meta-data数据读取

2024-11-03

Android 读取清单文件<meta-data>元素的数据

添加属性 <application -- > <meta-data android:value="Channel_0" android:name="UMENG_CHANNEL"></meta-data> </application> 读取属性 ApplicationInfo appInfo = this.getPackageManager().getApplicationInfo(this.getPackageName

HR数据抽取：通过 Read Master Data 转换规则读取时间相关主属性数据

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4287014.html 员工 0HR_PA_0 业务数据源中有一个CALMONTH日历年/月的字段,只要员工还在职,每个员工每个月都会产生一条数据: 人事事件 0HR_PA_1 业务数据源

SAS DATA步读取数据

上面一节讲了SAS的基本概念,以及语法结构,这次主要讲解SAS DATA步读取数据. 1 ·列表输入 2 ·按列输入 3 ·格式化输入使用DATA步读取数据的基本形式如下: DATA 数据集; INPUT 变量1 <$> <变量2 <$> …>; datalines; RUN; ·数据集指定要生成的数据集. ·文件引用指定要读入外部原始数据文件. ·变量1.变量2等是数据集的变量,变量与变量之间用空格分隔. 对于字符变量则需在变量后

ajax数据读取和绑定

如何进行ajax数据读取和绑定呢? 首先创建一个AJAX对象实现数据绑定实现隔行变色编写表格排序的方法(实现按照年龄这一列进行排序) 通过文档碎片,把排序后的最新顺序,重新添加到tBody中(通过文档碎片,有效的避免了回流耗性能的问题,浏览器不用每当HTML结果发生改变,就重新对当前的页面进行渲染) <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"

从零搭建Pytorch模型教程（一）数据读取

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

OleDbDataReader快速数据读取方式

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

geotrellis使用（二）geotrellis-chatta-demo以及geotrellis框架数据读取方式初探

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

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

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

MATLAB对于文本文件(txt)数据读取的技巧总结(经典中的经典)

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"

Extjs的数据读取器store和后台返回类型简单解析

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,

Java学习-028-JSON 之二 -- 数据读取

JSON数据由 JSONObject.JSONArray.key_value 组合而成.通常来说,JSONObject 可以包含 JSONObject.JSONArray.key_value:JSONArray只能包含 JSONObject 的列表:key_value 为最小单元,且只能在 JSONObject 中获取.获取 JSONObject.JSONArray.key_value 三种数据的方法如下所示: 获取 JSONObject:JSONObject.getJSONObject(key

TensorFlow实践笔记（一）：数据读取

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

Tensorflow学习-数据读取

Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种 Preloaded data:预加载数据 Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据,然后给后端 Reading from file: 通过TensorFlow队列机制,从文件中直接读取数据前两种方法比较基础而且容易理解,在Tensorflow入门教程.书本中经常可以见到,这里不再进行介绍. 在介绍Tensorflow第三种读取数据方法之前,介绍以下有关队列相关知识 Queue(队列) 队列是用来存放数据的,并且tensorflow

Spark学习之数据读取与保存总结(二)

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

Spark学习之数据读取与保存总结(一)

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

如何在ADO中使用数据读取器（DataReader）读取数据

DbDataReader类型(实现IDataReader接口)是从数据源获取信息最简单也最快速的方法. 数据读取器是只读向前的效据流．井且一次返回一条记录.因此．只有当你向数据源提交 Select 查询语句的时候,数据读取器才有用.当你需要快速获取大批数据并且不需要在内存中存储它们的时候,数据读取器就非常有用了.比如．你想从表中取出2000条记录保存到文本文件．先用Dataset保存这些数据到内存中就非常不值得了(因为 Dataset同时在内存中保存整个结果). 一个更好的方式是用数据读取器快速

【转载】PyTorch系列 (二)：pytorch数据读取

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

TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移

【记】研究Sharding-JDBC遇到的一个异常(Caused by: io.shardingsphere.core.exception.ShardingException: Cannot get uniformed table structure for `t`. The different meta data of actual tables are as follows)

一.异常信息 Caused by: io.shardingsphere.core.exception.ShardingException: Cannot get uniformed table structure for `t`. The different meta data of actual tables are as follows 异常信息提示找不到表的元数据信息,也就是找不到表,但是数据表实际已经创建. 这个异常信息网上基本搜不到有效的信息和解决方案二.排查过程 at io.sha

『TensorFlow』数据读取类_data.Dataset

一.资料参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集二.背景注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data 而在TensorFlow 1.4中,Dataset API已经从contrib包中移除,变成了核心API的一员: tf.data. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的

tensorflow之数据读取探究(2)

tensorflow之tfrecord数据读取 Tensorflow关于TFRecord格式文件的处理.模型的训练的架构为: 1.获取文件列表.创建文件队列:http://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78711944(tfrecord格式,保存,读取) 2.图像预处理:http://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78716325 3.合成Batch:http://blog.csdn.net/lo

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