接着上一篇:一个利用 Parallel.For 并行处理任务,带有进度条(ProgressBar)的 WinForm 实例(上) 直接贴代码了: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; namespace WinFormUI.UIForms

这篇主要记录一下如何实现对数据库的并行运算来节省代码运行时间.语言是Python,其他语言思路一样. 前言 一共23w条数据,是之前通过自然语言分析处理过的数据,附一张截图: 要实现对news主体的读取,并且找到其中含有的股票名称,只要发现,就将这支股票和对应的日期.score写入数据库. 显然,几十万条数据要是一条条读写,然后在本机上操作,耗时太久,可行性极低.所以,如何有效并行的读取内容,并且进行操作,最后再写入数据库呢? 并行读取和写入 并行读取:创建N*max_process个进程,对数

winform程序读取和改写配置文件App.config元素的值 2016-05-16 17:49 by newbirth, 2412 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 1 2 3 4 5 6 7 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <configuration>   <appSettings>     <!--图片存放路径-->     <add key="

这次的任务是在winform建立一个表格,表格第一列需要绑定数据,表格的第一行也需要绑定数据,而其他的单元格数据则是根据对应的行数据和列数据进行提取. 询问过后,需要在后台拼接HTML代码实现这个功能. 就我这个新手加菜鸟而言,winform如何去读取HTML代码都是一个问题. 经过一个上午的努力,终于迈向了第一步——winform读取HTML代码并显示 方法:用webBrowser控件去读取HTML,用webBrowser1.DocumentText属性显示. OK,其实的方法效果,待后续更新

首先我要读取这个excel文件然后生成Datable 用winform编程的方式 前台界面: 后台的代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.

这几天对突然对委托事件,异步编程产生了兴趣,大量阅读前辈们的代码后自己总结了一下. 主要是实现 DataTable的导入导出,当然可以模拟从数据库读取大量数据,这可能需要一定的时间,然后 再把数据导入到xml excel等.做了个小实例模拟了一下.特此帖出来以便日后查阅 先上效果图 然后贴上代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using

本文转自:https://www.cnblogs.com/0banana0/archive/2012/02/02/2335727.html 一.利用读取xml获取web.config中的数据库连接 参考:传送门 #region 利用读取xml获取webconfig private static String GetXML() { //待修改 String f = System.Windows.Forms.Application.StartupPath; f = f.Replace("调试&quo

1.首先要在工程引用中导入System.Configuration.dll文件的引用. 2.通过System.Configuration.ConfigurationManager.ConnectionStrings["connectionstring"].ToString(); 就能得到App.config中的数据库连接字符串 而不能通过ConfigurationSettings.AppSettings["connectionstring"].ToString();

一.首先创建一个XML文件定义以下格式(uName:显示的中文字,uKey:代表控件的Name属性,ukeyValue:代表是否显示) 二.项目中定义一个通用类,来存放读取的值 这三个字段对应XML文件里面的三个属性 三.写一个工具类用来读取XML文件 这样就把XML里面的数据全部取出来放到了刚刚定义的一个通用类集合里面了 四.接下来在窗体里面,我们需要添加一个FlowLayoutPanel容器,用来存放动态添加的控件 对应的后台代码↓↓↓ 做完这些,我们运行后就会得到这个页面 五.勾选好需要的

创建两个xml文件,一个 xml做为模板配置项,另一个做为临时接收数据. private static string localPath = System.Environment.CurrentDirectory + @"\test\"; private static string localPathOld = System.Environment.CurrentDirectory + @"\test\YUYUE_PRINTOld.xml"; private sta

本文转自:http://blog.csdn.net/jinbinhan/article/details/1598386 1. 在WinForm下读取 App.config中的邮件配置语句如下: Configuration config = ConfigurationManager.OpenExeConfiguration(ConfigurationUserLevel.None);//OpenExeConfiguration2个方法的参数我也没搞清楚到底该怎么用. MailSettingsSect

背景: 最近dw用户反馈wormhole传输速度很慢,有些作业甚至需要3-4个小时才能完成,会影响每天线上报表的及时推送.我看了下,基本都是从Hive到其他数据目的地,也就是使用的是hivereader,日志上也显示hivereader实时传输速度很慢,问题应该在hivereader上 先介绍下wormhole,wormhole是我们开发的一个高速数据传导工具,它支持多种异构数据源,架构设计图如下: 问题描述: 每一个wormhole都是一个单机作业,用户需要填写wormhole job xml

1.文本文件 (1)读取文本文件 JavaRDD<String> input =sc.textFile(dir) (2)保存文本文件 result.saveAsTextFile(dir)))))))))))));data.saveAsObjectFile("c://object.file"); ②  读取对象文件的PairRDD,因为对象文件只存储包含值的RDD,所以读出时,应为JavaRDD<Tuple2<String,Integer>>格式 Ja

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

Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种 Preloaded data:预加载数据 Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据,然后给后端 Reading from file: 通过TensorFlow队列机制,从文件中直接读取数据 前两种方法比较基础而且容易理解,在Tensorflow入门教程.书本中经常可以见到,这里不再进行介绍. 在介绍Tensorflow第三种读取数据方法之前,介绍以下有关队列相关知识 Queue(队列) 队列是用来存放数据的,并且tensorflow

一.动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作.到目前为止,所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的.但有时候,数据量可能大到无法放在一台机器中,这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了. Spark 及其生态系统提供了很多可选方案.本章会介绍以下三类常见的数据源. • 文件格式与文件系统:对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 NFS.HDFS.Amazon S3 等)中的数据,Spark 可以访问很多种不同的文件格式,包括文本文件.JSON.S

一.tensorflow读取机制图解 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. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

spark所支持的文件格式 1.文本文件 在 Spark 中读写文本文件很容易. 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行 都会成为 RDD 的 一个元素. 也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个 pair RDD, 其中键是文件名,值是文件内容. 在 Scala 中读取一个文本文件 val inputFile = "file:///home/common/coding/coding/Scala/word-count/test.segmented" val textFi

spark支持的常见文件格式如下: 文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件 1.文本 只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数,就可以读取一个文本文件: scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /tmp/20171024

摘要 有时我们在winform中嵌入浏览器,需要在页面上读取电脑上的一些信息,这个时候就需要用到CefSharp的RegisterJsObject进行注册方法然后供js进行调用了. 一个例子 我们在winform中嵌入的页面中,显示电脑的信息,电脑信息通过winform进行读取,js调用获取电脑信息的方法,并将最终结果以json字符串的形式传递到js端,js获取到这些信息并在页面上进行显示. 定义一个专门处理js回调的类 /// <summary> /// js c#回调类 /// </

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