回答:这里简单介绍一下吧，整个过程其实很简单，借助pandas，一两行代码就能完成MySQL数据库的读取和插入，下面我简单介绍一下实现过程，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：为了更好的说明问题，这里我新建了一个student数据表，主要有内容如下，后面的代码都是以这个数据表为例：1.首先，安装SQLAlchemy，这是一个ORM框架，主要用于操作数据库，支持目前...
amc
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回答:这个要看数据库类型以及当前两个数据库的环境；这儿我主要说下思路，具体每种数据库的不同。有些数据库有提供数据导入导出功能，可以导出/导入某种格式的文件，另外可以使用工具将表中数据以sql语录的方式导出，然后再到另一个数据库中执行sql语句即可。
bbbbbb
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回答:pandas是python一个非常著名的数据处理库，内置了大量函数和类型，可以快速读取日常各种文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，为机器学习模型提供样本输入（包括数据预处理等），下面我简单介绍一下这个库的使用，以读取这5种类型文件为例：txt这里直接使用read_csv函数读取就行（早期版本中可以使用read_table函数），测试代码如下，非常简单，第一个参数为读取的t...
wushuiyong
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回答:这个问题需要考虑两个问题，一个是cp进程写文件的时候有没有获取读锁，另一个是读进程是以阻塞方式还是非阻塞方式打开文件。如果cp进程获取了读锁，而读进程是以非阻塞方式打开文件，那么是不可能读取成功的；如果读进程以阻塞方式打开文件，那么会一直等待直到cp进程释放读锁，最终会读取成功；如果cp进程没有获取读锁，读进程以非阻塞方式打开，如果读进程比写进程快，那就会读取失败，如果读进程比写进程慢，那还是有机...
wenzi
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回答:我先假设题主问的大文件在1G~20G左右，这应该算常规的大文件。平常我在做机器学习模型时候我喜欢先在本机上做玩具模型，里面有个步骤就是经常要读取文件数据，也差不多这么一个数据量。一般来说，Python读取大文件的方式可以使用原生的open函数或者pandas的read_csv函数都可以达到目的。open函数Python读取文件一般是用open函数读取，例如f=open(xx,r)后f.read()...
Tangpj
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...测试 本文先介绍 Okio 的基本用法，然后分析源码中数据读取的流程。 基本用法 Okio 的用法很简单，下面是读取和写入的示例： // 读取 InputStream inputStream = ... BufferedSource bufferedSource = Okio.buffer(Okio.source(inputStream)); String line = buffer......
... Repeatable read × × √ Serializable × × × 脏读 一个事务读取到了另一个事务改写但未提交的数据，如果这些数据被回滚，则读到的数据是无效的 不可重复读 在同一个事务中，多次读取同一数据返回的结果不同。也就是说，...
...别来进行控制。 并发事务可能出现的情况 脏读 一个事务读取另一个事务尚未提交的数据。 这个解决办法，就是在事务进行操作的时候，禁止该事物进行读操作。 不可重新读 其他事务的操作导致某一个事务两次读取数据不一...
... 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的； 隔离性： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的； 持久性： 一个事务被提交之后。它对数据...
...能是不正确的。 丢失修改（Lost to modify）: 指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称...
...能是不正确的。 丢失修改（Lost to modify）: 指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称...
... Java IO面向流意味着每次从流中读一个或多个字节，直至读取所有字节，它们没有被缓存在任何地方。此外，它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的数据，需要先将它缓存到一个缓冲区。 Java NIO的缓冲导向...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
张红新
