Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎,CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术,单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大数据处理能力,同时提供和Pandas、Sklearn基本一致的易用接口。
对于支持数据分区的业务来讲,GaiaDB同样兼容了该功能,数据分区可以有效降低资源争抢密度,提升并行读取能力,对于并行分析具备很好的提速作用。
输入 输入训练数据集:paddle.reader,每行数据为pandas.core.series.Series格式数据;预测dataset:pandas.DataFrame,每行数据为pandas.core.series.Series格式数据。 输出 输出Paddle算法模型。
m gru lstm DeepAR中的RNN层数 是 DeepAR中RNN层数 范围:[1, inf) 2 DeepAR中RNN的神经元个数 是 DeepAR中RNN的神经单元个数 范围:[10, inf) 40 时间序列中的观测频率 是 时间序列中的观测频率,需要和排序列时间频率一致且为Pandas
查看详细说明 点击进入 自然语言转pandas 自然语言转pandas组件(Nl2pandas)可以通过理解对表格信息的提问,生成对应语义的可执行Python代码,主要使用Pandas库。它可以用于基于表格的查询,问答等多种场景。 查看详细说明 点击进入 标签抽取 标签抽取组件(TagExtraction)是一款高效的标签抽取组件,基于生成式大模型,专门用于从文本中提取关键标签。
通过pandas循环检查615条数据的字数是否满足prompt的要求,在允许5个字数浮动误差的基础上,符合要求的返回ok,不符合要求的返回字数的偏离数,并重新通过ernie-bot模型重新得到一个response,当然得重新通过excel的LEN函数去看下字数是否符合要求,如果仍然没有符合要求则会再去通过ernie-bot模型重新得到一个response。
对于支持数据分区的业务来讲,GaiaDB同样兼容了该功能,数据分区可以有效降低资源争抢密度,提升并行读取能力,对于并行分析具备很好的提速作用。
二、数据准备 1、物料数据schema规范 数据样例:144 rows × 9 columns 家居40条、科技40条、美食60 2、行为数据schema规范 数据样例:155条 3、用户数据schema规范(非必传) 样例数据:18条 三、创建应用 在应用管理页,单击顶部【创建应用】按钮,进入创建应用页面,依次填写应用各项参数,选择图文推荐。
2、用户仅需使用“中拓重要通知网”公众号中的医废追溯功能,进入医废收集/医废存储抓拍相关人员图像系统自动识别科室信息,仅需几秒钟即可验证并调取科室信息,并利用仪器仪表盘读数识别技术,读取电子秤仪表盘数据自动赋值重量信息,保证了数据的真实性和准确性;同时,通过数字识别扫描医疗废物袋上的数字信息,可自动调取医废信息,从而进行追溯,打造出疫情防控新形势下信息化助力医废追溯管理的行业新标杆。
scan 'Student' 在只读集群中查询数据 只读集群读取写集群中的历史数据时可以及时读取,但是读取写集群新创建的表或者插入的新数据有大约4小时左右的延迟,如需读取新创建的表或者是新插入表中的数据,请在写集群中刷新元数据或对应表,参考命令如下:flush 'meta' 或者 flush '表名'。