从特定网站的特定位置批量导入数据到Excel的范例，可以自行修改成导入其他网站的其他数据。

在java web系统应用中我们经常会用到大批量数据的导出，动辄就上几十万几百万的数据让我们的程序感觉压力很大，甚至都出现无法导出的情况，如内存溢出等。 java中使用poi导出Excel大批量数据到客户端 存在两个导出方法：存在一个分批量导出ZIP文件，一个导出exel文件

Oracle sqlldr 大批量数据导入工具使用实例，通过Oracle 自带的sqlldr 工具可快速导入大批量的数据至Oracle中。 工具使用前提条件： 1.安装的Oracle Client 不能为精简版，要不然就找不到sqlldr.exe 2.将Oracle的安装目录下的/BIN/sqlldr.exe加入系统环境变量 3.执行的实例，请参考压缩包中的remark.txt 说明文件

利用nltk包实现对句子的名词抽取，可以自定义抽取的规则，需要了解一定的nltk名词抽取的规则，支持批量处理，具体的量可以自己设定。

LYZ宏达物流单批量打印源码 源码描述： 一、源码特点 1、物流批量打印，打印格式可自定义，批量数据打印。 二、注意事项 1、开发环境为Visual Studio 2010，使用.net 3.5开发。

原文地址 分类目录——Pytorch 深度学习可行的一个前提是假设数据之间是相互独立的，用相关的数据进行训练会让训练的模型局限于满足一撮数据，没有实用性。而更多的现实情况是数据之间存在着或多或少的相关性，所以深度学习中常用海量数据来弥补数据间相关所产生的训练模型的不足。在大量数据中学习中，小批量（batch）梯度下降是一种比较好的方式，每次选取一小部分数据来进行参数更新，既能沿着较好的方向更新，又能兼顾训练的效率 另外，从数据集中随机（不连续）抽取数据也是可以减弱数据相关性的影响的。这一点在随机森林中的到了充分的利用（这里的随机与随机森林中的随机不完全相同） pytorch中引入了对数据进行切

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需求：需要频繁的插入数据到MySQL数据库中，设计目标要求能支持平均每秒插入1000条数据以上 方法：mysql批量数据插入方法及性能参考