回答情况：
提问时间：
问题标签：
在ClickHouse中，是否有任何方法比列更多地使用topK查询，select topK(10)(AGE,COUNTRY) ...这意味着我想要top10组合的AGE+COUNTRY，我只找到了一个解决办法，在字段上使用concat，在它们上使用topK，不知道是否还有其他方法。
浏览 2修改于2019-11-27得票数 1
1回答
我需要一些洛基的帮助。我有如下的json日志 {"message": {"reason": "reason1"...}}
{"message": {"reason": "reason2"...}} 我需要打印前N个原因。我该怎么做呢？
浏览 22修改于2021-08-05得票数 0
回答已采纳
topk(3, sum by (ClientHost)(count_over_time({filename="/var/log/traefik/access-json.log"}|json[5m])))
浏览 9提问于2022-02-14得票数 0
当n.topk(m)的m和n分别超过2千万和200,000时，排序变得非常慢(超过3小时)。我想知道torch.topk的时间复杂度和排序的改进措施。topv, topi = outline.topk(beam_size) # beam_size = 200,000, outline: 1 × 20,000,000
浏览 1提问于2021-01-05得票数 1
我想通过torch.topk函数求出梯度。然后用一个参数矩阵对其进行变换。
并选取向量的顶部k值。
结果向量通过元素方向乘法进一步变换.
浏览 7提问于2021-05-17得票数 0
回答已采纳
如果我使用以下查询topk(5,sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{kubernetes_container_name=~".+", kubernetes_namespace
浏览 3提问于2016-08-05得票数 7
目前，AutoML Vision 正在输出一个具有相应得分的SingleLabel。我用3门课训练了这个模型：
提前谢谢。
浏览 1提问于2021-03-31得票数 0
将较低重量降至0
flat = mx.sym.flatten(act)[20:27:53] /home/ubuntu/mxnet/dmlc-core/include/dmlc/logging.h
浏览 2提问于2017-08-01得票数 0
回答已采纳
我有一个关于TopK的问题要用Spark来解决。object TopKTest { val file = "file:///home/hadoop/rdd-test/TopK3
浏览 3修改于2018-07-21得票数 0
为了获得前者，我使用了pick操作符；后者我尝试了廉价版(topk操作符)和昂贵版(sort/argsort + slice)。 labels = batch.label[0].as_in_context(predictions.context)
# scores = mx.nd.<e
浏览 36提问于2017-07-05得票数 3
Pytorch提供torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True)函数来计算给定维数dim上给定input张量的k最大元素。我有一个(64, 128, 512)形状的张量，我使用torch.topk的方式如下-我发现类似的tensorflow实现如下
浏览 6提问于2022-01-20得票数 1
回答已采纳
[6]]])
[[10,4],[11,5],[12,6]]])## [[11,5],[12,6]]])
在这种情况下，我不知道b的真实值，所以我不能对
浏览 18提问于2021-03-11得票数 0
回答已采纳
假设我有一个张量，利用torch.topk函数得到张量的最大k元及其指数。.])torch.return_types.topk(values=tensor([5., 4., 3.]), indices=tensor([4, 3, 2基本上，我如何使用这些max k元素( topk() torch函数的返回)的标识符(将它们的值设置为0) --这些位置中的原始值？
我更喜欢用火炬法来做我想要的事情。
浏览 19修改于2022-11-26得票数 0
在Apache中有一个，它可以从RDD返回顶部的k元素。我想知道这个操作是如何实现的。它是否先对RDD进行排序，然后返回顶部的k值？还是使用其他更有效的实现？
浏览 2修改于2015-09-22得票数 4
回答已采纳
-7.3232e+00],
[ 1.0000e+00, 1.2910e+03, -7.3615e+00]]]) 形状的 torch.Size([3, 8, 3]) 我希望在dim1中找到topk由此得到的张量形状应该是： torch.Size([3, 4, 3]) 我知道如何对单个张量执行topk，但如何一次对多个批次执行此操作？
浏览 15提问于2021-04-01得票数 0
., -0.8680, 0.4894, 0.2708]]],我希望获得这两行的topk值。目前，我能做的是：torch.return_types.topk(BEAM_WIDTH = 2
top_k = stacked.data.top
浏览 3修改于2019-11-22得票数 1
回答已采纳
我想应用函数torch.topk，但只应用于张量的非零元素(即，在计数过程中不计算零元素)。目前我这样做：但这也考虑了变量张量中的零元素，并返回其中最大的一个。我应该怎么做才能在非零元素中得到topk？
浏览 23提问于2022-10-31得票数 1
回答已采纳
例如，数据可以是：我想在[1,2,4,5,6]和[9,5,4,2,1]上应用topk。tf.vectorized_map( x,print("\nindices ")正如我们所看到的，(2)和(3)运行，所以topkwhich may run slower
在这里，我只想得到索引，因为我需要处理向量，以便在K=3的
浏览 0修改于2020-06-19得票数 0
回答已采纳
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号