Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大(但又灵活)。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。字符串 -- 不可改变的序列如同大多数高级编程语言一样，变长字符串是 Python 中的基本类型。Python 在“后台”分配内存以保存字符串(或其它值)，程序员不必为此操心。Python 还有一些
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2024-03-12 04:26:38
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本次总结图如下什么是spark？ 1:快速的通用引擎，处理大规模数据2：开源分布式计算框架，使数据分析更加快速 3：不但分析程序快速，写程序也快速Spark RDD(Resilient distributed Dataset) 弹性的分布式数据集5大特性1）有一系类分区集合组成 （a list of partitions）个人理解：计算的数据到达T级别以上时，hadoop会将这些数据切割成许多的b
解题思路:先暴力解决sqrt(n)内的数，因为他们连续的数除的商相差较大，之后根号后的数连续除后得到的
原创
2023-05-31 09:39:14
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工程中我们常常需要对某一个函数或者一块代码计时，从而监测系统关键位置的性能。计时方法是在代码块前后分别记录当前系统时间，然后两者相减得到代码块的耗时。最简单原始的实现类似：from datetime import datetime
start = datetime.now()
# some code you want to measure
end = datetime.now()
print("P
这篇文章主要介绍了关于Python代码缩进和测试模块示例详解，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下前言Python代码缩进和测试模块是大家学习python必不可少的一部分，本文主要介绍了关于Python代码缩进和测试模块的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。一、Python代码缩进Python 函数没有明显的 begin 和 end ，
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2023-10-01 08:27:23
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目录一、场景需求二、技术重点2.1 数据分块读取2.2 对日期分列，以便按年月日分别可视化2.3 isinstance(a, str) 判断数据类型三、完整代码 一、场景需求2019-2020年Covid-19数据，20多万行，提取一部分数据，以便进一步做可视化分析。二、技术重点2.1 数据分块读取一般数据超过5万行，就建议分块读取，可以减轻系统压力，提高数据处理效率。 这次的20多万行，其实一
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2023-08-01 14:40:16
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1 开发环境准备1.1 Python环境在python官网https://www.python.org/downloads/ 下载计算机对应的python版本，本人使用的是Python2.7.13的版本。1.2 第三方模块本实例代码的实现使用到了多个著名的第三方模块，主要模块如下所示：1）Jieba 目前使用最为广泛的中文分词组件。下载地址：https://pypi.python.org/pypi
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2024-08-03 18:50:44
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转自赵文原文 gdal读写图像分块处理（精华版） Review： 用gdal，感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理。因为gdal进行太多封装，如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理，IO，遍历，转换，算法处理等操作，就别用gdal了。如果你想懒省事，那么这篇文章还是或许有些参考价值了。
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2017-05-11 22:16:00
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Java数组分析探秘数组的定义 首先引用维基百科对数组的定义如下：在计算机科学中，阵列资料结构（英语：array data structure），简称数组（英语：Array），是由相同类型的元素（element）的集合所组成的资料结构，分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的储存地址。 &nbs
第四节 矩阵的分块法
在进行矩阵的运算时，如果矩阵很大，作各种矩阵运算时会很烦琐，可以采用将矩阵分块的方法，用一系列水平与垂直的直线将矩阵A分成若干个小矩阵，每个小矩阵称为A的子块，以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵，对分块后的矩阵进行运算，会大大减少运算量，简化计算过程，这种方法称为矩阵的分块法。
例如，
用矩形中所画水平和垂直直线分成6块，记为
在形式上矩阵A原为3×4阶矩
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2023-11-18 19:47:34
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目录第一步:第二步:第三步:第四步: 如果你是一名设计师或者摄影爱好者，那么你一定经常需要将图片分割成不同的块，以便在不同的场合下使用。例如，在网页设计中，你可能需要将图片分割成不同的块，以便在不同的区域中使用
我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
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2024-05-27 18:25:19
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公司的设备会跑出一些txt格式的日志文件(如下图所示)。其中第一列是ID，相同的ID可能会重复出现。现在要求按ID分块将数据拆分成新的txt文件，ID第一次出现的数据块，存为“ID_1.txt”，第二次出现的数据块，则存为“ID_2.txt”，以此类推。比如下面的89031这个ID出现了三次，则需要存为三个单独的txt文件。 &
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2024-06-17 18:51:24
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我有一个这样的input_file.fa文件（FASTA格式）：> header1 description
data data
data
>header2 description
more data
data
data我想一次在文件中读取一个块，以便每个块包含一个标头和相应的数据，例如区块1：> header1 description
data data
data当然，我可以像这
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2023-08-06 15:03:03
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2023-06-21 15:27:39
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1. 介绍图像处理的算法复杂度通常都比较高，计算也相应比较耗时。利用CPU多线程处理能力可以大幅度加快计算速度。但是，为了保证多线程处理的结果和单线程处理的结果完全相同，图像的多线程计算有一些需要特别考虑的地方。基本思路：为了能让多个线程同时并行处理，那么各自处理的数据不能有交集，这很好理解。那么基本思路是将一副图像分成多个子块，每个子块数据肯定是没有交集的，每个线程对一个子块数据进行处理，完成
原创
2021-12-14 17:28:18
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为改善要素叠加工具（如联合和相交）的性能和可伸缩性，软件采用了称为自适应细分处理的运算逻辑。当可用的物理内存不足以对数据进行处理时，就会触发系统使用此逻辑。由于保持在物理内存的可用范围内可以极大地提高性能，因此基于对原始范围的细节上，处理可逐步进行。跨越多个子块（也称为分块）边缘的要素会在分块的边缘
原创
2021-07-09 14:55:34
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引言 一般来说，对一个数组的排序，我们常用冒泡排序、快速排序、堆排序等算法进行排序。这样的数组能够一次性加载到内存中，使用上述的排序算法就能轻而易举进行排序，所以上述的排序算法可以称之为堆内排序。 然而有些场景下，一个待排序的文件可能超过甚至远远大于应用程序的运行内存。这种情况，一次性将文件加载到内存中，明显是不可行的，需要使用其他的排序手段进行排序。外部排序就是一种可行的方案。基本思想1、
# Python Chuck分块实现教程
## 简介
在编程中，我们经常需要将一个大任务分成若干个小块来完成。这样做的好处是可以提高代码的可读性和可维护性。Python提供了一种称为“chunk”的技术，可以帮助我们实现分块编程。本文将向你介绍如何使用Python的chunk技术来实现分块编程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start(开始)
原创
2023-11-09 08:14:20
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# Python 数据分块：高效处理大数据
在数据科学和机器学习领域，处理大型数据集是常见任务。当数据无法完全加载到内存中时，数据分块（Data Chunking）技术显得尤为重要。通过将数据集分割成多个小块，可以有效地进行处理和分析。本文将介绍数据分块的概念、应用场景，并通过代码示例进行讲解。
## 什么是数据分块？
数据分块是将大型数据集分为若干小块，以便逐块读取、处理或分析的一种技术。
