reduce()函数是Python内置的高阶函数之一,它在函数式编程中具有重要作用。reduce()函数的功能是对一个可迭代对象中的元素依次进行某种操作,并返回最终的结果。本文将深入探讨reduce()函数的用法,从入门到精通。
reduce系列在平时工程中是经常使用的,其中reduce_sum是使用最频繁的一个。主要用在计算loss的时候,当我们定义好loss之后,我们一般要求loss最小,这时候就需要reduce系列。下面通过文档,我给大家简单介绍一下,不是特别难,但是不细心考虑一下,你可能永远觉得它是黑的。 其实人工智能AI,或者深度学习DL,我觉得并不是什么传说的黑科技,真正最后落在技术上的,是纯粹的计算,也没多么的高深莫测。(./不喜轻拍.sh).我有个想法就是把复杂的问题,简单化,简单的问题,通俗化。其实每次写文章,我都
对比map、 forEach、 filter 等数组方法,reduce比它们更强。
上次我写了一篇简单介绍函数式思维的文章,我们组的同学看了之后表示很感兴趣,希望我有空多写写这方面的内容,然后表示他能想到用数组的 map,但是想不到 reduce。我想这可能也是个普遍现象,因为在对 FP(函数式编程)接触不多的同学来讲,脑海中对 map 的印象,可能基本等同于循环,而对 reduce 就相对陌生。但其实呢,reduce 是个比 map、flatMap 啥的更通用的函数,你可以用 reduce 轻易地实现其他函数。
hadoop集群调优分两个方面,map和reduce map调优: map 任务执行会产生中间数据,但这些中间结果并没有直接IO到磁盘上,而是先存储在缓存(buffer)中,并在缓存中进行一些预排序来优化整个map的性能,该存储map中间数据的缓存默认大小为100M,由io.sort.mb 参数指定.这个大小可以根据需要调整。当map任务产生了非常大的中间数据时可以适当调大该参数,使缓存能容纳更多的map中间数据,而不至于大频率的IO磁盘,当系统性能的瓶颈在磁盘IO的速度上,可以适当的调
Higher-Kinded从字面意思上看是更高级的分类,也就是更高一级的抽象。我们先看个例子。
Java8 中有两大最为重要的改变,其一是 Lambda 表达式,另一个就是 Stream API 了。
解析器需要一个look ahead token,来知道逗号是否跟在expr ID后面。
reduce作为ES5新增的常规数组方法之一,对比forEach 、filter和map,在实际使用上好像有些被忽略,发现身边的人极少用它,导致这个如此强大的方法被逐渐埋没。
reduce函数原本在python2中也是个内置函数,不过在python3中被移到functools模块中。
Java 8 - Stream流骚操作解读见到过的终端操作都是返回一个 boolean ( allMatch 之类的)、 void( forEach )或 Optional 对象( findAny 等)。也见过了使用 collect 来将流中的所有元素组合成一个 List 。
上篇5分钟深入 Hadoop 的文章中,我们介绍了如何优化输入处理,让 Hadoop 达到更高的性能;另一个有可能让 Hadoop 性能实现质的飞越的过程是 Shuffle 阶段:Shuffle 阶段负责把 map output 传递到 reduce 阶段,深入理解这个阶段有助于我们回答面试中很多进阶问题,从而 really impress the interviewer. 本文就来详细讨论 Hadoop 中的 Shuffle 优化。 Shuffle 是什么? 讨论如何优化 Shuffle 之前,我们先来介
本文主要内容:一开始我们会讨论把map-reduce切分成个两个阶段的内容,然后会说有关如何处理增量的基础理论。 上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) 系列文章: 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) Composing Map-Reduce Calculations 组合Map-Reduce计算 map-reduce是一种思考并发处理的方式,为了在集群上更好的并发的处理计算,我们将计算过程组织成为一个相对直观的模型,这个
比较以上三种方式,直观上代码行数没有变少,性能和效率上还没有去实践,未知。 那为什么还要使用reduce()呢?
Groupby和reduce是大数据领域常见的算子,但是很多同学应该对其背后机制不甚了解。本文将从源码入手,为大家解析Flink中Groupby和reduce的原理,看看他们在背后做了什么。
本文主要内容:分区和归并 上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下,我们可以认为一个map-red
在使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类的函数,在此对一些常见的函数进行汇总
reduce 为数组中的每一个元素依次执行回调函数,不包括数组中被删除或从未被赋值的元素,接受四个参数:初始值(或者上一次回调函数的返回值),当前元素值,当前索引,调用 reduce 的数组。
编程练习 请运用reduce函数,计算20的阶乘,并于终端打印计算结果(如下) ‘2432902008176640000’ 任务 定义use_reduce函数 函数体内:实现某个数值的阶乘 任务提示 结合list和range函数实现1-20(包含20)的数值即list(range(1,21)) 20的阶乘为1*2*3*4*5*...*20(角标星星) 初始代码 # 从functools 中导入reduce函数 def use_reduce(x, y): # 使用result接收两个数的乘积
数据量大尽量避免使用 count(distinct) ,这会导致所有数据在一个 reduce 内去重,导致运行缓慢,使用 group by 来代替
以下是个人在工作中收藏总结的一些关于javascript数组方法reduce的相关代码片段,后续遇到其他使用这个函数的场景,将会陆续添加,这里作为备忘。 javascript数组那么多方法,为什么我要单挑reduce方法,一个原因是我对这个方法掌握不够,不能够用到随心所欲。另一个方面,我也感觉到了这个方法的庞大魅力,在许多的场景中发挥着神奇的作用。 理解reduce函数 reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值。 arr.
上面的步骤2并不是匹配上的都能reduce,lookahead token会影响一些规则,使其延迟reduce。
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
MapReduce作业运行时,任务可能会失败,报out of memory错误。这个时候可以采用以下几个过程调优
学习函数式编程,必须掌握很多术语,否则根本看不懂文档。 本文介绍两个基本术语:reduce和transduce。它们非常重要,也非常有用。 一、reduce 的用法 reduce是一种数组运算,通常用
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理,最后输出Key-Value的键值对;
map,reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。
数组中的 reduce 犹如一只魔法棒,通过它可以做一些黑科技一样的事情。语法如下:
在python3中,内置函数中已经没有reduce了。要使用reduce,需要从functools模块里引入
@(js) reduce函数,是ECMAScript5规范中出现的数组方法。在平时的工作中,相信大家使用的场景并不多,一般而言,可以通过reduce方法实现的逻辑都可以通过forEach方法来变相的实现,虽然不清楚浏览器的js引擎是如何在C++层面实现这两个方法,但是可以肯定的是reduce方法肯定也存在数组的遍历,在具体实现细节上是否针对数组项的操作和存储做了什么优化,则不得而知。 ---- [TOC] 数组的reduce方法的应用 reduce方法有两个参数,第一个参数是一个callback,用于针对数
reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始合并,最终为一个值。 概念:对数组中的所有元素调用指定的回调函数。该回调函数的返回值为累积结果,并且此返回值在下一次调用该回调函数时作为参数提供。 语法: array1.reduce(callbackfn[, initialValue]) 参数: 参数 定义 array1 必需。一个数组对象。 callbackfn 必需。一个接受最多四个参数的函数。对于数组中的每个元
Swift 的 Sequence 类型有一个强大的操作符叫做 reduce,它允许你将序列的所有元素组合成一个单一的值。在处理来自 App Store Connect API 的响应时,我一直在反复使用它,我觉得写一篇关于它的博客文章是个好主意。
python内置函数reduce 和 map/filter等函数有点类似,都是通过函数对迭代器中的元素进行遍历操作,唯一区别是reduce函数是返回计算结果是一个值,而map/filter是返回一个序列或者迭代器,下面在做详细解释
好用是挺好用的,但是兼容性如何呢?在Caniuse上搜索一番,兼容性绝对的好,可大胆在任何项目上使用。不要吝啬你的想象力,尽情发挥reduce的compose技能啦。对于时常做一些累计的功能,reduce绝对是首选方法。
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
什么是MapReduce?Map本意可以理解为地图,映射(面向对象语言都有Map集合),这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思,这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的,MapReduce的编程模型的原理是:利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的k
map,reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数 lambda函数 python的map()函数 map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x%2,要把这个函数作用在
在之前笔者总结过一篇关于数组盘盘项目中你常用到的数组API的文章,在这篇文章中有粗略的讲解到reduce这个计算API,关于reduce这个API印证了那句,会者不难,难者不会,因为reduce实现的功能虽然简单,但是代码看起来就没有其他API容易理解。
本文介绍了MapReduce计算框架的编程思想以及MapReduce计算框架的执行过程。主要包括MapReduce计算框架的编程思想、MapReduce计算框架的执行过程、MapReduce计算框架的编程思想以及MapReduce计算框架的执行过程。
Cause 原因:reduce会在map执行到一定比例启动多个fetch线程去拉取map的输出结果,放到reduce的内存、磁盘中,然后进行merge。当数据量大时,拉取到内存的数据就会引起OOM,所以此时要减少fetch占内存的百分比,将fetch的数据直接放在磁盘上。 有关参数:mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent
reduce() 是 JavaScript 数组(Array)对象的一个方法,它接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值。
上次说了 Python 中一个比较有意思的内置函数 map,今天再来介绍另一个类似的函数:reduce map 可以看作是把一个序列根据某种规则,映射到另一个序列。reduce 做的事情就是把一个序列根据某种规则,归纳为一个输出。 上栗子。以前我们给过一个习题,求1累加到100的和。寻常的做法大概是这样: sum = 0 for i in xrange(1, 101): sum += i print sum 如果用 reduce 函数,就可以写成: lst = xrange(1, 101) def add
本文通过对MapReduce的分析,列出MapReduce存在的问题,然后提出一种解决这些问题的改进型MapReduce,这种改进型的MapReduce暂且取名为MapBalanceReduce。由于经验和水平有限,所述观点和方法未必正确,诚心欢迎交流探讨。
MIT 6.824的实验难度较大,且据我推测是每年都会有改动。学习6.824的正确姿势应该是先去观看公开课,找到官方的课程时间安排表,里面附带学习资料。即在阅读论文后上课、上完公开课后在做实验。
根据近期需要hadoop的MapReduce程序集成到一个大的应用C/C++书面框架。在需求make当自己主动MapReduce编译和打包的应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云