dataloader 以及图像和tensor关系
DataLoadertorch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader
Dataset和DataLoader两个工具类完成数据的加载，
Dataset 用于构造数据集（数据集能够通过索引取出一条数据）、
DataLo
数据准备先放在pandas的dataframe数据结构内， 然后遇到效率问题 （处理慢）和 空间问题（数据量过大oom），表现为：数据存储慢，数据加载到内存困难。 这里就记录下处理超大数据集用到的方法，以供大家参考。
一般数据读取，加载和保存在现有的dataframe上没有太好的解决办法，但是可以充分利用现在服务器的高性能多核的特性（利用所有IDLE CPU内核），当然这里有有点也有缺点。
原创
精选
2023-01-19 17:31:31
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# Java 超大数据插入的挑战与解决方案
在现代软件开发中，处理大量数据的需求愈发普遍，尤其是在大数据领域。Java 作为一种广泛使用的编程语言，其在处理超大数据插入方面也面临着一些挑战。本文将探讨 Java 在超大数据插入中的一些技术细节，并提供代码示例以及解决方案，帮助开发者更高效地完成数据的插入任务。
## 超大数据插入的挑战
在进行超大数据插入时，开发者可能会遇到以下几种挑战：
前端时间因为项目中excel（2007）上传下载的所要支持的数据量剧增，所以研究学习了下大数据量excel的处理方式，并应用到product上去,这里简单recap下.主要有三点。一 excel2003跟excel2007的区别。 03的excel是基于biff8格式的（项目目前不要求支持，所以这里不探
查找算法查找( Search)是指从一批记录中找出满足指定条件的某一记录的过程，查找又称为检索。查找算法广泛应用于各类应用程序中。因此，一个有效的查找算法往往可以大大提高程序的执行效率。在实际应用中，数据的类型千变万化，每条数据项往往包含多个数据域。但是，在执行查找操作时，往往只是指定一个或几个域的值，这些作为查找条件的域称为关键字(Key)，关键字分为两类。在实际应用中，针对不同的情况往往可以选
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2023-11-29 09:39:38
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1、100亿个数字找出最大的10个 1、首先一点，对于海量数据处理，思路基本上是确定的，必须分块处理，然后再合并起来。2、对于每一块必须找出10个最大的数，因为第一块中10个最大数中的最小的，可能比第二块中10最大数中的最大的还要大。3、分块处理，再合并。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google有很多的服务器，每个服务器又有很多的CPU，因此，100亿个数分成100块，每
1、超大数据库的在线迁移问题和归档问题随着信息的大爆炸，互联网各种业务的发展，超大、超级大的数据库都已经出现，先说一下迁移问题，oracle的迁移有很多种方案，迁移T级数据目前有XTTS等官方推荐的一些方案，PB级数据那就需要专业团队来根据实际情况来做一个完善的迁移方案。目前我也没接触过这种数据库的迁移，希望能和大家共同学习。再来说一下mysql超大的数据库，T级以上的单数据库在生产环境中不是很多
原创
2021-04-24 08:08:13
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# 如何实现mysql超大数据在线迁移
## 流程图
```mermaid
gantt
title Mysql超大数据在线迁移流程图
section 数据迁移
初始化环境 :a1, 2022-01-01, 3d
备份源数据库 :after a1, 1d
创建目标数据库 :after a2, 1d
使
以下是常用到的Intent的URI及其示例，包含了大部分应用中用到的共用Intent。(值得注意 Intent最大能传递40k的参数,不适合大数据) 一、打开一个网页，类别是Intent.ACTION_VIEW Uri uri = Uri.parse(“http://blog.3gstdy.com/”); Intent intent = new Intent(I
# 传输超大数据：Java Socket
在网络编程中，经常会遇到需要传输超大数据的情况，如文件传输、视频流传输等。Java提供了Socket类用于实现网络通信，但默认情况下Socket发送数据的大小是有限制的，如果需要发送超大数据，就需要特殊处理。
## Socket发送超大数据的问题
Socket发送数据是通过输入输出流来实现的，但是输出流的缓冲区大小有限，当需要发送的数据超过缓冲区大小
# Spark Kudu 超大数据读取的一站式指南
随着数据量的不断增加，如何高效地读取和处理大数据成为了企业和开发者亟需解决的问题。Apache Spark和Apache Kudu的结合为超大数据的读取和分析提供了一种高效的解决方案。在这篇文章中，我们将介绍Spark Kudu的基本概念，如何进行超大数据的读取，并提供相应的代码示例。
## Spark与Kudu简介
- **Apache
一、Redis简介 Redis：Remote Dictionary Server(远程字典服务区)，是一个高性能的（key/value）分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，也被称为数据结构服务器。二、Redis的6个特点 （1）性能高 （2）持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 （3）不仅支持简单的key-value类型的数据，
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2023-07-07 00:44:40
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文章目录BigInteger类构造方法常用方法代码演示BigDecimal类构造方法常用方法舍入模式代码演示 BigInteger类在Java的整数类型里面，byte为8位，short为16位，int为32位，long为64位。正因为这些数值的二进制位数已经固定，所以它们能表示的数值大小就有一定的范围限制。因此，Java中提供BigInteger类来处理更大的数字。构造方法BigInteger(
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2023-11-07 06:47:24
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因为以前也没有做过相关的webservice开发，对于Xfire也只是知道有这么一个框架。当然现在它已经变成apache基金会旗下的一个开源项目CXF。不过，现在依旧有很多公司还在用Xfire作webservice的开发，这说明它在业界一向是口碑不错的啊。在学习一个框架时，我强烈建议将其自带的例子部置运行几次，这样对于理解以及搭建运行环境都有很大的帮助，也不容易出错。在这里，我主要讲解一下用Xfire开发文件上传下载的webservice应用。对于文件的传输Xfire主要有两种方式。一种是将文件编码为字符串的样式进行传输，但文件大小有一定的限制且效率较低；另一种是基于MTOM协议以附件字节流的
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2013-10-30 22:38:00
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mysql数据的备份
原创
2016-05-24 14:22:07
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学习自Google文档以及大帅的博客，文末地址链接。1. DataBinding自从Google加入了DataBing，还是很受开发者喜爱的，所以，咱也来学习下DataBinding是什么鬼东西。在gradle文件的android节点下。添加如下配置，就开启了DataBinding。dataBinding {
enabled = true
}下面有几点说明：下文所有代码均在
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2023-12-19 13:49:14
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# Python 超大数据转换为整数：新手指南
作为一名开发者，我们经常需要处理各种数据类型，其中之一就是将超大数据转换为整数。在Python中，这可能会遇到一些挑战，特别是当数据的大小超出了Python整数的默认范围时。本文将指导你如何一步步实现这一任务。
## 步骤概览
首先，我们通过一个表格来概括整个转换流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | ---
本文目录结构大数据领域相关概念一图看懂大数据发展历程 大数据领域相关概念2003年Google发表了大数据相关第一批论文“谷歌文件系统”GFS，开启了大数据技术大幕，之后出现了众多优秀的产品与企业组织，其中最为代表性的Hadoop 生态圈也越来越大。本博文以一张图的形式给大家呈现大数据发展历程。 首先先介绍几个常见知识概率，以便大家方便理解相关领域知识。[倒排索引] 倒排索引是对互联网内容的一种
文章目录一.问题描述二. 解决方案2.1 调整索引2.2 调整参数2.3 重新导入数据2.4 重建索引2.5 恢复mysql配置文件 一.问题描述 今天一个做Java开发的哥们向我咨询了一个问题。 他想把一个300多万条数据数据的表迁移到本地测试环境，他处理的方案是 先通过mysqldump命令将该表做一个备份，然后传输到测试环境，最后执行备份文件。 理想很丰满，现实很骨感，300多万的数
# 实现Java超大数类型的步骤
为了实现Java中超大数类型的操作，我们可以使用BigInteger类。下面是实现Java超大数类型的步骤流程：
| 步骤 | 操作 |
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| 步骤一 | 导入BigInteger类 |
| 步骤二 | 创建BigInteger对象 |
| 步骤三 | 进行超大数类型的操作 |
## 步骤一：导入BigInteger类
在Ja
