查询数据集。...为了方便起见，我们通过SeuratData包分发此数据集。元数据包含四个数据集中每个细胞的技术（列）和细胞类型注释（列）。...Seurat 还支持将参考数据集（或元数据）投影到查询对象上。...，因此我们可以评估预测的细胞类型注释与参考集的匹配程度。
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