What are some of the key properties of hbase ?

What are some of the key properties of hbase ?HBase est une base de données distribuée orientée colonnes, construite sur le système de fichiers Hadoop. Il s’agit d’un projet open source similaire à Google Big Table, conçu pour fournir un accès aléatoire rapide à de grandes quantités de données structurées.

Il tire parti de la tolérance aux pannes fournie par le système de fichiers Hadoop. Les données peuvent être stockées directement ou stockées dans HDFS via HBase. Les utilisateurs de données utilisent HBase pour lire / accéder de manière aléatoire aux données.

Quelles sont certaines des propriétés clés de hbase? Les propriétés clés sont simples: elles définissent exactement ce que fait le système et elles peuvent être utilisées pour créer un nouvel environnement. Par exemple:

What are some of the key properties of hbase ?
What are some of the key properties of hbase ?

hbase: créez l’environnement hbase. hbase (‘hroot’), type: ‘base’, chemin: ‘test.cpp’, source: ‘test.hbase’, // …}) # hbase est une fonction avec le même nom que hbase (et tout autre chaîne). hbase (‘hroot’, tapez: ‘base’, chemin: ‘test.cpp’)

Pour certaines des variables les plus intéressantes:

hbase est une fonction avec le même nom que hbase (et toute autre chaîne), celle où «root» est un nom «uid». Si vous n’avez pas de mot-clé «root», vous ne le remarquerez probablement pas à moins que quelqu’un ne change votre hbase. (Et pour de nombreuses autres raisons, non.) Le nom de la valeur doit correspondre au nom de la hbase.

est une fonction avec le même nom que, celle où est un nom «uid». Si vous n’avez pas de mot-clé «racine», vous ne le remarquerez probablement pas à moins que quelqu’un ne modifie votre fichier. L’attribut ‘name’ peut également être utilisé pour définir la valeur d’un ‘id’. Nous l’avons créé dans le REPL et c’est une valeur simple à définir, comme

hbase: créez la valeur hbase {

What are some of the key properties of hbase?

The properties of hbase are:

No more empty columns

What are some of the key properties of hbase ?

No more null values

Non-null value

As a result of these properties, when a map_column_is_empty or set_column_is_null function returns, the contents of the array in its first argument will appear in the result set. It is possible to write some arbitrary empty map_column or set_column_is_null in such a way: as in:

set an empty column # set a value other than 1 # set an empty column. fill_column = set_column (“p1.hml”, 1), fill_column = set_column (“p2.hml”, 2), value_col = set_column (“p2.hml”, 2), column_num = set_column (“p2.hml”, 1 )

The set_column parameter is actually used by the add_column function to apply a new value to a column. This is called a “fixnum parameter”. The format of these return values ​​is in the code for all the different options. Here is what the data looks like in a simple list (column: 0 … column: 7):

set columns of 0-5 to the default values

set columns of 5 to the default values

append

Liens externes – TypeError: Converting circular structure to JSON

https://www.w3resource.com/python-exercises/data-structures-and-algorithms/python-search-and-sorting-exercise-1.php

https://pythonprogramming.net/

https://www.python.org/

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/embed/#?secret=3jjT6bPEJ4 https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/

Confusion matrix sklearn

Matrice de confusion sklearn (Confusion matrix sklearn) est une méthode “d’apprentissage en profondeur” en ligne, plutôt qu’une méthode de “réseau d’apprentissage en profondeur”. Cela signifie que les algorithmes d’apprentissage qui sont plus efficaces que le code machine normal peuvent ou non être plus efficaces que tout autre algorithme de notre code.
Passons maintenant en revue les meilleures méthodes et pourquoi elles peuvent sembler appartenir ou non.

Sélection neuronale


Cette méthode est intéressante. Fondamentalement, un ensemble de neurones est entraîné pour donner certains résultats à une direction spécifique du modèle. Par exemple, le choix de la direction est basé uniquement sur le bon angle et la bonne distance, donc si nous voulons trouver une certaine direction de la matrice sous la forme d’une ligne droite, nous devons d’abord apprendre dans quelles directions apprendre à un rythme particulier. . Comme vous vous en doutez, les algorithmes de sélection neuronale comme celui-ci sont beaucoup plus loin d’être efficaces, c’est ce dont nous avons besoin:
Remarquez un point ou un groupe de points sur le réseau de neurones dans un espace tridimensionnel.

Confusion matrix sklearn


Enfin, disons un groupe de paires de neurones avec la même direction, et un seul neurone de chacun. C’est le réseau optimal. Il y aura de nombreux autres problèmes liés à la combinaison de ce modèle avec des algorithmes d’apprentissage profond, alors examinons-les de plus près. C’est essentiellement ce qui se passe ici: nous avons décidé des trois meilleures stratégies pour choisir les 10 réseaux de neurones les plus rapides du réseau, en utilisant les données de 4100.

Confusion matrix sklearn

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html

Calculez la matrice de confusion pour évaluer l’exactitude de la classification. Par définition, la matrice de confusion Égal à égal aux observations dans le groupe qui sont connues et censées faire partie du groupe . Par conséquent, dans la classification binaire, le vrai nombre négatif est , Faux négatifs, vrais positifs et faux positifs . En savoir plus dans le guide de l’utilisateur.

from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_vrai = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_predit = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
confusion_matrix(y_vrai, y_predit)
Confusion matrix sklearn
Confusion matrix sklearn

matrice de confusion sklearn est un programme capable d’analyser de grandes quantités de données de performance afin d’interpréter les résultats de manière simple. Ceci est accompli en utilisant une matrice sklearn et un simple ensemble de règles que le sklearn fournit, mais qui n’ont pas encore été implémentées dans le monde réel. Ce sklearn peut être utilisé pour déterminer plus que simplement quelles parties de vos données d’entraînement sont réellement performantes et pour développer des stratégies pour les analyser dans la vie réelle. Cette vidéo explique sklearn et montre à quel point vous pouvez facilement créer le vôtre.

Confusion matrix sklearn

Conclusion

matrice de confusion sklearn est une extension de son cadre existant d’algèbre linéaire, avec un nouveau type de modèle. Ce n’est pas exactement un modèle, mais il semble avoir l’avantage de donner beaucoup plus de flexibilité pour la modélisation et la modélisation des réseaux de neurones et d’autres structures neuronales complexes.
C’est très intéressant. L’objectif principal est maintenant de fournir des modèles d’apprentissage en profondeur qui ne sont pas construits avec tous ces modèles à l’esprit pour avoir une certaine flexibilité dans la manière dont ils seront testés.
Cela doit être clair, vous ne pouvez choisir d’avoir dans votre programme qu’un modèle dont vous êtes conscient. J’espère que cela sera utile à l’avenir.
Si vous souhaitez en savoir plus, consultez un google doc ou un cours en ligne.

Liens externes – TypeError: Converting circular structure to JSON

https://www.w3resource.com/python-exercises/data-structures-and-algorithms/python-search-and-sorting-exercise-1.php

https://pythonprogramming.net/

https://www.python.org/

Liens internes

https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/embed/#?secret=3jjT6bPEJ4 https://128mots.com/index.php/2021/03/16/tri-fusion-python/