数据集功能设计 1 数据集预览 2 数据集编辑 3 字段管理 3.1 字段重命名 3.2 字段选中 3.3 更换字段类型 3.4 日期字段解析 3.5 更换指标维度 3.6 新建计算字段 3.7 复制字段 3.8 删除字段 4 数据关联 4.1 左连接 4.2 右连接 4.3 内连接 数据集功能设计 1 数据集预览 点击...

SQL 指定查询 支持的语法 算子 Scan，Projection和过滤 聚合 Join 设置 算子操作 OrderBy＆Limit Insert GroupWindows 时间属性 选择组窗口开始和结束时间戳 数据类型 保存关键字 SQL SQL查询是使用 sqlQuery() 方法 指定 的 TableEnviro...

流上的确定性(Determinism In Continuous Queries) 1. 什么是确定性？ 2. 批处理都是确定性的吗？ 2.1 两个非确定性结果的批查询示例 2.2 批处理中的不确定性因素 3. 流上的确定性 3.1 流上的不确定性 Source 连接器回溯读取的不确定性 基于处理时间计算的不确定性 基于 TTL 淘汰内部状态数据...

BatchNorm BatchNorm class paddle.nn. BatchNorm ( num_channels, act=None, is_test=False, momentum=0.9, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, dtype=’float32’, data_layo...

PyTorch: Tensors PyTorch: Tensors 译者：@yongjay13 、@speedmancs 校对者：@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时使用欧式距离平方来学习从x到y的映射. 实现中我们使用了PyTorch的张量来进行前向计算, 误...

稀疏自编码器 通常良好特征提取的另一种约束是稀疏性：通过向损失函数添加适当的项，自编码器被推动以减少编码层中活动神经元的数量。 例如，它可能被推到编码层中平均只有 5% 的显着活跃的神经元。 这迫使自编码器将每个输入表示为少量激活的组合。 因此，编码层中的每个神经元通常都会代表一个有用的特征（如果您每个月只能说几个字，您可能会试着让它们值得一听）。 为...

动态表 (Dynamic Table) DataStream 上的关系查询 动态表 & 连续查询(Continuous Query) 在流上定义表 连续查询 更新和追加查询 查询限制 表到流的转换 动态表 (Dynamic Table) SQL 和关系代数在设计时并未考虑流数据。因此，在关系代数(和 SQL)之间几乎没有概念上的差异。 ...

流上的确定性(Determinism In Continuous Queries) 1. 什么是确定性？ 2. 批处理都是确定性的吗？ 2.1 两个非确定性结果的批查询示例 2.2 批处理中的不确定性因素 3. 流上的确定性 3.1 流上的不确定性 Source 连接器回溯读取的不确定性 基于处理时间计算的不确定性 基于 TTL 淘汰内部状态数据...

6.5 循环神经网络的简洁实现 6.5.1 定义模型 6.5.2 训练模型 小结 6.5 循环神经网络的简洁实现 本节将使用PyTorch来更简洁地实现基于循环神经网络的语言模型。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集。 import time import math import numpy as np import t...

流上的确定性(Determinism In Continuous Queries) 1. 什么是确定性？ 2. 批处理都是确定性的吗？ 2.1 两个非确定性结果的批查询示例 2.2 批处理中的不确定性因素 3. 流上的确定性 3.1 流上的不确定性 Source 连接器回溯读取的不确定性 基于处理时间计算的不确定性 基于 TTL 淘汰内部状态数据...