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本文描述处理Protocol Buffer常用到的一些设计模式.你也可以给Protocol Buffers discussion group发送设计或使用问题. 流式多条消息 如果你想将多个消息写入到单个文件或流中,你需要记录一条消息的结束及另一个的开始.Protocol Buffer wire格式并不会自定义界限,所以protocol buffer解析器无法自行确定消息的结束位置.解决此问题最简单的方法就是在你写入消息之前写入每个消息的大小.当你重新读取消息时,你先读取到大小,然后将之后的字节

1.简介 通常在R中从来进行分析和展现的数据都是以基本的格式保存的,如.csv或者.Rdata,然后使用.Rmd文件来进行分析的呈现.通过这个方式,分析师不仅可以呈现他们的统计分析的结果,还可以直接生成pdf和html文件,节省了大量的时间.但是,当你想要给其他人参阅你的文档的时候,你就需要编译.Rmd文件,并且必须要有以下两个文件: the data the knitted .Rmd 如果可以嵌入分析到数据中并且只需发送一个文件,则会让人感到非常更加简单.而linpe包(作者:Andrea S

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ADOMD.NET 是用于与 Microsoft SQL Server Analysis Services 进行通信的 Microsoft .NET Framework 数据访问接口. ADOMD.NET 可使用 XML for Analysis 协议与分析数据源通信,方法为使用 TCP/IP 或 HTTP 连接传输和接收符合 XML for Analysis 规范的 SOAP 请求和响应. 命令可通过多维表达式 (MDX).数据挖掘扩展插件 (DMX).Analysis Services 脚本

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你可以在客户端序列FireDAC数据集的DELTA , 将序列后的STREAM发送给中间件, 中间件的TFDQuery或TFDMemTable调用LOADFROMSTREAM()方法加载流, 然后调用ApplyUpdates()将数据保存进数据库中. 怎样转换TFDQuery或TFDMemTable的Delta为STREAM? 你将需要设置FDQuery或TFDMemTable的ResourceOptions.StoreItems 为 [siDelta]或 [siMeta, siDelta].

背景: 从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO.C-FIND.C-STORE.C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性.对于初学者来说实现大多数的DIMSE-C.DIMSE-N服务几乎都是“傻瓜式”操作——构造C-XXX-RQ.N-XXX-RQ然后绑定相应的OnResponseReceived处理函数即可.本博文希望在前几篇预热的基础上,对比DCMTK.fo-dico

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Protobuf 语言指南(proto3) Protocol Buffer是Google的语言中立的,平台中立的,可扩展机制的,用于序列化结构化数据 - 对比XML,但更小,更快,更简单.您可以定义数据的结构化,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据. 定义消息类型 先来看一个非常简单的例子.假设你想定义一个“搜索请求”的消息格式,每一个请求含有一个查询字符串.你感兴趣的查询结果所在的页数,以及每一页多少条查询结果.可以采用如下的方式来定义消息类型的.p

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统

1. Audioscrobbler数据集 数据下载地址: http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/datasets/profiledata_06-May-2005.tar.gz Audioscrobbler 数据集只记录了播放数据,如“Bob 播放了一首Prince 的歌曲”.播放记录所包含的信息比评分要少.仅凭Bob 播放过某一首歌这一信息并不能说明他真的喜欢这首歌. 虽然人们经常听音乐,但却很少给音乐评分.因此Audiocrobbler 数据集要大得多.它覆盖了更

方式一:cURL $url = "localhost/test/post/service.php"; $data = array("a"=>"网"); //初始化curl资源 $curl = curl_init(); //设置请求地址 curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url); //设置获得返回的数据,如果设置为0那么执行结果如果成功的话只会输出true,不会得到对方返回的数据 curl_setopt($c

奉上100多个按字母顺序排列的开源自然语言处理文本数据集列表(原始未结构化的文本数据),快去按图索骥下载数据自己研究吧! 数据集 Apache软件基金会公开邮件档案:截止到2011年7月11日全部公开可用的Apache软件基金会邮件档案.(200 GB) http://aws.amazon.com/de/datasets/apache-software-foundation-public-mail-archives/ 博主原创语料库:包含2004年8月从blogger.com网站收集的19,32

sklearn数据集与机器学习组成 机器学习组成:模型.策略.优化 <统计机器学习>中指出:机器学习=模型+策略+算法.其实机器学习可以表示为:Learning= Representation+Evalution+Optimization.我们就可以将这样的表示和李航老师的说法对应起来.机器学习主要是由三部分组成,即:表示(模型).评价(策略)和优化(算法). 表示(或者称为:模型):Representation 表示主要做的就是建模,故可以称为模型.模型要完成的主要工作是转换:将实际问题转化

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转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得