https://www.cnblogs.com/xbblogs/p/7739483.html

在上篇博客(geotrellis使用初探)中简单介绍了geotrellis-chatta-demo的大致工作流程,但是有一个重要的问题就是此demo如何调取数据进行瓦片切割分析处理等并未说明,经过几天的调试.分析.源代码研读终于大致搞明白了其数据调取方式,下面简单介绍. 经过调试发现系统第一次调用数据的过程就是系统启动的时候调用了initCache方法,明显可以看出此方法是进行了数据缓存,那必然牵扯到数据的调取,整个过程清晰明了,只新建了一个RasterSource类,并调用了相关方法.明显数据

工作中用到了Extjs,从后台获取数据的时候,用到了extjs自己的Ext.data.store方法,然后封装了ExtGridReturn方法, 目的:前台用到Ext.data.store读取从后台传过来的数据,后台封装成ExtGridReturn类型 前台如下: this.store = new Ext.data.Store({            remoteSort:true,            baseParams:{                start:0,        

原文:XML数据读取方式性能比较(一) 几个月来,疑被SOA,一直在和XML操作打交道,SQL差不多又忘光了.现在已经知道,至少有四种常用人XML数据操作方式(好像Java差不多),不过还没有实际比较过这些方式各有哪些特点或优劣.正好看到网上也没有这方面的实验,偶来总结一下. 测试开始先读取XML源,用一个比较大的RSS文件链接,复制到项目bin/debug目录下. Stream xmlStream =new MemoryStream(File.ReadAllBytes(path)); 一.Xm

首先客户端连接到服务端时服务端会开启一个线程,不断的监听客户端的操作.

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传

8.Hadoop输入输出格式 除了 Spark 封装的格式之外,也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互.Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API,提供了很大的灵活性. 要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件,需要告诉 Spark 一些东西. newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类.第一个类是“格式”类,代表输入格式.相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式.第二个类是键的类,最后一个类是值的类.如果需要设定

一.动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作.到目前为止,所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的.但有时候,数据量可能大到无法放在一台机器中,这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了. Spark 及其生态系统提供了很多可选方案.本章会介绍以下三类常见的数据源. • 文件格式与文件系统:对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 NFS.HDFS.Amazon S3 等)中的数据,Spark 可以访问很多种不同的文件格式,包括文本文件.JSON.S

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方

最近在写winform程序,先来一个简单的. 读取特定部分Excel的数据读取,读取Excel第30行开始到H列的数据 using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Data.OleDb;using System.Drawing;using System.IO;using System.Linq;using System.Text;u

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析数据读取. 一.整体框架 SSD的数据读取环节,同样适用于大部分目标检测的环节,具有通用性.为了方便理解,本项目以V

前言 在各种ORM框架或者SQL映射框架(例如MyBatis,SOD框架之SQL-MAP功能)中,都有将查询的结果映射为内存对象的需求,包括映射到实体类.简单类型(例如Java的POJO,.NET的POCO)的对象.在.NET中,这个过程可以通过ADO.NET的DataReader对象来读取数据,然后将读取的数据映射到内存对象.本篇文章来讨论下不同方式的数据读取方式对性能的影响. 在写这篇文章之前,我在想现在都2020年全民奔小康了,除了微软官方的EF框架之外,各种ORM框架层出不穷,连笔者的S

Pandas 读取和存储数据 目录 读取 csv数据 读取 txt数据 存储 csv 和 txt 文件 读取和存储 json数据 读取和存储 excel数据 一道练习题 参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path

​  前言  本文介绍了classdataset的几个要点,由哪些部分组成,每个部分需要完成哪些事情,如何进行数据增强,如何实现自己设计的数据增强.然后,介绍了分布式训练的数据加载方式,数据读取的整个流程,当面对超大数据集时,内存不足的改进思路. 本文延续了以往的写作态度和风格,即便是自己知道的内容,也仍然在写之前看了很多的文章来保证内容的正确性和全面性,因此写得极累,耗费时间较长.若有读者看完后觉得有所帮助,文末可以赞赏一点. 文末扫描二维码关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结

查询得到OleDbDataReader后,有三种方式支持数据读取,如下: //方法一**速度中等 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { ]; } //方法二**速度最慢 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { var t1 = reader["字段名"]; } //方法三

/// <summary> /// DataTable to Excel(将数据表中的数据读取到excel格式内存中) /// </summary> /// <param name="dataTable">数据表</param> /// <param name="excelType">excel格式</param> /// <param name="sheetName"

GPS数据读取与处理 GPS模块简介 SiRF芯片在2004年发布的最新的第三代芯片SiRFstar III(GSW 3.0/3.1),使得民用GPS芯片在性能方面登上了一个顶峰,灵敏度比以前的产品大为提升.这一芯片通过采用20万次/频率的相关器提高了灵敏度,冷开机/暖开机/热开机的时间分别达到42s/38s/8s,可以同时追踪20个卫星信道.是目前市场上应用最为广泛,同时性价比也非常高的一款芯片,因此在本设计中同样采用以此芯片为核心的GPS模块. GPS模块的数据格式 对GPS模块的数据处理本

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"