QTableWidget大数据文件显示 文件映射mmap  如果文件很大，读取全部的数据会占用很大内存，推荐文件映射的方法，每次交互只读需要显示的文件数据。文件映射1G左右的文件，大概在1.2s左右可以完成文件映射；再进行分页显示，表格固定的是一百行，每次操作对这一百行数据进行刷新，虚拟出完整表格的效果。 测试：QTableWidge分页显示1千万行数据，建立mmap文件映射，只读取需要显示的部分文件内容，此种方式速度快，占用内存小，内存占用149MB左右，每次只读取显示部分的数据，推荐此种方式。

先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据 针对于数据量比较大的列表、字典，可以采用将其加工为数据包来调用，减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb') list2 = pickle.load(list_file)

大数据技能竞赛知识点解析与实践.pptx

自定义TableMode模型，继承QAbstractTableModel，自定义数据模型。 可以很快得加载完1000万行大数据，并且占用的内存也不大,可加载1千万行大数. 使用QVector作为模型的底层数据结构存储数据，其内存占用与QList相当，尾部追加插入耗时与QList相当，但头部插入比QList耗时较多 QList m_itemList;

CSDN大数据学习班第一节分享：大数据入门技术初探

简介： 这是一个野心勃勃的创业计划，在线支付鼻祖PayPal试图创造一个“统治世界”的金融操作系统，并在全球成功推广一款颠覆式的互联网产品。 《支付战争》的作者是“PayPal黑帮”成员之一，他真实还原了这个伟大产品是如何诞生的，以及在后来的发展壮大之路上，如何应对融资紧张、突破增长瓶颈，在竞争者凶猛围剿与平台商霸王条款的夹击下，逆境求生，改变业务模式，最终完成IPO，并成功出售给竞争对手eBay的全过程。

利用kettle实现动态计算当前页码以及总页数，循环抽取大数据级数据到目标数据库中；

"互联网+"与先进制造业的融合发展成为时代的热点,文中在创新的视角下,研究"互联网+"与高新技术产业创新的融合机理,分析"互联网+"对高新技术产业的作用效果,采用了熵权-灰色关联度模型,选取2013年、2015年和2017年长江经济带11省市高新技术产业的创新数据,对"互联网+"与高新技术产业创新的融合情况进行研究。研究结果显示:"互联网+"与高新技术产业创新能力的总体融合程度较好,"互联网+"与高新技术产业创新能力的融合状况存在较为显著的区域差异性,"互联网+"对高新技术产业发展薄弱的省份关联性更强。从时间维度上看"互联网+"的创新提升效果有增强的趋势;高新技术产业的创新产出、创新转化与"互联网+"的融合水平较高,创新投入和创新支撑与"互联网+"的融合水平相对较低,"互联网+"主要通过促进高新技术产业创新产出和转化提升其创新能力水平。

工业园区作为工业企业集聚区，为工业企业提供了大量基础设施和公共服务。随着工业互联网的发展，传统工业园区的转型已成为未来发展的必然方向。目前我国工业互联网网络体系正在全方位推进中，工业园区网络作为企业外网和企业内网之间的纽带，是工业互联网的重要基础设施，是工业互联网网络的重要组成部分。随着工业互联网业务需求的日益丰富，园区网络的能力提升成为推进工业互联网网络化改造与应用中的关键环节。 在此形势下，工业互联网产业联盟（以下简称“联盟/AII”）组织多家企业联合撰写了《工业互联网园区网络白皮书》。本白皮书从园区网络发展现状入手，探讨了工业互联网新形势下园区网络内涵、架构、业务场景需求、创新技术与应用等，引导工业互联网园区网络建设，帮助构建、运维新型的工业互联网园区网络。 本白皮书编写过程中得到了联盟成员及国内外众多企业的大力支持。经过多次深入调研和探讨，为白皮书观点的形成与编写提供了有力支撑。后续我们将根据业界的实践情况和反馈意见，在持续深入研究的基础上适时修订和发布新版白皮书。

龙岩大数据产业园区实施专项方案.doc