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hive数据加载

数据装载入表 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1...注意事项: hive建表默认使用单个分隔符号:例如:如果定义分隔符号‘#$’,数据查询只有#被当作分隔符号使用。...load数据,字段类型不匹配时,查询返回NULL select查询插入数据,字段类型不匹配时,查询返回NULL hive在数据加载的时候不做类型检查,查询的时候做检查。...外部分区表:即使HDFS目录结构符合分区,数据加载后,仍然需要表结构添加分区才能查看数据。否则有数据也看不到。...通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表。

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使用Dataset加载数据

torch.utils.data.Dataset类进行了学习,并且也封装了一个Tomdataset类 pytorch之Dataset #继承data.Dataset # __init__方法 # __getitem__必须创建,作用:对数据切片...return img_path def __len__(self): return len(self.imgs_path) 那么今天我们直接使用一个新的类来处理我们这次训练的数据集...这次训练的数据集是1100张天气的照片,并且图片已经打好标签,也就是每一张图片的文件名则是该图片的分类 一共有四种天气的图片,分别是多云,下雨,晴天和日出。...all_labels.append(i) 然后我们可以验证一下标签是否可以和图片对应 可以看到经过检验,label的最后五个输出和图片本身的标签一致 然后就是进入我们今天的主题,自定义一个数据加载类...return data,label def __len__(self): return len(self.imgs) 这里的MyDataset类就是我们自定义的数据加载

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ECharts 异步加载数据

ECharts 异步加载数据 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ...IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 ECharts 异步加载数据 ECharts 通常数据设置在 setOption 中,如果我们需要异步加载数据,可以配合 jQuery等工具,在异步获取数据后通过...data:data.data_pie } ] }) }, 'json') 如果异步加载需要一段时间,我们可以添加 loading 效果,ECharts 默认有提供了一个简单的加载动画...数据加载完成后再调用 hideLoading 方法隐藏加载动画: 实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); myChart.showLoading...所有数据的更新都通过 setOption 实现,你只需要定时获取数据,setOption 填入数据,而不用考虑数据到底产生了那些变化,ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化

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ECharts 异步加载数据

ECharts 通常数据设置在 setOption 中,如果我们需要异步加载数据,可以配合 jQuery等工具,在异步获取数据后通过 setOption 填入数据和配置项就行。...ECharts 通常数据设置在 setOption 中,如果我们需要异步加载数据,可以配合 jQuery等工具,在异步获取数据后通过 setOption 填入数据和配置项就行。...data:data.data_pie } ] }) }, 'json') 如果异步加载需要一段时间,我们可以添加 loading 效果,ECharts 默认有提供了一个简单的加载动画...数据加载完成后再调用 hideLoading 方法隐藏加载动画: 实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); myChart.showLoading...所有数据的更新都通过 setOption 实现,你只需要定时获取数据,setOption 填入数据,而不用考虑数据到底产生了那些变化,ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化

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Pytorch数据加载的分析

知乎作者 巽二 https://zhuanlan.zhihu.com/p/100762487 Pytorch数据加载的效率一直让人头痛,此前我介绍过两个方法,实际使用后数据加载的速度还是不够快,我陆续做了一些尝试...1、定位问题 在优化数据加载前,应该先确定是否需要优化数据加载数据读取并不需要更快,够快就好。...确定数据加载需优化后,需要判断是数据加载的哪一部分慢。...) 为节省阅读时间,先给结论,数据加载慢主要是由于计算性能的瓶颈,而不是IO瓶颈和数据拷贝瓶颈(测试数据为1920x1080的大图,小图片可能结论不同)。...只要我数据加载的够快,GPU就追不上我。加载的部分和pytorch差不多,出来就是gpu的tensor,具体的代码较多,就不放在本文里了。

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产生和加载数据

图片 速查表pdf 文本数据读写 python 读取文件常用的一种方式是 open()函数,open 里写文件的路径,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的数据...多种压缩模式,存储高效,但不适合放在内存中 非数据库,适合于一次写入多次读取的数据集(同时写入多个容易崩溃) frame = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(100...'table') pd.read_hdf('mydata.h5', 'obj3', where=['index < 5']) Interacting with Databases pd 提供了简便获取数据数据的方法...使用 sqlite3 创建的数据库将数据转为 df 相对麻烦 sqlalchemy 的灵活性使得 pd 可以很容易实现与数据库交互 """ A database using Python's built-in...参见numpy中数据集的产生

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爬虫如何抓取网页的动态加载数据-ajax加载

本文讲的是不使用selenium插件模拟浏览器,如何获得网页上的动态加载数据。步骤如下: 一、找到正确的URL。二、填写URL对应的参数。三、参数转化为urllib可识别的字符串data。...五、urlopen这个Request对象,获得数据。...如果直接抓浏览器的网址,你会看见一个没有数据内容的html,里面只有标题、栏目名称之类的,没有累计确诊、累计死亡等等的数据。因为这个页面的数据是动态加载上去的,不是静态的html页面。...需要按照我上面写的步骤来获取数据,关键是获得URL和对应参数formdata。下面以火狐浏览器讲讲如何获得这两个数据。 肺炎页面右键,出现的菜单选择检查元素。 ?...这里会出现很多网络传输记录,观察最右侧红框“大小”那列,这列表示这个http请求传输的数据量大小,动态加载数据一般数据量会比其它页面元素的传输大,119kb相比其它按字节计算的算是很大的数据了,当然网页的装饰图片有的也很大

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OSG加载倾斜摄影数据

osg能够直接读取osgb格式,理论上只需要依次加载每个LOD的金字塔层级最高的osgb,整个倾斜摄影模型数据加载进来了。...不过有点麻烦的是这类数据缺乏一个整体加载的入口,如果每次加载都遍历整个文件夹加载的话,会影响加载的效率。所以一般的数据查看软件都会为其增加一个索引。...这里就给倾斜摄影数据添加一个osgb格式的索引文件,生成后就可以通过OSG直接加载整个倾斜摄影模型数据。 2. 实例 2.1....这样在第二册加载的时候还是会比较慢,所以这里就创建了一个空的节点,形成了索引所有LOD块的数据结构。...结果 可以像加载普通OSGB文件一样加载这个索引文件,通过osgviewer加载的效果如下: ?

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微信小程序分页加载数据~上拉加载更多~小程序云数据库的分页加载

我们在开发小程序时,一个列表里难免会有很多条数据,比如我们一个列表有1000条数据,我们一下加载出来,而不做分页,将会严重影响性能。所以这一节,我们来讲讲小程序分页加载数据的实现。...可以看到我们每页显示10条数据,当滑动到底部时,会加载第二页的数据,再往下滑动,就加载第三页的数据。由于我们一共21条数据,所以第三页加载完以后,会有一个“已加载全部数据”的提示。...关于云数据库可以看下面这个视频,简单了解下 本节知识点 1,小程序分页加载 2,小程序列表显示 3,云数据库的使用 4,云数据库分页请求数据的实现 一,先定义数据 我们做分页数据加载,肯定要先准备好数据...其实很简单,就是简单的定义21条数据。 ? 然后在看导入到数据库的样子。 ? 二,分页请求数据 我们第一步准备好了数据以后,接下来就来讲讲如何在js里做分页加载数据。...比如下面这段代码,就是跳过前5条,请求从第6条开始往后的10条数据,就是请求6~15的数据,我们做分页加载也就是基于这个原理。

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