在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下： 设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据 使用dask将数据加载到Python中 使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索 本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...为了有效地处理如此大的数据集，使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大的数据，我们选择使用DASK将数据分为多个分区，并且仅将一些需要处理的分区加载到内存中。...10MB").map(json.loads) # Print the first row papers_db.take(1) 步骤2：编写预处理辅助函数 从打印输出中可以看到每行包含与论文相关的几个元数据...Bag转换为DASK DATAFRAME 数据加载的最后一步是将Dask Bag转换为DASK DATAFRAME，这样我们可以使用类似Pandas的API进行访问。...要创建一个集合，首先需要指定集合的模式。在本文示例中利用Milvus 2.1字符串索引和字段来存储与每篇论文相关的所有必要元数据。
什么是Dask.array？ 1.1 Dask简介 Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。...Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。...1.2 Dask.array概述 Dask.array是Dask提供的类似于Numpy的数组数据结构，它允许用户在大规模数据集上执行Numpy-like的操作。...处理大规模数据集 6.1 惰性计算的优势 Dask.array采用惰性计算的策略，只有在需要时才执行计算。这种惰性计算的优势在于可以处理大规模的数据集，而无需一次性将所有数据加载到内存中。...9.2 数组与其他数据结构的对比 在实际应用中，我们可能需要将Dask.array与其他数据结构进行比较，以选择合适的数据结构来处理数据。
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。...下面是每个库运行五次的结果: Polars Dask 2、中等数据集 我们使用1.1 Gb的数据集，这种类型的数据集是GB级别，虽然可以完整的加载到内存中，但是数据体量要比小数据集大很多。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。
后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...('myfile.hdf5') x = da.from_array(f['/big-data'], chunks=(1000, 1000)) 对于那些熟悉数据帧和数组的人来说...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...为何如此流行 作为一个由PyData生成的现代框架，Dask由于其并行处理能力而备受关注。 在处理大量数据——尤其是比RAM大的数据块——以便获得有用的见解时，这是非常棒的。
1、如果使用PPP协议，帧最大长度1510字节，其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节； 2、如果在以太网中，帧的长度为：64～1518字节（10～100Mbps 的以太网），1G及以上的以太网...，帧长度为512~1518字节；其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节。
其他相关文章： 元数据概念 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 上一遍我们了解了什么是元数据，即元数据的定义，我们知道了元数据是对数据的描述以及解释，它用来说明数据内容质量状况和其他特征的背景信息...元数据做到了对数据仓库有效的数据存储与管理； 2、元数据可以帮助用户理解数据仓库的数据 元数据为运行时的系统提供了统一的可读的系统模型，系统运行时可以使得实体对象通过运行时的元数据模型来得知自身的结构、...3、元数据是保证数据质量的关键 元数据做到了对数据仓库结构的描述，仓库模式试图，维，度量，层次结构，到处数据库的定义，以及数据集市的位置和内容。...5、元数据是独立性强，是与平台无关的，无论使用什么技术平台，元数据自身不收到任何影响，这就保证了元数据的通用性和移植性，能使它发挥最大的效用。...6、元数据是生成其他数据模型的基础，有了元数据，就可以借用相应的代码生成器或者相应的工具生成可直接使用的其他数据模型和代码信息。
元数据到底是什么？严格地说（元数据是关于数据的数据最为常见的例子可能是数据库 schema 或数据词典。schema 含有按照名称、存储长度及其他属性、对字段（列）进行描述的数据。...你应该能访问和操纵这些信息，就像对数据库中的任何其他数据一样。 如下图： 我们在其最宽泛的意义上使用该术语。元数据是任何对应用进行描述的数据——应用该怎样运行、它应该使用什么资源，等等。...在典型情况下，元数据在运行时、而不是编译时被访问和使用。你每时每刻都在使用元数据——至少你的程序是这样。...Navigation _ Toolbar . open ＂, false ); 元数据驱动的应用 但我们不只是想把元数据用于简单的偏好。我们想要尽可能多地通过元数据配置和驱动应用。...●与通用的编程语言的情况相比，可以通过一种大为接近问题领域的方式表示元数据（参见”领域语言”,43页）。 你甚至还可以用相同的应用引擎——但是用不同的元数据——实现若干不同的项目。
这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
尽管元数据一词只有几十年的历史，然而几千年的图书馆管理员们一直在工作中使用着元数据，只不过我们先所谓的“元数据”是历史上被称为"图书馆目录信息"。...元数据是发挥数据价值的前提，是数据治理的基石。 何为元数据 “元数据是关于数据的数据”（准确地说这个定义不大实用，且不易被理解）。...元数据架构可分为三类：集中式元数据架构、分布式元数据架构和混合元数据架构。 集中式元数据架构： 集中式架构包括一个集中的元数据存储，在这里保存了来自各个元数据来源的元数据最新副本。...保证了其独立于源系统的元数据高可用性；加强了元数据存储的统一性和一致性；通过结构化、标准化元数据及其附件的元数据信息，提升了元数据数据质量。集中式元数据架构有利于元数据标准化统一管理与应用。...混合式元数据架构： 这是一种折中的架构方案，元数据依然从元数据来源系统进入存储库。但是存储库的设计只考虑用户增加的元数据、高度标准化的元数据以及手工获取的元数据。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...2\times 4 = 8 字节 ; 因此在该方法中的后续采样 , 每帧都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每帧采集 8 字节的样本 , 总共 numFrames 帧需要采集...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...它不仅包含了要传输的数据，还包括了如目的地和源地址等控制信息。这些信息对于确保数据包能够正确地到达目的地是至关重要的。帧的创建和处理是网络通信中一个重要的环节。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时，每到达一个新的层级，都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时，它被封装成帧，准备通过物理网络进行传输。...总结来说，帧作为TCP/IP模型中网络接口层的数据单元，对于网络通信至关重要。它们确保了数据能够在不同的网络环境中有效且安全地传输。
刘耀铭同学元数据系列作品的第三篇，大家支持！ 今天跟大家谈谈数据库中的元数据 数据库中的元数据无非就是对数据库中数据的描述与定义。...他可以根据电影类型、主演、上映的大致时间来搜索出他想看到的某个电影，那么这些电影类型、主演、上映时间就是对这个电影的描述，这些便是该电影的元数据。...现在换成数据库，在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中，元数据描述了数据的结构和意义。...那么在mysql中如何获取数据库的元数据呢？...数据库里查询相关表 INFORMATION_SCHEMA是MySQL自带的一个系统数据库，它里面存储了所有的元数据，通过select里面的相关表就可以获取你想要的元数据。
这里关键是使用dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。...这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas...Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在 于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一 起，然后展示最终的数据帧。...其实dask使用了一种延迟数 据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。
SELECT 表名=case when a.colorder=1 then d.name else '' end, ...
元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据 — 01 — 企业数据治理的现状与问题 企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。...其实只要有数据存在就有数据质量问题存在。但是也可以通过一个有效的管理流程来提高企业数据质量，其中最核心的核心就是元数据的管理。 ? 数据运营之元数据的重要性 元数据是企业中用来描述数据的数据。...利用数据解决企业问题的能力 — 04 — 元数据管理范围和目标 一般而言，就数据仓库或者大数据平台中的元数据可以按不同的维度分为技术元数据、业务元数据、操作元数据等，元数据管理的范围大致如下三个方面：...元数据源：元数据源数据仓库和数据平台中的数据实体定义和结构信息。...价值评估：数据资产价值评估模型通过元数据中心提供的丰富的元数据得以落地。
在《上篇》我们已经提到过了，Model元数据的定制是通过在作为Model的数据类型极其属性成员上应用相应的特性来实现，这些用于声明式元数据定义的特性大都定义在System.ComponentModel.DataAnnotations.dll...程序集中，程序集的名称同时也是对应的命名空间名称，所以我们可以它们为数据注解特性（Data Annotation Attribute），接下来我们来介绍一些常用的数据注解特性，以及它们对于元数据具有怎样的影响...每个具体的模板均具有相应的名称，这些模板方法在进行Model呈现的时候根据对应的Model元数据得到对应的模板名称。...接下来我们通过一个简单的实例来演示UIHintAttribute特性对Model元数据的影响，以及对应用在相同目标元素上的多个UIHintAttribute的选择策略。...: 初识Model元数据 ASP.NET MVC Model元数据及其定制: Model元数据的定制 ASP.NET MVC Model元数据及其定制：一个重要的接口IMetadataAware
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元数据的定义 元数据（Metadata），为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。...数据不符合分析的要求，所以要准备数据，这个过程就叫ETL。 基于元数据驱动的价值 可以统一数据资产，获取企业数据全局视图。一个好的元数据管理工具，对企业全系统的数据在哪里，都有哪些数据，有一个全局观。...简化etl代码编写过程并且etl过程也可以大量的复用。 基于元数据驱动的难点 元数据管理难。数据变化快，传统手工配置的方法很难保证一致性而且是一个工作量巨大的工作。...元数据就是企业多数据字典，维护一个完整的元数据，就类似编字典。 涉及到语义管理，不同的表，不同名称的字段，可能是同一含义。相同名称的字段也可能含义不一样，还涉及版本变化。...另外，元数据不仅是etl的基础，也是数据质量/数据治理的基础。
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