csv를 바이트로 읽습니다.
php 편집기 Xigua는 CSV 파일을 바이트로 읽는 방법을 소개합니다. CSV는 표 형식의 데이터를 저장하고 교환하는 데 일반적으로 사용되는 일반적인 데이터 형식입니다. 전통적인 방법은 파일 연산 기능을 사용하여 CSV 파일을 한 줄씩 읽어 배열이나 객체로 저장하는 것입니다. 그러나 CSV 파일을 바이트 단위로 읽으면 대용량 데이터 세트를 더 효율적으로 처리할 수 있고 메모리 사용량 측면에서 더 경제적일 수 있습니다. 이 방법은 fopen 함수를 사용하여 바이너리 모드로 파일을 열고 fread 함수를 사용하여 파일 내용을 읽는 방식으로 구현할 수 있습니다. 읽은 바이트는 데이터 분석 및 조작을 위해 배열이나 기타 데이터 구조로 추가 처리될 수 있습니다. 이 방법을 통해 PHP의 기능을 더 잘 활용하여 CSV 파일을 처리하고 데이터 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
질문 내용
csv 파일을 2D 바이트 슬라이스로 읽을 때 이상한 동작이 발생했습니다. 처음 42개 행은 괜찮지만, 추가 행 끝이 데이터에 삽입되어 상황이 엉망이 되는 것 같습니다.
처음 42번 중 첫 번째 줄:
으아악라인 43 다음에 첫 번째 라인을 추가하세요:
으아악문제를 재현하기 위한 최소한의 코드:
으아악내가 사용한 CSV:
으아악row[][]byte에 행별 csv 데이터가 포함될 것으로 예상했습니다.
해결 방법
이미 제안한 대로 encoding/csv
을 사용해야 합니다.
즉, 문제의 원인은 bytes()
함수 위의 godoc에 있습니다:
따라서 scan()
에 대한 후속 호출은 반환된 바이트 슬라이스를 수정할 수 있습니다. 이를 방지하려면
위 내용은 csv를 바이트로 읽습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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BeyondCompare 소프트웨어를 설치한 후 비교할 CSV 파일을 선택하고 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 확장된 메뉴에서 [비교] 옵션을 선택하면 기본적으로 텍스트 비교 세션이 열립니다. 텍스트 비교 세션 툴바를 클릭하면 [모두 [,] 차이점 [, [동일]] 버튼이 각각 표시되어 파일 차이점을 보다 직관적이고 정확하게 볼 수 있습니다. 방법 2: 테이블 비교 모드에서 BeyondCompare를 열고 테이블 비교 세션을 선택한 후 세션 작업 인터페이스를 엽니다. [파일 열기] 버튼을 클릭하고 비교할 CSV 파일을 선택하세요. 테이블 비교 세션 작업 인터페이스의 도구 모음에서 부등호[≠] 버튼을 클릭하면 파일 간의 차이점을 확인할 수 있습니다.

1. Xiaohongshu를 열고 오른쪽 하단에 있는 나를 클릭하세요. 2. 설정 아이콘을 클릭하고 일반을 클릭하세요. 3. 캐시 지우기를 클릭하세요.

TrendForce 조사 보고서에 따르면 AI 물결은 DRAM 메모리와 NAND 플래시 메모리 시장에 상당한 영향을 미칩니다. 5월 7일 이 사이트의 뉴스에서 트렌드포스는 오늘 최신 연구 보고서에서 이번 분기에 두 가지 유형의 스토리지 제품에 대한 계약 가격 인상을 인상했다고 밝혔습니다. 구체적으로 트렌드포스는 당초 2024년 2분기 DRAM 메모리 계약 가격이 3~8% 인상될 것으로 추정했는데, 현재 NAND 플래시 메모리 기준으로는 13~18% 증가할 것으로 추정하고 있다. ~18%이고 새로운 추정치는 15% ~20%이며 eMMC/UFS만 10%의 더 낮은 증가율을 갖습니다. ▲이미지 출처 TrendForce TrendForce는 소속사가 당초 계속해서

Navicat에서 쿼리 결과 내보내기: 쿼리를 실행합니다. 쿼리 결과를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 내보내기를 선택합니다. 필요에 따라 내보내기 형식을 선택하십시오. CSV: 필드 구분 기호는 쉼표입니다. Excel: Excel 형식을 사용하여 테이블 헤더를 포함합니다. SQL 스크립트: 쿼리 결과를 다시 생성하는 데 사용되는 SQL 문이 포함되어 있습니다. 내보내기 옵션(예: 인코딩, 줄 바꿈)을 선택합니다. 내보내기 위치와 파일 이름을 선택합니다. 내보내기를 시작하려면 "내보내기"를 클릭하세요.

1. 먼저 Edge 브라우저에 접속하여 오른쪽 상단에 있는 점 3개를 클릭하세요. 2. 그런 다음 작업 표시줄에서 [확장 프로그램]을 선택하세요. 3. 그런 다음 필요하지 않은 플러그인을 닫거나 제거합니다.

Deepseek 클래스 모델의 로컬 미세 조정은 컴퓨팅 리소스와 전문 지식이 충분하지 않아야합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 다음과 같은 전략을 채택 할 수 있습니다. 모델 양자화 : 모델 매개 변수를 저 반영 정수로 변환하여 메모리 발자국을 줄입니다. 더 작은 모델 사용 : 더 쉬운 로컬 미세 조정을 위해 작은 매개 변수가있는 사전 취사 모델을 선택하십시오. 데이터 선택 및 전처리 : 고품질 데이터를 선택하고 모델 효과에 영향을 미치는 데이터 품질이 좋지 않도록 적절한 전처리를 수행하십시오. 배치 교육 : 대규모 데이터 세트의 경우 메모리 오버플로를 피하기 위해 훈련을 위해 배치로 데이터를로드하십시오. GPU 로의 가속도 : 독립 그래픽 카드를 사용하여 교육 프로세스를 가속화하고 교육 시간을 단축하십시오.

Meta가 출시한 Llama3, MistralAI가 출시한 Mistral 및 Mixtral 모델, AI21 Lab이 출시한 Jamba 등 친숙한 오픈소스 대형 언어 모델이 OpenAI의 경쟁자가 되었습니다. 대부분의 경우 사용자는 모델의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 자신의 데이터를 기반으로 이러한 오픈 소스 모델을 미세 조정해야 합니다. 단일 GPU에서 Q-Learning을 사용하여 작은 언어 모델에 비해 대규모 언어 모델(예: Mistral)을 미세 조정하는 것은 어렵지 않지만 Llama370b 또는 Mixtral과 같은 대규모 모델의 효율적인 미세 조정은 지금까지 과제로 남아 있습니다. . 그래서 HuggingFace의 기술 이사인 Philipp Sch는
