大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 InputStream读取流有三个方法，分别为read()，read(byte[] b),read(byte[] b, int off, int len)。...其中read()方法是一次读取一个字节，鬼都知道效率是非常低的。所以最好是使用后面两个方法。...，有经验的程序员就会发现，这两个方法经常 读取不到自己想要读取的个数的字节。...因为在一些网络应用中，数据流并不是一次性就能传递的，如果我们还是像上面那样去将这个流转换，会出问题的。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
，所以这就是一个比较好的资源库，有大量的喜欢分享的朋友在上面，所以这就是我的目标。...今天的主题是长亭的 wiki，也就是 wiki.ioin.in。 获取 wiki 平台上所有的文章链接 这个工作肯定不是通过纯手工可以搞定的，必须使用工具，那么自己写工具吗？...保存完之后，就可以用我们的 emeditor，这个编辑器是我最喜欢的，功能很强大，把所有短链接提取出来，如下图： ?...分析获取的链接数据 拿到结果之后，我们要把这里面涉及的网站做个统计，看看哪些网站出现的次数最多，发布的文章最多，这里可以使用 linux 下的两个命令：sort 、 uniq。...下面就可以看小伙伴的博客，如果内容比较好的，我就联系大家了。
我使用的 Charles 版本是 3.11.2，获取下载地址可自行百度，我下面要说的是使用 Charles 获取 https 的数据。 1....钥匙串 系统默认是不信任 Charles 的证书的，此时对证书右键，在弹出的下拉菜单中选择『显示简介』，点击使用此证书时，把使用系统默认改为始终信任，如下图： ?...简书发现页面接口数据 此时还是获取不到 https 的数据，各位童鞋不要着急，下面还有操作，接着还是进入 Charles ,如下图操作： ?...设置 如果还抓不到数据，检查你的手机是不是 iOS 10.3 及以上版本，如果是的话的还需要进入手机设置->通用->关于本机->证书信任设置，如下图，证书选择信任就可以了： ?...iOS11 设置完成后，就可以抓取数据啦，如下图： ? 抓取数据 如果有问题，欢迎留言。?
基于后面需要对Excel表格数据进行处理，有时候使用Pandas库处理表格数据，会更容易、更简单，因此我这里必须要讲述。 Pandas库是一个内容极其丰富的库，这里并不会面面俱到。...我这里主要讲述的是如何利用Pandas库完成 “表格读取”、“表格取数” 和 “表格合并” 的任务。...Excel数据的读取 Pandas支持读取csv、excel、json、html、数据库等各种形式的数据，非常强大。...Excel数据的获取 知道怎么读取excel文件中的数据后，接下来我们就要学着如何灵活获取到excel表中任意位置的数据了。...这里我一共提供了5种需要掌握的数据获取方式，分别是 “访问一列或多列” ，“访问一行或多行” ，“访问单元格中某个值” ，“访问多行多列” 。
def tag(name, *content, cls=None, **attrs)->str: """生成一个或多个HTML标签""" if cls is...
今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。...原始数据 我们的原始数据保存在npy文件中，是一个字典类型，有三个key，分别是user，item和label： data = np.load('data/test_data.npy').item()...print(type(data)) #output 构建tf的Dataset 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法，将我们的数据变成...，在迭代数据的时候，就可以一次返回一个batch大小的数据： dataset = dataset.shuffle(1000).batch(100) print(type(dataset)) #output...get_next()，方法来源源不断的读取batch大小的数据了 def getBatch(): sample = iterator.get_next() print(sample)
为了和大家能使用同样的数据进行学习，建议大家可以从国家统计局的网站上进行下载。...网站：国家数据 (stats.gov.cn)如何加载数据当我们有了数据后，如何读取它里面的内容呢我们在根目录下创建一个data的文件夹，用来保存我们的数据，本次演示使用的数据集是行政区划我们可以点击右上角的下载图标进行下载为了演示.../data/年度数据.csv", encoding="utf-8", sep="\t")这里我们读取的是CSV文件，路径使用的是相对路径，由于这个csv并不是用逗号分隔的，而是用tab(制表符)分隔的，...我再试试读取excel格式的那个数据df2 = pd.read_excel(".....结尾好了今天的内容就是这些，我们介绍了如何安装pandas这个库，以及如何读取csv和xls文件。赶快动手实践一下吧，我是Tango，一个热爱分享技术的程序猿，我们下期见。
页面返回的element是非常多的东西，有很多并不是我们所需要的，所以需要对数据进行筛选。...//a[@class='nbg']/img/@src")[0] print(item) requests模块用来模拟浏览器发送请求，etree用来筛选数据。 strip()用来移除首尾的空格。...replace("/","")表示用空字符来替换"/"， 需要注意的是在循环时路径前必须是对于当前路径，也就是必须加//前必须加. 4.输出如下 注：谷歌浏览器也提供了xpath插件，可以在谷歌应用商店进行下载...，安装后就可以直接在页面上使用了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： 如何使用python读取文本文件中的数字？...python读取txt各个数字 python 读取文本文件内容转化为python的list python：如何将txt文件中的数值数据读入到list中，且在list中存在的格式为float类型或者其他数值类型...python .txt文件读取及数据处理总结 利用Python读取txt文档的方法 Python之读取TXT文件的三种方法 python读取 .txt 文本内容以及将程序执行结果写入txt文件 Python...读取文件的方法 读写文本文件 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139037.html原文链接：https://javaforall.cn
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
使用命令“petalinux-devtool modify”获取BSP相关的代码。...现在使用PetaLinux 2021.2， 发现类似命令会报告错误。...查询手册，得到命令“petalinux-devtool modify”，可以完成同样的工作。 对于VCK190单板，使用下列脚本，可以得到所有BSP相关的代码。之后可以修改代码。...修改完成后，再使用命令“ petalinux-devtool finish ”可以创建补丁。
Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础。...其部分功能如下： ndarray, 一个具有复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 对于整组数据进行快速的运算，无需编写循环。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内容映射文件的工具。...,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为-1, 0, -2 这三行 ret2...3]] # 先选取前面的数组 然后继续后面的选取 ret4 = ndarray1[[1, 3, 5]][[1, 2]] # 获取选区数据 ret5 = ndarray1[[1, 3, 5]][:, [...np.greater(ndarray1,ndarray2) # 运算比较 两者进行比较 greater 大于等于就True 否者False np.greater_equal(ndarray1,ndarray2) 相关链接
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集。...很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。...）： from torch.utils.data import DataLoader # 读取数据 datas = DataLoader(torch_data, batch_size=6, shuffle...=True, drop_last=False, num_workers=2) 此时，我们的数据已经加载完毕了，只需要在训练过程中使用即可。...对应的数据，包含data和对应的labels print("第 {} 个Batch \n{}".format(i, data)) 输出结果如下图： 结果说明：由于数据的是10个，batchsize
shell-mysql （1）脚本背景: 由于要在Linux上，远程读取mysql的表的数据，然后做一定清洗后，把数据上传至Hadoop集群中，使用Java写吧，感觉太麻烦了，得在Win上开发好，还得打成...，所以就花了点时间，封装了一个小脚本 （2）功能介绍: 直接在Linux下使用shell脚本远程分页读取MySQL表的数据的一个小脚本，已测过读取600万+的数据 效率与jdbc相差无几 （3...）脚本介绍: 主要有三个脚本构成 1，page.sh 这是一主脚本，里面定义了分页的条件，大家看下便知 2，f.sh 一个小包装的脚本吧，里面会用sed去掉表头一些信息 3，port.sh 分页读取数据的执行脚本...使用非常简单，需要改下page.sh里面的查询字段，以及分页查询的数量，默认是10000，然后执行sh page.sh databaseName tableName传入数据库名和表名即可 Github...调用f.sh获取数据 sh f.sh $1 $offset $pageSize done #sed -i 's/]*>//g;/^$/d' tables/$1
三 nfc过滤标签的设置 3-1 在Manifest添加权限： 在xml里添加nfc的使用权限 <uses-permission android:name="android.permission.NFC...四 nfc读操作（我们<em>读取</em>NEDF<em>数据</em>，其他公交卡类型<em>的</em><em>数据</em>可以自行研究） 1 初始化nfc工具，判断是否存在nfc和nfc是否打开 2 感应到nfc标签后，<em>读取</em>解析对应nfc类型<em>的</em>标签<em>数据</em> 3 回传显示...(Intent intent) { NdefMessage[] msgs = NfcUtil.getNdefMsg(intent); //重点功能，解析nfc标签中<em>的</em><em>数据</em> if (msgs == null...ParsedNdefRecord record = records.get(i); tvNFCMessage.append(record.getViewText() + "\n"); } } } 解析不同类型nfc类型的数据的方法...，在Github上有 } return ndefMessages; } return null; } 最后，附上我的demo地址，欢迎大家学习下载，有什么问题也欢迎找我讨论： https://github.com
如果是单台数据库的瓶颈：开启多个并行度就没法提升性能、一般建议按照一定路由规则写入多台数据库、建议使用分布式数据库(如Hbase：提前建立分区、避免数据热点写入等)。...3、为什么和维表关联后任务处理数据的能力变慢？ 建议：小数据量不常更新的维表使用ALL模式。大数据量的维表使用使用LRU模式，并且根据数据库不同做相应的处理(比如关系型数据库则建立索引等)。...解决方法： 在数据解析和数据落库等代码中，对catch中的数据进行收集。当异常数据达到一定的量时，告警通知。线下离线修正结果数据。...各个输入源的脏数据： flink_taskmanager_job_task_operator_dtDirtyData 从Kafka获取的数据解析失败视为脏数据。...4.如何使用：在提交任务的时候加上 -planner dtstack/flink即可。 ---- 本文作者：刘星（花名：吹雪），袋鼠云大数据开发工程师。
:\"查到结果\"}\n" + " }\n" + "}"; /** * json字符串-简单对象型与JSONObject之间的转换...private static String[] analysisJsonByCondition(String jsonStr, String[] strings) { // 0.根据传过来的数据...t); } /** * The Layer. */ static int layer = 1;//默认为第一层级 /** * 根据条件获取...json中的key||value * * @param jsonStr 需要遍历的 Json字符串 * @param...JSON.parseObject(jsonStr, new TypeReference>() { }); logger.info("我是第
（一）环境的配置 使用python调用mysql数据库要引进一些库。 目前我使用的python版本是python3.6。... fetchmany([size = cursor.arraysize]):得到结果集的下几行 fetchall():得到结果集中剩下的所有行 excute(sql[, args]):执行一个数据库查询或命令... excutemany(sql, args):执行多个数据库查询或命令 ( 三）数据库基本操作： #表的创建 cur.execute("drop table if exists exam_class...context[m][1]) #错误操作 (%s, %s, %s, %s )" %(big_name, small_name, context[m][0], context[m][1]) #更新、删除同理 #我也很想知道为什么这个代码片的颜色这么怪...#result是在对cursor调用fetchall之后，result是获取的查询所有结果。result是一个列表，r是每一行数据。 对于数据增删改之后，一定要提交！提交！提交！
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