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点击关注“有赞coder” 获取更多技术干货哦~ 作者:大勾 部门:业务技术/前端 前言 在现有的计算机中,二进制常常以字节数组的形式存在于程序当中。...JS设计之初似乎就没想过要处理二进制,对于字节的概念可以说是非常非常的模糊。如果要表达字节数组,那么似乎只能用一个普通数组来表示。 然而随着业务需求的逐渐发展,出现了WebGL这样的技术。...这就是 JS 里的 TypedArray 的作用,那些 Uint32Array 也好,Int16Array 也好,都是给 ArrayBuffer 提供了一个 “View”,MDN 上的原话叫做 “Multiple...「文件下载」 「图片显示」 「切片上传」 「本地文件读取」 四、参考资料 《了解 ES6 TypedArray 和 DataView》 《聊聊JS的二进制家族:Blob、ArrayBuffer
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大数据处理必备的十大工具 1....Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
作者有以下三大理由: • 网页数据的量级比公开数据大的多,仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果:GPT3 论文中说自己模型参数是175B,使用了大约300B的token数量进行模型训练,但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦:网页数据有固定的格式,我们可以根据html上面的标签进行处理,而专有数据因为来源很杂,格式不统一等原因,甚至需要一份数据,一种处理方式很费时间。...数据规模 先看结论 • 仅仅用CommonCrawl的网页数据中构建训练数据,训练了了Falcon-40B模型,并取得了不错的效果(huggingcase的大模型开源大模型排行榜OpenLLM Leaderboard...The pile是一个高质量数据集,作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏:有大量的情色、...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要,仅仅是大模型也做不好推理任务,但如果数据处理的好的话,模型的推理能力能大幅提升。
这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在大的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
.PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget
在这个过程中,ETL(Extract, Transform, Load)和SQL(Structured Query Language)作为数据处理领域的两大核心工具,扮演着至关重要的角色。...ETL:数据处理的流水线基本概念ETL是数据仓库和数据湖建设中不可或缺的一部分,它代表了数据处理的三个主要阶段:Extract(提取):从各种数据源(如关系数据库、NoSQL数据库、文件系统等)中抽取所需的数据...灵活性:支持复杂的查询和数据处理逻辑。高效性:数据库系统对SQL进行了优化,可以高效地处理大量数据。...ETL与SQL的协同工作在数据处理和分析的实践中,ETL和SQL往往不是孤立存在的,而是相互协作,共同完成任务。ETL过程中的SQL:在ETL的转换阶段,经常需要使用SQL语句对数据进行清洗和转换。
LOB (Large Objects) 分为:CLOB和BLOB,即大文本和大二进制数据 CLOB:用于存储大文本 BLOB:用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB...,没有CLOB,mysql存储大文本用TEXT TEXT 分为:TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT BLOB 分为:TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和...java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 大文本数据操作...; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //大文本要使用流的形式。...); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数,因为mysql根本支持不到那么大的数据
根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。...适用范围:第k大,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。
---- SparkSQL数据处理分析 在SparkSQL模块中,将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后,提供两种方式分析处理数据,正如前面案例【词频统计...比如机器学习相关特征数据处理,习惯使用DSL编程;比如数据仓库中数据ETL和报表分析,习惯使用SQL编程。无论哪种方式,都是相通的,必须灵活使用掌握。
在使用 R 语言的过程中,需要给函数正确的数据结构。因此,R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求,往往需要对数据进行各种转...
面向对象编程有自己的特性与原则,如果对于面向对象有一些了解的话,面向对象三大特征,封装、继承、多态,如果对面向对这三个概念不太了解,请参考面向对象之三个基本特征(javaScript)。...可维护性提高,可读性提高,那当然更容易维护了 变更引起的风险降低,变更是必不可少的,如果接口的单一职责做得好,一个接口修改只对相应的实现类有影响,对其他的接口无影响,这对系统的扩展性、维护性都有非常大的帮助...优先使用对象的合成/聚合将有助于你保持每个类被封装,并被集中在单个任务上,这样类和类继承层次会保持较小规模,而且不太可能增长为不可控制的庞然大物。
将已有元素转换为另一个对象类型,一对一逻辑 filter() 按照条件过滤符号要求的元素 peek() 对Stream流中的每个元素进行逐个遍历处理 unodered() 返回一个无序的流,对于不关心顺序的数据处理和并行配合使用更佳
ASL数据处理业务: 1.数据预处理: 具体包括:数据转换、图像复位、头动校正、配准、平滑、去除颅外体素、计算CBF等。 ? ?...2) 可根据客户需求,个性化定制数据处理过程。
数据采样: setwd("E:\\Rwork") set.seed(1234) index <- sample(1:nrow(iris),10, replace...
很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于数据处理的 步骤,方法供大家参考。 数据处理的基本内容主要包括数据清洗,数据抽取,数据交换,和数据计算等。
游戏行为数据的用户付费指标是评估玩家在游戏中消费行为的关键数据点。这些指标可以帮助游戏开发者和运营商了解玩家的付费习惯,从而优化游戏设计、提高收入和改善玩家体验...
1.我要做交叉验证,需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例,直接用sklearn提供的KFold并不能满足这个需求。
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