前言 本文将使用一个NuGet公开的组件技术来实现一个ModBus TCP的客户端,方便的对Modbus tcp的服务器进行读写,这个服务器可以是电脑端C#设计的,也可以是PLC实现的,也可以是其他任何支持这个通信协议的服务器. github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication 如果喜欢可以star或是fork,还可以打赏支持. 在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装,也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

如果想要使用数组来写入HTML数据,绝对需要的是一个Key值,由Key来引导遍历数组各项:此外,使用DOM原生方法写入文档,用同一个CSS样式渲染它们,这样可以极大地减少开发时间和减少维护成本,此方法适用于批处理: 首先我们需要创建一个数组,类似于JSON: var value = { id1: {photo:'../photo_1.jpg',title:'这是第一张图片!'}, id2: {photo:'../photo_2.jpg',title:'这是第二张图片!'}, id3: {phot

该方法跟上一篇写入一列的方法相反,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import xlwings as xw list1 = [1,2,3,4,5] list2 = [[1],[2],[3],[4],[5]] sht = xw.Book().sheets('sheet1') # 新增一个表格 # 写入一行数据方法一 sht.range('A1').value = list1 # 写入一行数据方法二 sht.range('A1').options(transpose=Tru

首先来建立一个新的Excel文档,在桌面上点击右键,选择[新建]-[Excel工作表],命名为[新手学员]. 现在这个新Excel文档是空白的,我们接下来会通过按键精灵的脚本来打开并写入一些数据.打开按键精灵软件,点击[新建],进入我的脚本界面,再点击进入[全部命令].在[全部命令]中选择[插件命令]-[office办公文档插件]-[打开Excel文档].在命令的下面可以看到命令的详细设置,点击[路径].在弹出窗口中选择[新手学员]的Excel文档,点击打开.可以在命令参数中看到引用的文档,点击

最近在利用poi往excel中写入大量数据时,发现excel2003最多只支持65535条,大量数据时容易造成oom,上网查了一下api,发现目前对于2003,每个sheet最多支持65535条,若数据量远超65535,建议分sheet处理,而poi3.8之后,出现了SXSSFWorkbook,可以支持大数据量的写入excel操作,但是目前只支持excel2007 HSSF是POI工程对Excel 97(-2007)文件操作的纯Java实现 XSSF是POI工程对Excel 2007 OOXML

MATLAB读取文件有很多方法.然而笔者在过去进行数据处理中,由于函数太多,相互混杂,与C#,Python等语言相比,反而认为读取文本数据比较麻烦.C#和Python等高级语言中,对于大部分的文本数据,都是一行一行读取,再使用字符串根据特定的符号进行分割.其实MATLAB中也有类似的方法,在此记录. 笔者所谓的文本数据文件,指的是类似于csv文件格式的数据.一行文件代表的就是一条数据,一条数据中不同字段用符号分隔开.但不一定是逗号相分割,也可能是使用其他符号,例如\t进行分割. MATLAB中读

决策树的实现太...繁琐了. 如果只是接受他的原理的话还好说,但是要想用代码去实现比较糟心,目前运用了<机器学习实战>的代码手打了一遍,决定在这里一点点摸索一下该工程. 实例的代码在使用上运用了香农熵,并且都是来处理离散数据的,因此有一些局限性,但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作,python语言的特点及书写肯定是有帮助的. 我们分别从每个函数开始: 计算香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelC

机器学习中会遇到一些离散型数据,无法带入模型进行训练,所以要对其进行编码,常用的编码方式有两种: 1.特征不具备大小意义的直接独热编码(one-hot encoding) 2.特征有大小意义的采用映射编码(map encoding) 两种编码在sklearn.preprocessing包里有实现方法 映射编码就是用一个字典指定不同离散型数据对应哪些数字 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'label1'],

今天在开发中遇到用户列表导入导出的功能实现,这里了解到使用POI函数库可以完成此任务!特此记录一下 POI Apache POI是Apache软件基金会开放的源码函数库,POI提供API给Java程序对Office格式文档读和写的功能. HSSF:提供读写Excel格式档案的功能.Excel2003 XSSF:提供读写OOXML格式档案的功能.Excel2007 HWPF:提供读写Word文档的功能. HSLF:提供读写PPT的功能. HDGF:提供读写Visio格式档案的功能. 上面提及到的五

今日份代码,解决 ObjectOutputStream 多次写入发生重复写入相同数据的问题 核心区别如下: package com.sxd.swapping.objoutputstream; import org.junit.Test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.ObjectInputStream; import java

本文首发于<.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程> 前言 在.NET Core/.NET 5的应用程序开发,与其经常搭配的数据库可能是SQL Server.而将.NET Core/.NET 5应用程序与SQL Server数据库的ORM组件有微软官方提供的EF Core(Entity Framework Core),也有像SqlSugar这样的第三方ORM组件.EF Core连接SQL S

1.FileWriter文件字符输出流-写入-存储数据 其中,流关闭之后再调用会报IOException; 其中,与文件字符输入流-写出-读取数据 和 字节输出流-写入-存储数据 不同的是,要先flush()方法,将内存缓冲区的数据刷新到硬盘文件中: close()方法会自动调用flush()方法将内存缓冲区的数据刷新到硬盘文件中: 2.flush() 和 close() 的区别 执行结果:e.txt中97 和 98 都有: 3.文件字符输出流FileWriter使用数值 char[ ] 和字符

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

前言 本文主要是演示一个例子,服务器后台程序从PLC采集数据,并推送给在线客户端显示,以及推送给web端进行实时的显示,还支持远程操作,支持安卓端的同步监视和远程操作,关于HslCommunication的相关资料如下 nuget地址:https://www.nuget.org/packages/HslCommunication/             github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication                   

在实际项目中,不可避免的会操作excel表格.一直以来都是读取excel表格,可今天为了写入excel表格,可是煞费苦心,终于完成,记录下来以便后续使用. 1.读取excel表格的数据 读取excel数据,然后导入到数据库中,根据常识,只要是能得到一个dataset,那所有的问题便迎刃而解了.下面将读取excel数据得到dataset: public DataSet ExecleDs(string filenameurl) { string strConn = "Provider=Microso

*innodb_buffer_pool_size 如果用Innodb,那么这是一个重要变量.相对于MyISAM来说,Innodb对于buffer size更敏感.MySIAM可能对于大数据量使用默认的key_buffer_size也还好,但Innodb在大数据量时用默认值就感觉在爬了. Innodb的缓冲池会缓存数据和索引,所以不需要给系统的缓存留空间,如果只用Innodb,可以把这个值设为内存的70%-80%.和 key_buffer相同,如果数据量比较小也不怎么增加,那么不要把这个值设太高也

第一次做这个写入数据的功能,研究了下npoi的类 IWorkbook wb = new HSSFWorkbook(); //创建表 ISheet sh = wb.CreateSheet("XXX"); //设置单元的宽度 sh.SetColumnWidth(, * ); #region 合并单元格 IRow row0 = sh.CreateRow(); row0.Height = * ; ICell icell1top0 = row0.CreateCell(); icell1top0.

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

1.InfluxDb版本 0.10.3 2.Measurement TodayChargeTimeReport 只有time和Field列,没有Tag列 3.现象:通过定时任务向上面的表中写入数据: var point = new Point(); point.Measurement = "TodayChargeTimeReport"; point.Precision = InfluxDB.Net.Enums.TimeUnit.Milliseconds; point.Timestamp

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4