28、jHepWork 中的输入输出操作全解析

最新推荐文章于 2025-07-20 11:19:13 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 掌握Jython与Java的数据分析艺术 文章标签： jHepWork 输入输出操作 Protocol Buffer
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/raspberrypi5/article/details/149613613

jHepWork 中的输入输出操作全解析

在数据处理和编程领域，输入输出（I/O）操作是至关重要的环节。不同的文件格式和编程方式为我们提供了多样化的选择，以满足各种数据处理需求。本文将详细介绍几种常见的数据处理方式，包括 Google 的 Protocol Buffer 格式、EFile 数据输出、DIF 文件读取等，并提供相应的代码示例和操作步骤。

1. Google 的 Protocol Buffer 格式

Protocol Buffers 是一种易于使用的格式，可独立于平台组织顺序数据。它非常适合处理大型数据集中的单个消息，每个消息可以是结构化的数据。

1.1 Java 代码示例

首先，我们有一个 Java 代码示例，用于打开 data.prod 文件并处理其中的所有事件： 

// 假设代码位于 'proto' 目录下
// 编译代码，生成新的 jar 文件
javac ... 

// 运行 ReadData 程序
java -cp $JHEP/lib/system/protobuf.jar:proto.jar \
proto.ReadData

这段代码会读取数据并打印所有事件及其粒子属性。

1.2 切换到 Jython

我们可以将 Java 代码重写为 Jython 脚本，以实现更简洁的代码。

写入数据到文件（ WriteData.py ） 


                

                
                
        

    


  


        

                

                  

                  

                  

                  
                  
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数据挖掘大学练习题

				
			

			

				

					weixin_44766712的博客
				

				

					01-07
					
					5750
					
				

			

		

		

			
				
数据挖掘中北大学练习题
第一章 绪论
一.判断题（共10题,83.0分）
下面各项是否是数据挖掘任务？
1根据性别划分公司的顾客
我的答案：× 得分： 8.3分正确答案：× 答案解析：  这属于简单的数据库查询
2根据可盈利性划分公司的顾客
我的答案：× 得分： 8.3分正确答案：× 答案解析：  这是简单的会计计算
3计算公司的总销售额
我的答案：× 得分： 8.3分正确答案：× 答案解析： 这是简单的会计计算
4按学生的标识号对学生数据库进行排序
我的答案：× 得分： 8.3分正确答案：× 答案解析： 

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
9、Jython编程：内存、线程、数组及输入输出全解析

				
			

			

				

					raspberrypi5的博客
				

				

					06-25
					
					82
					
				

			

		

		

			
				
本文深入解析了Jython编程中的关键主题，包括内存使用、线程与并行计算、数组操作、输入输出以及异常处理。通过详细的代码示例和性能分析，帮助开发者更好地掌握Jython的核心功能，并优化代码性能。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
34、神经网络与数据处理全解析

				
			

			

				

					raspberrypi5的博客
				

				

					07-20
					
					32
					
				

			

		

		

			
				
本博客全面解析了神经网络的训练参数、操作方法以及数据处理的关键步骤。内容涵盖神经网络训练与验证流程、贝叶斯网络与自组织映射的应用、Python库的使用，以及数据处理的完整流程和实际案例。通过实例代码和详细步骤，帮助读者掌握从数据准备到模型训练与预测的全过程，适用于科学、工程、商业等多个领域。

			
		

	





	

		

			

				
					
17、多维数据与数组矩阵的深入解析

				
			

			

				

					raspberrypi5的博客
				

				

					07-03
					
					40
					
				

			

		

		

			
				
本文详细解析了多维数据的存储与操作方法，重点介绍了PND数组、Jaida数据容器、jMathTools数组及Colt库的使用，并探讨了如何通过Jython进行统计分析。涵盖了数据填充、操作、可视化及统计特征计算等关键环节，适用于科学数据处理与分析领域。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
25、实时数据可视化与持久化存储

				
			

			

				

					raspberrypi5的博客
				

				

					07-11
					
					46
					
				

			

		

		

			
				
本文探讨了实时数据可视化与持久化存储的相关技术和方法。通过使用HPlot和SPlot等工具，实现了数据的实时展示，并详细介绍了数据输入输出机制，包括Java和Python的I/O方式以及jhplot.io库的应用。文章还分析了非持久化数据与持久化数据的区别及使用场景，讨论了对象序列化的注意事项和数据持久化存储的最佳实践，如使用HFile进行高效的数据读写和优化I/O性能的方法。通过这些方法，可以更高效、安全地处理和存储数据，满足不同场景下的需求。

			
		

	





	

		

			

				
					
数据挖掘学习

				
			

			

				

					银晗的学习博客
				

				

					09-21
					
					3287
					
				

			

		

		

			
				
数据挖掘的定义：从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或者知识就是组成数据集的元素（例如excel表格里的一个单元格），数据格式：样本、数据点、元组等定义：代表数据对象特征的一个字段。也称为维、特征、变量（同义词）定类型：可以标记或分类为变量内互斥类别的数据二值型数值型：离散/连续。

			
		

	





	

		

			

				
					
22、随机数、统计样本与图形画布的使用

				
			

			

				

					raspberrypi5的博客
				

				

					07-08
					
					68
					
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了随机数生成、统计样本处理以及图形画布的使用方法，重点讲解了在 jHepWork 环境下如何利用 Python 进行数据可视化和分析。内容涵盖一维和二维随机数组的生成、基于函数的随机值采样、Colt 包的使用，以及 HPlot 等多种图形画布的选择与高级应用。通过实际应用场景，如模拟实验和数据增强，展示了这些技术在科学研究和工程实践中的重要价值。

			
		

	





	

		

			

				
					
文件输入输出与数据库操作全解析

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
# 文件输入输出与数据库操作全解析  ## 1. 非 SQL 对象数据库 ### 1.1 对象数据库：事件记录 以下代码展示了如何创建一个对象数据库并进行读写操作： ```python p.randomUniform(10,0,1) h=H1D(label,10,−1,1) h....

			
		

	





	

		

			

				
					
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。;  
适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。;  
使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化；  
阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实

			
		

	





	

		

			

				
					
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）

					
最新发布

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。;  
适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。;  
使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。;  
阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。

			
		

	





	

		

			

				
					
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。;  
适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。;  
使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考；  
阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP

			
		

	





	

		

			

				
					
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。;  
适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。;  
使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能；  
阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。

			
		

	





	

		

			

				
					
commonapi-dbus-demo

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
commonapi-dbus-demo

			
		

	





	

		

			

				
					
DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词

			
		

	





	

		

			

				
					
EtherNet/IP协议测试与实现源码库

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发，已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。

根据描述信息判断，该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能，可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识，其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。

从文件结构分析，该压缩包采用主分支命名规范，符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料：
1. 项目说明文档：阐述开发目标、环境配置要求及授权条款
2. 核心算法源码：采用工业级编程语言实现的通信协议栈
3. 参数配置文件：预设网络地址、通信端口等连接参数
4. 自动化测试套件：包含协议一致性验证和性能基准测试
5. 技术参考手册：详细说明API接口规范与集成方法
6. 应用示范程序：展示设备数据交换的标准流程
7. 工程构建脚本：支持跨平台编译和部署流程
8. 法律声明文件：明确知识产权归属及使用限制

该测试平台可用于构建协议仿真环境，验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试，能够有效识别系统兼容性问题，提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议，严格遵循技术文档的操作指引，同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。
资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

			
		

	





	

		

			

				
					
嵌入式51单片机实时时钟 pcf8563完整代码

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
本项目提供了一套基于51单片机与pcf8563芯片实现的实时时钟（RTC）的完整代码。该代码能够实现日期、星期、闹钟的查看与调整，并具备整点报时功能。此外，它还支持电源拔插时间不重置（内置电池供电维持时间变化），确保时间在断电后依然准确。

功能特点
实现实时时钟，断电后时间由内置电池维持。
查看和调整日期、星期、闹钟。
支持整点报时功能。
闹钟可以设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。
代码支持查看秒表，但未实现（可通过外部中断或定时器T1实现）。
使用说明
初始化与设置：

首次使用时，需通过按键进入设置模式，调整当前时间、日期和闹钟。
时间查看：

在非设置模式下，可以通过相应的按键查看当前时间、日期和星期。
闹钟设置：

闹钟支持设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。
闹钟响起时，可以通过按键关闭。
整点报时：

每到整点，系统会自动报时，但若闹钟设置的时间与整点时间相同，则不会报时。
注意事项
代码中存在一处小瑕疵：当闹钟设置的时间正好是整点时，整点报时与闹钟不会同时触发。这个问题可以通过修改代码轻松解决。
由于显示和中断处理较为复杂，秒表功能未实现。
代码中包含部分注释，有助于理解各个功能模块的实现。

			
		

	





	

		

			

				
					
头豹：2022年中国氢能研究系列（四）-燃料电池系统企业盘点（亿华通、捷氢科技、国鸿氢能）（摘要版）.pdf

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
头豹：2022年中国氢能研究系列（四）-燃料电池系统企业盘点（亿华通、捷氢科技、国鸿氢能）（摘要版）

			
		

	





	

		

			

				
					
基于STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus的智能分类垃圾桶

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
本资源文件是基于STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus开发的智能分类垃圾桶项目，适用于2021年工训大赛（垃圾分类组）。项目包含了完整的STM32单片机程序、OpenMV主程序以及训练好的垃圾分类模型，能够满足比赛的所有要求。

功能特点
主控与识别模块：

主控使用正点原子精英板（STM32F103ZET6）。
识别模块使用OpenMV4H7Plus。
核心功能：

内置训练好的垃圾分类模型。
支持播放视频、满载检测、垃圾分类、垃圾信息显示以及倒垃圾功能。
通信方式：

封装了STM32与OpenMV之间的串口通信方法，具有较高的可移植性。
项目结构
STM32程序：包含STM32F103ZET6的固件代码，负责控制垃圾桶的各项功能。
OpenMV程序：包含OpenMV4H7Plus的识别程序，负责垃圾分类模型的运行与识别结果的输出。
垃圾分类模型：训练好的模型文件，用于识别不同类型的垃圾。
使用说明
硬件连接：

将STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus通过串口连接。
确保硬件连接正确，电源供应稳定。
软件配置：

将STM32程序烧录到主控板中。
将OpenMV程序上传到OpenMV4H7Plus。
运行测试：

启动系统后，垃圾桶将自动进行垃圾分类识别。
系统会根据识别结果进行相应的分类处理，并显示垃圾信息。

			
		

	





	

		

			

				
					
Java在高能物理中的应用：jHepWork数据分析框架

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
在《HEPdataanalysisusingjHepWorkandJava》这篇文档中，作者S.Chekanov详细讨论了Java在高能物理中的作用以及jHepWork框架的进展。他强调了Java在数据分析中的实用性，特别是在处理大型数据集和进行复杂计算时的...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
             | 博主筛选后可见
          

          

             
          

          

            

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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