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何在 C# 编程方式 CSV 转为 Excel XLSX 文件

在本文中,小编将为大家介绍如何在Java编程方式【比特币-美元】市场数据CSV文件转化为XLSX 文件。...这会: HttpGet属性 Name更新 为 GetBTC-USDChartWorkbook, 返回类型更改为 FileContentResult, 注释掉与天气预报相关代码 添加调用GetCsvData...然后,它创建一个 名为 BTC_Monthly ,其中包含 CSV 数据并自动调整 列。...然后,代码在整个表格范围内添加一个StockVOHLC 类型工作 (成交量-开盘-高-低-收盘)新图表,设置图表标题,系列添加到图表类别轴单位更改为“月”,更新类别轴刻度标签方向和数字格式,...vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet", "BTC_Chart.xlsx"); } } // Get() 运行结果如下所示: 总结 以上就是在C# 编程方式

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何在Python实现高效数据处理与分析

在当今信息爆炸时代,我们面对数据量越来越大,如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切需求。Python作为一种强大编程语言,提供了丰富数据处理和分析库,帮助我们轻松应对这个挑战。...本文将为您介绍如何在Python实现高效数据处理与分析,提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理: 数据预处理是数据分析重要步骤,它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...:使用pandas库merge()函数可以多个数据集按照某个共同变量进行关联操作。...merged_data = pd.merge(data1, data2, on='name') print(merged_data) 3、数据可视化: 数据可视化是数据分析重要手段,它能够更直观方式展示数据...在本文中,我们介绍了如何在Python实现高效数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开,我们学习了一些常见技巧和操作。

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python处理完df数据怎么快速写入mysql数据

大家好,我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个python处理完df数据怎么快速写入mysql数据问题。...问题如下: 大佬们 python处理完df数据怎么快速写入mysql数据? 这个有没有什么可以参考?...二、实现过程 这里【隔壁山楂】指出:你pandas版本多少,不会是pandas已经不让pymysql直连问题,我怎么看这个报错提示是Sqlite,你mysql连接方式改成sqlalchemy试试类似于...如果你也有类似这种Python相关小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个python处理完df数据怎么快速写入mysql数据问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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基于AIGC写作尝试:深入理解 Apache Arrow

为了这些数据有效地传输和处理,需要一个高性能数据交换格式,提高数据交换和处理速度和效率。...Apache Arrow正是针对这个需求而产生,它提供了一种高性能、跨平台、内存数据交换格式,能够更加高效地进行数据交换和处理,支持多种编程语言,C++, Python, Java, Go等,并提供了一系列...具体来说,Apache Arrow数据格式采用了列式存储方式数据按列存储,使得数据访问更加高效;因为当数据集较大时,基于行存储方式需要扫描整个行获取所需信息,而基于列存储方式只需要扫描特定列...Python实现还包括对NumPy数组、Pandas数据和与其他系统(PySpark)集成支持。...它包括对Arrow类型、数据支持以及与其他基于R系统(dplyr和ggplot2)集成。

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产生和加载数据

图片 速查表pdf 文本数据读写 python 读取文件常用一种方式是 open()函数,open 里写文件路径,读取后返回一个文件对象,借助 file_obj.read()函数可以调取出文件对象数据...这在文本数据进行替换场景使用较为频繁,直接写入mode='w+'时会在文件打开时内容删除,此时fp.read()读取不到内容。...对文件进行写入时用到是 file_obj.write()方法,该方法在写入文件时不会自动添加换行符,写入内容需字符串形式传递进去。...python 内置 pickle,pd 对象都有一个to_pickle()方法数据以 pickle 格式写入磁盘。...多种压缩模式,存储高效,但不适合放在内存数据库,适合于一次写入多次读取数据集(同时写入多个容易崩溃) frame = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(100

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Redis与Python完美结合:实现高效数据交互和应用场景全解析

Redis 是一种常用 NoSQL 数据库,实现了高效内存缓存功能,可以用作数据库、缓存和消息代理。并支持多种数据结构,比如字符串、列表、哈希等,可以应用于多种场景。...Redis 与 Python 集成 Python 连接 Redis 服务器有多种方式,下面 redis-py 和 Redis JSON 为例。...除此之外,Redis 还提供了一些高级功能,Lua 脚本。 Lua 脚本 Redis 支持使用 Lua 脚本来操作数据,这样可以多个命令合并成一个原子操作,减少网络通信开销,提高性能。...Python Redis 模块提供了一种简单方式来使用 Redis。在实际开发,需要根据具体需求来选择是否使用 Redis。 当使用 Redis 时,需要注意以下几点: 1....Redis 数据是存储在内存,因此需要注意数据持久化。Redis 提供了多种持久化方式 RDB 快照、AOF 日志等。 3.

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“超越极限 - 如何使用 Netty 高效处理大型数据?“ - 掌握 Netty 技巧,轻松应对海量数据处理!

1 写大型数据 因为网络饱和可能性,如何在异步框架中高效地写大块数据是特殊问题。由于写操作是非阻塞,所以即使没有写出所有的数据,写操作也会在完成时返回并通知 ChannelFuture。...当这种情况发生时,如果仍然不停地写入,就有内存耗尽风险。所以在写大型数据时,需要准备好处理到远程节点连接是慢速连接情况,这种情况会导致内存释放延迟。 考虑下一个文件内容写出到网络。...在需要将数据从文件系统复制到用户内存时,可以使用 ChunkedWriteHandler,它支持异步写大型数据流,而又不会导致大量内存消耗。...Protocol Buffers 紧凑高效方式对结构化数据进行编解码。它具有许多编程语言绑定,使得它很适合跨语言项目。...使用 protobuf 只不过是正确 ChannelHandler 添加到 ChannelPipeline 代码清单 11-14 所示。

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精选6个C++项目,推荐新人练手首选!

事务序列化:事务序列化是指在分布式数据库系统,对多个事务进行调度和执行方式。由于并发事务可能会导致数据不一致问题,因此需要采取合适调度策略来保证事务隔离性、原子性、一致性和持久性。...总之,网络同步主要关注节点之间数据一致性和可靠性,而事务序列化则关注在分布式数据库系统多个事务调度和执行方式。它们都是为了保证分布式系统正确运行和数据一致性。...读取到数据写入到打开文件对象。这可以通过调用文件对象提供写入函数(例如 write())来实现。读取到数据作为参数传递给该函数即可。 关闭文件对象确保写入操作完成,并释放相关资源。...0; } 述示例代码演示了如何 BLOB 数据写入到文件,并从文件读取二进制数据。...(Frame):表示一个数据,包含相关字段,起始符、目标地址、负载等。 包队列(PacketQueue):用于存储和管理多个队列。

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【愚公系列】软考高级-架构设计师 019-存储管理(快、段式存储、段页存储)

实现文件安全和保护,确保文件系统完整性和可靠性。实例:内存管理考虑一个简单分页系统,操作系统程序虚拟内存分成多个页面,这些页面可以独立地加载到物理内存任何可用页面。...快存于Cache存于内存因此慢需要访问两次内存才能取出数据,而快是访问一次Cache和一次内存,因此更快。...如果未找到(快未命中),则需要访问内存(慢),结果放入快,这个过程可能涉及到替换已有的快表项。2.慢即存放在内存。...二、段式存储段式存储管理是一种内存管理方式,它将程序不同部分划分为有逻辑意义单元,称为“段”(Segment)。每个段可以代表程序某一部分,代码、数据、堆栈等。...4.练习三、段页存储段页存储管理是一种先进内存管理技术,它结合了分段(Segmentation)和分页(Paging)两种方法优点,提供更灵活、高效内存使用方式

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Fast-BEV:简单快速BEV框架

基于这些结构,本文提出了Fast-Ray转换,借助于“查找”和“多视图到一个体素”操作,BEV转换加速到一个新水平。...基于查询方法通过变换器注意力机制获得3D BEV特征,表达公式如下: 基于深度方法通过计算2D特征和预测深度外积来获得3D BEV特征,表达方式如下: { } 该方法在非GPU平台上运行不佳...2)多尺度图像编码器:使用fast-ray转换器可将多张图像输入到图像编码器,最终得到4级特征,然后在图像编码器输出部分采用了三层多尺度FPN结构。...3)高效BEV编码器:BEV作为4D张量需要大量计算,可使用三位缩减操作加快其运算速度,从而避免3D卷积占用大量内存。...5)时态融合变换器:本研究历史引入到当前进行时间特征融合。通过空间对齐操作和级联操作,历史特征与当前对应特征融合。

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POLARDB IMCI 白皮书 云原生HTAP 数据库系统 一 列式数据是如何存储与处理

受领先工业级数据库(例如Oracle [30]、SQL Server [32])启发,PolarDB-IMCI通过内存列索引实现了双重数据格式,增强OLAP功能。...PolarDB-IMCI所有行分为多个行组,并进行追加式写入提高写入性能。在行组数据每一列都与一些统计元数据一起组织成数据包。...首先,关系分成多个行组,行组大小可配置(即每个行组64K行),而剩余行组则形成部分行组(例如,图4行组N)。为了实现快速数据摄取,行组是追加式(§4.2)。...然后,列索引数据写入空槽(例如,图4行组N内数据包)。最后,插入VID记录已插入数据事务提交序列号(即时间戳)。由于插入VID映射维护每个插入数据插入版本,因此也遵循只追加写入模式。...在这种情况下,PolarDB-IMCI删除行组内插入VID映射,减少内存占用。 • 紧缩:删除操作可以在数据设置删除VID,为该数据包打洞。随着无效行数增加,扫描性能和空间效率会下降。

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干货 | 移动端使用OpenGL转场特效音视频合成应用

,MediaCodec这些数据编码,最后这些编码后数据需要使用MediaMuxer写入到指定文件。...那么在多张图片合成视频过程,核心部分就是如何处理多张图片之间转场效果。这个时候我们需要配合OpenGL底层特效能力,自定义滤镜即将要切换2张图片通过片元着色器生成新纹理。...AVAssetWriter可以多媒体数据多个源进行编码(比如接下来多张图片和一个BGM进行合成)并写入指定文件格式容器,比如我们熟知MPEG-4文件。...AVAssetWriterInput可以设置视频主要参数输出码率,帧率,最大间隔,编码方式,输出分辨率以及填充模式等。也可以设置音频主要参数采样率,声道,编码方式,输出码率等。...CMSampleBuffer包含零个或多个某一类型音频或者视频采样数据。可以封装音频采集后、编码后、解码后数据(PCM数据、AAC数据)以及视频编码后数据(H.264数据)。

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在 NVIDIA Jetson 嵌入式计算机上使用 NVIDIA VPI 减少图像Temporal Noise

VPI 为高效内存管理而强制执行另一种机制是其接口处内存包装。 利用 VPI 所有内存管理功能取决于您代码结构。...在 VPI ,管道是流经不同处理阶段一个或多个数据组合。 图 1 通用方式显示了管道及其构建块(流、缓冲区、算法等)。为简单起见,省略了一些组件。...例如,有效载荷可以是一个中间内存缓冲区,用于存储在流后续阶段之间交易数据。许多算法,包括 TNR,都需要显式创建有效载荷,这可以通过以下方式实现。...在 TNR 样本上,循环迭代视频文件每个单独,并执行必要顺序步骤实现所需结果。 当从视频收集时,第一步是VPIImage使用前面描述效用函数将其包装成一个对象。...同步完成后,该已准备就绪并可在连接到指定后端输出缓冲区中使用。为了能够将其写入输出视频流(在本例为文件),必须锁定图像,以便 CPU 可以使用缓冲区。

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Apache Hudi在腾讯落地与应用

CDC技术对数仓本身存储是有要求,首先是更新效率得足够高,能够支持Streaming方式写入,并且能够非常高效更新。...通过以上三种方式入湖hudi,数据台为例已经有6000多张写入Hudi日增几十亿数据入湖。...时间线服务器在内存为相应标记请求维护创建标记,时间线服务器通过定期内存标记刷新到存储中有限数量底层文件来实现一致性。...第一个writer 算子,它负责把数据写入文件,writer在checkpoint触发时,会把自己写入最大一个时间传到commit算子,然后commit算子从多个上游传过来时间中选取一个最小值作为这一批提交数据时间...,并写入HUDI数据

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使用部分写时复制提升Lakehouse ACID Upserts性能

等工具来构建lakehouse,满足多种使用场景,增量处理。...Apache Hudi使用索引系统在每个分区定位所需文件,然后再完整地进行读取,更新内存email字段,最后写入磁盘并形成新文件。下图中红色部分表示重写产生新文件。...在传统Apache Hudi upsert,Hudi会使用record 索引 来定位需要修改文件,然后一个record一个record地文件读取到内存,然后查找需要修改record。...在应用变更之后,它会将数据写入一个全新文件。在读取-修改-写入过程,会产生消耗大量CPU周期和内存任务(压缩/解压缩,编码/解码,组装/拆分record等)。...该方法使公司能够高效地执行数据删除和CDC,并适用于其他依赖于lakehouse中高效更新场景。

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Linux进程学习【进程地址】

通过对边界值调整,可以做到不同区域增长,堆区、栈区扩大 mm_struct 信息配合 页+MMU 在对应真实空间中使内存(程序寻址) ️问题反思 此时可以理解为什么会发生同一块空间能读取到不同值现象了...️虚拟地址 在早期程序,是没有虚拟地址空间,对于数据写入和读取,是直接在物理地址上进行,程序与物理空间直接打交道,存在以下问题: 假设存在野指针问题,此时可能直接对物理内存造成越界读写 程序运行时...还需要一套完整 ‘‘翻译’’ 机制进行程序寻址, Linux + MMU ️页+MMU 页 本质上就是一张,操作系统 会为每个 进程 分配一个 页,该 页 使用 物理地址 存储...当 进程 使用类似 malloc 等需要 映射代码或数据 操作时,操作系统 会在随后马上 修改页 加入新 物理内存。...: 防止地址随意访问,保护物理内存与其他进程(权限设置) 进程管理 和 内存管理 进行 解耦,方便 OS 进行更高效管理 可以让进程统一视角看待自己代码和数据 ---- 总结 以上就是本篇关于

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AI 技术讲座精选:如何利用 Python 读取数据科学中常见几种文件?

文件格式是计算机为了存储信息而使用对信息特殊编码方式。首先,文件格式代表着文件类型,二进制文件或者 ASCII 文件等。其次,它体现了信息组织方式。...下面是一个用 Notepad 打开 CSV 文件。 ? 在 Python 从 CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 读取一个 CSV 文件。...在 XLSX 数据被放在工作单元格和列当中。每个 XLSX 文件可能包含一个或者更多工作,所以一个工作簿可能会包含多个工作。...上图显示这个文件里包含多个工作,这些工作名称分别为 Customers、Employees、Invoice 和 Order。图片中显示是其中一个工作——“Invoice”——数据。...在归档文件格式,你可以创建一个包含多个文件和元数据文件。归档文件格式通常用于多个数据文件放入一个文件过程。这么做是为了方便对这些文件进行压缩从而减少储存它们所需存储空间。

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GTC 2024 | 使用NVIDIA GPU和VMAF-CUDA计算视频质量

NVENC 使用原始视频,而 NVDEC 则将输出解码到视频内存。这意味着参考和失真都保留在视频内存,并可输入 VMAF-CUDA。... H.264 比特流转码为 H.265 时,NVDEC 会对输入比特流进行解码,并将其写入 GPU VRAM(参考)。该参考使用 NVENC 编码为 H.265,可直接解码,从而产生失真的。...这一过程将计算资源闲置,同时在 GPU 上进行转码,并将数据保存在 GPU 内存。VMAF-CUDA 可以利用这些闲置资源计算分数,而无需中断转码,也无需额外内存传输。...在处理单个视频流时,4K 序列速度提高了 2.8 倍,1080p 提高了 2.5 倍。 成本分析 在成本分析,我们数据中心常见标准 2U 服务器为基础进行计算。...1 在一台配备 CPU 或 GPU 2U 服务器中计算 VMAF 成本 成功案例 Snap 目前,Snap 正在 VMAF-CUDA 用于 Snapchat Memories,确定特定编码是否符合质量阈值

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【愚公系列】软考高级-架构设计师 018-存储管理(页式存储)

操作系统需要有效地管理不同类型存储资源,包括主存(RAM)、辅助存储(硬盘驱动器和固态硬盘)以及在某些情况下网络存储。这一过程确保系统高效运行和资源最优利用。...虚拟内存: 通过使用磁盘作为额外存储空间来扩展物理内存。 使用页面置换算法,最近最少使用(LRU)、先进先出(FIFO)等,来管理哪些数据应保留在内存,哪些应被移至磁盘。...实现文件安全和保护,确保文件系统完整性和可靠性。 实例:内存管理 考虑一个简单分页系统,操作系统程序虚拟内存分成多个页面,这些页面可以独立地加载到物理内存任何可用页面。...操作系统必须不断地更新其存储管理技术,充分利用这些新硬件潜力。 一、存储管理 1.页式存储 1.1 概念 页式存储是操作系统一种存储管理方式。...,所以就通过页来进行映射程序页在内存存储; 逻辑地址是程序员在编写程序时使用地址,它是由 CPU 生成虚拟地址,逻辑地址并不一定对应物 理内存实际位置,而是由操作系统进行地址转换后才能访问物理内存

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