拓展内容：第五章 高级转换（二） 第六章 迁移和装载

原创 已于 2022-11-26 18:25:00 修改 · 384 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#etl

于 2022-10-28 20:48:46 首次发布
博客介绍了使用JavaScript代码进行数据操作与输出。包括设置和获取变量，还涉及表输出、插入更新操作，以及将数据输出到Excel、文本文件和SQL文件等内容。

1.javascript代码
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
2.设置变量
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
3.获取变量
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4.表输出
在这里插入图片描述
5.插入更新在这里插入图片描述
6.Excel输出
在这里插入图片描述
7.文本文件输出
在这里插入图片描述
8.sql文件输出
在这里插入图片描述

sheep0410
关注
信息化项目可研报告模板（第五章）
珞圻的博客
03-19 532
项目建设方案 全省统一的不动产登记数据库 统一全省不动产登记相关数据库标准，在市县存量数据整合、汇交的基础上，开展数据清理和业务数据迁移，实现不动产登记数据上链管理，分步推动建成统一的不动产登记数据库。 制定标准规范体系 遵守标准化、规范化要求，在自然资源部数据标准规范的基础上，结合实际情况，制定标准规范及管理制度﹐构建全省统一的不动产登记标准规范体系，更好地实现不动产登记信息的高度共享、系统运行的统一协调、业务流程最优化。 标准规范建设原则
Linux内存管理（01）：内存与内存管理机制
私房菜
06-24 1511
在操作系统还没有出现之前，程序存放在纸带上，计算机读取一张纸带就运行一条指令，这种从外部存储介质上直接运行指令的方法效率很低。后来出现了内存存储器，也就是说，程序要运行，首先要加载，然后执行，这就是所谓的 “存储的程序”。这一概念开启了操作系统快速发展的同道，直至后来出现了分页机制。在这个演变的历史过程中，出现了不少内存管理的机制。 这种动态分区法，在最开始的时候是好的，但随着时间的推移会出现很多内存空洞，内存的利用率会随之下降，这些内存空洞就是我们常说的内存碎片。为了解决碎片化的问题，操作系统需要动态地移
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第7章 迁移学习（代码可跑通）
csdn_xmj的博客
04-16 3370
第7章迁移学习
【王道-第四章-文件管理】
@76135327的博客
08-24 675
第四章文件管理
第五章：Transformer（上）
weixin_43891607的博客
06-22 1275
学习了Transformer模型的作用:Transformer总体架构可分为四个部分:输入部分包含:输出部分包含:编码器部分:解码器部分: 文本嵌入层的代码分析: nn.Embedding演示: 位置编码器的作用 因为在Transformer的编码器结构中, 并没有针对词汇位置信息的处理，因此需要在Embedding层后加入位置编码器，将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中, 以弥补位置信息的缺失. 位置编码器的代码分析: nn.Drop
软考中级信息系统监理师（第二版）-第4章信息资源系统
2301_78583973的博客
04-10 2642
第 4 章 信息资源系统 传统信息化的业务信息系统正在变得越来越复杂笨重，业务间的关联也越来越强。随着用户数或业务量的急剧增加，给计算能力、数据存储能力、系统稳定性和安全性带来了巨大挑战。为了适应不断增长的业务需要，组织不得不购买更多的软件(应用软件、数据库、中间件等) 和硬件设备(存储、服务器、负载均衡等),引入更多的专业人员来维持这些软硬件的正常运行。随着业务的不断增长和变化，支持这些业务的信息系统开销变得非常大，这些信息系统的维护成本也呈几何级数上升。数据资源平台和云资源系统可以帮助用户解决以上问题
第八章 常用设计模式（上）
m0_52514893的博客
03-22 2632
里氏替换原则是继承复用的基石，只有当衍生类可以替换基类，软件单位的功能不受到影响时，基类才能真正被复用，而衍生类也能够在基类的基础上增加新的行为。3. 工厂方法模式可以用在异构项目中，例如通过 WebService 与一个非 Java 的项目交互，虽然 WebService 号称是可以做到异构系统的同构化，但是在实际的开发中，还是会碰到很多问题，如类型问题、WSDL 文件的支持问题，等等，从 WSDL 中产生的对象都认为是一个产品，然后由一个具体的工厂类进行管理，减少与外围系统的耦合。
用户画像第二章(企业级360°用户画像_数据调研及ETL）
汉子一枚
06-07 2103
第二部分：业务数据调研及ETL 整个用户画像（UserProfile）项目中，数据、业务及技术流程图如下所示： 其中数据源存储在业务系统数据库：MySQL 数据库中，采用SQOOP全量/增量将数据抽取到HDFS（Hive表中），通过转换为HFile文件加载到HBase表。 1）、编写MapReduce程序 2）、编写Spark程序（推荐时用Spark编程） 1）、为什么将订单相关数据【订单数据和订单商品数据】存储到HBase表中？？？？ 特点：数据量比较大 存储HBase：存储海量数据、查询检索
系统集成项目管理工程师章节重点第一章
weixin_50155798的博客
01-18 3251
摘要：系统集成项目管理工程师第一章：信息化知识，章节重点。来自科科过软考《每天一小时，两月拿证》学员整理。 信息概念的层次： 1、本体论层次 2、认识论层次 信息的传输模型： 信息的质量属性： 1、精确性 2、完整性 3、可靠性 4、及时性 5、经济性 6、可验证性 7、安全性 系统的特点： 1、目的性 2、可嵌套性 3、稳定性 4、开放性 5、脆弱性 6、健壮性 信息化从小到大的5个层次： 1、产品信息化 2、企业信息化 3、产业信息化 4、国民经济信息
第7章 ：面向对象
weixin_72973411的博客
06-03 1177
意图：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无须指定它们具体的类。适用性：Abstract Factory 模式适用于- 一个系统要独立于它的产品的创建、组合和表示时。- 一个系统要由多个产品系列中的一个来配置时。- 当要强调一系列相关的产品对象的设计以便进行联合使用时。- 当提供一个产品类库，只想显示它们的接口而不是实现时。// 声明一个创建抽象产品对象的操作接口// 实现创建具体产品对象的操作@Override@Override@Override。
用Keras实现图片风格迁移的算法详解
快乐清风客的专栏
05-15 4823
【摘要】详细分析了基于Keras实现图片风格迁移的生成算法，提供了GUI实现工具；同时，比较了生成式深度学习跟常规深度学习的差异，拓展对神经网络的认识。 一. 图片风格迁移生成算法详解 该实现算法及代码，主要取自Keras 之父写的 《Python 深度学习》，有推荐价值。在此基础上，本人开发了一个用tkinter写的实用小工具，通过设置目标图片，风格图片，按开始转换，即可生成风格迁移后...
Rust 练习册 75：ETL与数据转换
少湖说
11-25 587
本文介绍了ETL（提取、转换、加载）在数据处理中的重要性，重点解析了Rust语言中实现数据格式转换的练习任务。文章详细说明了如何将一个包含分数和字符向量的BTreeMap转换为字符作为键、分数作为值的BTreeMap，包括基础循环实现和函数式编程实现两种方法。通过测试用例分析，展示了不同场景下的转换要求，如单个字符、多个同分数字符以及完整字母表的情况。最后还提供了考虑边界条件和性能优化的改进版本，涵盖了错误处理、空输入等特殊情况，为开发者提供了全面的实现参考。
ETL调优指南：内存、并发、批量插入的取舍
RestCloud的博客
11-24 380
本文探讨ETL流程中内存、并发与批量插入的平衡，提出内存优先、特性匹配和瓶颈优先原则，以实现高效稳定的数据处理。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值