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社区干货
基于 LAS pyspark 的自有 python 工程使用&依赖导入
工程中引入了需要 pip install 或自己开发的模块,这种情况直接使用 LAS 的命令窗口提交是无法满足要求的。本文将主要阐述如何处理这种场景。# 问题分析此类问题需要通过打包代码与打包 python 虚拟环境的方式解决。# 解决方案我们通过案例说明该问题解决方式。(1)打包一个名称为 pythonCode.zip 的工程,里面只包含代码 test.py 代码,test.py 代码内容如下:```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'ad...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
去除重复数据、处理缺失值等工作,这些工作虽然枯燥乏味,但是也是不能省略的,提供的数据质量较低会直接导致机器学习的失败。下面我展示数据清洗部分代码。```# 数据清洗transaction_data = transaction_data.drop_duplicates()#去重market_data = market_data.dropna() #去除缺失值economic_indicators = economic_indicators.fillna(0) #缺失值填充为0#数据格式化,以日期作为索引transaction_data['Date'] = pd.to_date...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
匹配出关联的 topK 结果,然后将这些结果辅以提示词提供给 LLM,最终生成相应的答案。这里会从火山引擎方舟平台大模型广场中选取一个大模型作为 LLM 来推理答案。选用开源框架 LangChain 作为构建端到端语言模型应用... Dict, Mapping, Any#加载Embeddings,这里使用huggingFace 作为embeddingembeddings = HuggingFaceEmbeddings()# 启动llm的缓存llm_cache = InMemoryCache()```# MaaS 准备我们从火山引擎方舟大模型平台...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式... tor,同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分...
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一文了解 DataLeap 中的 Notebook
Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式... tor,同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提...
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
tos-cn-i-tlddhu82om/5b74b6771a8b4b73936efb5b5dee64d4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926057&x-signature=DZ0SwGLPUoXa4L%2BiKJ07uODW2s4%3D)## 数据收集:环境数据的收集是评估环境污染影响的关键步骤。通过传感器、卫星遥感、气象站等设备获取的数据可以提供关于环境参数的丰富信息。在这个阶段,数据预处理和清洗也显得尤为重要,以确保模型训练的准确性。```import pandas as pdfrom sk...
居家办公更要高效 - 自动化办公完美提升摸鱼时间 | 社区征文
top,height = prs.slide_height)pptname='%s.pptx' % fffprs.save(pp/pptname)print("Saved")````**pdf 转图片**,上面的代码的原理是先把 PDF 每一页转化为图片,然后写入 PPT 中```pythonimport os... 可以使用 pandas、xlwings、openpyxl 等包来对 Excel 进行增删改查、格式调整等操作,甚至可以使用 Python 函数来对 excel 数据进行分析```pythonimport xlwings as xwwb = xw.Book() # this will create a new...
关于 DataLeap 中的 Notebook你想知道的都在这
安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。本文主要详细讲述DataLeap 中的 Notebook ,包括前期选型、技术路线、架构升级、调度方案、以及未来工作等五部分重点... tor,同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式... tor,同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便利。 # 去除异常值 data = data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) data = data.dropna() # 预处理数据...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c63b1f1f9ba3459aabe711694fa7d106~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:... import pandas as pdstages = ["访问数", "下载数", "注册数", "搜索数", "付款数"]#漏斗的数据data = pd.DataFrame(dict( #准备漏斗数据 number=[59, 32, 18, 9, 2], stage=stages))data['性别']='男...
基础使用
然后通过RDD的Map算子计算得到了文本文件中每一行的长度,最后通过Reduce算子计算得到了文本文件中各行长度之和。 val lines = sc.textFile("data.txt")val lineLengths = lines.map(s => s.length)val totalLength... from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.getOrCreate()创建DataFrame。 from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createData...
