AM2302   3.3V - 5.5V,建议供电电压为 5V单总线通信模式时,SDA 上拉(开漏)后与微处理器的 I/O 端口相连.单总线通信特殊说明: 0.功耗待机40~50uA;测量1~1.5mA1．典型应用电路中建议连接线长度短于 30米时用 5.1K 上拉电阻,大于 30 米时根据实际情况降低上拉电阻的阻值.2．使用 3.3V 电压供电时连接线长度不得大于 100cm.否则线路压降会导致传感器供电不足,造成测量偏差.3．读取传感器最小间隔时间为 2S:读取间隔时间小于 2S,可能导致温

业务背景: 需要通过redis判断当前用户是否是新用户.当出现新用户后,会将该用户放入到redis中,以标明该用户已不是新用户啦. 出现问题: 发现入库时,并没有新用户入库,但我看了数据了,确实应该是有新数据 问题原因: 因为在判断新用户这一步是在flatmap这一步做的. 而flatmap后的RDD,后边会被两个action使用. 问题是,因为是执行两次action时,flatmap也会执行两次. 而最终入库的代码是在第二个RDD中.结果就是永远不会存在最新用户啦 解决方案: 在flatmap

代码很简单: DBGrideh.StartLoadingStatus(' Loading ... '); Sleep(500); DBGrideh.FinishLoadingStatus; 做下变动: DBGrideh.StartLoadingStatus(' Loading ... ',1000); //1000表示显示的速度 Sleep(500); DBGrideh.FinishLoadingStatus(1000); //1000表示显示的速度,此处的单位不是毫秒 上一段代码中发现的数值1

一.文件:member/inc/inc_archives_function.php 找到函数 function PrintAutoFieldsEdit(&$fieldset, &$fieldValues, $loadtype='all') 1. 在 $dtp = new DedeTagParse(); 之前加入 global $cfg_cookie_encode; 2. 查找 echo "<input type='hidden' name='dede_addonfields

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

项目中在同步数据的时候,需要把获得的数据DataTable,写入oracle数据库 因为System.Data.OracleClient写入方式写入大批量数据特别慢,改用Oracle.DataAccess写入方式(上代码): ODP工具类: 需要引入命名空间: using Oracle.DataAccess;using Oracle.DataAccess.Client;using Oracle.DataAccess.Types; ODP_Inserter { /// <summary> ///

Catalyst揭秘 Day8 Final 外部数据源和缓存系统 今天是Catalyst部分的收官,主要讲一些杂项内容. 外部数据源处理 什么叫外部数据源,是SparkSql自己支持的一些文件格式,以及一些自己自定义格式的文件开发. 让我们从文件的读取api开始,可以看到最终会创建一个DataFrame,当中比较关键的是relation方法. 首先,会以反射方式获取provider. 我们以json文件为例,其provider为json.DefaultSource.可以看到继承自HadoopFs

java自带的批量操作,就可以很好的支持大量数据的处理.相比c#,简单很多.c#要使用oracle提供的ODP.NET,效率才很高,但是代码却很复杂.总之,在这方面,c#没得比.当然,这里的表是没加索引的,加了索引,效率会变慢,但是还是很高效. long startTime=System.currentTimeMillis(); Connection conn=null; try{ conn=getConnection(); conn.setAutoCommit(false); Prepared

概述 上一篇文章分析了cloudera manager中监控数据.中心数据的存储方式,如何配置外部表等.这一篇文章进一步分析监控数据的存储,配置,调优等. Service Monitor 和 Host Monitor 角色在cloudera manager中存储了时间序列.健康数据.Impla查询和Yarn应用的元数据.经过查看对应的Cloudera Manager的存储连接,发现Service Monitor和Host Monitor的存储使用的是levelDB的解析类,由此能够判断出本地存储

目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一.前言        最近碰到一个需求,需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息.现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据.我通过geopandas库实现了这一需求,在这里简单记录之,供需要的人借鉴. 二.geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生,它是一个开源的强大的Python数据分析工具.pandas确实做到了灵活.快速.高效的进行数据处理,而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持,

bulk-load的作用是用mapreduce的方式将hdfs上的文件装载到hbase中,对于海量数据装载入hbase非常有用,参考http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100621/bulk-loads.html: hbase提供了现成的程序将hdfs上的文件导入hbase,即bulk-load方式.它包括两个步骤(也可以一次完成): 1 将文件包装成hfile,hadoop jar /path/to/hbase.jar importtsv -Dimport

一.简介 在当下这个前后端分离的技术趋势下,前端工程师过度依赖后端工程师的接口和数据,给开发带来了两大问题: 问题一.后端接口查看难:要怎么调用?参数怎么传递?有几个参数?参数都代表什么含义? 问题二.返回数据操作难:数据返回不对或者不够怎么办?怎么才能灵活的操作数据? 这是很多公司前后端分离之后带来的困扰,那怎么来解决这些问题? 问题一的一般解决方案:后端团队共同维护一个在线文档,每次改接口再去改对应的文档,但难免会遗漏,花的大力气但却效果平平. 问题二的一般解决方案:自己搭建一个Mock服务

移动设备需要存储数据,处理数据并输出处理后的信息. 主题一:存储键值对 If you have a relatively small collection of key-values that you'd like to save, you should use the SharedPreferences APIs. 使用SharedPreferences存储键值对 A SharedPreferences object points to a file containing key-value

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

实例1: 利用socket模拟客户端和服务器端各自收发一次数据: #Author:Zheng Na # 客户端 import socket # 声明socket类型,同时生成socket连接对象 client = socket.socket() # 默认参数family=AF_INET(表示地址簇为IPV4),type=SOCK_STREAM(表示socket类型为TCP) client.connect(('localhost',6969)) client.send(b"hello world&

for循环中进行联网请求数据,由于网络请求是异步的,第一个网络请求还没有回调,第二次第三次以及后续的网络请求又已经发出去了,有可能后续的网络请求会先回调:这时我们接收到的数据的排序就会错乱:怎么才能让数据和for循环进行异步操作之前的顺序一样呢: 1.网络请求使用同步请求,串型请求,等第一个网络请求回调后再去请求第二个: 2.递归迭代,异步的网络请求,在当前请求完成后再去递归请求下一个: 但是这两种方式都不是并发的,如果数据特别的多一个一个的去请求就会特别的耗时,我们用for循环异步去请求就会同

<Spring学习笔记-MVC>系列文章,讲解返回json数据的文章共有3篇,分别为: [Spring学习笔记-MVC-3]SpringMVC返回Json数据-方式1:http://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/4528892.html [Spring学习笔记-MVC-4]返回Json数据-方式2:http://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/4530002.html [Spring学习笔记-MVC-3.1]SpringMVC返回Json数据-

hbase一般用于大数据的批量分析,所以在很多情况下需要将大量数据从外部导入到hbase中,hbase提供了一种导入数据的方式,主要用于批量导入大量数据,即importtsv工具,用法如下:   Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> Imports the given input directory of TSV data into the specified table. The col

一:什么是粘包 “粘包”, 即服务器端你调用时send 2次,但你send调用时,数据其实并没有立刻被发送给客户端,而是放到了系统的socket发送缓冲区里,等缓冲区满了.或者数据等待超时了,数据才会被send到客户端,这样就把好几次的小数据拼成一个大数据,统一发送到客户端了,这么做的目地是为了提高io利用效率,一次性发送总比连发好几次效率高嘛. 但也带来一个问题,就是“粘包”,即2次或多次的数据粘在了一起统一发送了.这里必须要想办法把粘包分开, 因为不分开,你就没办法取出来服务器端返回的命令执

前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件的 GAN. 首先下载数据:在  /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下建立文件夹 data/mnist,从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

1.SELECT * FROM CT_FIN_RiskItem--先查询表,确定数据的确不对(cfstatus第一行缺少)2.select * from CT_FIN_RiskItem as of timestamp to_timestamp('2017-04-20 10:45:03', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')--查询修改数据之前时间该表数据是否正常,如果正常采用该时间戳进行下一步的闪回数据! 下面呢有两种闪回方式:2.1查询上一布正确数据对应的SCN号然后进行闪回数据