实现在C#中通过语句,查询数据库中的数据 SqlConnection con = null; //创建SqlConnection 的对象 try    //try里面放可能出现错误的代码              { string str = "data source=.;initial catalog=数据库名称;user ID=登录名;pwd=密码;"; con = new SqlConnection(str); con.Open(); //打开数据库    //以上操作为登录数据

工作中用到了Extjs,从后台获取数据的时候,用到了extjs自己的Ext.data.store方法,然后封装了ExtGridReturn方法, 目的:前台用到Ext.data.store读取从后台传过来的数据,后台封装成ExtGridReturn类型 前台如下: this.store = new Ext.data.Store({            remoteSort:true,            baseParams:{                start:0,        

背景:       随着时间的推移,我们的DW会越来越大,也就意味着磁盘空间会越来越小,那如果哪一天留意不当,就会造成磁盘空间的不足而导致ETL失败,最终影响我们的系统的数据正确性和使用,更严重的有可能导致物理磁盘损坏,所以对于物理磁盘空间的监控必不可少.      下面的方法就是利用SSIS中的WMI数据读取器任务去每天查询物理磁盘的空余空间,当不足时发邮件以提示管理员.      步骤: 1.新建一个SSIS包,从工具栏上拖拉一个[WMI 数据读取任务]到控制流,双击编辑组件属性 新建变量

    一.数据读取器对象SqlDataReader的使用      如何执行有查询结果集的select语句. 1.SqlDataReader对象的作用:当包含select语句的SqlCommad对象在调用ExecuteReader( )方法时,系统会在数据库服务器端生成一个查询结果集,注意,该查询结果集是存储在数据库的,因此在获取这个查询结果集的过程中应用程序与数据库服务器的连接是不能断开的,即SqlConnection对象应该处于Open状态.ExecuteReader( )在生成了查询结果

今天有时间了. 在看<c#数据库入门经典> ,总结数据读取器查询结果. 针对单个结果集使用读取器,有3中方法: String connString =..; String sql =@" select Col1Name ,Col2Name from Table "; SqlConnection conn = new SqlConnection(connString); conn.Open(); SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, con

DbDataReader类型(实现IDataReader接口)是从数据源获取信息最简单也最快速的方法. 数据读取器是只读向前的效据流．井且一次返回一条记录.因此．只有当你向数据源提交 Select 查询语句的时候,数据读取器才有用.当你需要快速获取大批数据并且不需要在内存中存储它们的时候,数据读取器就非常有用了.比如．你想从表中取出2000条记录保存到文本文件．先用Dataset保存这些数据到内存中就非常不值得了(因为 Dataset同时在内存中保存整个结果). 一个更好的方式是用数据读取器快速

在运用Entity Framework调用存储过程的时候,遇到"调用EF的存储过程报"调用EF的存储过程报“存储区数据提供程序返回的数据读取器所具有的列数对于所请求的查询不够”问题"的问题,存储过程是用EF模型的函数导入(设置映射的存储过程).检查过存储过程,在Sql Management Studio运用是正常的. 存储过程的部分代码如下: ALTER PROCEDURE [dbo].[GetNameByCustomerId] -- Add the parameters f

1.背景 随着时间的推移,我们的DW会越来越大,也就意味着磁盘空间会越来越小,那如果哪一天留意不当,就会造成磁盘空间的不足而导致ETL失败,最终影响我们的系统的数据正确性和使用,更严重的有可能导致物理磁盘损坏,所以对于物理磁盘空间的监控必不可少. 下面的方法就是利用SSIS中的WMI数据读取器任务去每天查询物理磁盘的空余空间,当不足时发邮件以提示管理员. 2.步骤 2.1.新建一个SSIS包,从工具栏上拖拉一个[WMI 数据读取任务]到控制流,双击编辑组件属性 新建变量 变量名 类型 用途 Di

#切分数据集 img_dir = train_parameters['img_dir'] file_name = train_parameters['file_name'] df = pd.read_csv(file_name) df = df.sample(frac=1) train_list = [] val_list = [] for i in range(len(df)): if (i <= len(df)*0.8): dirlist = img_dir + '/' + df.iloc[

数据库应用程序的开发流程一般主要分为以下几个步骤: 创建数据库 使用Connection对象连接数据库 使用Command对象对数据源执行SQL命令并返回数据 使用DataReader和DataSet对象读取和处理数据源的数据 在与数据库的交互中,要获得数据库访问的结果可以两种方法实现,一是通过DataReader对象从数据源中获取数据并进行处理:二是通过DataSet对象将数据存储在内存中进行处理. 1.SqlDataReader对象 SqlDataReader对象可以顺序地从查询结果中读取记

实现功能:查询单张表Student中返回指定的列 一:数据库表结构: 二:存储过程: USE [AdventureWorksDW] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[GetAllStudentInfo] Script Date: 2014/11/18 21:47:36 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO -- ==============================

数据阅读器 当执行返回结果集的命令时,需要一个方法从结果集中提取数据. 处理结果集的方法有两个: 第一,使用数据阅读器(DataReader): 第二,同时使用数据适配器(Data Adapter)和ADO.NET数据集(DataSet). 本节将学习数据阅读器的有关知识. DataReader类 在ADO.NET中由每个数据提供程序实现自己的DataReader. 数据读取器(DataReader)是从一个数据源中选择某些数据的最简单的方法,但也是功能较弱的一个方法. DataReader类没

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传

数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱序(shuffling), 和最大训练迭代数(epoch limits) 文

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方

转自:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53376802 Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端. Reading from file: 从文件中直接读取 这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的. TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活.而Python恰好

通常,读文本我们会使用BufferedReader,它装饰或者说管理了InputStreamReader,同时提供readLine()简化了我们对文本行的读取.就像从流水线上获取产品一样,每当取完一件后,它自动准备好下一件并等待我们获取,一直到全部取完结束.所以我们的目标就是希望也能管理poi并提供一个readLine()一样的方法来读取Excel. 1.先来看一个有点类似Excel读取的文本需求:读取一类文本文件,文中每行内容由若干字段组成,这些字段由约定好的分隔符来分割.说它类似Excel的

前言 在各种ORM框架或者SQL映射框架(例如MyBatis,SOD框架之SQL-MAP功能)中,都有将查询的结果映射为内存对象的需求,包括映射到实体类.简单类型(例如Java的POJO,.NET的POCO)的对象.在.NET中,这个过程可以通过ADO.NET的DataReader对象来读取数据,然后将读取的数据映射到内存对象.本篇文章来讨论下不同方式的数据读取方式对性能的影响. 在写这篇文章之前,我在想现在都2020年全民奔小康了,除了微软官方的EF框架之外,各种ORM框架层出不穷,连笔者的S

​  前言  本文介绍了classdataset的几个要点,由哪些部分组成,每个部分需要完成哪些事情,如何进行数据增强,如何实现自己设计的数据增强.然后,介绍了分布式训练的数据加载方式,数据读取的整个流程,当面对超大数据集时,内存不足的改进思路. 本文延续了以往的写作态度和风格,即便是自己知道的内容,也仍然在写之前看了很多的文章来保证内容的正确性和全面性,因此写得极累,耗费时间较长.若有读者看完后觉得有所帮助,文末可以赞赏一点. 文末扫描二维码关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结

总结:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 一.RDD概述 1.引入:IO流 按行.按字节.字节缓冲 调用read方法读取流,均为惰性加载 2.RDD介绍 RDD:弹性分布数据集 只有调用collect才会执行 3.特性 分区(是并行计算的粒度).计算逻辑(分区计算函数).依赖关系(RDD流水线的转换) 二.RDD编程 1.编程模型 只有遇到action,才会执行RDD计算(即延迟计算) wordcount 2.RDD的创建 Liv