caffe的数据读取分为lmdb和 待清理,包括fast 这个一系列是怎么转换成lmdb数据的…

caffe的datareader类中 class QueuePair { public: explicit QueuePair(int size); ~QueuePair(); BlockingQueue<T*> free_; BlockingQueue<T*> full_; DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(QueuePair); }; 这个就是双阻塞队列,先将free队列填充到最大长度,然后按照如下规则: 1,每当生产者push时,先将full队列pop,如果fu…

caffe.proto中DataParameter部分 message DataParameter { //输入数据使用的DB类型 enum DB { LEVELDB = ;//使用LEVELDB LMDB = ; //使用LMDB } // Specify the data source.源数据的路径 optional ; // Specify the batch size.一个批量数据包含的图片数目 optional uint32 batch_size = ; // The rand_ski…

Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed:也可以建立一个Python的generator,一个batch一个batch的将数据读入,并将其feed进placeholder.这种方法很直观,用起来也比较方便灵活jian,但是这种方法的效率较低,难以满足高速计算的需求. 使用TensorFlow的Queu…

Caffe学习笔记(三):Caffe数据是如何输入和输出的? Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在<Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析>中已经对Blobs进行了简单的介绍.下面对caffe数据是如何输入和输出做更加详细的分析. 1.输入/输出之Blobs caffe使用blobs结构来存储.交换并处理网络中正向和反向迭代时的数据和导数信息,blob是caffe的标准数组结构,是caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,它提供了一个统一的内存接口,从数学意义上说,bl…

查询得到OleDbDataReader后,有三种方式支持数据读取,如下: //方法一**速度中等 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { ]; } //方法二**速度最慢 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { var t1 = reader["字段名"]; } //方法三…

/// <summary> /// DataTable to Excel(将数据表中的数据读取到excel格式内存中) /// </summary> /// <param name="dataTable">数据表</param> /// <param name="excelType">excel格式</param> /// <param name="sheetName"…

在上篇博客(geotrellis使用初探)中简单介绍了geotrellis-chatta-demo的大致工作流程,但是有一个重要的问题就是此demo如何调取数据进行瓦片切割分析处理等并未说明,经过几天的调试.分析.源代码研读终于大致搞明白了其数据调取方式,下面简单介绍. 经过调试发现系统第一次调用数据的过程就是系统启动的时候调用了initCache方法,明显可以看出此方法是进行了数据缓存,那必然牵扯到数据的调取,整个过程清晰明了,只新建了一个RasterSource类,并调用了相关方法.明显数据…

GPS数据读取与处理 GPS模块简介 SiRF芯片在2004年发布的最新的第三代芯片SiRFstar III(GSW 3.0/3.1),使得民用GPS芯片在性能方面登上了一个顶峰,灵敏度比以前的产品大为提升.这一芯片通过采用20万次/频率的相关器提高了灵敏度,冷开机/暖开机/热开机的时间分别达到42s/38s/8s,可以同时追踪20个卫星信道.是目前市场上应用最为广泛,同时性价比也非常高的一款芯片,因此在本设计中同样采用以此芯片为核心的GPS模块. GPS模块的数据格式 对GPS模块的数据处理本…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…