前言:(个人建议) 1.进行数据处理工作,由于通常数据量比较大.所以在个人电脑中,要将基础数据.不断增长的过程数据.结果数据等分门别类,使得简单易找. 2.将重要数据备份,因为在数据处理过程中,由于出错使重要数据损失,勿让重要数据成绝版.所以生成或保存压缩文件是很好的选择. 3.当数据量大,需要进行批量处理时.模板文档或代码要杜绝出现细节错误.容易一锅端,费时间且低效率. 处理工具:ArcMap 处理数据:MOD13Q1的NDVI成品(.tif)文件 研究区矢量文件(以河南省省界为例) 处理流程

前言: 本篇文章的出发点是因为之前接触过相关研究,困囧于该系列资料匮乏,想做一个系列.个人道行太浅,不足之处还请见谅.愿与诸君共勉. 数据准备: MODIS数据产品MOD13Q1—以2010年河南省3.4.5三个月为例: 一.MRT单次数据操作 (1).进入GUI界面操作 1.将所需处理的一个.hdf原始数据加载进来 2.通过左右选项选择所需波段(MOD13Q1已将NDVI提供,只需保留选择就行) (若用的数据比如MOD12Q1计算NDVI,则Modis算法如公式:NDVI=(Band2-Ban

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

为了方便app开发过程中,不受服务器接口的限制,便于客户端功能的快速测试,可以在客户端实现一个模拟服务器数据接口的MockApi模块.本篇文章就尝试为使用gradle的android项目设计实现MockApi. 需求概述 在app开发过程中,在和服务器人员协作时,一般会第一时间确定数据接口的请求参数和返回数据格式,然后服务器人员会尽快提供给客户端可调试的假数据接口.不过有时候就算是假数据接口也来不及提供,或者是接口数据格式来回变动--很可能是客户端展示的原因,这个是产品设计决定的,总之带来的问题

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

SQLSERVER将一个文件组的数据移动到另一个文件组 有经验的大侠可以直接忽视这篇文章~ 这个问题有经验的人都知道怎麽做,因为我们公司的数据量不大没有这个需求,也不知道怎麽做实验 今天求助了QQ群里的菠萝大侠,终于知道怎麽做了 我自己会把不明白的问题一定会问到底的,之前在论坛问过这个弱弱的问题,但是由于太弱了,人家随便答复了一下 然后斑竹就标记为答案了~ 移动数据: 1.有表分区 2.没有表分区 我这里只讨论没有表分区的情况,表分区的情况还不是很明白 例子 比如:你有三个文件组,其中一个是主文

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

什么是服务? 服务提供了一种能在应用的整个生命周期内保持数据的方法,它能够在控制器之间进行通信,并且能保证数据的一致性. 服务是一个单例对象,在每个应用中只会被实例化一次(被$injector实例化),并且是延迟加载的(需要时才会被创建).服务提供了把与特定功能相关联的方法集中在一起的接口.(此解释来源于AngularJS权威教程). 在笔者的认知中,服务就是用来创建数据,存储数据,也可以向后台请求数据的一个很特别的“领域”,除此之外,服务还能与控制器之间进行紧密的通信,保证数据能通过控制器显示

恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展) 大家对本人之前的文章<恢复SQL Server被误删除的数据> 反应非常热烈,但是文章里的存储过程不能实现对备份出来的日志备份里所删数据的恢复 这个是一个缺陷,本人决定对这个存储过程扩展一下,支持对log backup文件里的delete语句进行恢复 实验步骤 1.首先先准备好测试表和测试语句 USE [sss] GO --建表 CREATE TABLE testdelete ( id , ) NOT NULL PRIMARY KEY , NA

将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程 增强版 有时候,我们需要将某个表里的数据全部或者根据查询条件导出来,迁移到另一个相同结构的库中 目前SQL Server里面是没有相关的工具根据查询条件来生成INSERT语句的,只有借助第三方工具(third party tools) 这种脚本网上也有很多,但是网上的脚本还是欠缺一些规范和功能,例如:我只想导出特定查询条件的数据,网上的脚本都是导出全表数据 如果表很大,对性能会有很大影响 这里有一个存储过程(适用于SQLServer2005 或以上

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

恢复SQL Server被误删除的数据 <恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展)> 地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4620764.html 曾经想实现Log Explorer for SQL Server的功能,利用ldf里面的日志来还原误删除的数据 这里有一篇文章做到了,不过似乎不是所有的数据类型都支持 以下为译文:http://raresql.com/2011/10/22/how-to-recover-deleted-data-from-s

前言: 不要问我框架为什么从收费授权转到免费开源,人生没有那么多为什么,这些年我开源的东西并不少,虽然这个是最核心的,看淡了就也没什么了. 群里的网友:太平说: 记得一年前你开源另一个项目的时候我就说过 这么多年 秋天有两点没变 一是还是单身 另外一个就是cyq.data还没开源 终于等到开源了! 也许吧,只有把cyq.data最终开源了,才能解决单身问题,不然我在这上面花的时间太多,都没时间和妹子聊天了. 几个重要网址: 源码SVN地址:https://github.com/cyq1162/c

前言: 为了赶进度,周末也写文了! 前几篇讲完查询框和工具栏,这节讲表格数据相关的操作. 先看一下列表: 接下来我们有很多事情可以做. 1:格式化 - 键值的翻译 对于“启用”列,已经配置了格式化 #是否,已经可以看到效果了. 对于分类ID列,通常显示的是分类名称,而不是ID值. 可是分类名称不在文章表里,在文章分类表,怎么关联格式化呢? 我们有文章分类表: 所以我们写个下拉配置: 然后在配置表头里把它配置上: 效果: PS:通过自定义语句来翻译下拉项的注意事项: 1:翻译项的数量在100以下,

使用C#处理基于比特流的数据 0x00 起因 最近需要处理一些基于比特流的数据,计算机处理数据一般都是以byte(8bit)为单位的,使用BinaryReader读取的数据也是如此,即使读取bool型也是一个byte.不过借助于C#基础类库中提供的一些方法,也实现了对基于比特的数据的读取.任务完成后觉得基于比特的数据挺有意思,自己试了下用7比特和6比特编码常用ASCII字符.最后把一点新的写成博客,一方面做个记录,另一方面希望对有类似需求的园友有所帮助. 0x01 比特流数据的读取 假设我们有一

Elasticsearch 查询语言(Query DSL)认识(一) 一.基本认识 查询子句的行为取决于 query context filter context 也就是执行的是查询(query)还是过滤(filter) query context 描述的是:被搜索的文档和查询子句的匹配程度 filter context 描述的是: 被搜索的文档和查询子句是否匹配 一个是匹配程度问题,一个是是否匹配的问题 二.实例 导入数据 bank account data download 将数据导入到el

今天为大家分享下 Asp.net MVC 将数据从前台传递到后台的几种方式. 环境:VS2013,MVC5.0框架 1.基本数据类型 我们常见有传递 int, string, bool, double, decimal 等类型. 需要注意的是前台传递的参数和后台Action 中的参数名称需要保证一致,否则 MVC 无法完成值的绑定. 前台代码: //传递基本的数据类型 $('#btn1').on('click', function () { var obj = { parm1: , parm2:

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 今天在数据迁移的时候因为手贱遇到一个坑爹问题,发来大家乐乐,也传授新手点经验 迁移惯用就是临时表或者新库,经常用的语法有很多,这次主要说的是这个:select * into 数据库名..表名 from xxx 先不扯了,先看错误: 赶紧看看是不是数据重复~事实证明,木有重复数据... 有人会问,你怎么这样求count?...额,我会的是最基本的方法,常见的两种其实性能一样的,对比图:(