SQL*Loader 是用于将外部数据进行批量高速加载的数据库的最高效工具,可用于将多种平面格式文件加载到Oracle数据库.SQL*Loader支持传统路径模式以及直接路径这两种加载模式.关于SQL*Loader的具体用法可以参考Oracle Utilities 手册或者SQL*Loader使用方法.那么如何以SQL*Loader能识别的方式高效的卸载数据呢? Tom大师为我们提供了一个近乎完美的解决方案,是基于exp/imp,Datapump方式迁移数据的有力补充.本文基于此给出描述,并通过…

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…

NumPy - 来自现有数据的数组 这一章中,我们会讨论如何从现有数据创建数组. numpy.asarray 此函数类似于numpy.array,除了它有较少的参数. 这个例程对于将 Python 序列转换为ndarray非常有用. numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 构造器接受下列参数: 序号 参数及描述 1. a 任意形式的输入参数,比如列表.列表的元组.元组.元组的元组.元组的列表 2. dtype 通常,输入数据的类型会应用到返回的n…

SQL Server高速导入数据,能够尝试的方法例如以下:CTE.OpenRowSet/OpenDataSource.BULK INSERT.bcp.Shell. 以下依次介绍这几种办法. 1.CTE 首先.我们看看什么是CTE. 公用表表达式(Common Table Expression)是SQL SERVER 2005版本号之后引入的一个特性. CTE能够看作是一个暂时的结果集,能够在接下来的一个SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE,MERGE语句中被多次引用.使用公用表…

numpy与tensor数据相互转化: *Numpy2Tensor 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理,但是我们自己也可以去显式的转换: data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy) *Tensor2Numpy 网络输出的结果仍为Tensor,当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误.解决方法: with tf.Session() as sess: data_num…

用NumPy genfromtxt导入数据 NumPy provides several functions to create arrays from tabular data. We focus here on the genfromtxt function. In a nutshell, genfromtxt runs two main loops. The first loop converts each line of the file in a sequence of strings…

转载请注明出处,欢迎大家批评指正 1.数据服务器详细设计 数据服务器在设计上采用三个层次的数据同步,实现玩家数据的高速获取和修改. 数据层次上分为:内存数据,redis数据,mysql数据 设计目的:首先保证数据的可靠,防止数据丢失,保证数据完整.然后实现数据的高速访问,减少由玩家数量增加对数据服务器性能造成的影响.最后实现运维数据的入库,以及数据持久化. 在这个基础上数据服务器不再是一个单一服务器,它涉及到与其他服务器之间的交互. 数据服务器的核心在于redis数据层面.通过redis加快玩家…

array中的某些数据坏掉,想要统一处理,找到了这个方法,做个笔记. 比如,把数组中所有小于0的数字置为0 import numpy as np t = np.array([-2, -1, 0, 1, 2]) t[t<0]=0 输出结果为 [0,0,0,1,2]…

1.创建: import numpy as np arr=np.array([1,2,3]) print(arr,arr.ndim) list=[1,2,3] arr=np.array(list) 2.增加 arr=numpy.array([1,2,3]) #arr中新增数据元素4 ad=numpy.array([4]) print(arr.ndim) arr.resize(len(arr),1) arr_ad=np.vstack((arr,ad)) print(arr_ad) arr_re=a…

待处理的数据:150*150的灰度图片,除分析目标外,背景已经抹0 需要实现的目标:背景数字0不变,对其余数字做一个归一化处理 对list处理可以用 a=list(set(a)) # 实现了去除重复元素并排序 对array处理可以用np.unique()这个函数,可以去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表 import numpy as np A = [1, 2, 2, 3, 4, 3] a = np.unique(A) print(a) # 输出为 [1 2…