回答:谢邀答案是完全可以，除此之外，pandas还提供各种复杂的表格数据操作，我们看看下面的例子pandaspandas官网：https://pandas.pydata.org/ Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。pandas两个主要的数据结构包括DataFrame和Series。DataFr...
rottengeek
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回答:SELECTp1,p2,min(startTime) AS startTime,max(endTime) AS endTime,SUM(count) AS countFROM demoGROUP BY p1,p2
MartinHan
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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...件下载到本地、解压缩、再上传回OSS这样冗长的链路。 实现思路如 《访问 OSS 非结构化数据》文档中所述，MaxCompute读取OSS上的文本数据本质上是读取一个InputStream流，那么我们只要构造出适当的归档字节流，就可以直接获取这...
...m(): with open(/proc/meminfo) as f: total = int(f.readline().split()[1]) free = int(f.readline().split()[1]) buffers = int(f.readline().split()[1]) cache = int(f...
...m(): with open(/proc/meminfo) as f: total = int(f.readline().split()[1]) free = int(f.readline().split()[1]) buffers = int(f.readline().split()[1]) cache = int(f...
... print(str(i).strip().replace( , )) # print(str(i).split(/)) i = str(i).split(/) i = i[len(i) - 1] key = i.strip().replace( , )...
功能描述 作业需求： 1、额度 15000或自定义 2、实现购物商城，买东西加入购物车，调用信用卡接口结账 3、可以提现，手续费5% 4、支持多账户登录 5、支持账户间转账 6、记录每月日常消费流水 7、提供还款接口 8、ATM记录操...
...入sql语句>).strip() if sql_str: sql_type = sql_str.split()[0].lower() # 获取输入的sql语句的类型。 if p.parses(sql_type): # 检查sql的类型是否符合规则 dict_sql = p.parses(sql...
...户的注册(要求不使用Web服务技术),所以 Demo采用Socket技术实现Web通信. 第一部分:数据库创建 数据库采用mysql 5.7.18, 数据库名称为MyUser, 内部有一张表 user.字段有 Id,UserName,Psd,Tel 第二部分:数据库连接与Socket通信 创建控制台程...
... = csv.decode(gbk) # # csv_str = str(csv) # lines = csv_str.split( ) # # print( len( lines)) return # 从互联网上获取数据 def getStockDataList( url ): print( datetim...
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...
赵连江
赵春朋
ernest
