最近在试着用java写一个socket的服务器,用python写一个socket的客户端来完成二者之间的通信,但是发现存在一个问题,服务器方面就卡在读取inputsream的地方不动了,导致后面的代码没办法执行,调试许久,找到问题所在 1>python中客户端send函数发送字符串的时候没有在字符串末尾自动加换行,而我在java服务器中使用的读取函数为readline().不难想明白二者的格   式不同,所以java一直在等换行附来完成一次读取,所以导致代码无法继续执行 2>在将python方

转载:https://blog.csdn.net/lilidejing/article/details/37913627 当需要用到InputStream获取数据时,这时就需要读取InputStream里面的数据了. InputStream读取流有三个方法,分别为read(),read(byte[] b),read(byte[] b, int off, int len).在从数据流里读取数据时,为图简单,经常用InputStream.read()方法.这个方法是从流里每次只读取读取一个字节,效率

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

我们在MapReduce中TextInputFormat分片和读取分片数据源码级分析 这篇中以TextInputFormat为例讲解了InputFormat的分片过程以及RecordReader读取分片数据的过程.接下来咱们分析TableInputFormat的分片信息和数据读取过程. TableInputFormat这是专门处理基于HBase的MapReduce的输入数据的格式类.我们可以看看继承结构:(1)public class TableInputFormat extends Table

数据读取 首先数据块读入到Buffer Cache中,并将其放在LRU(Last Recently Used)链表的MRU(Most Recently Used)端,当需要再次访问该块时可以直接从buffer cache中读取, 如果有新的数据需要被读入Buffer Cache中,而Buffer Cache又没有足够的空闲空间,Oracle就根据LRU算法将LRU链表中LRU端的数据置换出去.当这些数据被再次访问到时,需要重新从磁盘读入. 当发生全表扫描(FullTable Scan)时,用户进

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

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. 一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的

一.资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二.背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data 而在TensorFlow 1.4中,Dataset API已经从contrib包中移除,变成了核心API的一员: tf.data. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的

TensorFlow高效读取数据的方法 TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(二): TensorFlow 数据读取 Tensorflow从文件读取数据 极客学院-数据读取 十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码) http://geek.csdn.net/news/detail/201552 在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最

 Python Socket请求网站获取数据 ---阻塞 I/O     ->收快递,快递如果不到,就干不了其他的活 ---非阻塞I/0 ->收快递,不断的去问,有没有送到,有没有送到,...如果送到了就接收 ---I/O多路复用 ->找个代理人(select), 去收快递.快递到了,就通知用户.   一 . 阻塞方式 blocking IO 会一直block 对应的进程,直到操作完成 # 客户端请求网站-阻塞实现(一次一次的请求) import socket import time #

Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed:也可以建立一个Python的generator,一个batch一个batch的将数据读入,并将其feed进placeholder.这种方法很直观,用起来也比较方便灵活jian,但是这种方法的效率较低,难以满足高速计算的需求. 使用TensorFlow的Queu

英文详细版参考:https://www.cnblogs.com/jins-note/p/10243716.html Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制) 相Dataset API同时支持从内存和

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

在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. 一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jpg……我们只需

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下TensorFlow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. TensorFlow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jpg--我们只需要把

展示如何将数据输入到计算图中 Dataset可以看作是相同类型"元素"的有序列表,在实际使用时,单个元素可以是向量.字符串.图片甚至是tuple或dict. 数据集对象实例化: dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slice(<data>) 迭代器对象实例化: iterator=dataset.make_one_shot_iterator() one_element=iterator.get_next() 读取结束异常:如果一个datas

一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取的过程可以用下图来表示 假设我们的硬盘中有一个图片数据集0001.jpg,0002.jpg,0003.jpg……我们只需要把它们读取到内存中,然后提供给GPU或是CPU进行计算就可以了.这听起来很容易,但事实远没有那么简单.事实上,我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 如何解决这

原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 何之源 ​ 深度学习(Deep Learning) 话题的优秀回答者       ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合

hbase基本存储组织结构与数据读取组织结构对比 Segment是Hbase2.0的概念,MemStore由一个可写的Segment,以及一个或多个不可写的Segments构成.故hbase 1.*版本中的MemstoreScanner变成了SegmentScanner. 对应关系表 Hbase存储结构 Hbase Scanner体系 Region RegionScanner Store StoreScanner Memstore SegmentScanner(memstore级别) Store

最近有位博友提出了一种应用场景,根据工作中实际遇到的类似的产品应用场景,记录下自己的解决方案. 场景: 需要在云端控制和采集各个站点的PLC数据.各个站点是分散的,每个站点有公网访问能力,但是分散站点的PLC没有固定IP,部分站点PLC设备不止一台. 方案一: 在这种场景下,其实最优和高效的解决方案是,使用物联网网关+MQTT的方式最可靠.这种方案比较简单,在每个站点的PLC上层加上物联网网关,网关与PLC设备进行数据通信.物联网网关一般支持多种数据协议,包括像Modbus等工控协议. 所以使用