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InterSystems 数据库的存储过程存在哪里

我们都知道 InterSystems 的 Studio 可以创建存储过程。但这个存储过程我们保存的时候是保存在哪里存储逻辑如果我们 Studio 创建存储过程的话,存储过程是存储数据库上面的。...本地文件夹中是没有存储的。选择系统下面的存储过程,然后选择 Go 去查看系统中存储存储过程。然后选择命名空间中的 USER,然后右侧可以看到存储存储过程。...然后可以单击 Code 来查看当前存储系统上面的存储过程的代码。我们本地的代码修改会自动上传到服务器上的,所以如果服务器崩溃,你的本地代码可能没有保存。...所以,感觉可能还是需要本地保存下存储过程为好。https://www.isharkfly.com/t/intersystems/15214

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Python爬虫数据哪里|数据存储到文件的几种方式

爬虫请求解析后的数据,需要保存下来,才能进行下一步的处理,一般保存数据的方式有如下几种: 文件:txt、csv、excel、json等,保存数据量小。...关系型数据库:mysql、oracle等,保存数据量大。 非关系型数据库:Mongodb、Redis等键值对形式存储数据,保存数据量大。 二进制文件:保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。...: f.write(i+"\n") #写入数据 保存数据到csv CSV(Comma-Separated Values、逗号分隔值或字符分割值)是一种以纯文件方式进行数据记录的存储格式...()写入一行数据,使用writerows()方法写入多行数据。...pandas支持多种文件格式的读写,最常用的就是csv和excel数据的操作,因为直接读取的数据数据框格式,所以爬虫、数据分析中使用非常广泛。

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    控制流中存储数据

    如果做得好,将存储数据中的程序状态存储控制流中,可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前,重要的是要注意并发性不是并行性。...本文的其余部分通过一些具体的例子来说明我一直在做的关于控制流中存储数据的相当抽象的主张。它们恰好是用 Go 编写的,但这些想法适用于任何支持编写并发程序的语言,基本上包括所有现代语言。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储数据,特别是名为 state 的变量中。当可以代码中存储状态时,这通常会导致程序更清晰。...在这些情况下,调用方一次传递一个字节的输入序列意味着模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用,这些部分可以控制流中存储状态,因为现在可以有多个控制流。...局限性 这种控制流中存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项: 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展,那么通常最好将状态保留为数据

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    NEO4J 图数据哪里哪里哪里开始

    上期已经安装了图数据库,本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...中的关键的几个属性: 1 节点:下图中每个方块可以看做一个节点 2 属性:每个节点有多个属性,以 KEY VALUE 的形式来进行描述 3 关系: 节点和节点之间的关系,也是通过key value的方式来存储...图数据库是什么个人总结一下,一个通过key value来存储数据,并且在在查询前就建立了JOIN关系的,数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 输入 :play movie graph 后,你可以看到上图从如何创建,一个实例的图,找寻数据,查询数据等等这些操作 点击箭头,可以将要执行的...电影里面扮演了 Neo这个角色,同时 CarrieTheMatrix 这个电影里面扮演了Trinity 这个角色,Laurence TheMatrix 电影里面扮演Morpheus角色,HugoTheMatrix

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    字符串JVM的哪里

    关于字符串JVM的哪里 字符串对象JVM中可能有两个存放的位置:字符串常量池或堆内存。...提供了一个API, java.lang.String.intern(),这个API可以手动将一个字符串对象的值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是堆中独立开辟的空间...我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图 代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现,intern方法的底层是一个native方法,Hotspot...JVM里字符串常量池它的逻辑注释里写得很清楚....总结 Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间,但是使用的时候,也需要注意,因为StringTable的大小是固定的,如果常量池中的字符串过多,会影响程序运行效率。

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    数据存储大模型中的应用

    本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题,腾讯云存储受邀分享数据存储大模型中的应用,并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示,引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储大模型领域中的解决方案等三个角度出发,阐述存储系统大模型浪潮中可以做的事情。...同时OpenAI的研究中,研究人员也发现:使用相同数量的计算资源进行训练时,更大的模型可以更少的更新次数后达到最优的性能;模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...腾讯云存储大模型领域中的解决方案 为了应对大模型的技术需求,腾讯云IaaS、PaaS和SaaS等不同产品方向均提供了多样的技术支持手段,主要体现为三个“快”: 数据读取快:GooseFS数据加速,提供高性能存储...存储视角下,我们回顾大模型整体技术框架中会涉及存储诉求的环节: 数据采集环节。通过对象存储的海量分布式存储和高可用的公网接入能力,支持多种不同来源的结构化、半结构化、非结构化数据的快速接入。

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    数据应用指南:数据哪里来?

    数据如何应用?值得思考、探索和实践! ---- 一切可记录的东西,就是数据数据哪里来?找到了源头,才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据哪里来?...其次,从数据的结构来开,数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...每一种数据形态都映射出合适的数据结构方式,比方说一个CRM(用户关系管理)的数据,一般都是结构化数据,采用常用的关系型数据库,就可以把这些数据进行很好地记录与存储。 ?...第六,从数据的所属来看,数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据,外部数据就是内部数据之外的数据,可以是公开爬取的数据,可以采购的数据,可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度,拉伸数据的维度,从而实现更加全面和多维地分析与挖掘,为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据哪里来,不同的角度,有不同的出处。

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    郑州,你该买哪里的房子?

    前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子的事情(难道就因为我郑州吗?)。那朋友一连串问了我好几个为题,听说郑州现在房子降价了?现在该不该买?买这个XXX楼盘合适吗? ? 可是,我们是老朋友,你懂的。...本着负责任的态度,今天我们来一块分析下郑州的房价,数据爬取自某房中介网站(我只是数据的搬运工,不对数据真实性负责哈)。 ?...一、数据探索 爬取数据的代码已经上传全球最大同性交友网站,请star :https://github.com/qinchaofeng/zz_house_price_analysize/blob/master...此次分析的数据共16个特征,11926条记录。 二、数据分析 每个区数据条数如下: df['区'].value_counts() ?...首先对原始数据进行处理,去掉单位,方便后续计算。

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    桶排序,海量数据哪里逃?

    桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题,比如: 有10亿个浮点数,数值[0, 100000]区间内几乎均匀分布,内存有限的条件下,该如何排序呢?...桶的扩展应用 我们已经了解了桶排序的过程,接下来看这样一个问题: 有10亿个浮点数,数值[0, 100000]区间内几乎均匀分布,内存有限的条件下,该如何求中位数呢?...这是典型的海量数据的中位数问题,各种笔试面试中也是经常碰到,我们当然可以采用桶排序来处理。 然而,完全不必要如此。目的是找中位数,压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...比如,由于数据几乎均匀分布,所以中位数不太可能在第一个文件桶中,所以不需要对第一个文件桶内数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少,我们可以计算出中位数在哪个文件桶,然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想,化大为小,处理海量数据问题时,尤其有优势。

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    pandas中利用hdf5高效存储数据

    Python大数据分析 1 简介 HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...其文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。...Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...()-start2}秒') 图11 写出同样大小的数据框上,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此涉及到数据存储特别是规模较大的数据

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    JuiceFS ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储中的实践

    同时,存储介质方面,随着云计算的发展,对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐。越来越多的企业将温、冷数据迁移至对象存储。...比如,一般用户为了性能会给 ClickHouse 节点配置 SSD 盘;对于一些温冷数据,用户可以把数据存储成本更低的介质,如机械盘。ClickHouse 的用户对底层存储介质是无感知的。...温冷数据所需的存储容量比热数据大很多,尤其是随着时间推移,会产生大量需要长期保存的数据,如果这些数据存储本地,相应的运维工作将不堪重负。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问,这种方式只有数据存储在对象存储上,元数据还是本地磁盘。...所有数据本质上都是放在 JuiceFS 上,它的底层是对象存储,因而数据的可靠性已经足够高了,所以 ES 这边可以适当降低副本数,节省存储空间。

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    数据智能匹配:目标用户在哪里,广告就到哪里

    (图片来源:网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出:我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。...智能匹配 目标用户在哪里,广告就到哪里数据精准营销的核心在于让广告合适的时间,通过合适的媒体,以合适的方式,投给合适的用户群体。...、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据;周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据,以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估,从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里...(图片来源:网络) 场景营销的投放渠道集中移动端,用户围绕移动终端产生诸多场景,并由此生成大量数据,这些都为场景营销移动端的开展提供了有利条件。...移动互联网时代,谁掌握了大数据谁就赢得了营销先机。在此趋势下,广大品牌主只有对接拥有大数据技术且更加智能化的广告媒体平台,才能进一步提升其营销能力,从而在新一轮的自媒体营销大潮中抢占先机!

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    pandas中利用hdf5高效存储数据

    1 简介 HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...其文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。...Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图11 写出同样大小的数据框上,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: ?...图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此涉及到数据存储特别是规模较大的数据时,HDF5是你不错的选择。

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    中国用户的数据存储中国,难道要存储美国吗?

    中国用户所产生的数据存储中国,难道要存储美国的服务器里吗? “想要动中国的数据?收起那套贼喊捉贼,抹黑中国的把戏吧!” ?...中国用户所产生的数据存储中国,难道要存储美国吗? “谈大数据必谈贵阳,谈贵阳必谈大数据。”这是网友把数据比成贵阳特产的调侃。...其实,谈起苹果的数据到底放在了哪里,许多网友已经发现了正是贵阳郊区,一栋高400多米的白色建筑已经建造完成。该建筑正被一堵高高的墙包围着,而且墙上还挂有中国国旗与苹果的logo。...据悉,之所以兴建这座建筑,是因为苹果正计划将中国用户的个人数据存储由中国国有企业负责运营的计算机服务器内。相关文件显示,苹果公司必须在 2021 年 6 月之前完成数据迁移。 ?...但实际情况就是,迁移数据这件事实际上是“物归原主”。 早在2016 年 11 月,中国就曾通过过一项法律,该法律中就明确规定——任何企业中国收集到的所有“个人信息及重要数据存储必须是中国境内。

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