batch-processing

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我想向Task表中插入10多行數據，所以我創建了這些記錄的列表。除了我的表，我有一個存儲庫，其中包含諸如創建，更新等功能。所以我可以使用創建一個函數來添加一條記錄，但我想用這個函數批量插入數據。 case class Task ( idTask: Option[Long], ownerId: Long, name: String, finished: Bool

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在SQL Server中執行批量插入忽略並返回id的最佳方法是什麼？

當我從不同的數據源（Json文件，其他數據庫和REST API）導入它們時，我需要對各種數據進行重複數據刪除，首先將它們加載到一個表中，該表定義它們的類型並將數據存儲爲Json，稍後當我運行批處理時，我可以查找類型並將數據插入到合適的表中。導入行的數量是不同的（每種類型都有不同的表格/表格），但總是超過100萬個（如果我使用VARCHAR(MAX)將它們以Json格式放置在單個表格中，那麼這些數據

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讀取數千個jpeg文件的名稱作爲Spring批處理的輸入

我正在使用Spring Batch併爲我的批處理過程定義作業，但問題是我需要從特定目錄讀取80.000 jpeg文件的名稱作爲輸入，想要讀取例如每塊1000。我也聽說過這樣做的Spring Integration，但我不知道這是否正確。如果我採取正確的做法，請引導我。謝謝。 UPDATE：我應該取回的所有文件到一個集合結構像列表或其他什麼東西時，我想我的初始化自定義項閱讀器？這是最佳嗎？

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從騾子批量增量計數器

我有一種情況，我正在使用批處理記錄。每個記錄包含一個子記錄，我必須總結所有記錄。現在我正在做的是在每個批處理步驟，我正在閱讀no。的子記錄&存儲它在一些流量變量說「計數器」。在這個批處理步驟中，只有我將這個計數器添加到另一個流量變量「total_count」。但在這total_count不會保持不變。對於每條記錄，此total_count設置爲0，因爲它在流程開始時已初始化。我將total_c

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我如何把新的生產線使用批處理腳本遍歷文本文件中的某些部分

請幫助我謝謝，後，這是我的文本文件 2000,license(s) used by [email protected] [180.16.10.168] 21000,license(s) used by [email protected] [180.16.10.168] 21000,license(s) used by [email protected] [180.16.10.168] 21

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在Firestore數據庫中一次執行500多個操作

我試圖創建一個WriteBatch來保持我的數據庫中的某個引用的控制權。我的應用有一個簡單的User-Follow-Post-Feed模型，我希望我的用戶在他的Feed中看到他所關注的所有用戶的帖子。我在研究Firebase示例（如Firefeed）以及StackOverflow上的很多帖子之後正在做什麼。最佳的想法是保持一個路徑（collection在這種情況下），在那裏我存儲我的用戶應該在他

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行綁定多個dataframes並添加起始數據幀的名字變成

列我已經在我的環境無數dataframes： x1 <- structure(list(time = structure(c(1327241343, 1327327803, 1327414263 ), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"), x1 = c(22.5, 12, 0)), .Names = c("time", "x1"),

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超時或關閉過程完成

我有一個X.exe程序需要大約2-6小時才能完成。確切的時間是未知的，但我想實現一個6.5或7小時的門檻。如果這個程序在這段時間內沒有返回任何值，它將被殺死。我如何使用批次*.bat文件實現此目的？這是我到目前爲止：計時器bat1.bat和實際bat2.bat。 bat1.bat： start cmd /C bat2.bat & timeout /t 25200 & taskkill /im X

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使用cmd關閉當前窗口？

這可能使用cmd關閉當前窗口嗎？我用這個here is a link但徒勞無益。

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Keras：使用train_on_batch處理批處理數據時的測試，交叉驗證和準確性

有人可以指給我一個完整的示例，它可以執行以下所有操作嗎？適合使用train_on_batch() 留出從每批出於驗證的目的集預留精度評價試驗數據畢竟批次已被處理的數據的循環成批（酸洗）的數據（見下面我的例子的最後一行）。我發現很多1 - 互聯網上的5行代碼片段說明如何調用train_on_batch()或fit_generator()，但至今沒有明確說明如何分離出來，同時處理驗證和測試數據，