做的demo是统计文本文件的字符数.单词数.行数的,首先呢,我们必须要有一个文本文件.所以我们要么创建一个文本文件,并保存,然后再解析:要么就提前把文本文件先放到模拟器上,然后检索到文本名再进行解析.我感觉第二种方法不可行,因为要测试时,肯定要多次测试,每次还要找到文件再修改文件内容,过于麻烦.所以我用的第一种方法,文件内容更改后直接保存即可. 首先是 页面布局: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res

实验:FPGA计算3行同列数据之和 实验要求:PC机通过串口发送3行数据(一行有56个数据,3行共有56*3=168个数据)给FPGA,FPGA计算3行同一列数据的和,并将结果通过串口返回给上位机. 实现方法:使用两个FIFO IP Core,将串口接收到的数据进行缓存,当第一个FIFO1的数据存满后,将FIFO1的数据读出来给FIFO2,当FIFO2的数据存满时,当前两个FIFO的数据和串口正在接收的数据就可以看做为三行数据了.我们将3行数据同时读出,进行求和,然后用串口发送到上位机,这里要注

如何在Android智能手机上捕获数据包? 本文由CSDN-蚍蜉撼青松[主页:http://blog.csdn.net/howeverpf]原创,转载请注明出处! 当前Android系统越来越流行,无论是对于安卓应用的开发人员,还是对于网络安全的研究人员,都有可能需要掌握捕获Android应用通信数据包的方法.根据技术手段不同,常用的抓包方法分两类,一类是通过Androidf智能移动终端所接入的上层网络设备或线路获取数据流,另一类则是直接在Android移动终端上监听数据流.本文主要探讨第二类方

转载博客:http://blog.csdn.net/xyz_lmn/article/details/8808169 web开发中Chrome.IE.firefox等浏览器都自带提供了插件帮助开发者跟踪http数据,在手机客户端怎么实现http数据抓包呢?Fiddler可以实现真机调试抓包.Fiddler支持Any Browser,Any System,Any Platform. 今天,向大家介绍 Fiddler 如何抓取 Android 应用上的数据包. Fiddler 是通过代理来实现数据捕获

Android读取JSON格式数据 1. 何为JSON? JSON,全称为JavaScript Object Notation,意为JavaScript对象表示法. JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSON 独立于语言 JSON 具有自我描写叙述性,更易理解 相比 XML 的不同之处: 没有结束标签 更短 读写的速度更快 使用数组 不使用保留字 JSON 使用 JavaScript 语法来描写叙述数据对象,可是 JSON 仍然独立于语言和平台.JSON 解析器和 JSON 库支持很多不同的

T-SQL 随机返回特定行数据和分页查询 T-SQL 语言相较于标准SQL添加了很多特性,为了提高SQL Server的表现,是有必要深入了解的,面试时一般也会包含这两个小问题. 首先,是在一个AdventureWorks中Person.Address中随机返回5行信息,可以如下写: SELECT TOP 5 * FROM ( SELECT *,NEWID() as RandomID FROM Person.Address ) t ORDER BY t.RandomID 关键在于调用了内置函数N

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万.为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Pag

一个很有用的函数 group_concat(),手册上说明:该函数返回带有来自一个组的连接的非NULL值的字符串结果. 通俗点理解,其实是这样的:group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列合并显示出来.要返回哪些列,由函数参数(就是字段名)决定.分组必须有个标准,就是根据group by指定的列进行分组. 合并的字段分隔符默认为逗号,可通过参数separator指定. 比如在student表中,有如下5条数据: 有要求如下:“小明”的两行成绩可以放在一行展示,“小红”的

原文: http://njm.iteye.com/blog/795881 --使用 自连接.for xml path('')和stuff合并显示多行数据到一行中 --注 --1.计算列可以不用包含在聚合函数中而直接显示,如下面语句的val. --2.for xml path('') 应该应用于语句的最后面,继而生成xml. --3.for xml path('root')中的path参数是生成的xml最顶级节点. --4.字段名或是别名将成为xml的子节点,对于没有列名(字段+'')或是没有别名

使用ggplot2 绘图时,我们只需要提供原始数据就可以了,ggplot2 内置了许多的计算函数,来帮助我们计算对应的数值. 最典型的的,当使用geom_boxplot 绘制箱线图时,我们只提供原始数据,用来绘图的最大值,最小值,中位数,上下四分位数都由ggplot2 自动计算. 那么我们如何提取这部分计算好的数据呢,以箱线图为例进行说明 绘图代码如下: pdf("a.pdf") p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + geom_boxplot()

--sql中根据逗号分隔,查出多行数据 select       a.DiscussID,b.LocationID  from       (select DiscussID,LocationID=convert(xml,' <root> <v>'+replace(LocationID,',',' </v> <v>')+' </v> </root>') from SG_Discuss)a  outer apply      (sele

目录 1. 背景描述 2. 问题描述 3. 解决方案 1. 背景描述 目前在做音乐推荐项目,前期做排序模型优化,任务是使用模型对用户的历史音乐进行排序,有6800多万个用户,约40G的用户数据,使用HBase作为数据仓库. 利用HBase可以存储多个版本数据的特性,数据运算完后入库时,将用户id作为rowkey,songInfo:songid的值为歌曲id,使用自定义时间戳,将排序模型输出的歌曲得分(分值越高)作为时间戳.因为HBase数据存储默按照时间戳降序存储,这样只要取出用户的songIn

Expression构建DataTable to Entity 映射委托   1 namespace Echofool.Utility.Common { 2 using System; 3 using System.Collections.Generic; 4 using System.Data; 5 using System.Linq.Expressions; 6 using System.Reflection; 7 using System.Reflection.Emit; 8 9 publ

阅读本文大概需要 5 分钟. 作者:李平 | 来源:个人博客 一.InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据? 这个问题的简单回答是:约 2 千万. 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512 字节,而文件系统

在数据处理过程中,大量的非预期格式结构需要作转换,有大家熟知的多维转一维(准确来说应该是交叉表结构的数据转二维表标准数据表结构),也同样有一些需要透视操作的数据源,此篇同样提供更便捷的方法实现此类数据的转换. 功能起源场景 在Excel催化剂的持续性功能和文章输出的过程中,相信不少读者会觉得功能又多又杂,没有很好的系统性. 这个现状的确是存在,Excel催化剂的系统功能,并且凭空产生,而是大量地在实际的工作过程中所带出来的需求(开始开发插件后只能在开发过程中,在一些功能开发好之后,也带出了其他的

一.InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?(约2千万) 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Page),一个页的大小是16K. 磁盘扇区.文件系统.InnoDB存储引擎都有各自的最小存储单元. 在MySQL中我们的InnoDB页的大小默

常规读取 一般我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,因为R是基于内存进行计算的. data <- read.table("C:\\Users\\Hider\\Desktop\\test.txt", header = TRUE, encoding = "gbk") 但是当读取的数据量很大的时候,读取的时间会让人捉急,而且会把内存给占满,读完数据之后就不用进行下一步操作了,因为电脑都卡死了. 所以只读取数据的前n行是一个不错的选择,边读取边进行处理. 读

网上有很多例子来演示Android客户端和服务器端数据如何实现交互不过这些例子大多比较繁杂,对于初学者来说这是不利的,现在介绍几种代码简单.逻辑清晰的交互例子,本篇博客介绍第四种: 一.服务器端: 代码1:添加名为"AndroidServerServlet.Java"的文件 package com.ghj.packageofservlet; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import javax.serv

先看个例子: document_id card_holder_id created_date document_type_id 1 1 2015-7-1 1 2 4 2015-7-2 1 3 4 2015-7-3 5 table: document 大致的场景就是 取每个card holder的最新的一条document_type_id为5数据, 并取得document_type_name的值(需要join另外一张表, 这里就不列出来了). SQL实现: SELECT document_type

逗号分隔的字符串转行数据的存储过程一个: CREATE OR REPLACE FUNCTION SP_YX_SPLIT ( p_list CLOB, p_sep VARCHAR2 := ',' ) RETURN tabletype PIPELINED /************************************** * Name: split * Author: zhaoqiang. * Date: 2014-10-03. * Function: 返回字符串被指定字符分割后的表类型

逗号分隔的字符串转换为行数据(collection) CREATE OR REPLACE FUNCTION "GET_STR_TAB" (v_str in varchar2) return table_str pipelined as v_new_str ); begin if v_str is null then ); else v_new_str:),),''); loop then pipe row(to_number(v_new_str)); exit; else ,instr