torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()

时间: 2023-12-31 07:05:56 浏览: 31
这段代码的作用是对矩阵R进行求和操作。首先，使用torch.sum函数对R进行两次求和操作。第一次求和是在dim=2的维度上进行，即对矩阵R的第三个维度进行求和。第二次求和是在dim=1的维度上进行，即对第一次求和的结果再进行求和。最后，使用.cpu().numpy()将结果转换为numpy数组。所以，torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()的作用是对矩阵R进行两次求和操作，并将结果转换为numpy数组。 #### 引用[.reference_title] - *1* [torch.sum(c, dim=0, keepdim=True) torch.sum(c, dim=1, keepdim=True)](https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/115701407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍](https://blog.csdn.net/weixin_45335726/article/details/122517254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [tensor和numpy中的乘法运算，如torch.mul()和torch.sum()函数的用法](https://blog.csdn.net/FORKobe/article/details/127435631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

pdf

python torch.utils.data.DataLoader使用方法

主要介绍了python torch.utils.data.DataLoader使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pdf

PyTorch的torch.cat用法

主要介绍了PyTorch的torch.cat用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

今天小编就为大家分享一篇PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) mask = torch.from_numpy(mask).float() # 转换为 PyTorch 张量并进行类型转换 pooled_feature = (feature_map * mask).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show()，上述代码出现问题：pooled_feature = (feature_map * mask).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (262144) at non-singleton dimension 1，如何 修改

pooled_feature = (feature_map * mask).sum(dim=(2, 3)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_...

该代码有给出报错TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (axis=tuple, dtype=NoneType, out=NoneType, ), but expected one of: * (*, torch.dtype dtype) * (tuple of ints dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype) * (tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype)该如何修改

*, torch.dtype dtype) * (tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype)" 是因为在代码的第 27 行使用了 axis=(1,2) 参数，但是 features 数组的维度不足以支持这个参数。 对于这个问题，可以...

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\cellfree代码\CF-DL.py", line 364, in <module> loss_train = loss_fn_train(out, train_u, train_V, I1) File "D:\anaconda3\cellfree代码\CF-DL.py", line 304, in loss_fn_train Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1)#.detach().cpu().numpy() # (5,6,6) File "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 958, in __array__ return self.numpy().astype(dtype, copy=False) RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1)#.detach().cpu().numpy() # (5,6,6) 更改为： python Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], ...

import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) pooled_feature = (feature_map * mask.float()).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show()，上述代码出现问题：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'float'

pooled_feature = (feature_map * mask).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_...

在这代码里面加入获取准确率和损失值并且绘制函数的代码import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm from m

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("Using device:", device) # set up hyperparameters batch_size = 64 epochs = 10 lr = 0.01 # set up data loaders ...

np.concatenate对应于torch

不同的是，在torch中，拼接的维度由dim参数指定，而在numpy中，维度由axis参数指定。所以，np.concatenate函数对应于torch中的torch.cat函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">...

接着上面的代码，解释下面代码all_correct_num = 0 all_sample_num = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): test_x = test_x.to(device) test_label = test_label.to(device) predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_y =torch.argmax(predict_y, dim=-1) current_correct_num = predict_y == test_label all_correct_num += np.sum(current_correct_num.to('cpu').numpy(), axis=-1) all_sample_num += current_correct_num.shape[0] acc = all_correct_num / all_sample_num print('accuracy: {:.3f}'.format(acc), flush=True) if not os.path.isdir("models"): os.mkdir("models") torch.save(model, 'models/mnist_{:.3f}.pkl'.format(acc)) if np.abs(acc - prev_acc) < 1e-4: break prev_acc = acc

我们使用 np.sum() 将布尔张量转换为整数张量，并在 CPU 上计算所有正确预测的数量，并将其加到 all_correct_num 中。同时，我们还需要将当前批次的样本数量加到 all_sample_num 中。 在遍历完所有测试样本后...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全Begin-End区域代码，实现使用pytorch搭建出卷积神经网络模型，再对模型进行训练

pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy().squeeze() accuracy = sum(pred_y == train_data_tiny[0][1]) / float(train_data_tiny[0][1].shape[0]) print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' %...

model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) criterion = nn.MSELoss() # MSE损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 优化器 drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse() data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float()) for epoch in range(epochs): model.train() # 模型在train模式 optimizer.zero_grad() # zero_grad 清除上一次的一些梯度 output = model(data) # forward loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float()) # 只计算Train节点的损失 # 测试模型准确率 #accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) #print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy)) r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy()) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2_score: {:.4f}".format( epoch + 1, epochs, loss.item(), r2)) loss.backward() optimizer.step() 怎么改成用optuna调参

model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay) #...

利用 torch.nn 实现 logistic 回归在人工构造的数据集上进行训练和测试，并对结果进行分析， 并从loss、训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析

好的，以下是使用torch.nn实现logistic回归在人工构造的数据集上进行训练和测试，并对结果进行分析的步骤： 首先，导入所需的和模块： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim...

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-68998da09081> in <module> 25 26 # 计算评估指标 ---> 27 true_positive = np.sum(target_labels & x) <__array_function__ internals> in sum(*args, **kwargs) D:\anaconda\envs\pytorch3.6\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py in sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial, where) 2240 2241 return _wrapreduction(a, np.add, 'sum', axis, dtype, out, keepdims=keepdims, -> 2242 initial=initial, where=where) 2243 2244 D:\anaconda\envs\pytorch3.6\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py in _wrapreduction(obj, ufunc, method, axis, dtype, out, **kwargs) 83 return reduction(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **passkwargs) 84 else: ---> 85 return reduction(axis=axis, out=out, **passkwargs) 86 87 return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs) TypeError: sum() received an invalid combination of arguments - got (axis=NoneType, out=NoneType, ), but expected one of: * (*, torch.dtype dtype) didn't match because some of the keywords were incorrect: axis, out * (tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype) * (tuple of ints dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype)

这个错误是因为在计算 true_positive 时使用了 np.sum() 函数，但是函数的参数传递错误。np.sum() 函数不接受 axis 和 out 参数为 NoneType。要解决这个问题，你可以将 target_labels 和 x 转换为 ...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

在if __name__ == "__main__":中，代码设置了torch.backends.cudnn.benchmark为True，合并了配置信息args和cfg，并输出了“start testing...”信息。然后根据配置信息中的backbone选择了不同的通道数，并初始化了一...

使用PyTorch实现LeNet网络。   使用实验7的 Fashion MNIST 对LeNet进行训练和测试。优化算法采用SGD或Adam。    torch.optim.SGD 或 torch.optim.Adam。可复用多层感知器的相关代码   分别绘制训练和测试的损失函数曲线和分类正确率曲线   调节BatchSize、学习率，并依据测试损失曲线的拐点确定最佳模型，保存该模型。   使用测试集测试所保存模型的性能，以混淆矩阵展示。   扩展任务：以旋转的方式扩充测试集，在前述最佳模型上测试扩充后

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LeNet().to(device) # 定义优化器和损失函数 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) criterion = nn...

请将如下的matlab代码转为python代码，注意使用pytorch框架实现，并对代码做出相应的解释：function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

cur_goal += Cost*0.5*(torch.sum(torch.square(net[0].weight))+torch.sum(torch.square(net[2].weight))+torch.sum(torch.square(net[0].bias))+torch.sum(torch.square(net[2].bias))).item() print('Global ...

已有训练集1000*32、训练标签1000*1和测试集100*32、测试标签100*1的.csv文件，写一个ARMA卷积图卷积神经网络的python的torch代码

x = x.mean(dim=2) x = self.fc(x) return x 最后，我们可以定义一些超参数和训练过程： python in_channels = 32 out_channels = 64 kernel_size = 5 p = 2 q = 2 hidden_units = 10 learning_rate = ...

代码满足手动生成回归任务的数据集，要求:生成单个数据集数据集的大小为10000且训练集大小为7000，测试集大小为3000。数据集的样本特征维度p为500，且服从如下的高维线性函数y = 0.028 + Σ(0.0056 * xi) + ε 。手动生成前馈神经网络（不用torch.nn库）解决这个回归问题，分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线

y = 0.028 + np.sum(0.0056 * X, axis=1) + epsilon 步骤3：划分训练集和测试集 根据给定的要求，将生成的数据集划分为训练集（大小为7000）和测试集（大小为3000）。 python train_size = 7000 test_size ...

最新推荐

recommend-type

基于Springboot + Mybatis框架实现的一个简易的商场购物系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如，假设有一个销售记录表，其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表，可以使用以下SQL语句： ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
recommend-type

使用vue3+elementsplus封装一个提示确认框的组件，要求将请求地址和确认框展示信息作为参数暴露出去

好的，下面是使用 Vue3 和 ElementPlus 封装一个提示确认框的组件，同时将请求地址和确认框展示信息作为参数暴露出去。 ```vue <template> <el-dialog title="确认提示" :visible.sync="dialogVisible" width="30%" :before-close="handleClose" > <p>{{ message }}</p> <span slot="footer" class="dialog-footer"> <el-button @click="di
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。