Truncation Stream （数据截取，分段导入）

最新推荐文章于 2025-08-03 09:31:37 发布
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分类专栏： C/C++ 文章标签： stream input
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linmukahe/article/details/5721434
本文介绍了一种使用C语言处理字符串的方法，通过将长字符串按固定步长进行分组输入到特定函数中。此方法适用于需要分段处理大量字符数据的情况。

使用脚本加载数据集出现错误RuntimeError，如何解决？
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08-03 966
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！
QT SSL handshake failed问题分析与解决 QT基础入门【网络编程】openssl
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08-19 2856
为了验证和建立连接，用户的浏览器和网站的服务器必须经过一系列检查（握手），从而建立HTTPS连接参数。Protocol的枚举, 其实还存在一个叫QSsl::AnyProtocol的值, 将Protocol设置为QSsl::AnyProtocol后就好了。这个时候，默认的验证模式无法通过，从而服务端无法获得到客户端传入的数据。这个函数呢，可以设置SSL的配置，包括OpenSSL以及其它的SSL，函数默认设置是对服务器的安全证书进行验证的。这样我们就可以顺利地通过我们的客户端连接到我们的服务器了。
Trojan SSL handshake failed: stream truncated 问题
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简单举例介绍比较方便不复杂的Stream流方法,提升编程效率 public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List<TestData>mlist = new ArrayList<TestData>(); TestData data; //字段名为name,time,age data = new TestData("大毛", "2020-01-01",21); ml
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cumtchw
12-08 1601
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07-13
《图像压缩技术：块截断编码（Block Truncation Coding, BTC）详解》 在数字图像处理领域，图像压缩是一项至关重要的技术，它能够减少存储空间需求和提高数据传输效率。其中，块截断编码（Block Truncation Coding,...
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可以使用Verilog中的位选操作符（[]）来实现将28位数据截取为16位数据。具体实现方法如下： ```verilog module data_truncation( input wire [27:0] data_in, output wire [15:0] data_out ); assign data_out =...
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05-09
字符串::截断 使用全角字符和ANSI代码截断字符串。 特征 没有猴子修补String类 ... strings = Strings :: Truncation . new strings . truncate ( "I try all things, I achieve what I can." ) # => "I try all thing
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findAny能够从流中随便选一个元素出来，它返回一个Optional类型的元素。
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JDK8 stream流的骚操作
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c++的stream系列类是c++复杂性的一个体现点。总体来讲，复杂性安全性超过c，但速度低于c。      我是由于处理的数据量小，但数据形式不固定，而c++的stream有助于格式检查，所以使用了c++的stream。下面开始。 1.状态判断问题 我使用的代码大致是： string str; stringstream ss; ifstream infile; int a; ..
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### 使用 GraphRAG 导入数据集 GraphRAG 是由微软开发的一个框架，旨在提升大型语言模型在私有数据集上的推理能力[^2]。为了有效使用 GraphRAG 进行数据集的导入和处理，以下是详细的步骤说明以及相应的 Python 代码示例。 #### 安装依赖库 首先需要安装必要的依赖项来支持 GraphRAG 的运行环境： ```bash pip install graphrag datasets transformers torch ``` #### 加载并预处理数据集 接下来展示如何加载一个本地 CSV 文件作为数据源，并对其进行初步清理和转换操作以便后续用于训练或评估过程： ```python import pandas as pd from datasets import Dataset, load_dataset def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples['text'], truncation=True) # 假设有一个名为 'data.csv' 的文件位于当前目录下 df = pd.read_csv('data.csv') # 将 Pandas DataFrame 转换为 Hugging Face Datasets 格式的对象 dataset = Dataset.from_pandas(df) # 初始化分词器 (这里假设使用的是 BERT 模型对应的分词工具) tokenizer_name = "bert-base-uncased" from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name) tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) ``` #### 构建知识图谱结构 通过构建节点与边的关系矩阵表示输入文档之间的关联性，从而形成适合于图神经网络学习的知识表征形式： ```python from graphrag.knowledge_graph import KnowledgeGraphBuilder knowledge_builder = KnowledgeGraphBuilder() graph_data = knowledge_builder.build_from_textual_corpus( tokenized_datasets, embedding_model="all-MiniLM-L6-v2", # 可选参数指定嵌入向量生成方式 similarity_threshold=0.8 # 设置相似度阈值过滤弱连接关系 ) ``` #### 配置并启动 GraphRAG 实例 最后一步是配置好所有必需组件之后实例化 `GraphRetrievalAugmentedGeneration` 类来进行实际的数据查询和服务部署工作： ```python from graphrag.modeling_rag import GraphRetrievalAugmentedGeneration model_config = { "index_path": "./indexes", "retriever_type": "dense", } graph_rag = GraphRetrievalAugmentedGeneration.load(model_config=model_config) graph_rag.add_documents(graph_data.nodes, graph_data.edges) ``` 以上就是基于 GraphRAG 框架完成从原始文本到可检索知识图谱整个流程的主要环节介绍及其对应实现方法。
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