批量采集工具：自动化数据获取与处理

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batch
批量采集
0 下载量 166 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 83KB RAR 举报
文件标题表明了这个压缩包的内容与批量采集相关，并且具有"batch"、"cattlecgq"、"dailyxir"等标签。根据标题和描述信息，我们可以推测这个资源是关于一个批量采集程序。为了深入理解这个资源，我们可以通过分析压缩包中的文件名称列表来获取更详细的知识点。 文件名称列表包括： 1. gui_shiyan1.fig 2. gui_pbj.fig 3. gui_pbj.m 4. gui_shiyan1.m 从这些文件名可以推测，这些文件很可能与MATLAB程序相关。在MATLAB中，.fig文件是图形用户界面（GUI）的布局文件，而.m文件是包含MATLAB代码的脚本或函数文件。因此，我们可以推断这个批量采集程序可能包含了一个或者多个GUI界面，以及相应的MATLAB脚本或函数来进行数据处理和采集。 知识点一：MATLAB GUI界面设计 MATLAB提供了一个名为GUIDE（GUI Design Environment）的工具，允许用户通过拖放的方式来创建GUI界面。.fig文件就是由GUIDE生成的，它保存了GUI的布局信息。.fig文件可以被.m文件调用，这样就可以将图形界面与后端的代码逻辑结合起来。 知识点二：MATLAB编程与数据采集 .m文件是MATLAB的主要编程文件，包含了一系列的命令、函数、脚本以及算法实现。这些文件可能包含了对"batch"（批量）和"cattlecgq"（这个词可能是特定的数据源或项目名称）的数据进行采集和处理的逻辑。"dailyxir"可能表示这些数据采集工作是按日进行的，即每日执行一次数据采集任务。 知识点三：批量数据采集的实现 批量采集通常需要一些自动化的方法来减少人力。在MATLAB中，这可能涉及到定时任务、循环语句、数据读写操作等。程序可能需要读取外部数据源（如数据库、网络服务或文件系统），并按照既定规则处理数据，最终可能还要将结果输出到文件中供进一步分析。 知识点四：数据处理和分析 批量采集的数据通常需要经过一系列的处理和分析步骤。这些步骤可能包括数据清洗、格式转换、统计分析等。在.m文件中，编写相应的MATLAB代码可以实现这些功能，利用MATLAB强大的数学计算能力来进行复杂的数学建模和数据分析。 知识点五：跨学科应用 根据标签"cattlecgq"和描述中的"batch acquisition program"，我们可以推测这个批量采集程序可能应用于特定领域，比如农业、工业监控或者其他需要数据采集和分析的领域。在实际应用中，批量采集程序需要与具体应用场景相结合，以满足特定的数据采集需求。 通过以上分析，我们可以得出结论，这个名为"li yong.rar_batch_cattlecgq_dailyxir_批量采集"的资源可能是一个结合了MATLAB GUI设计与数据采集功能的程序。该程序可能用于自动化地每日从特定的数据源（例如"cattlecgq"）采集数据，并可能涉及到后续的数据处理和分析。该程序的实现涉及到了多个知识点，包括MATLAB GUI界面设计、编程逻辑、数据处理以及跨学科应用等方面。

args.train_batch_size = args.train_batch_size // args.gradient_accumulation_steps

2024-12-01 上传
错误信息指出`train_batch_size`不等于`micro_batch_per_gpu`乘以`gradient_accumulation_steps`，这表明在设置深度学习训练参数时，可能忘记了调整batch size以适应梯度累积步骤的数量。当使用`DeepSpeedPlugin`时...

User def __init__(self, primary_indices, secondary_indices, batch_size, secondary_batch_size): self.primary_indices = primary_indices self.secondary_indices = secondary_indices self.secondary_batch_size = secondary_batch_size self.primary_batch_size = batch_size - secondary_batch_size assert len(self.primary_indices) >= self.primary_batch_size > 0 assert len(self.secondary_indices) >= self.secondary_batch_size > 0代码解释

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- batch_size: 批次大小，是一个整数类型。 - secondary_batch_size: 次要批次大小，也是一个整数类型。 在初始化对象时，会将以上四个参数传入构造函数中，并创建以下四个属性： - self.primary_indices：用于...

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

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5. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的，应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。 6. 在 `def_ iter_a...

config.train_batch_size = config.per_gpu_train_batch_size * max(1, config.n_gpu)

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这行代码是在配置训练时的 batch size（批大小）。其中，config.per_gpu_train_batch_size 是每个 GPU 上的 batch size，config.n_gpu 是使用的 GPU 数量。如果只使用一个 GPU，那么 max(1, config.n_gpu) 的结果...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

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这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN...X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq]，batch_size设置为self.batch_size。 这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件，并创建输入层对象以供后续使用。

class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现

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self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) ...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

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- `super().__init__():` 调用父类的构造函数，初始化模型的基本属性。 - `self.input_size = input_size`、`self.hidden_size = hidden_size`、`self.num_layers = num_layers`、`self.output_size = output_size`...

SET @batch_date = '20230222'; set @partition_name=concat('p',@batch_date); set @stat=concat('alter table tb_bond_price_comparision_reuslt truncate partition ',@partition_name); prepare stmt from @stat; execute stmt; insert into tb_bond_price_comparision_reuslt select distinct org.ISIN, mul.Broker_Yield, mul.Broker_Price, org.MARKET_PRICE, case when org.MARKET_PRICE > mul.Broker_Price then 'Broker Price' else 'BVAL' end as MARKET_PRICE_MIN, org.TRADE_REF, case when org.MARKET_PRICE > mul.Broker_Price then mul.Broker_Price else org.MARKET_PRICE end as MARKET_PRICE_MIN, case when org.MARKET_PRICE > mul.Broker_Price then mul.Broker_Price * org.NOMINAL_AMT else org.MARKET_PRICE * org.NOMINAL_AMT end as MARKET_VALUE_MIN, org.dt from tb_trade_blotter_op_sec org left join tb_bond_price_comparision_trade_blotter_op_sec_mul mul on org.TRADE_REF = mul.TRADE_REF and org.ISIN = mul.ISIN and org.dt = mul.dt where org.dt = @batch_date转换为mybatis执行语句以及生成service层代码

2023-05-26 上传
SET @batch_date = #{batchDate}; SET @partition_name = CONCAT('p', @batch_date); SET @stat = CONCAT('ALTER TABLE tb_bond_price_comparision_reuslt TRUNCATE PARTITION ', @partition_name); PREPARE ...

解释代码batch_data, id_to_tag, tag_to_id, char_to_id = self._data_preprocess(self.config.train_file, self.config.zeros, True) self.logger.info('train data prepare done') dev_batch_data, _, _, _ = self._data_preprocess(self.config.dev_file, self.config.zeros, False, char_to_id, tag_to_id) print("dev_batch_data",dev_batch_data) self.logger.info('dev data prepare done') self.logger.info('start train......') batch_len = len(batch_data) tf_config = tf.ConfigProto() # tf_config.gpu_options.allow_growth = True 这个是动态允许使用gpu空间 tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8

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`batch_data` 是处理后的训练数据，`id_to_tag` 和 `tag_to_id` 是标签的映射关系，`char_to_id` 是字符的映射关系。 `dev_batch_data` 是处理后的开发数据，`_` 是无用的变量，因为在开发数据中不需要进行标签和...

train_batch_sampler = make_batch_data_sampler(train_sampler, args.batch_size, args.max_iters)val_sampler = make_data_sampler(val_dataset, False, args.distributed) val_batch_sampler = make_batch_data_sampler(val_sampler, args.batch_size)

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这段代码用于创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)和验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。 首先，调用了一个名为`make_batch_data_sampler`的函数来创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)...
我虽横行却不霸道
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