#分块

最新推荐文章于 2025-07-14 14:42:17 发布
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博主听虚神讲了分块后，找到一个神奇的博客，想保存该博客链接，强调分块大法好。
今天虚神讲了分块，emmm，然后我找到了一个神奇的博客。

其实就想保存个链接/
WHS_2021
关注
分块矩阵的逆
DeniuHe的博客
04-10 4727
分块矩阵怎么求逆？ - 知乎四分块矩阵求逆是有通式的（参见分块矩阵求逆公式）下面是一些分块矩阵求逆公式：另可参考Block matrix o…https://www.zhihu.com/question/47760591Matrix inversion identities - 知乎Recently I reviewed some tricks in obtaining the inversion of the matrices. An efficient technique to obtain the i
分块查找详解
wamp0001的博客
05-27 1554
分块查找（Block Search）是一种结合顺序查找与索引查找的算法，适用于数据分块存储且。块3: [18, 28, 32, 10] → 最大值 32。块2: [20, 25, 15] → 最大值 25。块1: [12, 8, 5] → 最大值 12。结构体/类，包含最大值、起始索引和结束索引。结构体/类，包含最大值、起始索引和结束索引。块内无序但块间有序的场景。分块-建立索引-逐层定位。快速精确查找，无范围查询。使用二维数组表示索引表。
文本分块 text chunk
09-22
朱冬青的文本分块PPT，TEXT CHUNKING
LOJ #6278 数列分块入门2
不期而遇
07-22 694
传送门 题意：给出一个长为 n 的数列，以及 n 个操作，操作涉及区间加法，询问区间内小于某个值 x 的元素个数。 1≤n≤50000 思路：我们考虑用分块莽一波，设每个块的大小为√n，对于查询操作，不完整的块因为它的大小不超过√n，两头的不完整的块我们直接暴力枚举，而对于完整的块，要在这个块中寻找小于每一个元素的元素个数的时候，我们直接用二分来查找，于是我们不得不使块内的元素是有序的，预处理...
RAG文本分块
ngadminq的博客
05-17 1638
不论是向量化模型还是大语言模型，都存在输入长度的限制。对于超过限制的文本，模型会进行截断，造成语义缺失。分块可以确保每个文本片段都在模型的处理范围内，避免重要信息的丢失。
pandas使用chunksize分块处理大型csv文件
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weixin_43790560的博客
03-15 6万+
最近接手一个任务，从一个有40亿行数据的csv文件中抽取出满足条件的某些行的数据，40亿行。。。如果直接使用pandas的read_csv()方法去读取这个csv文件，那服务器的内存是会吃不消的，所以就非常有必要使用chunksize去分块处理。现在就开始讲chunksize的一些使用。 ** 1.本次任务的目标 ** 红框内是时间戳，需要使用pd.to_datetime()函数去将时间戳转换为...
整数分块（基础版）
2301_81675368的博客
07-14 502
蒟蒻的整数分块
WAF 分块传输绕过
lza20001103的博客
05-28 1027
WAF 分块传输绕过
算法 | 分块查找
yimtcode
10-13 1万+
算法 | 分块查找 1. 简介 分块查找也称为索引顺序表查找。分块查找就是将顺序表（主表）分成若干个子表，然后为每个子表建立一个索引表，利用索引在其中一个子表中查找。 两部分： 索引表：存储顺序表的每个子表的开始索引和最大值。 顺序表：主表所有数据存放的位置。 1.1. 条件 子表内可以是无序的，但是子表之前面的子表中每个元素必须小于后面子表中的每个元素。 1.2. 分块 纯个人的一些理解，欢迎一起沟通交流 1.2.1. 前言 我第一次看分块查找时也十分纠结应该怎么分块每个子表数据应该多长，什么
#!/usr/bin/python3 ########!/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/bin/python3 from decode import stream_extract_and_save from chunk_data import chunk_data, sample_data import os import sys from pathlib import Path from rich.progress import Progress import time if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: python main.py <input_file> <options t|f>") print("Options: t - save chunked data as .dat files, f - do not save chunked data") print("Example: python main.py data.dat t") sys.exit(1) if sys.argv[2] not in [&#39;t&#39;, &#39;f&#39;]: print("Error: Invalid option. Use &#39;t&#39; to save chunked data or &#39;f&#39; to not save.") sys.exit(1) input_file = sys.argv[1] input_file_dir = Path(input_file).parent input_file_name = Path(input_file).stem #note:此处采样一小部分数据 # sample_data(input_file, "sample_data.dat", 1000) # assert 0 if not os.path.isfile(input_file): print(f"Error: File &#39;{input_file}&#39; does not exist.") sys.exit(1) # 分块处理数据 if sys.argv[2] == &#39;t&#39;: start = time.time() npz_dir = Path(f"{input_file_dir}/npzdata/") chunked_dir = Path(f"{input_file_dir}/chunked_data/") os.makedirs(chunked_dir, exist_ok=True) os.makedirs(npz_dir, exist_ok=True) chunk_file_list = chunk_data(input_file, chunked_dir, save_dat=True) print("==================================================") print(f"开始解码数据文件...") print("==================================================") for chunk_file in chunk_file_list: output_file = npz_dir / str(chunk_file).replace(".dat", ".npz").split("/")[-1] print(f"处理分块文件: {chunk_file} -> {output_file}") stream_extract_and_save(str(chunk_file), output_file) print(f"✅所有分块文件已处理并保存为 .npz 格式，存放在: {npz_dir}") end = time.time() print(f"处理完成，总耗时: {end - start:.2f} 秒") else: save_dat = False start = time.time() npz_dir = Path(f"{input_file_dir}/npzdata/") os.makedirs(npz_dir, exist_ok=True) chunk_data(input_file, npz_dir) print(f"✅所有分块文件已处理并保存为 .npz 格式，存放在: {npz_dir}") end = time.time() print(f"处理完成，总耗时: {end - start:.2f} 秒")
06-27
我们被要求编写一个Python脚本，该脚本处理数据文件，并允许通过命令行参数决定是否将数据分块保存为.dat文件。需求分析：1.处理数据文件：这里没有具体说明处理方式，我们可以假设为读取数据文件（可能是文本或二...
参数辨识基于 PMU 的负荷模型参数辨识研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-30
【参数辨识】基于 PMU 的负荷模型参数辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于PMU（相量测量单元）的负荷模型参数辨识展开研究，利用Matlab代码实现相关算法，旨在通过实际测量数据对电力系统中的负荷模型进行精确建模与参数估计。文中介绍了PMU在电力系统动态监测中的关键作用，结合现代优化算法或辨识方法，对负荷特性进行建模分析，提升电力系统仿真、稳定分析与控制策略设计的准确性。研究重点包括负荷模型的选择、参数辨识的数学建模、目标函数设计及求解算法实现，并通过仿真验证方法的有效性与实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系统建模仿真工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统动态仿真中负荷模型的精细化建模；②提升状态估计、稳定性分析与调度控制的精度；③支持智能电网环境下基于实测数据的负荷特性分析与模型更新。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与电力系统相关理论同步学习，重点关注参数辨识的建模思路与优化算法实现过程，可通过修改模型结构或输入数据进行拓展实验，加深对负荷建模与系统辨识的理解。
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12-30
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CARROTLIKE_springboot_donation_salary_workload_25044_1767078800906.zip
12-30
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基于原生JavaScript构建的移动端音乐播放应用项目专注于实现流畅的用户交互体验与高性能前端技术实践_移动端音乐播放器无缝滑屏交互橡皮筋效果即点即停功能响应式布局适配.zip
12-30
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OpenAI_Agents_SDK_中文文档项目是一个全面翻译和本地化OpenAI官方多智能体工作流构建框架技术文档的中文资源库旨在为中国开发者提供清晰易懂的教程指南和API参考.zip
12-30
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for chunk in pd.read_csv(&#39;Data/Predict.csv&#39;, chunksize=459): # 分块读取 # process(chunk) print(chunk)，我要获取每个分块第一行的数据
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在这个Python代码段中，`pd.read_csv()`函数是用来从名为`Data/Predict.csv`的CSV文件中按块（chunksize=459）逐块地读取数据。`chunksize`参数指定了每次读取的行数，这里是459行一组。`for chunk in ...:`循环会对每一组数据进行操作，这里的`process(chunk)`是一个待填入的实际处理函数，它会被应用到每一个数据块上。 当你打印出`chunk`时，你会得到当前这一块（459行）的原始数据。如果你想获取每个分块的第一行数据，可以直接通过索引来访问，因为`chunk.iloc[0]`就可以返回这块数据的首行。注意这里`iloc`是对行索引的操作，`0`表示第一行。 完整的代码可能会像这样： ```python for chunk in pd.read_csv(&#39;Data/Predict.csv&#39;, chunksize=459): first_row_in_chunk = chunk.iloc[0] print(first_row_in_chunk) ``` 这将打印出每个数据块的第一行。
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