Databrick中的错误-列不可迭代。
社区干货
OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践
本文重点分享OLAP在火山引擎EMR上的云原生能力及在火山相关客户中的应用实践。> 本文来源于火山引擎 EMR 团队大数据工程师琚克俭在【DataFunSummit 2023:OLAP 引擎架构峰会 - OLAP 最佳实践论坛】的同名主题分享... EMR在各个云厂商中是标准产品,随着产品迭代,EMR产品也在不断丰富,特别是伴随OLAP场景兴起,EMR也集成了OLAP场景下的能力。火山EMR提供了存算分离、冷热分层、按需弹性等能力,这些能力的实现基于火山已有的基础设施,...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
加入预测错误,只能在下一次更新的时候完成修正,但是这个更新的时间一般比较长。现实中为了及时对市场的变化进行反应,越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学习在线学习算法的特点是:每来一个训练样本,就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次,一个一个数据地进行训练,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使得模型及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率。...
敏捷研发、分布自治:火山引擎业务为先的数据中台新模式
“数据中台”。我们在这个领域沉淀了多年经验,也积累了一些思考,希望能借今天这个机会与大家交流。今天的分享有三个关键词:**业务为先、敏捷研发、分布自治**。- 业务为先:这是字节做“数据中台”过程中的核心... 在CI/CD能力里,有一个概念是“DataOps”,是参考了DevOps的能力并结合数据研发特性构建出来的。CI/CD能力的建设,核心是保证研发同学专注于写代码,其他诸如建表规范、研发规范、安全审核等,则通过工具以自动化的方式...
干货|火山引擎技术工具分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写
问题——究竟有没有办法在一个任务里同时生产,同主题不同内容的数据集?生产的数据集可不可以作为输入重新参与数据建设?> > > > 
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Databrick中的错误-列不可迭代。
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浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
不能用半监督和无监督学习来解决,这时候强化学习就上场了,它针对是智能体(可以理解成一种机器学习模型)如何基于环境而做出行动反应,以获得最大化的累积奖励。其与监督学习的差异在于监督学习是从数据中进行学习,而... 也属于逻辑错误数据- 第四种处理不可用的数据,这指的是整理数据的格式,比如有些商品是以人民币为单位,有些以美元为单位,就需要线统一,另外就是把是和否转换为1、0 值再输入机器学习模型。如何查看数据集中的数...
在探索的道路上持续“做对”,火山引擎A/B测试成为这家企业数字基建
严重时可能还会被错误的决策拖垮。 乐刻对此的解决思路是,和火山引擎合作,引入其数智平台旗下的的A/B测试产品——DataTester,帮助业务敏捷试错。 A/B测试在乐刻的发展中多次发挥关键作用。例如,乐刻想在APP里上线电商场景,但拿不准该把模块命名为“集市”还是“商城”。综合A/B测试结果,乐刻快速从实验中确定了“商城”的命名,将被解放的时间精力投入后续的运营中。 乐刻APP在从4.0版本到5.0版本迭代时,加入了...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
MAD 的全称是 Modern Android Development , 它是一系列技术栈和工具链的集合,涵盖了从编程语言到开发框架等各个环节。构成,模块之间能相互作用和协调,已完成对一个给定问题的求解> 并行算法设计的目标* 开发问题求解过程中的并行性* 寻求并行算法与并行结构的最佳匹配* 合理地组织并行任务,减少额外开销> 并行算法的设计原则* 根据问题求解过程,将任务...
火山引擎VeDI:如何高效使用A/B实验,优化APP推荐系统
迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效果难以通过经验直接判断。 为了更准确地评估和优化推荐系统,A/B实验成为了一个不可或缺的工具。A/B实验能够量化各项指标的变化,从而对推荐系统的效果进行科学评估,并为后续的优化提供数据支持。本文将以火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台(DataTester)为例,介...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio Profiling随笔
通过NPURunConfig中的profiling_config开启Profiling数据采集。sess.run模式下,通过session配置项profiling_mode.profiling_options开启Profiling数据采集。> Pytorch 框架侧数据的采集方法```with torch.autograd.profiler.profile(use_npu= True) as prof: for epoch in range(10): y_pred = model(x data)...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
# 大势所趋:云原生大数据随着行业的快速发展和业务的高速迭代,数据量也呈爆炸式增长,传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题:1. 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;1. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上升;1. 传统大数据架构没...
聚焦企业数据生命周期全链路 火山引擎数智平台 VeDI 发布《数据智能知识图谱》
产品迭代、策略优化、运营提效等各个环节提供科学的决策依据。企业使用 DataTester 就可轻松依据业务需求开启 A/B 实验,能够通过更轻量的投入在实际业务场景中验证不同决策的可靠性,以此得出最优决策,帮助企业以... 涵盖的火山引擎数智平台 VeDI 系列能力都已经以产品化形式融入在企业数智化升级实践中。截至 2023 年 2 月,包括陕西旅游集团、海王集团、Levi's、凯叔讲故事 APP、峰米科技、杭州银行等文旅、医药制造、零售、互...
接入流程
但如果不能保证 UID 对每个用户都是不一样的就会影响问题定位,使我们无法还原问题发生时用户的操作路径。DEVICE_ID 允许不配置或配置为空字符串,不配置设备 ID 或者无法保证设备 ID 的唯一性同样会影响线上问题定位... 更好满足您业务场景中的播报需求。 发音人 可以使用的发音人列表可以参考文档:发音人参数列表。 // 在线合成使用的“发音人”engine.setOptionString(engineHandler, SpeechEngineDefines.PARAMS_KEY_TTS_VOICE_ON...
