数据分析 - 开放街道地图(OpenStreetMap) Reinhard使用OpenStreetMap的开放地图数据作为本次数据分析的数据源,使用Python进行数据清洗,使用MongoDB进行数据探索和分析. 这里先看看什么是OpenStreetMap: 开放街道地图(英语:OpenStreetMap,缩写为OSM)目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图,并且让一般便宜的移动设备有方便的导航方案. 在地图中遇到的问题 Reinhard下载了台北市的地图数据后,对地址进行审查时,主要

最近在给公司做一个直播APK的项目,主要就是通过解析网络服务器上的json数据,然后将频道地址下载下来再调用Android的播放器进行播放,原先本来打算使用普通的json解析方法即JsonObject和JsonArray的配合使用,这对于解析小数据的json数据还是比较实用,但是当解析json数据比较复杂的时候这种方法就显得比较吃力也比较麻烦了,如果大家感兴趣的话网上有大量的实例可以到网上去看看. 在这里我将介绍解析json数据的另外一种方法就是通过Gson解析,对于解析比较简单的json数据我

Fresco源码解析 - DataSource怎样存储数据 datasource是一个独立的 package,与FB导入的guava包都在同一个工程内 - fbcore. datasource的类关系比较简单,一张类图基本就可以描述清楚它们间的关系. DataSource 是一个 interface, 功能与JDK中的Future类似,但是相比于Future,它的先进之处则在于 不仅仅只生产一个单一的结果,而是能够提供系列结果. Unlike Futures, DataSource can is

Gson解析复杂的json数据 最近在给公司做一个直播APK的项目,主要就是通过解析网络服务器上的json数据,然后将频道地址下载下来再调用Android的播放器进行播放,原先本来打算使用普通的json解析方法即JsonObject和JsonArray的配合使用,这对于解析小数据的json数据还是比较实用,但是当解析json数据比较复杂的时候这种方法就显得比较吃力也比较麻烦了,如果大家感兴趣的话网上有大量的实例可以到网上去看看. 在这里我将介绍解析json数据的另外一种方法就是通过Gson解析,

C#解析json和xml数据 // 用到的包using Newtonsoft.Json; // using Newtonsoft.Json.Linq; const string value = "这里填写自己需要解析的json"; var json = (JObject) JsonConvert.DeserializeObject(value.Replace("\\n", "")); var isSuccess = json["msg&

业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间(batchDuration) 合理的Kafka拉取量(maxRatePerPartition重要) 缓存反复使用的Dstream(RDD) 设置合理的GC 设置合理的CPU资源数 设置合理的paral

之前都是自己写后台,自己的server提供数据给client. 近期在看第三方的数据接口,訪问其它站点提供的信息.比方.我们可能自己收集的数据相当有限.可是网上提供了非常多关于天气预报.新闻.星座运势.身份证号.车辆违章.健康医疗.快递查询.ip查询.翻译等的api接口.基本返回数据为类型json和xml 我就喜欢简单便捷的东西.在这解析一下第三方新闻的接口返回的json数据: 我喜欢用谷歌提供的Gson,感觉比JSON去解析要简单.方便,快捷:当然了阿里巴巴提供的fastjson也是极好的.在

//解析form表单数据 function parseFormData(params) { var args = new Object(); for(var key in params){ if(!params[key].name) continue; var pos = params[key].name.indexOf("."); ){ args[params[key].name] = params[key].value; }else{ , pos); ); args[argName

<H.264/AVC视频编解码技术具体解释>视频教程已经在"CSDN学院"上线,视频中详述了H.264的背景.标准协议和实现,并通过一个实战project的形式对H.264的标准进行解析和实现,欢迎观看! "纸上得来终觉浅.绝知此事要躬行".仅仅有自己依照标准文档以代码的形式操作一遍,才干对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会. 链接地址:H.264/AVC视频编解码技术具体解释 GitHub代码地址:点击这里 1. H.264的CAVLC

Json在Web开发的用处非常广泛,作为数据传递的载体,如何解析Json返回的数据是非常常用的.下面介绍下四种解析Json的方式: Part 1 var list1 = [1,3,4]; alert(list1[1]); var list2 = [{"name":"leamiko","xing":"lin"}]; alert(list2[0]["xing"]) alert(list2[0].xing) Pa

GSON是谷歌提供的开源库,用来解析Json格式的数据,非常好用.如果要使用GSON的话,则要先下载gson-2.2.4.jar这个文件,如果是在Android项目中使用,则在Android项目的libs目录下添加这个文件即可:如果是在Java项目中,则把gson-2.2.4.jar先添加到当前项目的任意一个包中,然后右键点击这个jar包 -> 构建路径 -> 添加至构建路径.这样准备工作就做好了 简单介绍下json json表示: JavaScript对象表示法(JavaScript Obj

一.JQuery+Ajax用get.post方式提交和请求数据 知识要点: $('#userName').blur(function () { var txt = $(this).val(); $.ajax({ type:'GET', // 默认是get url:'01_JQ_AJAX_get.php', data:{ userName : txt }, success : function (res) { $('#tips').html(res); }, error:function (res

XPath解析页面和提取数据 一.简介 关注公众号"轻松学编程"了解更多. XPath即为XML路径语言,它是一种用来确定XML(标准通用标记语言的子集)文档中某部分位置的语言.XPath基于XML的树状结构,有不同类型的节点,包括元素节点,属性节点和文本节点,提供在数据结构树中找寻节点的能力. 二.什么是 XPath? XPath 使用路径表达式在 XML 文档中进行导航 XPath 包含一个标准函数库 XPath 是 XSLT 中的主要元素 XPath 是一个 W3C 标准 三.使

[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 0x00 摘要 0x01 数据加载 1.1 加速途径 1.2 并行处理 1.3 流水线 1.4 GPU 0x02 PyTorch分布式加载 2.1 DDP 2.2 分布式加载 0x03 DistributedSampler 3.1 初始化 3.2 迭代方法 3.3 shuffle数据集 3.3

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde

dom解析:基于全文加载的解析方式   sax解析:基于事件的逐行解析方式  pull解析:同sax              XmlPullParser     //解析xml文件读取短信内容     public static int restoreSms(Context context) {         ArrayList<SmsBean> arrayList = null;         SmsBean smsBean = null;         try{          

XMLFeedSpider 主要用于 解析 xml格式的数据 创建一个scrapy 项目文件 scrapy startproject xxx 创建一个spider scrapy genspider -t xmlfeed xxx(名字) xxx.com(网站名) 解析的例子为招远市人民政府的数据 代码如下 """ 招远市人民政府 """ import re import scrapy from scrapy.spiders import XMLFe

java程序如下: package gao.map.preprocess; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; i

采用dom4j解析下载的xml文件,java程序如下: package gao.map.preprocess; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; import java.util.ArrayList; import java.util.I

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本来用superobject来解析JSON已经够用了,可惜这个东东不能在移动端使用,于是找到QJSON来处理. 这是一个国内高手写开源免费的东西,赞一个. 假入数据如下: {"message":"ok","status":"1","state":"3","data": [{"time":"2012-07-07 13:35:14"