由于NModbus4读取到寄存器的数据都是ushort类型,因此读数据时需要将转ushort换成整数或者浮点数,或者在写数据时需要将整数或浮点数转换成ushort数据类型。 这里使用thinger.DataConvertLib类库,先添加引用using thinger.DataConvertLib; 读数据: 布尔量数据直接读取即可; 整数读取得到的是ushort,需要转换成short或Int16; ...
本次成果中，研究团队利用国际首创的双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术，实验上首次在信息写入和读出均突破了衍射极限的限制，实现了点尺寸为54nm、道间距为70nm的超分辨数据存储，并完成了100层的多层记录，单盘等效容量达Pb量级，对于我国在信息存储领域突破关键核心技术、实现数字经济的可持续发展具有重大意义。
5月28日,2024年1-4月全国主要港口货物、集装箱吞吐量数据出炉。2024年1-4月,全国港口共计完成55.52亿吨,同比增长5.2%,其中完成外贸货物吞吐量17.53亿吨,同比增长9.1%;共计完成集装箱吞吐量1.04亿TEU,同比增长9%。 结合海关总署发布的进出口数据...
用于以字符串的查找时,Trie树依靠其特殊的性质,实现了在任意数据量的字符串集合中都能以O(len)的时间复杂度完成查找(len为要检索的字符串长度); 在字符串统计中,Trie树能够快速记录每个字符串出现的次数 问题1:上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据。 解决方案: hashmap/红黑树 + 堆排...
而用hash 来解决数据访问问题,也是相当粗暴的一种方式,存入取出即可!但粗暴却高效,hash 唯一的缺点是耗内存,需要将数据全部载入内存。 Hash 适用场景:快速查找,但需要足够大的内存可以存下所有数据。这时,要是数据量太大使得内存不足以存储所有数据,可以结合分治+hash来处理。事实上,我们在解决实际问题时,经常采用这...
企业客户量数据分析 客户数据分析实例 客户流失分析与预测 二、数据整理 1、导入函数包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 1. 2. 3. 4. 2、导入数据并展示 data=pd.read_csv(r"D:\百度网盘\数据分析—实例\运营商客户流失分析与预测\WA_Fn...
在海量数据中提取信息,不同于常规量级数据中提取信息,在海量信息中提取有用数据,会存在以下几个方面的问题: (1)数据量过大,数据中什么情况都可能存在,如果信息数量只有20条,人工可以逐条进行查找、比对,可是当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条,甚至更多时,仅仅只通过手工已经无法解决存在的问题,必须通过工具...
通常在数据量较少的情况下,我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是:先将目标数据库的数据全部清空掉,然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案,但是在很多时候会带来性能上的问题。
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同时发现,我国海量数据和丰富场景优势潜力亟需释放。一是海量数据源头即弃。2023年,全国新增数据存储量为0.95泽字节(ZB),生产总量中仅有2.9%的数据被保存。一方面由于海量数据复用价值较低,大部分过程类数据产生后即被丢弃或覆盖。另一方面,由于目前...