这个看似无厘头的问题，曾经引发了两个小国家持续不断的战争，好奇的读者可以自行查阅《格列佛游记》。这部小说也是big endian（大端）和little endian（小端）两个词汇的来源。...数据在memory中存储，以及在总线传输的时候，同样也会面临大小端问题。这个蛋疼的问题之所以存在，就好比各个国家的插座不兼容一样，都是历史遗留问题。...通常系统里面总线位宽和存储位宽是整数倍关系，只需要计算好每次传输和memory读写的地址关系就可以了。 总线位宽大于存储位宽，相当于总线上一拍数据传输，需要读写N次memory。...某些项目可能因为传承原因，参考模型所提供的参考数据跟实际需要的大小端不一致。这时候只需要按照上面代码片段修改一下数据的大小端排布就好了。...这个图相当于是一个128位（每行16byte）的小端存储器显示。 结语 Q哥今天给大家讲述了数据存储和总线传输的大小端问题。
c++中初始化和赋值操作差别是很大的。...对于基本数据类型差别不大： 比如： int a = 12; // initialization, copy 0X000C to a a = 12; // assignment, copy 0X000C...to a 但是对用户自定义的数据类型比如String 初始化和赋值就差别很大： class String { public: String( const char *init ); /...private: String( const char *, const char * ); // computational char *s_; }; 初始化的构造过程比较简单：先分配一个足够大的空间然后填充上数据...char[ strlen(str)+1 ], str ); delete [] s_; s_ = tmp; return *this; } 看来在条件允许的情况下最好在初始化的时候就赋值
大小端模式 多字节数据在内存里占用连续的内存空间 大端模式：就是我们平常看到的右到左读的形式，左边是高地址位，右边是低地址位 小端模式：和上面反过来，便于机器处理 边界对齐 内存按照字节编址 访问内存一次访问一个字...，32位，4个字节 边界对齐就是，一个字存数据的时候，如果没有占满四个字节，剩余的字节会被浪费掉，但是读取的时候速度快，只需要按字访问一次访存就可以了（空间换时间） 边界不对齐，一个字存数据，没占满，下一个数据接着继续存在后面的字节里...，不会浪费空间，但是读数据的时候，就需要访存两次才能读出完整数据（时间换空间）
这段代码通过urllib2打开远程图片，通过cStringIO读取文件内容，不用保存到磁盘即可读取图片文件的信息 #!.../usr/bin/env python encoding=utf-8 import cStringIO, urllib2, Image url = 'http://com/wp-content/uploads
在Python爬虫开发中，我们经常面临两个关键问题：如何有效地存储爬虫获取到的数据，以及如何应对网站的反爬虫策略。本文将通过问答方式，为您详细阐述这两个问题，并提供相应的解决方案。...问题一：如何有效地存储爬取到的数据？数据存储是爬虫开发中数据库的一环。我们可以选择将数据存储到数据库中，或者保存为本地文件。...下面两个是常见的存储数据方式：存储到数据库：首先，我们需要安装数据库相关的Python库，如MySQLdb、pymysql等。然后，创建数据库连接，并创建相应的存储数据表格。...爬虫中的数据存储和反爬虫策略是爬虫开发中需要重点关注的问题。...通过选择合适的数据存储方式和应对反爬虫策略的方法，我们可以更好地完成爬虫任务，并获取所需的数据。在实际开发中，我们根据具体情况选择适合的解决方案，并灵活应对不同的网站反爬虫策略。
这段代码通过urllib2打开远程图片，通过cStringIO读取文件内容，不用保存到磁盘即可读取图片文件的信息 #!.../usr/bin/env python encoding=utf-8 import cStringIO, urllib2, Image url = 'http://www.01happy.com/wp-content
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！ 目前r和Python是数据分析领域最常见的两个编程语言，尤其适合于统计可视化。...几何对象（Geom）：几何对象是图层中的图形元素，用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象，如点、线、条形、面积等。...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，轻松创建各种统计图表和美化数据可视化，提供了高级接口和定制化选项，使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表...这意味着用户不需要过多的自定义就可以创建漂亮的图表。 内置数据集支持：Seaborn包含一些内置的示例数据集，用户可以用来练习和演示数据可视化技巧，这些数据集涵盖了不同领域的数据。...尽管不同的包或库的绘制风格不同，但它们的绘制过程是一致的，如下图所示： 先画出图的大致轮廓，再根据需求，添加更多的细节和细节调整，一张完美的图就出来了啊！
python HTTP和HTTPS的不同 区别 1、https协议需要一定的费用。 需要向ca申请证书，一般免费证书很少。 2、http是超文本传输协议，https是安全的ssl加密传输。...3、http和https使用不同连接方式。 使用的端口也不同。前者是80，后者是443。 4、http的连接非常简单，HTTPS协议由SSL+HTTP协议组成。 可以加密传输。...response = urllib.request.urlopen(url=request,context=context) print (response.read().decode('utf-8')) 以上就是python...HTTP和HTTPS的不同，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
MYSQL 在建立之初，表的格式就有好几种，与其他的数据库不同，你从未听说 ORACLE ,SQL SERVER , PG 对于表的存储格式有不同，而MYSQL 在建表的时候有一个地方对于存储的表的格式有不一样的设定...今天要谈这个问题，主要思路来自于，公司存储在MYSQL上的数据一直都有需要归档的需求，而数据归档临时的数据也是要存储在MYSQL上的，那么降低数据存储的空间，对于数据存储的空间的消耗是有利的。...实际上小秘密就是，我们的字段类型是 INT 类型，这样其实我们就是为了看看实际上那种格式对数据的存储的时间和空间。...那么实际上我们还可以针对字符型的字段进行一个测试，看看那种的方式对比存储INT 有什么不同。...秒 unstoppable， 我们使用ZLIB 方式插入数据需要 在操作完毕后我们比对一下各个格式的数据大小，和明显，最小的还是compresed的数据格式，而 这里其他的格式对文件大小的收缩不是很明显
常用的存储是es，hive，sparksql 等基于分析的数据库，并且由于存储的是历史型数据，一般不会做update操作，而是做insert和select操作。...提供的功能也是非常多，hive可以支持数组，字典，甚至是类似于c的struct结构体存储 上面说了很多数据仓库与数据库的对比，以及数据仓库的一些概念，但是具体怎么建设数据仓库还没有提，正所谓世间万物皆套路...（某商店今天卖了一个避孕套，净利润50元，这个50也是事实） 维度建模就是围绕如果抽象维度和事实展开的，具体的我总结了一下几点规则（后面会继续补充）： 1.涉及计算的数据应该放入事实表中（sql中用来count...因为这样会使查询性能降低（连表查询），并且也省不了多少空间（维度表的大小相比事实表要小的多） 5.相同系列的维度应该放在一个维度表，而不应该建立多个维度表和事实表关联，比如上面4中提到以后，有人可能会在销售事实表中添加类别字段...，关联类别维度，但是产品维度和类别维度属于同一系列，所以应该统一放在一个维度表中 下面给出一张零售业务中的维度建模图方便理解 以上是我最近三个礼拜在新工作中的一些感悟和理解，还有很多不完善，不到位，不合理的地方
事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性...非累计的度量值也可以用于事实数据表，单汇总结果一般是没有意义的，例如，在一座大厦的不同位置测量温度时，如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的，但是求平均值是有意义的。...一般来说，一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联，用户在利用事实数据表创建多维数据集时，可以使用一个或多个维度表。...维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。
#1024程序员节｜用代码，改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 （1）正数的原反补码： （2）负数的原反补码： （3）原码运算： 2.大小端介绍： 二、浮点型的存储 1.浮点型的存储...在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。...为什么顺序会反过来，这就和“大小端存储模式”有关系了。 大端（存储）模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中。...小端（存储）模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。 图解（小端）： 为什么有大端和小端？...因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。
数据对象 ConfigStore ConfigStore描述了基础平台必须支持的一组平台无关的API，以存储和检索Istio配置。配置键定义为配置对象的类型，名称和命名空间的组合。...保证配置密钥在存储中是唯一的。此处显示的存储接口假定基础存储层支持_Get_（列表），_Update_（更新），_Create_（创建）和_Delete_语义，但不保证任何事务语义。..._Update_，_ Create_，和_Delete_是变量操作。这些操作是异步的，您可能不会立即看到效果（例如，在对存储进行更改后，_Get_可能不会立即通过键返回对象。）...资源版本记录每个对象上的最后一个变异操作。如果将变异应用于对象的修订版本与纯等式定义的基础存储所期望的版本不同，则操作将被阻止。此接口的客户端不应假设版本标识符的结构或顺序。...从此接口提供和返回的对象引用应视为只读。修改它们会违反线程安全性。 ConfigStoreCache ConfigStoreCache是配置存储的本地完全复制的缓存。
但后来因为工作原因强行写了一年的Java，反而不那么讨厌它了。 我们常说语言决定思维方式，Java和Python其实是两种不同的思维方式。...但是我从Java里面学到了bean的思想，用类来储存数据，这个方法让我的Python代码可读性，可维护性大大提高了。...当我们用Python开发，有时候你要反复跟组员说不能乱用lambda函数，不能一个变量赋值不同类型的数据，不要什么数据都往字典堆一层套一层，过两天他们可能还是要违反，但Java从语法层面就能防止这种事情发生...二、问题解答 1 南哥，可以详细说一下，类存储数据吗？...这样方便一点 点击空白处查看答案 用ios 7 提问：南哥，requests的 r.raw和r.content有什么大区别，获取的数据都属于bytes类型呀？
对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码 二、大小端字节序和字节序判断 大端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的低地址处。...小端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的高地址处。 根据此图判断此时机器为小端，因为44作为低字节内容（按顺序排在最后）应放在低地址处。...2.1为什么有大小端?...因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。 2.2请简述大端字节序和小端字节序的概念，设计一个小程序来判断当前机器的字节序。...在大多数系统上，整数 9 和浮点数 9.0 在内存中的表示是不同的。 接下来，你通过 pFloat 将该内存位置的值设置为 9.0。
上图红框中表明，InnoDB表数据的存储是按照主键的值来组织的； 下图信息表明聚簇索引保存了数据行，搜索索引就能直接找到行数据，地址是：https://dev.mysql.com/doc/refman/...来自《高性能MySql》的解释 《高性能MySql》的5.3.5章节对于聚簇索引的描述： 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据数据存储方式； 当表有聚簇索引是，它的数据行实际上存在放在索引的叶子页...(leaf page)中； 叶子页包含了行的全部数据； 看来我的疑问可以解释了：索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误的，实际上InnoDB的表数据保存在主键索引的B-Tree的叶子节点；...从上图可见，并不存在表数据这样的内容，只有节点页(Node pages)和叶子页(Leaf pages) 关于节点页和叶子页的详情，以及每个聚簇索引结构体内容的详情，请看Jeremy Cole博客的图片集...反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据，但并不代表会分别写索引文件和表数据文件，以前犯的是想当然错误； 之前的疑问是"索引文件中有数据行，那表数据文件有啥用"，没有放过这个疑问，而是去刨根问底
作为一名互联网技术爱好者，我对数据的探索充满热情。在本文中，我将以豆瓣读书为案例，详细介绍如何利用Python爬虫、Pandas和Excel这三大工具，一键化地实现数据采集和存储。...Python中Excel的作用作为一款被广泛运用的办公软件，Excel在数据处理和分析领域同样扮演着重要的角色。...在Python中，我们可以通过Pandas库将处理好的数据导出到Excel文件，从而方便更多人员查看和分析数据。...将这些数据存储为DataFrame结构，将会为后续的数据处理和分析提供便利。...总结通过以上的实例演示，我们深度探索了如何利用Python爬虫、Pandas和Excel这三大工具，实现数据的一键化采集、处理和展示。
在 Demo 中分别使用这四种方法实现面板上数据的存储和读取创建一个 Data 脚本用来序列化和反序列化，需要向这个类中添加需要保存的数据，最后也是需要从这个类中读取保存的数据需要存储和读取数据的脚本...class Data{ // 关卡/生命值/关卡得分 public int levels; public int health; public int scores;}向 Data 中存储和读取数据的方法...Key - Value 的方式将数据保存到本地（跟字典类似），然后通过代码实现数据保存、读取和更新的操作* PlayerPrefs 只能保存 int 型、float 型和 string 型的数据，对于...，使用 Json 在 Unity 中实现数据的存储和读取是非常方便的* 需要导入使用 Json 所需要的插件 *7// 数据存储：Json private void SaveByJson() ...方式读取 LoadByXml(); //通过 Xml 方式读取 }保存成功后可以在 SaveFiles 文件夹中看到一个 txt 文件以上就是使用这四种方法在 Unity 中实现数据存储和读取方法的案例内容
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...可以看到RDD在HDFS上是分块存储的，由于我们只有一个分区，所以只有part-0000。...假设我们存储一个包含两个分区的RDD： val modelNames3 = Array("FM","FFM","DEEPFM","NFM","DIN","DIEN") val modelNames3Rdd...) modelNames3Rdd.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames3") 再次查看，可以看到有part-00000和part...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get
确实如此，但是如果每次取数据都需要移动，因为采用的是顺序存储结构（数组）那么取数据的时间复杂度将会是O（n），因为你需要改变数组的结构，每一个人都要向前移动，实际上我们不需要这样做只需要把队首的取出来，...但是这样又会存在一个问题，如果你前面走了两个人（取出了两个数据），然后后面不断的来了新的人（数据），然后数组因为初始化了容量发现已经满了，此时实际上我们并没有满，因为前面还有两个位置，而这就是我们常说的假溢出...同样如果我们在插入数据时发现队尾已经超出数组长度了，但是队首确不是为0，也就是已经有人离开了，那么新增的就到前面去，同时队尾的旗子他也要拿上，直到队首的旗子和队尾的旗子相遇时也就是相等时，此时才满了，才需要进行扩容...使用链式存储结构实现栈 此处使用的是单向链表，非双向链表，由于链表不存在溢出的状况，所以不需要扩容，只需要新增数据时将旗子交给新来的，而取数据时将旗子交给他的下一个。...ps:两者的优缺点，顺序存储由于需要扩容，才能实现不会被溢出，而扩容之后需要将原数据进行拷贝，所以插入数据时相对而言会比链式队列慢一点，而取数据都是O（1），且实现代码来看，链式队列相比循环队列要简单很多
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