大模型大数据攻城狮的专栏

动态任务图执行引擎是一种能够根据任务之间的依赖关系和运行时的实际情况，动态构建和执行任务图的系统。在 Ray 中，动态任务图执行引擎允许任务在运行时根据数据可用性、计算资源状态等因素，灵活地决定后续任务的执行顺序和方式。对于 AI 应用来说，其往往具有动态性的特点。例如，在深度学习模型的训练过程中，可能需要根据训练的结果动态调整下一轮训练的参数、数据增强方式或者模型结构。动态任务图执行引擎可以很好地支持这些动态需求。它能够根据 AI 应用中各个任务的实时输出和依赖关系，动态地生成和调整任务图。

SciPy 是一个用于数学、科学和工程计算的 Python 开源库，它构建于 NumPy 之上，提供了大量的科学计算工具和算法。SciPy 库涵盖了诸如优化、积分、插值、特征值问题、常微分方程求解、信号处理等多个领域的功能。NumPy 则是 Python 科学计算的基础库，主要提供了多维数组对象以及对这些数组进行快速操作的函数。NumPy 的核心是 ndarray 对象，它支持高效的数值计算，包括基本的数学运算、索引、切片等。

TensorFlow 的计算图是一种用于表示计算任务的有向图，它以图形化的方式描述了数学运算之间的依赖关系和执行顺序。这种抽象的表示方式使得 TensorFlow 能够高效地管理和执行复杂的计算任务，尤其适用于大规模的深度学习模型。计算图主要由节点（Nodes）、边（Edges）和会话（Session）三部分组成。节点代表了计算操作，它们是计算图中的基本计算单元。每个节点可以表示一个简单的数学运算，如加法、乘法，也可以表示一个复杂的神经网络层，如卷积层、全连接层。

模块是 PyTorch 中用于自动求导的核心模块。它为张量上的所有操作提供了自动求导的功能。在深度学习中，反向传播是一种用于计算损失函数相对于模型参数的梯度的算法。通过梯度，我们可以使用优化算法（如随机梯度下降）来更新模型的参数，从而最小化损失函数。模块的主要作用就是自动计算这些梯度。当我们创建一个张量时，如果将其属性设置为True，那么 PyTorch 会跟踪该张量上的所有操作。在完成前向传播计算出损失函数后，调用方法，模块会自动根据链式法则反向传播计算出所有需要求导的张量的梯度。

数据分析，听起来像是技术活，但本质上更像是一门艺术——从一堆杂乱无章的数字、文本和记录中，挖掘出可以指导行动的洞察。它不是简单地盯着表格发呆，而是通过工具、技术和流程，把原始数据变成能解决实际问题的“金子”。让数据说话，帮人做决策。分类的魔法：通过研究已有的分类数据，摸索出规律，然后用这些规律去预测未知。比如，电商平台根据用户的历史购买记录，判断哪些人可能是“剁手党”。关联与推荐：在大规模数据里找出事物之间的联系，比如“买了面包的人通常也会买牛奶”，这背后是关联规则的功劳，也是推荐系统的核心逻辑。

为了绘制对比某品牌各季度销量与库存的柱状图，可借助 Pyecharts 库。首先，生成随机数据模拟各季度的销量和库存情况。接着，创建柱状图对象，将数据添加到图表中，并设置好主标题、副标题以及自定义颜色。# 生成随机数据seasons = ["第一季度", "第二季度", "第三季度", "第四季度"]# 创建柱状图bar = (Bar().add_yaxis("销量", sales, color="#5793f3")

异常值，通常指在统计分布上远离大部分数据点的个体，这些数据可能由于录入错误、设备故障、传输异常或真实的极端事件所引发。了解异常值的本质和成因，有助于我们选择恰当的处理策略。

绘制带有误差线的折线图可以帮助我们直观地展示实验数据的不确定性。在matplotlib中，我们可以使用errorbar函数来实现。首先，导入必要的库，包括和numpy。然后，自定义实验数据和误差范围。接着，使用errorbar函数绘制带有误差线的折线图，该函数接受x轴数据、y轴数据和误差范围作为参数，并可以设置误差线的颜色、样式等属性。最后，添加标题和坐标轴标签，并显示图形。# 自定义实验数据# 自定义误差范围# 绘制带有误差线的折线图# 添加标题和标签# 显示图形plt.show()

本文介绍了 Python 绘图库 Matplotlib 的使用方法：环境配置：Windows 用户用 pip、macOS 用户用 Anaconda 安装，安装后通过导入模块并输出版本号验证。图像结构：核心组件为 Figure（画布）、Axes（绘图区域）、Axis（坐标轴）。通过代码展示了如何创建及组合它们来绘图。交互模式：能实时更新图形，通过 plt.ion ()、plt.ioff ()、plt.isinteractive () 控制，Jupyter 用户需安装 ipympl 包并启用。常用绘图：

什么是数据仓库，和数据库有什么区别？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从数据内容方面来看，数据库主要存储的是当前事务处理的数据，比如电商系统中用户当下的订单信息、商品库存的实时变化量等，这些数据是为了支持日常的业务操作，如用户下单、库存管理等基本业务流程。而数据仓库存储的是历史数据，是对大量业务数据经过抽取、清洗、转换等操作后整合在一起的数据，例如电商系统多年的销售记录、用户的长期行为轨迹等，这些数据主要用于分析趋势、发现规律等决策支

Hadoop是一个分布式计算框架，旨在处理海量数据集。其核心组件主要包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce以及YARN（Yet Another Resource Negotiator），此外还有一些其他的辅助组件。： HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统，用于存储大量数据。它将文件分割成块，然后把这些块分布在网络中的不同节点上。HDFS 设计成能够处理大规模的数据集，并且具有高容错性。

在 Numpy 中生成这样的自定义序列，可以通过多种方法来实现。一种常见的思路是利用 Numpy 的广播和重复操作。首先，我们可以使用。

在处理数据时，缺失值是常见问题，会对模型性能产生不良影响。 是 模块中的一个强大工具，可高效处理缺失值。 提供了多种策略来填充缺失值，如 （均值）、（中位数）、（众数）和 （常量）。均值策略适用于数据分布较为均匀的情况，能保留数据的整体趋势；中位数策略对异常值不敏感，适合存在离群点的数据；众数策略常用于类别型数据；常量策略则允许用户指定一个固定值来填充缺失值。以下是使用 的具体步骤和代码示例：在上述代码中，首先导入 类和 库。然后创建一个包含缺失值的示例数据集。接着，实例化 对象，并将填充策

在数据处理和分析中，分箱操作是将连续型数据转换为离散型数据的常用方法，pandas中的cut和qcut函数可实现这一功能。cut函数主要基于值的范围进行分箱。它允许我们指定分箱的边界，将数据划分为不同的区间。例如，我们有一组学生的考试成绩数据，想要将成绩划分为 “不及格”（0 - 59）、“及格”（60 - 79）、“良好”（80 - 89）和 “优秀”（90 - 100）四个等级。labels = ['不及格', '及格', '良好', '优秀']这里，bins参数指定了分箱的边界，labels。

在 Python 里，异常是程序运行时出现的错误状况。当程序执行过程中遇到无法处理的情况，就会抛出异常。例如，试图打开一个不存在的文件，或者进行不合法的数学运算（像除以零），都会触发相应的异常。Python 有很多内置异常类型，如等，每种异常都代表特定的错误情况。程序需要异常处理机制的原因有多个。首先，增强程序的健壮性。在实际应用中，程序会面临各种不可预测的情况，如用户输入错误、文件丢失、网络连接中断等。如果没有异常处理，程序遇到这些错误就会崩溃，给用户带来不好的体验。

面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种编程范式，它将数据和操作数据的方法封装在一起，形成对象。这种编程方式模拟了现实世界中事物的特征和行为，使得程序的结构更加清晰、易于维护和扩展。在面向对象编程中，对象是类的实例。类是一种抽象的概念，它定义了对象的属性和方法。属性是对象的特征，而方法是对象的行为。例如，我们可以定义一个 “汽车” 类，这个类包含了汽车的属性（如颜色、品牌、型号等）和方法（如启动、加速、刹车等）。

在数据分析的世界里，指标异动指的是业务指标出现长期、持续性且偏离常规走势的变化。这不仅仅是数字上的起伏，更像是业务发出的“信号”，提醒我们某些地方可能出了问题，或者隐藏着未被发现的机会。比如，电商平台的销售额突然暴跌，或者某个APP的日活用户数意外飙升，这些都可能是指标异动的表现。但要注意，异动和普通波动可不是一回事。真正的异动往往需要我们跳出数据的表面，去探究背后的业务含义。这就要求分析师不仅要对数字敏感，更得对业务有深刻的理解。只有这样，才能在茫茫数据海中抓住那些值得深挖的“异常信号”。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它主要是为企业提供数据分析和决策支持，将不同来源的数据进行整合、清洗、转换，以统一的格式存储，方便进行复杂的查询和分析。数据库则是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，主要用于事务处理，比如企业的业务系统，如订单系统、库存系统等，负责数据的实时读写操作，保证数据的一致性和完整性。两者的区别体现在多个方面。在应用场景上，数据库主要用于日常业务操作，处理联机事务处理（OLTP），比如用户下单、商品入库等操作；

指的是检查数据是否存在反常或者错误的情况，例如数值反常地过大或者过小，或者超过记录的波动值，对应的规则包括数值波动检查，最大值、最小值检查，跨表准确性等。指的是检查数据是否存在缺失的情况，这里的缺失可以是整个数据集的记录缺失，也可以是某个字段记录的缺失，对应的规则包括空值检查，表总行数检查。指的是检查数据是否符合规范，是否按照规定的格式存储，对应的规则包括正则表达式检查，字段长度检查，枚举集合检查，数值范围等。指的是检查哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的，对应的规则例如主键唯一性检查。

ML Pipeline是Spark MLLib中用于组织机器学习工作流的一套组件。它提供了一种将数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型预测等步骤串联起来的方式，形成一个可复用的流水线。在传统的机器学习实践中，上述步骤通常是独立进行的，这导致了几个问题：重复的代码、难以维护的流程和难以重现的结果。模块化：每个步骤都可以作为一个独立的组件进行定义和优化，这不仅简化了代码，也使得整个流程更加灵活。标准化：所有的组件都遵循相同的接口和协议，这确保了组件之间的兼容性和互换性。可复用性。

它分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。矩阵中的每一行通常代表一个用户，而每一列代表一个项目，矩阵中的元素表示用户对项目的评分、点击次数、购买次数或者其他反映用户偏好的指标。通常，数据需要被转换为Mahout可以理解的向量格式，然后通过调用Mahout的K-means命令或使用Mahout的MapReduce作业来执行算法。在Mahout中，TF-IDF常用于文本分类、文档聚类和信息检索等领域，通过计算文档的TF-IDF向量，可以将文本转换为数值特征，便于进一步的机器学习处理。

Spark 比 MapReduce 运行快有多方面原因。首先，从数据处理模型来看，MapReduce 采用的是较为传统的两阶段模型，即 Map 阶段和 Reduce 阶段，数据在这两个阶段之间需要进行磁盘读写操作。例如，在一个简单的单词计数任务中，Map 阶段输出的中间结果需要写入磁盘，Reduce 阶段再从磁盘读取这些中间结果进行处理。而 Spark 基于内存计算模型，在可能的情况下，数据会被缓存在内存中，减少了磁盘 I/O 开销。

费米估算，源自著名物理学家恩里科・费米的独特思维方式。这位杰出的科学家不仅在物理学领域取得了卓越的成就，还以其独特的估算技巧闻名于世。费米估算的核心在于，把一个看似无从下手的复杂问题，巧妙地分解成一个个简单易懂、易于处理的子问题，然后凭借我们的生活经验和常识，对这些子问题进行合理估算，最终得出一个近似的答案。说起费米估算的起源，有一个有趣的故事。在芝加哥大学的课堂上，费米向学生们抛出了一个看似 “无解” 的难题 ——“芝加哥市到底有多少调琴师？” 面对这个毫无头绪的问题，学生们一脸茫然。

决策树是一种非常基础且常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。决策树的核心思想是通过对数据特征的一系列判断，将数据逐步划分到不同的类别或预测出具体的数值。想象一下，我们要根据一些特征来判断一个水果是苹果还是橙子。我们可能会先看它的颜色，如果是红色，那可能更倾向于是苹果；如果是橙色，那可能是橙子。这就是一个简单的决策过程，决策树就是将这样的决策过程用树形结构表示出来。决策树的每个内部节点表示一个特征，分支表示该特征的不同取值，而叶子节点则表示最终的分类或预测结果。

在数据结构中，链表反转是一个常见的操作。

常见的模型评价指标有准确率、召回率、F1 值、均方误差、均方根误差、R 方等。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，它反映了模型预测的准确性。召回率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，它衡量了模型对正例的捕捉能力。F1 值是准确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两者的平衡。均方误差是预测值与真实值之差的平方的平均值，它衡量了模型预测值与真实值的平均偏离程度。均方根误差是均方误差的平方根，与均方误差类似，但更直观地反映了误差的大小。

计算机网络：计算机网络是将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。我掌握了网络协议，如 TCP/IP 协议族，包括 IP、TCP、UDP、HTTP 等协议的原理和作用；网络拓扑结构，如总线型、星型、环型、树型、网状型等，了解不同拓扑结构的特点和适用场景；网络设备，如路由器、交换机、防火墙等的功能和工作原理；

信创旨在实现信息技术产业的自主可控，减少对外部技术的依赖，从而提升国家信息安全和经济发展的自主性。在此背景下，中国对信创提出了更高的要求，以期在激烈的市场竞争中占据有利地位。信创不仅关乎技术层面的创新，更涉及到产业链条的整合与优化。它要求从基础硬件、操作系统、数据库、中间件等各个层面实现国产替代，构建完整的信息技术生态体系。尤其是在做国企项目时，就有硬性要求使用符合信创（国产代替）。在信创背景下，符合要求的产品必须具备自主可控、安全可靠以及性能卓越等核心特点。

当节点重启后，从持久化存储恢复状态时，可能因状态快照不完整、恢复过程出错等，致使后续计算基于错误的初始状态，像实时统计用户连续登录天数，若状态恢复有误，就会给出错误的连续登录天数统计，误导业务分析。例如，在实时数据流中，如果某些数据源的传输延迟较高，或者数据被缓冲后才批量发送，Flink可能无法实时获得完整的最新数据，导致计算结果不准确。在实时计算过程中，当系统发现某些实时计算结果存在偏差时，可以通过增量修正的方式，即基于离线计算的最新数据，对误差较大的结果进行回填修正。

如何设计共享单车数据库的各个字段？对于共享单车的数据库设计，首先考虑用户相关的字段。用户表可以包含用户 ID，这是一个唯一标识符，用于区分不同用户；姓名，记录用户的真实姓名；联系方式，比如手机号码，方便在出现问题时联系用户；注册时间，记录用户何时开始使用共享单车服务；信用分数，用于衡量用户使用共享单车过程中的行为是否合规，比如是否按时归还车辆等。车辆信息表要有车辆 ID，这是车辆的唯一标识；车辆类型，例如普通单车、电动单车等；投放时间，即车辆投放到市场的时间；车辆状态，包括是否可用（如正

如何看待数据仓库？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从数据存储角度看，它整合了来自多个数据源的数据。这些数据源可能包括业务系统数据库、日志文件等各种结构化和非结构化数据。例如，在电商企业中，它会整合订单系统、库存系统、客户管理系统等的数据。这种整合使得数据有了统一的存储和管理地方，避免了数据的分散和混乱。从数据使用方面来说，数据仓库为数据分析和决策提供了有力支持。它的结构设计便于进行复杂的查询和分析，比如通过联机分析处理（OLAP

首先是 Excel，它是一款非常基础且广泛使用的数据分析工具。它能够进行简单的数据处理，如数据的排序、筛选和分类汇总。通过数据透视表功能，可以快速对大量数据进行汇总和分析，从不同角度观察数据之间的关系。例如，在分析销售数据时，可以用数据透视表快速计算出不同地区、不同产品的销售额总和。同时，Excel 还能进行基本的统计分析，如计算平均数、中位数、标准差等，并且可以通过图表功能，如柱状图、折线图、饼图等直观地展示数据。SQL（Structured Query Language）主要用于数据库管理和数据查询。

查询每个用户最大连续登录天数的问题与上一个问题类似，关键在于如何计算并判断用户连续登录的天数。最大连续登录天数可以通过类似的方式实现，但查询的重点是要返回每个用户的最长连续登录天数。event_date是事件的发生时间，continue_time是持续秒数，有的事件发生了，还没结束又发生别的事件，要求计算时间时去除重叠的时间。：首先，我们同样需要计算每个用户的登录日期，并标记每个登录记录是否是连续的。：通过计算连续的登录天数，标记出每个用户的连续登录天数。的表，包含用户的登录记录。

大数定理是指在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。简单来说，当样本量足够大的时候，样本均值会趋近于总体均值。例如，抛硬币试验，当抛硬币的次数足够多时，正面朝上的频率会趋近于 0.5。中心极限定理表明，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。也就是说，不管原始数据的分布是怎样的，只要样本量足够大，这些样本均值的分布就近似于正态分布。假设检验的步骤：首先是提出假设。包括原假设（H₀）和备择假设（H₁）。

ABtest 和置信度相关，进行 AB 测试的时候样本量要如何选取？AB 测试与置信度紧密相连，置信度体现了我们对测试结果的信任程度。首先，要理解置信度的概念。比如我们设置置信度为 95%，这意味着如果我们重复进行多次 AB 测试，有 95% 的情况下得到的结果是可靠的，即真实的差异确实存在于 A 组和 B 组之间。样本量的选取取决于多个因素。一是基础指标的方差。如果指标的方差较大，比如用户停留时间这个指标，不同用户之间差异巨大，那么就需要更大的样本量来准确估计差异。例如，对于一

HadoopHadoop 是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理大规模的数据。它的核心组件包括 HDFS 和 MapReduce。HDFS 是一种分布式文件系统，能够将海量的数据分割成多个数据块，并将这些数据块存储在集群中的不同节点上。这种分布式存储方式使得 Hadoop 可以轻松应对 PB 级别的数据存储。例如，在大数据分析场景中，大量的用户行为数据、日志数据等都可以存储在 HDFS 中。MapReduce 是 Hadoop 的计算引擎，它基于一种分而治之的思想。

而 LSTM 是一种深度学习中的循环神经网络的变体，它基于神经网络的架构，通过神经元之间的复杂连接和非线性激活函数，对时间序列数据中的长期依赖关系进行学习和建模。LSTM 则具有更强的适应性，它能够捕捉到时间序列数据中的非线性关系和复杂的动态变化，对于非线性、非平稳的数据表现出更好的预测性能，尤其适用于处理具有长期依赖关系的数据。再者，维度建模能够适应业务需求的变化。OLAP 的查询通常是复杂的、涉及多表连接和聚合操作的分析型查询，而 OLTP 的查询则较为简单，主要是基于主键的单表查询或简单的关联查询。

使用 filter 和 map 实现循环替代 for 循环filter 函数：用于过滤序列，根据指定的条件筛选出满足条件的元素，返回一个新的迭代器。其语法为：，其中是用于判断条件的函数，是要过滤的可迭代对象，如列表。例如，要筛选出列表中所有的偶数，可以定义一个判断偶数的函数，然后使用来得到所有偶数组成的新迭代器。map 函数：用于对序列中的每个元素进行操作，根据指定的函数对可迭代对象中的每个元素进行映射，返回一个新的迭代器。其语法为：，其中是要应用的函数，是要操作的可迭代对象。

缺失值怎么处理的？在处理缺失值时，有多种方法可以采用。首先是删除含有缺失值的记录。不过这种方法比较简单粗暴，只有在缺失值占比非常小，并且删除这些记录不会对整体数据的代表性和分析结果产生重大影响时才比较合适。例如，如果在一个包含大量客户信息的数据集中，只有极少数客户的联系方式字段缺失，且这些客户在其他重要属性（如消费行为、年龄、性别等）上没有明显的特殊性，那么可以考虑删除这些记录。其次是填充缺失值。填充又分为多种方式。一种是用均值、中位数或者众数来填充。如果是数值型变量，当数据分布

对比分析中使用的指标定义和计算方法必须统一。例如，在进行人口统计分析时，应明确年龄组的划分标准，避免因定义差异而导致的误解。