前言 本次比赛赛题是进行人流密度的估计,因为之前看过很多人体姿态估计和目标检测的论文,隐约感觉到可以用到这次比赛上来,所以趁着现在时间比较多,赶紧报名参加了一下比赛,比赛规定用paddlepaddle来进行开发,所以最近几天先学习一下paddlepaddle的相关流程,在这里记录一下,也好让自己真正的能够学到东西. 流程前瞻 在我看来,设计一个深度学习网络(主要是基于CNN的,其他的没怎么接触),主要有以下几方面: 数据的读取(这里主要是图片数据和它的"标签"). 数据的预处理(包含数

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"

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

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"

我们在MapReduce中TextInputFormat分片和读取分片数据源码级分析 这篇中以TextInputFormat为例讲解了InputFormat的分片过程以及RecordReader读取分片数据的过程.接下来咱们分析TableInputFormat的分片信息和数据读取过程. TableInputFormat这是专门处理基于HBase的MapReduce的输入数据的格式类.我们可以看看继承结构:(1)public class TableInputFormat extends Table

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,        

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

背景:       随着时间的推移,我们的DW会越来越大,也就意味着磁盘空间会越来越小,那如果哪一天留意不当,就会造成磁盘空间的不足而导致ETL失败,最终影响我们的系统的数据正确性和使用,更严重的有可能导致物理磁盘损坏,所以对于物理磁盘空间的监控必不可少.      下面的方法就是利用SSIS中的WMI数据读取器任务去每天查询物理磁盘的空余空间,当不足时发邮件以提示管理员.      步骤: 1.新建一个SSIS包,从工具栏上拖拉一个[WMI 数据读取任务]到控制流,双击编辑组件属性 新建变量

数据读取 首先数据块读入到Buffer Cache中,并将其放在LRU(Last Recently Used)链表的MRU(Most Recently Used)端,当需要再次访问该块时可以直接从buffer cache中读取, 如果有新的数据需要被读入Buffer Cache中,而Buffer Cache又没有足够的空闲空间,Oracle就根据LRU算法将LRU链表中LRU端的数据置换出去.当这些数据被再次访问到时,需要重新从磁盘读入. 当发生全表扫描(FullTable Scan)时,用户进

    一.数据读取器对象SqlDataReader的使用      如何执行有查询结果集的select语句. 1.SqlDataReader对象的作用:当包含select语句的SqlCommad对象在调用ExecuteReader( )方法时,系统会在数据库服务器端生成一个查询结果集,注意,该查询结果集是存储在数据库的,因此在获取这个查询结果集的过程中应用程序与数据库服务器的连接是不能断开的,即SqlConnection对象应该处于Open状态.ExecuteReader( )在生成了查询结果

DataContext 数据在F5刷新频繁,会出现数据读取错误 DataContext是 Linq to sql数据模型的底层数据库对象所有LInq数据表对象都是由它派生的, 只要建立一个数据库操作,就建立一个datacontext当然,可以用静态的Datacontext,但不推荐,所以datacontext对象在频繁调用时,会出现数据错误问题, 在使用datacentext对象时候,它会生成数据缓存,也就是为了提高数据读取速度,它会将数据库对象进行缓存,或者返回IQueryable结果集,使数

今天有时间了. 在看<c#数据库入门经典> ,总结数据读取器查询结果. 针对单个结果集使用读取器,有3中方法: String connString =..; String sql =@" select Col1Name ,Col2Name from Table "; SqlConnection conn = new SqlConnection(connString); conn.Open(); SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, con

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

CVPixelBuffer的创建数据填充以及数据读取 CVPixelBuffer 在音视频编解码以及图像处理过程中应用广泛,有时需要读取内部数据,很少的时候需要自行创建并填充数据,下面简单叙述. 创建 创建时调用的方法主要是这个: CVReturn CVPixelBufferCreate(CFAllocatorRef allocator, size_t width, size_t height, OSType pixelFormatType, CFDictionaryRef pixelBuffe

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

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

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