参考:http://docs.osgearth.org/en/latest/data.html Processing Local Source Data If you have geospatial data that you would like to view in osgEarth, you can usually use the GDAL driver. If you plan on doing this, try loading it as-is first. If you find

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

===数据写入流程=== 源码:https://github.com/apache/hbase/blob/master/hbase-server/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/regionserver/HRegion.java 函数:doMiniBatchMutation 总结:图片来自博客:http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase_writer/ 源码注释摘录: // ------------------------

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据读取 http://hbasefly.com/2018/05/02/timeseries-database-7/  2018年5月2日  范欣欣  时序数据库 任何一个数据库系统内核关注的重点无非:数据在内存中如何存储.在文件中如何存储.索引结构如何存储.数据写入流程以及数据读取流程.关于InfluxDB存储内核,笔者在之前的文章中已经比较全面的介绍了数据的文件存储格式.倒排索引存储实现以及数据写入流程,本篇文章重点介绍InfluxD

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

HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如

HDFS写入和读取流程 一.HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合. 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift.C.FUSE.WebDAV.HTTP等.HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会

前言 Spring配置文件读取流程本来是和http://www.cnblogs.com/xrq730/p/6285358.html一文放在一起的,这两天在看Spring自定义标签的时候,感觉对Spring配置文件读取流程还是研究得不够,因此将Spring配置文件读取流程部分从之前的文章拆出来单独成为一文. 为了看一下Spring配置文件加载流程,先定义一个bean.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &

转自:https://segmentfault.com/a/1190000017255939 作为鸡生蛋系列文章,这里主要关注Linux input系统,主要为触摸事件上报流程. 读该文章最好有对linux驱动的入门知识.其实当你自己去分析了input系统后,再分析别的就相对很轻松了,linux里好多套路都差不多的. 本文例子以ft6236.c驱动为例, 当然你也可以用goodix或者别的触摸来分析.但是分析基于的内核版本用4.19.6(我写这篇文档时最新稳定版)(https://git.ker

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

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

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

保证Oracle数据库读取一致性的关键是SCN.每一个数据块头都会记录一个事务提交的SCN.同时每一数据块头都包含一个事务表(ITL),事务必须获得一个ITL事务表才能进行数据修改.该事务表用来确定当数据库开始修改数据块时,是否有某个事物还未提交.事务表中的条目描述了哪些事务又被锁定的行,以及块中的哪些行为包含提交和未提交的更改.事务表执行撤销段,提供对数据库所做的更改的时间相关信息.        事务表的内容主要包括:xid(Transaction ID).UBA(Undo Block Ad

1 hbase写入流程 hbase中无论是新增数据还是修改已有行,其内部流程都是一样的,hbase执行写入时会写到两个地方,write-ahead log 简称wal 也叫hlog 预写式日志 和 MemStore,hbase默认把数据先写到这两个地方,只有这两个地方的变化都写入并确认后,才认为写动作完成. MemStore是内存中的缓冲区默认64m,HBase会把要写入的数据在这里积累,当填满后 才进行刷写到硬盘上,生成一个HFile. WAL 使用来排除故障,大型分布式系统,节点故障很常见,

一个查询语句经过哪些步骤 这次我们从MySQL的整体架构来讲SQL的执行过程,如下图: 在整体分为两部分Server和引擎层,这里引擎层我使用InnoDB去代替,引擎层的设计是插件形式的,可以任意替代,接下来我们开始介绍每个组件的作用: Server层 连接器:连接器负责跟客户端建立连接.获取权限.维持和管理连接:查询缓存:服务的查询缓存,如果能找到对应的查询,则不必进行查询解析,优化,执行等过程,直接返回缓存中的结果集:解析器:解析器会根据查询语句,构造出一个解析树,主要用于根据语法规则来验证

对于文件系统而言,其读写的效率对整体的系统性能有决定性的影响,本文我们将通过介绍 JuiceFS 的读写请求处理流程,让大家对 JuiceFS 的特性有更进一步的了解. 写入流程 JuiceFS 对大文件会做多级拆分(参见 JuiceFS 如何存储文件),以提高读写效率.在处理写请求时,JuiceFS 先将数据写入 Client 的内存缓冲区,并在其中按 Chunk/Slice 的形式进行管理.Chunk 是根据文件内 offset 按 64 MiB 大小拆分的连续逻辑单元,不同 Chunk 之

最近有位博友提出了一种应用场景,根据工作中实际遇到的类似的产品应用场景,记录下自己的解决方案. 场景: 需要在云端控制和采集各个站点的PLC数据.各个站点是分散的,每个站点有公网访问能力,但是分散站点的PLC没有固定IP,部分站点PLC设备不止一台. 方案一: 在这种场景下,其实最优和高效的解决方案是,使用物联网网关+MQTT的方式最可靠.这种方案比较简单,在每个站点的PLC上层加上物联网网关,网关与PLC设备进行数据通信.物联网网关一般支持多种数据协议,包括像Modbus等工控协议. 所以使用

​  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

本章概述:在第一章的系列文章中介绍了tf框架的基本用法,从本章开始,介绍与tf框架相关的数据读取和写入的方法,并会在最后,用基础的神经网络,实现经典的Mnist手写数字识别. 有四种获取数据到TensorFlow程序的方法: tf.dataAPI:轻松构建复杂的输入管道.(优选方法,在新版本当中) QueueRunner:基于队列的输入管道从TensorFlow图形开头的文件中读取数据(这里主要介绍这种) Feeding:运行每一步时,Python代码提供数据.(在第一章简单介绍了,配合占位符p

欢迎关注公众号:bin的技术小屋,如果大家在看文章的时候发现图片加载不了,可以到公众号查看原文 本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 在<Netty如何高效接收网络数据>一文中,我们介绍了 Netty 的 SubReactor 处理网络数据读取的完整过程,当 Netty 为我们读取了网络请求数据,并且我们在自己的业务线程中完成了业务处理后,就需要将业务处理结果返回给客户端了,那么本文我们就来介绍下 SubReactor 如何处理网络数据发送的整个过程. 我们都知道 N

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