ffmpeg实现音视频编解码是非常常用的工具，视频解码出来的raw数据是yuv格式，用来进行后续的图像处理一般是RGB格式的。...所以需要从yuv到rgb或者bgr的转换，ffmpeg提供了相应的转换API函数： 下面代码中dec_ctx是解码器上下文，AV_PIX_FMT_BGR24是要转换成的图像数据格式，通过avpicture_get_size...()函数获取图像的数据占用空间大小，并使用av_malloc()分配一个outBuff。...将outbuff挂到video_frameBGR结构体上，并设置好格式转换上下文sws_getContext()。当然也要用OpenCV声明一个Mat 来保存最后的BGR图像。...()接口函数实现YUV格式的video_frame到BGR格式的video_frameBGR的转换，数据保存在缓冲outBuff中，从outBuff中拷贝到Mat中就得到一副BGR图像供OpenCV使用
content of multiple files with a file name tagexample,head -1 [options] file1.txt > file2.txt #把file1的第一行存为
Python内置的json模块提供了基础支持，但实际开发中，开发者常因复杂数据结构处理、性能瓶颈或编码陷阱陷入困境。...indent=2：美化输出，便于调试ensure_ascii=False：正确处理中文等非ASCII字符separators=(',', ':')：紧凑格式（去除空格）1.2 文件读写操作 处理配置文件或日志时...API交互完整流程演示：从请求到响应处理import requestsimport jsonfrom datetime import datetime # 1....，开发者可自信应对：90%的常规JSON处理场景高性能需求的大数据场景安全敏感的外部数据交互记住：JSON处理的核心是理解数据映射关系，关键在于预判边界情况。...建议从标准库入手，在性能或复杂度要求提升时，再引入第三方工具库。实际开发中，结合单元测试覆盖各种数据边界情况，能避免90%的潜在问题。
前言在上一篇文章中，我们深入探讨了Java 实现 Win10 拨号功能，通过借鉴 Python 的实现方法，利用 Java 调用系统命令，成功实现了 Windows 10 下的拨号操作。...在日常开发中，时间格式化是一个常见且重要的任务，尤其是涉及到日志记录、性能监控、数据分析等场景时，毫秒级时间戳往往是不可或缺的部分。...，时间戳通常需要精确到毫秒，尤其在高频交易系统、实时数据采集等场景中，记录精确的时间点对于数据分析至关重要。...可读性：格式化后的时间字符串更具可读性，便于日志分析和数据处理。缺点复杂性：对于初学者而言，时间格式化的语法较为复杂，尤其是毫秒部分的格式化，需要注意占位符的正确使用。...性能开销：在高频率调用时间格式化的场景下，可能会产生一定的性能开销，需要合理优化。
的文章中，我们已经对GraphRAG 的数据结构有了基本的了解。这篇文章，让我们深入研究如何在实践中实现这些概念。...本文将探索属性图及其在提升数据表示和检索中的作用，同时借鉴 Ravi Theja（LlamaIndex AI 工程师和布道师）关于属性图的系列内容。...在下面的例子中，我们使用 LLM 从文本片段中抽取出 4 个实体（太阳、猫、窗户和垫子），以及它们之间的关系。这里的 LLM 可以是像 Llama3 这样的开源版本，因为我们不需要调用原生函数。...2.VectorContextRetriever： 这个检索器使用嵌入和余弦相似性，进行向量相似性搜索，以检索相关的节点。它可以直接用于图数据库，或者是图和向量数据库的组合。...来源：LlamaIndex 3.Text2Cypher： 这里使用 LLM 根据用户查询生成 Cypher 语句，然后从图数据库中获取数据。Text2Cypher 适用于需要聚合的全局查询。
#有了数据中台，是否需要升级到数据飞轮？需要怎么做？#在考虑是否需要升级前，我们需要先来明确数据中台与数据飞轮他们间的关系。...数据中台可以被视作数据飞轮的基础，它为数据的集成、清洗和治理提供了一个强大平台。但是，光有数据中台是还是不够的，要实现数据飞轮，企业需要在数据中台基础上进一步提升数据的自动化处理和智能化利用能力。...升级到数据飞轮的关键在于如何“转动”数据。企业需要通过机器学习和人工智能技术，把数据中台里的数据自动地生成新的价值。并且建立一个数据反馈机制，让数据在不断地循环中得到优化。...这就要考验到数据基础设施的敏捷性和灵活性。这点的话，可以通过微服务架构和云计算技术，使数据系统能够快速扩展和调整，以支持数据飞轮的高效运转。...小结一下：数据中台只是数据飞轮的基础，肯定是有升级的必要性，但要实现数据飞轮，企业就需要在数据自动化处理、反馈机制以及系统敏捷性等方面进行全面升级了~
数据 有些网站直接返回 JSON 格式的数据，这种数据通常出现在通过 API 接口获取的内容或动态网页加载的后台数据中。...二、结构化数据提取-json 结构化数据提取指从已定义且有固定格式的数据源（如JSON、数据库、CSV等）中提取数据。...对于JSON格式的数据，由于其具有明确的层次结构和键值对，提取过程相对简单且直接。 （一）JSON数据的特点 键值对形式：数据以 key: value 的形式存储，类似Python中的字典。...（二）解析JSON数据的步骤 解析的步骤分为以下三步： （1）获取 JSON 数据 JSON 数据可以从 API 请求中获取，也可以从本地文件加载。...本文详细介绍了从文本、数值、链接、图像、表格等多种常见数据的提取方法，并对结构化数据中的 JSON 数据进行深入解析。通过了解这些方法，爬虫程序可以更加灵活地应对复杂的数据场景，提取出有用的信息。
数据中台应运而生，它是一个集数据采集、存储、处理、分析和服务于一体的综合性平台。主要特点：统一数据管理：提供统一的数据接入、存储和管理机制。服务化：将数据服务化，提供API接口供业务系统调用。...数据技术的演进路径从数据仓库到数据中台：需求驱动：随着数据量的激增和业务需求的多样化，传统数据仓库难以满足实时性和灵活性的需求。...从数据中台到数据飞轮：业务驱动：企业需要更快速地响应市场变化，实现业务的持续创新和增长。理念升级：数据飞轮强调数据的自我驱动和循环利用，形成正向反馈循环。...机制不同：数据中台侧重于数据的管理和整合，数据飞轮则强调数据的自我驱动和闭环反馈。个人见解与故事作为一名数据技术的从业者，我见证了从数据仓库到数据中台再到数据飞轮的技术演进。...从数据仓库到数据中台再到数据飞轮，每一步都是对前一步的继承和升华。理解这些技术的本质和演进路径，有助于我们更好地应用它们，推动业务的持续发展。
数据在内存中的存储方式 前言 数据在内存中的存储方式是以二进制形式存储的。计算机中的内存由一系列存储单元组成，每个存储单元都有一个唯一的地址，用于标识它在内存中的位置。...计算机可以通过这些地址来定位并访问内存中的数据。 数据在内存中的存储方式取决于数据的类型。数值类型的数据（例如整数、浮点数等）以二进制形式存储，并根据类型的不同分配不同的存储空间。...字符串和字符数据由ASCII码存储在内存中。数据结构（例如数组、结构体、链表等）的存储方式也取决于其类型和组织结构。 总之，数据在内存中以二进制形式存储，并根据其类型和组织方式分配不同的存储空间。...补码：反码+1就得到补码 为什么数据在内存中是按照补码存在的 在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。...3.2.2 浮点数取的过程 指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第
本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....Matplotlib的灵活性和可定制性使得它成为数据科学家和分析师的首选工具。本文将带您从入门到精通，深入探索Matplotlib的各种绘图技巧。2....基本绘图在Matplotlib中显示中文字体需要特殊的设置，因为默认情况下Matplotlib可能无法正确显示中文字符。...总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业的核心资产之一。在过去几十年间，数据技术也随之不断演进，从早期的数据仓库到近年来热门的数据中台，再到正在快速发展的数据飞轮概念，每一步都是技术革新的体现。...二、数据中台：从集中式到分布式的数据服务 1. 数据中台的崛起 为了应对数据仓库的局限性，尤其是在企业数字化转型背景下，数据中台（Data Middle Platform）这一概念开始受到关注。...数据中台的核心思想是打破数据仓库的“孤岛效应”，通过数据服务化和分布式计算能力，提供一个可以灵活调用的“数据基础设施”。 2....智能决策与执行：将分析结果通过AI算法或数据模型反哺到业务系统中，驱动产品或运营决策的调整。 数据的再生产：随着业务调整，产生新的数据，反馈给数据系统，进行进一步分析，形成闭环。...对于企业而言，数据技术的演变从数据仓库到数据中台，再到如今的数据飞轮，每一步都是数据架构和管理能力的升级。而随着AI和机器学习等技术的进一步发展，数据飞轮所带来的业务增长和创新潜力将会更加巨大。
本文将带你深入探讨这一分析方法，从基础概念到实际应用，再到如何在职业中利用这些技术提升你的竞争力。1....3.1 商业决策中的规范性分析：从市场分析到定价策略在商业环境中，决策的质量直接影响企业的成功与否。规范性分析帮助企业在复杂的市场环境中做出最佳决策。...4.4 高级工具与技术：从优化到决策支持系统除了Excel、R和Python之外，还有许多专门的工具和软件可以帮助你进行更高级的规范性分析。...学习路径：理解基础概念：从线性规划、简单的决策树入手，了解规范性分析的基本原理。这些概念可以通过阅读教材或参加基础课程轻松掌握。使用简单工具：利用Excel中的求解器进行基本的优化分析。...反思：尽管取得了显著成果，但公司认识到，规范性分析并非一劳永逸的解决方案。市场环境和消费者需求变化迅速，模型和策略需要不断更新调整。
等的操作，使用了TiDB这套方案之后依旧能够保证实时和离线的一致，减少了很多的解释成本； 显而易见的是，由SQL Server到TiDB，从单机变成了分布式，性能得到了提升，基本上很少会发生一个脚本30...TiFlash是从物理层面解决AP/TP冲突，18年开始，数据中台的概念非常火热，从另一个角度看，从中台角度出发，也需要有一些管理手段来缓解AP/TP的冲突。...数据编目项目是属于数据中台的一部分，该项目由业务中台或者前期由DBA进行主导，初步评估数据的可用性，同时也维护数据一定的业务属性，只有在数据达到一定标准了之后，后面的大数据部门才能够去接入数据。...因此，数据需要越来越精细化的管理，从接入到用起来，从用起来到能够充分利用，每一步都需要付出很多探索。...相信随着中台的不断发展，TiDB的逐步进步，这些涉及到数据的方方面面都会都会得到提高和完善。
回答 (Answering)： 使用检索到的数据丰富用户的提示词（prompt）， 将其发送给 LLM，并返回最终答案。 1....利用这个 JSON， 我们构建了一个 Markdown 文档，其格式经过修正，并且表格结构从 PDF 转换为 Markdown 甚至 HTML（这在后来证明非常有用！）的还原度接近完美。...在实际应用场景中，将查询路由到数据库比在我们受控、理想的环境中更复杂。我们很可能还会需要额外的预处理任务：为数据库打标签，或者使用 LLM 从问题中提取实体，然后将其与数据库匹配。...总结一下： 找到公司名称 → 匹配到相应的向量数据库 → 只在该数据库中搜索。搜索空间缩小了 100 倍。 将查询路由到提示词 比赛的一个要求是回答的格式。...例如，您可以使用多个 JSON 字段，每个字段引导模型得出中间结论，这些结论的组合最终引导它得出正确的最终答案。
【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战在当今数据驱动的时代，企业从简单的数据仓库逐步过渡到数据中台，再演变为数据飞轮的理念。...本文将探讨从数据仓库到数据中台，再到数据飞轮的技术进化路径，结合代码示例展示如何在实际业务中运用数据技术来实现数据的最大价值。1....localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1在数据飞轮中，Kafka可以用于实时数据流的传递，从用户的实时操作数据（如点击、购买、浏览）收集到数据库或数据仓库...from kafka import KafkaProducerimport json# 连接到Kafka服务器producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost...在未来，随着数据技术的不断进步，数据飞轮将会在更多领域展现其价值。从大数据分析到机器学习模型的实时优化，数据飞轮的理念和技术将不断演进，带来更深远的影响和更多的应用机会。
这不仅包括直接的材料和人工成本，还涉及到通过优化流程减少浪费，提高资源利用率。 方法：降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。...同时，对 AI 资源的作业研究可以确保技术的有效利用，最大化生产效率。而 AI 探索因子则是数据科学的运用，数据科学在工业 AI 的应用中扮演着重要角色。...台积电通过深度集成 AI 技术到其生产流程中，不仅提高了制造精度，还优化了生产效率和产品质量。...（图 6，智能制造发展历程） 三、从企业最佳实践看 未来工业AI之路 （一）公辅车间的AI数字化应用 此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...（二）企业燃气中的大模型分析预测 值得注意的是，企业燃气统计数据分析的应用无疑也为工业 AI 的发展注入了强有力的注脚。
这不仅包括直接的材料和人工成本，还涉及到通过优化流程减少浪费，提高资源利用率。方法：降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。...同时，对 AI 资源的作业研究可以确保技术的有效利用，最大化生产效率。而 AI 探索因子则是数据科学的运用，数据科学在工业 AI 的应用中扮演着重要角色。...台积电通过深度集成 AI 技术到其生产流程中，不仅提高了制造精度，还优化了生产效率和产品质量。...（图 6，智能制造发展历程）三、从企业最佳实践看未来工业AI之路（一）公辅车间的AI数字化应用此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...（二）企业燃气中的大模型分析预测值得注意的是，企业燃气统计数据分析的应用无疑也为工业 AI 的发展注入了强有力的注脚。
MATLAB在数据分析中的应用：从统计推断到机器学习建模MATLAB作为一种强大的计算工具，广泛应用于数据分析、统计计算与建模。...本文将介绍如何使用MATLAB进行基本的统计分析与数据建模，重点讲解常用的统计方法、数据处理技巧，以及如何在MATLAB中构建简单的回归模型和进行假设检验。...数据加载与预处理在进行统计分析与建模之前，首先需要加载并预处理数据。MATLAB支持多种数据格式的加载，包括CSV文件、Excel文件、MAT文件等。...5.1 线性回归模型评估对于回归模型，最常用的评估指标是 R² (决定系数)，它衡量模型的拟合效果。R²的值在0到1之间，值越接近1表示模型拟合越好。...总结本文详细介绍了如何使用MATLAB进行基本的统计分析与数据建模，涵盖了从数据加载、预处理到回归分析、分类建模和高级模型评估等多个方面。
详细文章出处： "Python替代Excel Vba"系列（三）：pandas处理不规范数据 数据源结构为： 最终转换的结果： 使用原理介绍 本次使用的是SSIS可以调用处部程序的功能，调用CMD...* 系列文章 从数据民工到数据白领蜕变之旅（一）-工具总览 https://www.jianshu.com/p/2bd3f90206ec 从数据民工到数据白领蜕变之旅（二）-重温Excel催化剂经典 https...://www.jianshu.com/p/cb89929bb8ae 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（三）-除了Excel催化剂之外PowerQuery值得期待 https://www.jianshu.com.../p/d154b09c881d 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？...https://www.jianshu.com/p/7ca5a3785bd0 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（五）-使用dotNET脚本实现SSIS无限扩展 https://www.jianshu.com
一、Python在数据挖掘中的应用 1.1 数据预处理 数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。...= data.drop_duplicates() # 去除重复值 数据变换 数据变换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将字符串日期转换为日期对象，以便于进一步分析和处理。...特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...通过设置API密钥并调用GPT-4o的文本生成接口，我们可以生成连续的文本。 五、实例验证 5.1 数据集介绍 使用UCI机器学习库中的Iris数据集来进行分类任务的实例验证。...通过特征构造，可以从原始特征中生成新的、更有用的特征。
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
实时音视频
