CSV in Bytes einlesen
php-Editor Xigua führt Sie in eine Methode zum Einlesen von CSV-Dateien in Bytes ein. CSV ist ein gängiges Datenformat, das üblicherweise zum Speichern und Austauschen von Tabellendaten verwendet wird. Die herkömmliche Methode besteht darin, Dateioperationsfunktionen zu verwenden, um die CSV-Datei Zeile für Zeile zu lesen und sie als Array oder Objekt zu speichern. Durch das Einlesen von CSV-Dateien in Bytes können wir jedoch große Datenmengen effizienter verarbeiten und hinsichtlich des Speicherbedarfs sparsamer sein. Diese Methode kann implementiert werden, indem die Funktion fopen zum Öffnen der Datei im Binärmodus und die Funktion fread zum Lesen des Dateiinhalts verwendet wird. Die eingelesenen Bytes können zur Datenanalyse und -manipulation in Arrays oder andere Datenstrukturen weiterverarbeitet werden. Durch diese Methode können wir die Funktionen von PHP besser zur Verarbeitung von CSV-Dateien nutzen und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern.
Frageninhalt
Beim Einlesen einer CSV-Datei in 2D-Byte-Slices ist ein seltsames Verhalten aufgetreten. Die ersten 42 Zeilen sind in Ordnung, dann scheinen zusätzliche Zeilenenden in die Daten eingefügt worden zu sein, was die Sache durcheinander bringt:
Erste Zeile der ersten 42 Mal:
row 0: 504921600000000000,truck_0,south,trish,h-2,v2.3,1500,150,12,52.31854,4.72037,124,0,221,0,25
Fügen Sie die erste Zeile nach Zeile 43 hinzu:
row 0: 504921600000000000,truck_49,south,andy,f-150,v2.0,2000,200,15,38.9349,179.94282,289,0,269,0 row 1: 25
Minimaler Code zur Reproduktion des Problems:
package main
import (
"bufio"
"log"
"os"
)
type filedatasource struct {
scanner *bufio.scanner
}
type batch struct {
rows [][]byte
}
func (b *batch) len() uint {
return uint(len(b.rows))
}
func (b *batch) append(row []byte) {
b.rows = append(b.rows, row)
for index, row := range b.rows {
log.printf("row %d: %s\n", index, string(row))
}
if len(b.rows) > 43 {
log.fatalf("asdf")
}
}
type factory struct{}
func (f *factory) new() *batch {
return &batch{rows: make([][]byte, 0)}
}
func main() {
file, _ := os.open("/tmp/data1.csv")
scanner := bufio.newscanner(bufio.newreadersize(file, 4<<20))
b := batch{}
for scanner.scan() {
b.append(scanner.bytes())
}
}
Die von mir verwendete CSV-Datei:
504921600000000000,truck_0,South,Trish,H-2,v2.3,1500,150,12,52.31854,4.72037,124,0,221,0,25 504921600000000000,truck_1,South,Albert,F-150,v1.5,2000,200,15,72.45258,68.83761,255,0,181,0,25 504921600000000000,truck_2,North,Derek,F-150,v1.5,2000,200,15,24.5208,28.09377,428,0,304,0,25 504921600000000000,truck_3,East,Albert,F-150,v2.0,2000,200,15,18.11037,98.65573,387,0,192,0,25 504921600000000000,truck_4,West,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,81.93919,56.12266,236,0,335,0,25 504921600000000000,truck_5,East,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,5.00552,114.50557,89,0,187,0,25 504921600000000000,truck_6,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,41.59689,57.90174,395,0,150,0,25 504921600000000000,truck_8,South,Seth,G-2000,v1.0,5000,300,19,21.89157,44.58919,411,0,232,0,25 504921600000000000,truck_9,South,Andy,H-2,v2.3,1500,150,12,15.67271,112.4023,402,0,75,0,25 504921600000000000,truck_10,North,Albert,F-150,v2.3,2000,200,15,35.05682,36.20513,359,0,68,0,25 504921600000000000,truck_7,East,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,7.74826,14.96075,105,0,323,0,25 504921600000000000,truck_11,South,Derek,F-150,v1.0,2000,200,15,87.9924,134.71544,293,0,133,0,25 504921600000000000,truck_14,North,Albert,H-2,v1.0,1500,150,12,66.68217,105.76965,222,0,252,0,25 504921600000000000,truck_18,West,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,67.15164,153.56165,252,0,240,0,25 504921600000000000,truck_20,North,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,38.88807,65.86698,104,0,44,0,25 504921600000000000,truck_21,East,Derek,G-2000,v2.0,5000,300,19,81.87812,167.8083,345,0,327,0,25 504921600000000000,truck_22,West,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,39.9433,16.0241,449,0,42,0,25 504921600000000000,truck_23,South,Andy,F-150,v2.0,2000,200,15,73.28358,98.05159,198,0,276,0,25 504921600000000000,truck_24,West,Rodney,G-2000,v2.3,5000,300,19,22.19262,0.27462,223,0,318,0,25 504921600000000000,truck_25,North,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,17.26704,16.91226,461,0,183,0,25 504921600000000000,truck_26,South,Seth,F-150,v1.5,2000,200,15,45.65327,144.60354,58,0,182,0,25 504921600000000000,truck_12,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,36.03928,113.87118,39,0,294,0,25 504921600000000000,truck_13,West,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,14.07479,110.77267,152,0,69,0,25 504921600000000000,truck_27,West,Seth,G-2000,v1.5,5000,300,19,79.55971,97.86182,252,0,345,0,25 504921600000000000,truck_28,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,60.33457,4.62029,74,0,199,0,25 504921600000000000,truck_16,South,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,51.16438,121.32451,455,0,290,0,25 504921600000000000,truck_19,West,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,19.69355,139.493,451,0,300,0,25 504921600000000000,truck_31,North,Albert,G-2000,v1.0,5000,300,19,0.75251,116.83474,455,0,49,0,25 504921600000000000,truck_32,West,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,4.07566,164.43909,297,0,277,0,25 504921600000000000,truck_33,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,89.19448,10.47499,407,0,169,0,25 504921600000000000,truck_34,West,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,73.7383,10.79582,488,0,170,0,25 504921600000000000,truck_35,West,Seth,G-2000,v2.3,5000,300,19,60.02428,2.51011,480,0,307,0,25 504921600000000000,truck_36,North,Andy,G-2000,v1.0,5000,300,19,87.52877,45.07308,161,0,128,0,25 504921600000000000,truck_38,West,Andy,H-2,v2.3,,150,12,63.54604,119.82031,282,0,325,0,25 504921600000000000,truck_39,East,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,33.83548,3.90996,294,0,123,0,25 504921600000000000,truck_40,West,Albert,H-2,v2.0,1500,150,12,32.32773,118.43138,276,0,316,0,25 504921600000000000,truck_41,East,Rodney,F-150,v1.0,2000,200,15,68.85572,173.23123,478,0,207,0,25 504921600000000000,truck_42,West,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,38.45195,171.2884,113,0,180,0,25 504921600000000000,truck_43,East,Derek,H-2,v2.0,1500,150,12,52.90189,49.76966,295,0,195,0,25 504921600000000000,truck_44,South,Seth,H-2,v1.0,1500,150,12,32.33297,3.89306,396,0,320,0,25 504921600000000000,truck_30,East,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,29.62198,83.73482,291,0,267,0,25 504921600000000000,truck_46,West,Seth,H-2,v2.3,1500,150,12,26.07966,118.49629,321,,267,0,25 504921600000000000,truck_37,South,Andy,G-2000,v2.0,5000,300,19,57.90077,77.20136,77,0,179,0,25 504921600000000000,truck_49,South,Andy,F-150,v2.0,2000,200,15,38.9349,179.94282,289,0,269,0,25 504921600000000000,truck_53,West,Seth,G-2000,v2.3,5000,300,19,25.02,157.45082,272,0,5,0,25 504921600000000000,truck_54,North,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,87.62736,106.0376,360,0,66,0,25 504921600000000000,truck_55,East,Albert,G-2000,v1.0,5000,300,19,78.56605,71.16225,295,0,150,0,25 504921600000000000,truck_56,North,Derek,F-150,v2.0,2000,200,15,23.51619,123.22682,71,0,209,0,25 504921600000000000,truck_57,South,Rodney,F-150,v2.3,2000,200,15,26.07996,159.92716,454,0,22,0,25 504921600000000000,truck_58,South,Derek,F-150,v2.0,2000,200,15,84.79333,79.23813,175,0,246,0,25 504921600000000000,truck_59,East,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,8.7621,82.48318,82,0,55,0,25 504921600000000000,truck_45,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,17.48624,100.78121,306,0,193,0,25 504921600000000000,truck_47,South,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,41.62173,110.80422,111,0,78,0,25 504921600000000000,truck_48,East,Trish,G-2000,v1.5,5000,300,19,63.90773,141.50555,53,0,,0,25 504921600000000000,truck_50,East,Andy,H-2,v2.3,1500,150,12,45.44111,172.39833,219,0,88,0,25 504921600000000000,truck_51,East,Rodney,F-150,v2.3,2000,200,15,89.03645,91.57675,457,0,337,0,25 504921600000000000,truck_52,West,Derek,G-2000,v1.0,5000,300,19,89.0133,97.8037,23,0,168,0,25 504921600000000000,truck_61,East,Albert,G-2000,v2.3,5000,300,19,75.91676,167.78366,462,0,60,0,25 504921600000000000,truck_62,East,Derek,H-2,v1.5,1500,150,12,54.61668,103.21398,231,0,143,0,25 504921600000000000,truck_63,South,Rodney,H-2,v2.0,1500,150,12,37.13702,149.25546,46,0,118,0,25 504921600000000000,truck_64,South,Albert,G-2000,v2.0,5000,300,19,45.04214,10.73002,447,0,253,0,25 504921600000000000,truck_60,South,Derek,H-2,v1.5,1500,150,12,57.99184,33.45994,310,0,93,0,25 504921600000000000,truck_67,South,Seth,H-2,v1.0,1500,150,12,4.62985,155.01707,308,0,22,0,25 504921600000000000,truck_68,West,Rodney,F-150,v1.5,2000,200,15,16.90741,123.03863,303,0,43,0,25 504921600000000000,truck_69,East,Derek,H-2,v2.3,1500,150,12,79.88424,120.79121,407,0,138,0,25 504921600000000000,truck_70,North,Albert,H-2,v2.0,1500,150,12,77.87592,164.70924,270,0,21,0,25 504921600000000000,truck_71,West,Seth,G-2000,v2.3,5000,300,19,72.75635,78.0365,391,0,32,0,25 504921600000000000,truck_73,North,Seth,F-150,v1.5,2000,200,15,37.67468,91.09732,489,0,103,0,25 504921600000000000,truck_74,North,Trish,H-2,v1.0,1500,150,12,41.4456,158.13897,206,0,79,0,25 504921600000000000,truck_75,South,Andy,F-150,v1.5,2000,200,15,4.11709,175.65994,378,0,176,0,25 504921600000000000,truck_66,South,Seth,G-2000,v2.0,5000,300,19,42.24286,151.8978,227,0,67,0,25 504921600000000000,truck_72,South,Andy,G-2000,v2.3,5000,300,19,82.46228,2.44504,487,0,39,0,25 504921600000000000,truck_76,South,Rodney,F-150,v2.3,2000,200,15,71.62798,121.89842,283,0,164,0,25 504921600000000000,truck_78,South,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,13.96218,39.04615,433,0,326,0,25 504921600000000000,truck_79,South,Andy,G-2000,v2.0,5000,300,19,56.54137,,46,0,127,0,25 504921600000000000,truck_81,West,Rodney,G-2000,v2.3,5000,300,19,59.42624,115.59744,68,0,296,0,25 504921600000000000,truck_83,South,Albert,F-150,v2.0,2000,200,15,49.20261,115.98262,449,0,132,0,25 504921600000000000,truck_84,West,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,70.16476,59.05399,301,0,134,0,25 504921600000000000,truck_85,West,Derek,G-2000,v1.0,5000,300,19,11.75251,142.86513,358,0,339,0,25 504921600000000000,truck_86,West,Rodney,G-2000,v1.0,5000,300,19,30.92821,127.53274,367,0,162,0,25 504921600000000000,truck_87,West,Rodney,H-2,v2.0,1500,150,12,32.86913,155.7666,122,0,337,0,25 504921600000000000,truck_88,West,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,60.03367,9.5707,204,0,333,0,25 504921600000000000,truck_80,East,Andy,G-2000,v2.3,5000,300,,46.13937,137.42962,295,0,290,0,25 504921600000000000,truck_91,East,Derek,F-150,v2.0,2000,200,15,7.13401,52.78885,100,0,147,0,25 504921600000000000,truck_93,North,Derek,G-2000,v2.0,5000,300,19,11.46065,20.57173,242,0,148,0,25 504921600000000000,truck_94,North,Derek,F-150,v1.0,2000,200,15,59.53287,26.98247,427,0,341,0,25 504921600000000000,truck_95,East,Albert,G-2000,v2.0,5000,300,19,37.31513,134.40078,383,0,121,0,25 504921600000000000,truck_96,East,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,15.78803,146.68255,348,0,189,0,25 504921600000000000,truck_97,South,Seth,F-150,v1.0,2000,200,15,14.08559,18.49763,369,0,34,0,25 504921600000000000,truck_98,South,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,15.1474,71.85194,89,0,238,0,25 504921600000000000,truck_77,East,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,80.5734,17.68311,389,0,218,0,25 504921600000000000,truck_82,West,Derek,H-2,v2.0,1500,150,12,57.00976,90.13642,102,0,296,0,25 504921600000000000,truck_92,North,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,54.40335,153.5809,123,0,150,0,25 504921600000000000,truck_99,West,Trish,G-2000,v1.5,5000,300,19,62.73061,26.1884,309,0,202,0,25 504921610000000000,truck_1,South,Albert,F-150,v1.5,2000,200,15,72.45157,68.83919,259,0,180,2,27.5 504921610000000000,truck_2,North,Derek,F-150,v1.5,2000,200,15,24.5195,28.09369,434,6,302,0,22.1 504921610000000000,truck_3,East,Albert,F-150,v2.0,2000,200,15,18.107,98.66002,390,,190,0,21.2 504921610000000000,truck_4,West,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,81.9438,56.12717,244,8,334,2,27.6 504921610000000000,truck_5,East,Seth,F-150,v2.0,2000,200,15,5.00695,114.50676,92,7,183,2,28.5 504921610000000000,truck_6,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,41.59389,57.90166,403,0,149,0,22.7 504921610000000000,truck_7,East,Andy,H-2,v2.0,1500,150,12,7.74392,14.95756,,0,320,0,28.2 504921610000000000,truck_12,East,Trish,G-2000,v1.0,5000,300,19,36.03979,113.8752,34,0,293,1,26.3 504921610000000000,truck_13,West,Derek,H-2,v1.0,1500,150,12,14.07315,110.77235,150,0,72,,21.9 504921610000000000,truck_14,North,Albert,H-2,v1.0,1500,150,12,,105.76727,218,5,253,1,21.9 504921610000000000,truck_15,South,Albert,H-2,v1.5,1500,150,12,6.78254,166.86685,5,0,110,0,26.3 504921610000000000,truck_16,South,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,51.16405,121.32556,445,0,294,3,29.9 504921610000000000,truck_17,West,Derek,H-2,v1.5,1500,150,12,8.12913,56.57343,9,0,6,4,29 504921610000000000,truck_18,West,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,67.15167,153.56094,260,1,239,1,23.3 504921610000000000,truck_19,West,Derek,G-2000,v1.5,5000,300,19,19.69456,139.49545,448,4,298,0,29.9 504921610000000000,truck_20,North,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,38.88968,65.86504,103,0,41,1,23.6 504921610000000000,truck_21,East,Derek,G-2000,v2.0,5000,300,19,81.88232,167.81287,345,0,326,0,20.8 504921610000000000,truck_0,South,Trish,H-2,v2.3,1500,150,12,52.32335,4.71786,128,9,225,0,25.8 504921610000000000,truck_22,West,Albert,G-2000,v1.5,5000,300,19,39.94345,16.02353,440,1,45,0,27.8 504921610000000000,truck_8,South,Seth,G-2000,v1.0,5000,300,19,21.89464,44.58628,402,0,234,0,20.3 504921610000000000,truck_23,South,Andy,F-150,v2.0,2000,200,15,73.28131,98.05635,201,7,277,0,25.3 504921610000000000,truck_24,West,Rodney,G-2000,v2.3,5000,300,19,22.19506,0.27702,217,0,321,2,29.5 504921610000000000,truck_9,South,Andy,H-2,v2.3,1500,150,12,,112.40429,402,9,75,4,29.5 504921610000000000,truck_26,South,Seth,F-150,v1.5,2000,200,15,45.65798,144.60844,59,1,183,0,21.7 504921610000000000,truck_27,West,Seth,G-2000,v1.5,5000,300,19,79.55699,97.86561,255,7,348,2,20.2 504921610000000000,truck_25,North,Trish,F-150,v2.0,2000,200,15,17.26506,16.91691,453,8,186,0,24.3 504921610000000000,truck_28,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,60.33272,4.61578,84,3,198,0,23.1 504921610000000000,truck_29,East,Rodney,G-2000,v2.0,5000,300,19,80.30331,146.54254,340,5,118,0,25.6 504921610000000000,truck_30,East,Andy,G-2000,v1.5,5000,300,19,29.62434,83.73246,300,0,270,4,22.3 504921610000000000,truck_33,West,Rodney,G-2000,v1.5,5000,300,19,89.19593,10.47733,403,8,170,0,29.6 504921610000000000,truck_36,North,Andy,G-2000,v1.0,5000,300,19,87.53087,45.07276,163,0,132,1,27.6
Ich habe erwartet, dass Zeile[][]Byte zeilenweise CSV-Daten enthält.
Problemumgehung
Wie bereits vorgeschlagen, sollten Sie wirklich encoding/csv verwenden.
Das heißt, die Ursache Ihres Problems liegt im Godoc über der bytes()Funktion:
// bytes returns the most recent token generated by a call to scan.
// the underlying array may point to data that will be overwritten
// by a subsequent call to scan. it does no allocation.
func (s *scanner) bytes() []byte {
return s.token
}Folglich können nachfolgende Aufrufe von scan() das zurückgegebene Byte-Slice ändern. Um dies zu vermeiden, müssen Sie das Byte-Slice wie
for scanner.Scan() {
row := scanner.Bytes()
bs := make([]byte, len(row))
copy(bs, row)
b.Append(bs)
}Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCSV in Bytes einlesen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Detaillierte Schritte zum Bereinigen des Speichers in Xiaohongshu
Apr 26, 2024 am 10:43 AM
1. Öffnen Sie Xiaohongshu, klicken Sie unten rechts auf „Ich“. 2. Klicken Sie auf das Einstellungssymbol und dann auf „Allgemein“. 3. Klicken Sie auf „Cache leeren“.
Was tun, wenn Ihr Huawei-Telefon nicht über genügend Speicher verfügt (Praktische Methoden zur Lösung des Problems des unzureichenden Speichers)
Apr 29, 2024 pm 06:34 PM
Unzureichender Speicher auf Huawei-Mobiltelefonen ist mit der Zunahme mobiler Anwendungen und Mediendateien zu einem häufigen Problem geworden, mit dem viele Benutzer konfrontiert sind. Um Benutzern zu helfen, den Speicherplatz ihres Mobiltelefons voll auszunutzen, werden in diesem Artikel einige praktische Methoden vorgestellt, um das Problem des unzureichenden Speichers auf Huawei-Mobiltelefonen zu lösen. 1. Cache bereinigen: Verlaufsdatensätze und ungültige Daten, um Speicherplatz freizugeben und von Anwendungen generierte temporäre Dateien zu löschen. Suchen Sie in den Huawei-Telefoneinstellungen nach „Speicher“, klicken Sie auf die Schaltfläche „Cache löschen“ und löschen Sie dann die Cache-Dateien der Anwendung. 2. Deinstallieren Sie selten verwendete Anwendungen: Um Speicherplatz freizugeben, löschen Sie einige selten verwendete Anwendungen. Ziehen Sie es an den oberen Rand des Telefonbildschirms, drücken Sie lange auf das Symbol „Deinstallieren“ der Anwendung, die Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf die Bestätigungsschaltfläche, um die Deinstallation abzuschließen. 3.Mobile Anwendung auf
Detaillierte Vorgehensweise zum Vergleichen von CSV-Dateien mit Beyond Compare
Apr 22, 2024 am 11:52 AM
Wählen Sie nach der Installation der BeyondCompare-Software die zu vergleichende CSV-Datei aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei und wählen Sie im erweiterten Menü die Option [Vergleichen]. Die Textvergleichssitzung wird standardmäßig geöffnet. Sie können auf die Symbolleiste der Textvergleichssitzung klicken, um die Schaltflächen [Alle [,] Unterschiede [ und [Gleiche]] anzuzeigen, um die Dateiunterschiede intuitiver und genauer anzuzeigen. Methode 2: Öffnen Sie BeyondCompare im Tabellenvergleichsmodus, wählen Sie die Tabellenvergleichssitzung aus und öffnen Sie die Sitzungsbetriebsschnittstelle. Klicken Sie auf die Schaltfläche [Datei öffnen] und wählen Sie die zu vergleichende CSV-Datei aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche mit dem Ungleichheitszeichen [≠] in der Symbolleiste der Benutzeroberfläche für Tabellenvergleichssitzungen, um die Unterschiede zwischen den Dateien anzuzeigen.
Wie man Deepseek vor Ort fein abgestimmt
Feb 19, 2025 pm 05:21 PM
Die lokale Feinabstimmung von Deepseek-Klasse-Modellen steht vor der Herausforderung unzureichender Rechenressourcen und Fachkenntnisse. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können die folgenden Strategien angewendet werden: Modellquantisierung: Umwandlung von Modellparametern in Ganzzahlen mit niedriger Präzision und Reduzierung des Speicherboots. Verwenden Sie kleinere Modelle: Wählen Sie ein vorgezogenes Modell mit kleineren Parametern für eine einfachere lokale Feinabstimmung aus. Datenauswahl und Vorverarbeitung: Wählen Sie hochwertige Daten aus und führen Sie eine geeignete Vorverarbeitung durch, um eine schlechte Datenqualität zu vermeiden, die die Modelleffizienz beeinflusst. Batch -Training: Laden Sie für große Datensätze Daten in Stapel für das Training, um den Speicherüberlauf zu vermeiden. Beschleunigung mit GPU: Verwenden Sie unabhängige Grafikkarten, um den Schulungsprozess zu beschleunigen und die Trainingszeit zu verkürzen.
Was tun, wenn der Edge-Browser zu viel Speicher beansprucht? Was tun, wenn der Edge-Browser zu viel Speicher beansprucht?
May 09, 2024 am 11:10 AM
1. Rufen Sie zunächst den Edge-Browser auf und klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke. 2. Wählen Sie dann in der Taskleiste [Erweiterungen] aus. 3. Schließen oder deinstallieren Sie als Nächstes die Plug-Ins, die Sie nicht benötigen.
Für nur 250 US-Dollar zeigt Ihnen der technische Leiter von Hugging Face Schritt für Schritt, wie Sie Llama 3 verfeinern
May 06, 2024 pm 03:52 PM
Die bekannten großen Open-Source-Sprachmodelle wie Llama3 von Meta, Mistral- und Mixtral-Modelle von MistralAI und Jamba von AI21 Lab sind zu Konkurrenten von OpenAI geworden. In den meisten Fällen müssen Benutzer diese Open-Source-Modelle anhand ihrer eigenen Daten verfeinern, um das Potenzial des Modells voll auszuschöpfen. Es ist nicht schwer, ein großes Sprachmodell (wie Mistral) im Vergleich zu einem kleinen mithilfe von Q-Learning auf einer einzelnen GPU zu optimieren, aber die effiziente Feinabstimmung eines großen Modells wie Llama370b oder Mixtral blieb bisher eine Herausforderung . Deshalb Philipp Sch, technischer Leiter von HuggingFace
So exportieren Sie die abgefragten Daten in Navicat
Apr 24, 2024 am 04:15 AM
Abfrageergebnisse in Navicat exportieren: Abfrage ausführen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Abfrageergebnisse und wählen Sie Daten exportieren. Wählen Sie nach Bedarf das Exportformat aus: CSV: Feldtrennzeichen ist Komma. Excel: Enthält Tabellenüberschriften im Excel-Format. SQL-Skript: Enthält SQL-Anweisungen, die zur Neuerstellung von Abfrageergebnissen verwendet werden. Wählen Sie Exportoptionen (z. B. Kodierung, Zeilenumbrüche). Wählen Sie den Exportspeicherort und den Dateinamen aus. Klicken Sie auf „Exportieren“, um den Export zu starten.
Die Auswirkungen der KI-Welle sind offensichtlich. TrendForce hat seine Prognose für Preiserhöhungen bei DRAM-Speicher und NAND-Flash-Speicher in diesem Quartal nach oben korrigiert.
May 07, 2024 pm 09:58 PM
Laut einem TrendForce-Umfragebericht hat die KI-Welle erhebliche Auswirkungen auf die Märkte für DRAM-Speicher und NAND-Flash-Speicher. In den Nachrichten dieser Website vom 7. Mai sagte TrendForce heute in seinem neuesten Forschungsbericht, dass die Agentur die Vertragspreiserhöhungen für zwei Arten von Speicherprodukten in diesem Quartal erhöht habe. Konkret schätzte TrendForce ursprünglich, dass der DRAM-Speichervertragspreis im zweiten Quartal 2024 um 3 bis 8 % steigen wird, und schätzt ihn nun auf 13 bis 18 %, bezogen auf NAND-Flash-Speicher, die ursprüngliche Schätzung wird um 13 bis 18 % steigen 18 %, und die neue Schätzung liegt bei 15 %, nur eMMC/UFS weist einen geringeren Anstieg von 10 % auf. ▲Bildquelle TrendForce TrendForce gab an, dass die Agentur ursprünglich damit gerechnet hatte, dies auch weiterhin zu tun
