先看下实验操作数据，也是原始数据，如下所示：是一个非常普通的DEM栅格数据，中间空了一大块，也就是nodata，那么如果进行数据运算处理时，nodata值的像元是不参与，因此，需要进行简单处理。方法1：使用【栅格计算器】通过设置条件参数，把nodata替换掉，如下所示：栅格计算器工具位于【spatial analyst工具】下，输入如下计算表达式，con表示条件函数，isnull表示条件判断，表达
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2024-01-30 04:04:03
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# 自然语言处理（NLP）及其应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能的一个重要分支，它研究计算机与人类语言之间的自然关系。通过NLP，计算机能够理解、解释和生成人类语言，使得机器能够更高效地处理和分析文本数据。
## NLP的基本流程
自然语言处理的基本流程可以分为几个主要步骤。首先，我们需要对文本进行预处理，然后进行特征提取，接着选用合适的模型进行训练，最后进行评估和应用。下面
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/ruoyunliufeng/article/details/38023539 一.PWM调节 1.初始化 void DACInit() { CCON=0; //PAC初始化 CL=0; // PAC16位计数器低8位 CH=0; // PAC
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2016-03-03 20:32:00
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# Python处理MySQL Blob保存的数据输出
## 1. 整体流程
首先，让我们简要介绍一下整个过程的流程。下面是我们需要按照的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 从数据库中读取存储的Blob数据 |
| 3 | 将Blob数据转换为文件 |
| 4 | 输出文件内容 |
## 2.
原创
2024-06-26 06:03:33
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大数据-SparkStreaming（一）SparkStreaming简介SparkStreaming是对于Spark核心API的拓展，从而支持对于实时数据流的可拓展，高吞吐量和
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2023-12-21 17:54:17
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文章目录（一）开发环境搭建（二）Flink Job开发步骤（三）开发Streaming WordCount（1）stream wordcount（2）Batch WordCount（四）Flink Streaming和Batch的区别 （一）开发环境搭建添加Scala依赖，这里使用Scala 2.12.11依赖： pom.xml 中添加flink依赖dependency>
<grou
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2023-12-25 10:24:22
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简介最近项目需要用到实例分割，起初以为飞浆将模型放在PaddleSeg里，其实归类到目标检测的工具包**PaddleDetection**。 本文主要流程：labelme标记的如何自己数据、以及配置PaddleDetection安装与测试labelme实例分割数据转化PaddleDetection训练所支持的coco格式修改配置文件开始训练第一步：labelme标记分割数据集官方源: https:
一、前言自己平时比较喜欢记笔记，工作四五年，笔记上千篇。最近离职了，加上职场瓶颈，准备好好复盘和整理一下相关的笔记、梳理一下知识点，可能后面有一系列的博文输出，从基础到进阶。 二、什么是GrepGlobal Regular Expression Print 全局正则表达式 Grep是一个Linux / Unix命令行工具，用于在指
GPRMC（建议使用最小GPS数据格式）$GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11><CR><LF> 1) 标准定位时间（UTC time）格式：时时分分秒秒.秒秒秒（hh
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2023-08-16 17:24:07
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Spring MVC提供了以下几种途径输出模型数据：1）ModelAndView：处理方法返回值类型为ModelAndView时，方法体即可通过该对象添加模型数据；2）Map及Model：处理方法入参为org.springframework.ui.Model、org.springframework.
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2018-01-21 19:20:00
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在MR程序的开发过程中，经常会遇到输入数据不是HDFS或者数据输出目的地不是HDFS的，MapReduce的设计已经考虑到这种情况，它为我们提供了两个组建，只需要我们自定义适合的InputFormat和OutputFormat，就可以完成这个需求，这里简单的介绍一个从MongoDB中读数据，并写出数据到MongoDB中的一种情况，只是一个Demo，所以数据随便找的一个。一、自定义InputFo
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2024-06-24 16:34:27
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1. 为什么使用python多进程？因为Python使用全局解释器锁(GIL)，它会将进程中的线程序列化，导致每个进程中最多同时运行一个线程，也就是Python多线程不能改善程序性能，不能发挥多核CPU并行提高运行速度的目的。而使用多进程则不受限制，所以实际应用中都是推荐多进程的。如果执行每个子进程消耗的时间非常短（如执行+1操作），那么就不必使用多进程，因为进程的启动关闭也会耗费系统资源。使用多
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2023-09-07 06:21:17
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python 因 GIL 的存在，处理计算密集型的任务时无法高效利用多核 CPU 的计算资源，这时就需要使用多进程来提高对 CPU 的资源利用。Python 多进程主要用 multiprocessing 模块实现，提供了进程、进程池、队列、管理者、共享数据、同步原语功能。单进程版为了便于演示 multiprocessing 的使用，我们使用素数检查模拟计算密集型任务。单进程版本的代码如下：# en
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2023-11-21 18:31:05
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python森林生物量（蓄积量）估算全流程一.哨兵2号获取/处理/提取数据1.1 影像处理与下载采用云概率影像去云采用6S模型对1C级产品进行大气校正geemap下载数据到本地NDVI1.2 各种参数计算（生物物理变量、植被指数等）LAI：叶面积指数FAPAR：吸收的光合有效辐射的分数FVC：植被覆盖率GEE计算植被指数采用gdal计算各类植被指数1.3 纹理特征参数提取二.哨兵1号获取/处理/
现有字段data_json，里面的数据为：[{"id":2,"name":"张三"},{"id":3,"name":"李四"}] 想查出data_json里面id=3匹配的值例：SELECT * FROM table_name WHERE JSON_CONTAINS( data_json, JSON_OBJECT( 'id',
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2023-06-11 18:20:27
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Spring MVC提供了以下几种途径输出模型数据：1）ModelAndView：处理方法返回值类型为ModelAndView时，方法体即可通过该对象添加模型数据；2）Map及Model：处理方法入参为org.springframework.ui.Model、org.springframework.
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2018-01-06 17:48:00
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Spring MVC提供了以下几种途径输出模型数据： 1）ModelAndView：处理方法返回值类型为ModelAndView时，方法体即可通过该对象添加模型数据； 2）Map及Model：处理方法入参为org.springframework.ui.Model、org.springframewor
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2018-01-05 10:17:00
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# Python 多线程处理列表数据按顺序输出
在现代编程中，效率是一个至关重要的因素。尤其是在处理大量数据时，单线程处理往往会造成显著的性能瓶颈。Python 提供了多线程的功能，能够帮助我们更高效地处理任务。但同时，我们也希望保持输出的顺序，以便后续分析和处理。这篇文章将深入探讨如何使用 Python 多线程按顺序处理列表数据，并最终输出结果。
## 什么是多线程？
多线程是一种并发编程
原创
2024-10-13 04:35:29
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文章目录海量数据处理-Python海量数据处理的困难大文件生成空间受限分块读取文件拆分提取拆分小文件比较小文件通过hash拆分文件拆分小文件-依据hash求取IP前TopK（还是遍历所有文件并聚合）求取最大IP，每个文件求最大值构造字典-针对重复较多的键时间受限Bitmap算法布隆过滤器字典树实现 海量数据处理的困难海量数据处理的困难用一句话概括，就是时空资源不够。具体来说，空间受限
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2024-08-20 22:05:40
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Stream流生成流通过数据源（集合，数组等）生成流list.stream（）中间操作一个流后面可以跟随零个或多个中间操作，其目的主要是打开流，做出某种程度的数据过滤、映射，返回一个新的流，交给下一个操作使用例如：filter（）；终结操作一个流只能有一个终结操作，当这个操作执行完毕后，流就被用光了，所以，这必定是流最后一个操作。例如：forEach（）；//使用stream流，输出list中以w
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2023-11-14 10:10:10
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