以前手写sql的时代，我们经常用DataTable，自从用Linq后，很少用DataTable这些原始的东东了，近日在开发中遇到一些特殊情况，用户要求临时在显示数据上增加一列(该列是根据业务逻辑动态计算得来的一个数字...)，想了下，还是直接用DataTable来得方便(当然用List，自己构造T类型也能解决，不过考虑这些需求只是一些临时性的，单独为这些临时性的要求写一个自定义类未免太麻烦) 代码不复杂，贴在这里主要是为了留个备份...，以后忘了的时候，好方便查找: Code DataTable _tbl = new DataTable(); _tbl.Columns.Add("F_Name", Type.GetType
进行数据预处理依赖的因素有很多，我个人认为数据预处理也可以分很多情况，最常见的可以分为下面三种情况： 第一种是最常见的也是都会进行的，错误数据的处理，这种数据很多可以直接通过EDA的方式就能发现，例如统计人的身高时...数据清洗主要删除原始数据中的缺失数据，异常值，重复值，与分析目标无关的数据。 处理缺失数据 处理缺失数据处理缺失数据有三种方法，删除记录，数据插补和不处理。这里主要详细说明缺失值的删除。...数据预处理： 数据预处理应该是做模型里面很重要的一步，一个好的数据预处理能生成一个优质或者说良好的数据集，利于模型对于数据的利用。...数据预处理是数据挖掘任务中特别重要的一部分，数据预处理的部分在比赛中的重要性感觉会比较低，这是因为比赛中数据都是主办方已经初步处理过的。...模糊 有时在测试集中会包含有一些比较模糊的图片，遇到这种情况，为了能让模型更好的识别，可以在训练的时候对一定比例的图片使用高斯模糊，高斯模糊在一定程度上也可以丰富样本的多样性，当然效果如何还得通过实际测试
数据集缺少值？让我们学习如何处理： 数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。...要检查这一点，我们可以使用2种方法： 方法1： 可视化变量的缺失如何相对于另一个变量变化。 通过使用两个变量的散点图，我们可以检查两个变量之间的关系是否缺失。 ?...让我们学习如何处理缺失的值： Listwise删除：如果缺少的值非常少，则可以使用Listwise删除方法。如果缺少分析中所包含的变量的值，按列表删除方法将完全删除个案。 ?...KNN插补可用于处理任何类型的数据，例如连续数据，离散数据，有序数据和分类数据。 链式方程的多重插补（MICE）： 多重插补涉及为每个缺失值创建多个预测。...Hot-Deck插补 Hot-Deck插补是一种处理缺失数据的方法，其中，将每个缺失值替换为“相似”单元观察到的响应。
N次Redis执行命令耗时 3、N条命令批量执行 N次命令的响应时间 = 1次往返的网络传输耗时 + N次Redis执行命令耗时 4、MSET Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据...，否则单次命令占用带宽过多，会导致网络阻塞 5、Pipeline MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline功能 @Test...： 原生的M操作 Pipeline批处理 注意事项： 批处理时不建议一次携带太多命令 Pipeline的多个命令之间不具备原子性 2、集群下的批处理 如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令...，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。...串行执行各组命令 在客户端计算每个key的slot，将slot一致分为一组，每组都利用Pipeline批处理。
如果再碰上数据更新不及时的情况，数据的很多操作和应用场景更是无法实现。但无论如何，不变的是——数据一直在以一种惊人的增速不断生产出来。因此，企业必须使用正确的工具和技术，以充分挖掘并利用数据的价值。...在实际应用中，实时流处理技术栈通常涉及复杂事件处理（CEP）系统、数据流平台和其他专用高级分析工具。为了了解这些组件如何在技术栈中协同工作，我们再来看一下 CEP 系统和数据流平台组件的详细情况。...流数据 在引入流数据时，最大的困惑之一是如何将其与实时数据的概念联系起来。实时数据和流数据无疑是相关的概念，通常情况下，在有关数据的讨论中，这两个术语可以互换使用。...无论如何，这两种类型的数据都能帮助企业做出明智的决策，并获得传统方法无法提供的洞察力。 什么是实时流 ETL？...其中有一部分内容在前文已经有所提及，我们将在此基础上进行总结概括以及进一步补充说明。 提高运营效率 通过实时监控和分析运营数据，实时流可以帮助企业识别并解决运营中已有或潜在的问题，从而提高整体效率。
在Excel中快速处理大量数据，你可以尝试以下几种方法： 1. 使用筛选功能 1.1自动筛选：点击列标题旁的下拉箭头，选择筛选条件，即可快速显示出符合特定条件的数据。...数据验证 8.1在输入数据之前，使用“数据验证”功能来限制数据的输入范围，确保数据的准确性和一致性。 9....使用Excel的新功能 9.1Excel不断更新，新版本通常会引入一些新的数据处理功能，比如Power Query（获取与转换）和Power Pivot（数据建模与分析），这些都可以大大提高数据处理效率...保持良好的数据组织结构 10.1在处理大量数据之前，确保你的数据结构清晰、有逻辑，这样在使用上述工具时会更加高效。...记得在进行任何操作之前，尤其是处理大量数据时，最好先备份原始数据，以防万一出现误操作导致数据丢失。
大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。...并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2....大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作...导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 3....大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求
行星是如何出现的？人类和地球上的生物在宇宙中是孤独的生命吗？...如何能够处理这些数据将是那些关于宇宙的奥秘能被揭开前天文学学家们首先需要面对的挑战。...通过监控宇航员利用数据的方法，这款“加速器”能够学习如何将不同的数据用几种不同的数量储存，”ASTRON科学主管TonEngbersen解释说。...我们关注的是如何尽量减少去除数据所占的电量，”Engbersen同时解释说，SKA项目原本打算将大批天文数据交给一个数据中心处理，而这将花费大量的电能。...处理器和记忆芯片被尽可能紧密地放置在3D的环境下，通过减少数据传输所需的距离来节省数据处理器的能量。
一、背景 实际的业务开发过程中，我们经常需要对用户的隐私数据进行脱敏处理，所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏，例如下图，将用户的手机号、地址等数据信息，采用*进行隐藏，以免泄露个人隐私信息。...如果需要脱敏的数据范围很小很小，甚至就是指定的字段，一般的处理方式也很简单，就是写一个隐藏方法即可实现数据脱敏。 如果是需求很少的情况下，采用这种方式实现没太大问题，好维护！...但如果是类似上面那种很多位置的数据，需要分门别类的进行脱敏处理，通过这种简单粗暴的处理，代码似乎就显得不太优雅了。...是的没错，我们所熟悉的 web 系统，就是将数据通过 json 序列化之后展示给前端。 那么问题来了，如何在序列化的时候，进行数据脱敏处理呢？ 废话不多说，代码直接撸上！...，采用注解方式进行全局数据脱敏处理，可以有效的解决敏感数据隐私泄露的问题。
问题 Flink实时统计GMV,如果订单金额下午变了该怎么处理 具体描述 实时统计每天的GMV,但是订单金额是会修改的。...那么总金额就是错的。 根据 update /delete 要写这个减去的逻辑。 按日去重是不行了，因为是增量处理, 上午的数据已经被处理了不能再获取了。...解决思路 首先版本是1.11+， 可以直接用binlog format，这样数据的修改其实会自动对应到update_before和update_after的数据，这样Flink 内部的算子都可以处理好这种数据...如果不用binlog模式，只是取最新的数据来做聚合计算，也可以用去重算子[1] 将append数据流转成retract数据流，这样下游再用同样的 聚合逻辑，效果也是一样的。...WHERE rownum = 1: The rownum = 1 是必须的，对于Flink识别这个是去重的查询语句 只要source端产生了changelog数据，后面的算子是可以自动处理update
探索Python的力量：如何处理大数据 大数据已成为现代科技社会中的重要组成部分，从金融到健康医疗，几乎所有领域都在利用大数据进行决策。...Python作为一种灵活、易用且强大的编程语言，已成为处理大数据的主要工具之一。在本文中，我们将探讨如何使用Python处理大数据，并结合代码示例来详细说明这一过程。...大数据处理的挑战 在探讨具体技术之前，让我们先了解一下大数据处理所面临的一些挑战： 数据量大：大数据通常指的是包含大量信息的数据集，可能达到TB甚至PB级别。...使用Python处理大数据的步骤 数据采集 Python提供了多种库来进行数据采集，如requests用于网络数据抓取，pandas用于读取本地文件数据，pyspark用于处理大规模数据等。...例如，将字符串类型的日期转换为日期类型： df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 数据存储 大数据处理通常需要高效的数据存储解决方案。
10、点击[I accept the terms of the License Agreement]
前几天我们接到某个项目团队的反馈，在 EasyNVR 的客户现场中，突然出现无法播放摄像头的情况。经检查后发现是底层 nginx 分发软件崩溃消失了。...造成底层nginx崩溃的原因有很多，我们在网络中可以搜集到的原因就有内存不足导致的崩溃、高负载导致的崩溃、穿透导致的崩溃等，但是在本问题中，我们还需进一步检查崩溃原因。 ?...从日志中我们可以发现，在相同的时间，用户修改了录像、端口等信息，nginx 进行 reload 后，原先 10554 端口为 rtsp 端口，重新绑定会出现问题。...重启 nginx 的参考代码如下： // 如果需要重启 nginx if restartNginx { err := dss.Stop() if err !...return } } } 之前我们还介绍过 EasyNVR 开启多 nginx 来进行分流的方法，大家可以参考：EasyNVR搭建多nginx实现分流方法介绍。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录，有些情况我们允许重复数据的存在，但有时候我们也需要删除这些重复的数据。 本章节我们将为大家介绍如何防止数据表出现重复数据及如何删除数据表中的重复数据。...---- 防止表中出现重复数据 你可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...INSERT IGNORE INTO 与 INSERT INTO 的区别就是 INSERT IGNORE INTO 会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据...这样就可以保留数据库中已经存在数据，达到在间隙中插入数据的目的。...---- 过滤重复数据 如果你需要读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
在几年之前，开发人员不会去考虑在服务端之外处理大量的数据。现在这种观念已经改变了，很多Ajax程序需要在客户端和服务器端传输大量的数据。此外，更新DOM节点的处理在浏览器端来看也是一个很耗时的工作。...而且，需要对这些信息进行分析处理的时候也很可能导致程序无响应，浏览器抛出错误。 将需要大量处理数据的过程分割成很多小段，然后通过JavaScript的计时器来分别执行，就可以防止浏览器假死。...先看看怎么开始： function ProcessArray(data,handler,callback){ ProcessArray()方法支持三个参数： data:需要处理的数据 handler:处理每条数据的函数...首先，先计算endtime，这是程序处理的最大时间。do.while循环用来处理每一个小块的数据，直到循环全部完成或者超时。 JavaScript支持while和do…while循环。...} else { if (callback) callback(); } }, delay); } 这样回调函数会在每一个数据都处理结束的时候执行。
这一次呢还是以Python为主，来介绍如何处理HDF格式数据。...Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据，比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数)，pyhdf可以用来处理HDF4格式。...数据处理和可视化 以LIS/OTD卫星闪电成像数据为例，处理HDF4格式数据并进行绘图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from...某月全球闪电密度分布 上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化，HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook，其中给出了更详细的示例。...某时刻某高度层全球O3浓度分布 数据和代码见文末Notebook链接，文末Notebook中除了上述基于pyhdf和h5py的示例外，还给出了基于gdal处理HDF4和HDF5格式数据的示例。
前言 在上大学的时候，我就听说了 OOB 这个概念（Out Of Band 带外数据，又称紧急数据）。当时老师给的解释就是在当前处理的数据流之外的数据，用于紧急的情况。...OOB 处理，之前的作为普通数据。...recv 1: c recv 2: de write back 70 ^C 可以看出，有时候 OOB 数据不能被正常的识别，会被当作普通数据处理掉。...的 recv 接收数据，因为 OOB 数据已经被当作惯常数据来处理了，此处与方法 2是一致的。...^C 需要注意的是，在某些场景下，OOB 会被识别为惯常数据，此时 exception 事件在处理时将得不到 OOB 数据，不过这有一定的随机性，不是每次都能复现。
链表是一种常见的数据结构，由一系列节点（Node）组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的头结点（Head Node）也称为哨兵位，是链表的起点，通常有以下几个重要作用： 1....标识链表的起点 头结点是链表的入口点，指向链表的第一个有效节点或直接作为链表的第一个节点。通过头结点，我们可以访问链表中的所有节点。需要注意的是：头结点并不存储有效数据，所以它不是有效结点。...方便处理特殊情况 当链表为空时，有了头结点，可以避免对空指针的特殊处理，简化代码逻辑。也就是说当链表中没有有效节点也就是为空时，仍然会有一个头结点存在，也就不会出现野指针的情况。...示例： 没有头结点时的空链表: NULL 有头结点时的空链表: Head -> NULL 在有头结点的情况下，链表总是存在一个起点，即使没有任何有效节点，这使得链表操作更为简单和一致。 4....帮助简化算法实现 在某些算法实现中，头结点的存在可以简化边界条件的处理，避免复杂的判空逻辑。就是说可以保证第一个结点的删除是和删除其他结点一样的操作，而不会有特殊的处理，从而简化整个代码。
前言在我们的业务中，会存在一些数据迁入的问题，在迁入时，原业务的数据的核心数据都是基于redis存储的，所以需要将批量的核心数据批处理到redis中。那如何来批量操作呢？...如果我们使用set方法一条一条的写入会有什么问题呢？如果不使用set的话我们应该如何来处理呢？基于以上的一些问题，我们有了今天的这篇文章 。...接下来我们具体说一下这三步为什么说在N次频繁处理时会出现性能瓶颈问题。对于发送命令、返回结果这样的一个操作，它的一次数据包往返于两端的时间我们称作Round Trip Time(简称RTT)。...但有一个缺点就是：它只能处理对应的数据类型。...如果我们有更复杂或者有多种混合结构的数据，那它就无法处理了。所以我们引入第二种处理方式：pipeline 。
1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...DataLoader(数据加载器类)： 1.传入dataset 2.batch_size 批大小 3.shuffle 数据打乱 train_loader=DataLoader(dataset=train...minsit数据不是很复杂，所以层数对数据的效果没有太大的影响。...，所以输入就是28*28=784的维度，输出为10，0-9十个数字。...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
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