基本数据类型 主讲人：龙良曲 All is about Tensor python PyTorch Int IntTensor of size() float FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1, d2 ,…] Float array FloatTensor of size [d1, d2, …] string

161 第 15 章 MESSAGE 原始日志条目文本 UTF-8 编码。如果存在非空的 structured 字段，则此字段可能不存在或为空。请参见 关于结构 结构化 化的描述，了解更多。 数据类型 text 示例值 HAPPY OpenShift Container Platform 4.7 日志 日志记录 记录 162 第 16 章 结构化 原始日志条目作为结构化对象.如果转发器配置为解析结构化 日志条目是有效的结构化日志，此字段将包含等同的 JSON 结构。否则此字段为空或不存在，message 字段将包含原始日志消息。structured 字段可以包含日志消息中包含的任何子字段，此处没有定义任何限 制。 数据类型 group 示例值 map[message:starting fluentd worker pid=21631 ppid=21618 worker=0 pid:21631 ppid:21618 "@timestamp"。 数据类型 date 示例值 2015-01-24 14:06:05.071000000 Z OpenShift Container Platform 4.7 日志 日志记录 记录 164 第 18 章 HOSTNAME 此日志消息的来源主机的名称。在 Kubernetes 集群中，这与 kubernetes.host 相同。 数据类型 关键字 第 第 18 章

201 第 15 章 MESSAGE 原始日志条目文本 UTF-8 编码。如果存在非空的 structured 字段，则此字段可能不存在或为空。请参见 关于结构 结构化 化的描述，了解更多。 数据类型 text 示例值 HAPPY OpenShift Container Platform 4.8 日志 日志记录 记录 202 第 16 章 结构化 原始日志条目作为结构化对象.如果转发器配置为解析结构化 日志条目是有效的结构化日志，此字段将包含等同的 JSON 结构。否则此字段为空或不存在，message 字段将包含原始日志消息。structured 字段可以包含日志消息中包含的任何子字段，此处没有定义任何限 制。 数据类型 group 示例值 map[message:starting fluentd worker pid=21631 ppid=21618 worker=0 pid:21631 ppid:21618 "@timestamp"。 数据类型 date 示例值 2015-01-24 14:06:05.071000000 Z OpenShift Container Platform 4.8 日志 日志记录 记录 204 第 18 章 主机名 此日志消息的来源主机的名称。在 Kubernetes 集群中，这与 kubernetes.host 相同。 数据类型 关键字 第 第 18 章 章

tensor([[2., 3.], [4., 5.]]) torch.float32 其中 torch.Tensor 是 torch.FloatTensor 的别名，所以默认的 数据类型是 flaot32，这点从 a.dtype 的打印结果上也得了印 证。此外 torch.Tensor 函数还支持从 Numpy 数组直接转换 为张量数据，这种定义声明张量数据的代码如下： b [3, 4], [5, 6], [7, 8]], dtype=torch.int32) 根据数据类型的自动识别，转换为 torch.int32 的数据类型。 除了直接声明常量数组的方式，Pytorch 框架还支持类似 Matlab 方式的数组初始化方式，可以定义数组的维度，然后 初始化为零，相关的演示代码如下： c [12.4000]]) 上面得代码中 x 是 a 加 b 的结果，y 是 a 加 b 之和与 c 的矩阵 乘法的最终输出结果。 ● 数据类型转换 在实际的开发过程中，我们经常需要在不同类型的数据张量中 切换，因此数据类型转换函数也是必修的，代码演示如下： m = torch.tensor([1.,2.,3.,4.,5.,6], dtype=torch.float32)

这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 第 1 章 Hadoop 概述 3 例如，让我们考虑类似 Google、Bing 或者 Twitter 这样的大型 数据存储。所有这些数据存储都会随着诸如查询和庞大用户基数等 Cloudera(CDH)为其数据平台创建了一个类似的生态系统。 Cloudera 为集成结构化和非结构化的数据创造了条件。通过使用平 台交付的统一服务，Cloudera 开启了处理和分析多种不同数据类型 的大门(见图 1-5)。 处理、分析和服务 安全 文件系统 (HDFS) 关系型 非结构化 批处理 流 搜索 统一服务 资源管理(YARN) 存储 结构化 集成 Hadoop 将数据推送到 数据库中。如图 1-9 所示。Oracle Loader for Hadoop 利用 Hadoop 计 算资源进行排序、分区并在加载之前将数据转换成适配于 Oracle 的 数据类型。当加载数据时，在 Hadoop 上进行的数据预处理降低了 数据库 CPU 的使用率。这样就减少了对数据库应用程序的影响，减 第 1 章 Hadoop 概述 15 轻了对资源的竞

所 使 用 的 默 认 值 图 像 数 据 格 式 （channel_last 或 channels_first）。 • 用于防止在某些操作中被零除的 epsilon 模糊因子。 • 默认浮点数据类型。 • 默认后端。详见 backend 文档。 同 样， 缓 存 的 数 据 集 文 件 （如 使 用 get_file() 下 载 的 文 件） 默 认 存 储 在 $HOME/.keras/datasets/ 32) 表明任意批次大小的 32 维向量。 • name: 一个可选的层的名称的字符串。在一个模型中应该是唯一的（不可以重用一个名字 两次）。如未提供，将自动生成。 • dtype: 输入所期望的数据类型，字符串表示 (float32, float64, int32…) • sparse: 一个布尔值，指明需要创建的占位符是否是稀疏的。 • tensor: 可选的可封装到 Input 层的现有 dtype=None, name=None) 实例化一个全零变量并返回它。 参数 • shape: 整数元组，返回的 Keras 变量的尺寸。 • dtype: 字符串，返回的 Keras 变量的数据类型。 • name: 字符串，返回的 Keras 变量的名称。 返回 一个变量（包括 Keras 元数据），用 0.0 填充。请注意，如果 shape 是符号化的，我们不能 返回一个变量，而会返回一个动态尺寸的张量。

安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 中文或空格 的目录，这样在之后的使用过程 中减少一些莫名的错误。 Python 的环境的安装 54 Python 的主要数据类型 ⚫字符串 ⚫整数与浮点数 ⚫布尔值 ⚫日期时间 ⚫其它 55 Python 的数据结构 ⚫列表(list) 用来存储一连串元素的容器，列表用[ ]来表示，其中元素的类型可不相同。 ； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些 本来使用C++ 析环境的重要因素之一。 63 Python模块-Pandas ⚫ 基本数据结构 Series 一维数据结构，包含行索 引和数据两个部分 DataFrame 二维数据结构，包含 带索引的多列数据， 各列的数据类型可能 不同 64 Python模块-Pandas ⚫ 数据索引 df[5:10] 通过切片方式选取多行 df[col_label] or df.col_label 选取列 df.loc[row_label

安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 中文或空格 的目录，这样在之后的使用过程 中减少一些莫名的错误。 Python 的环境的安装 55 Python 的主要数据类型 ⚫字符串 ⚫整数与浮点数 ⚫布尔值 ⚫日期时间 ⚫其它 56 Python 的数据结构 ⚫列表(list) 用来存储一连串元素的容器，列表用[ ]来表示，其中元素的类型可不相同。 ； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些 本来使用C++ 析环境的重要因素之一。 64 Python模块-Pandas ⚫ 基本数据结构 Series 一维数据结构，包含行索 引和数据两个部分 DataFrame 二维数据结构，包含 带索引的多列数据， 各列的数据类型可能 不同 65 Python模块-Pandas ⚫ 数据索引 df[5:10] 通过切片方式选取多行 df[col_label] or df.col_label 选取列 df.loc[row_label

compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法：Values、CTE、SEMIJOIN、FROM 倒装、 Subquery RISK)。高风险 意味着必须人工介入，例如出现了表名冲突， ODPS 完全不支持的类型等问题。中等风险意 味着迁移过程中可以自动处理，但是需要告知用户的潜在风险，例如 Hive 数据类型到 ODPS 数据类型会带来的精度损失等问题。以下是一个报告的例子： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 29 【说明】：报告中对于 String 类型的 8M

Datastore ▪ ImageDatastore 6 tall arrays ▪ tall array – 一种新的数据类型，专门用于处理大数据. – 用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归