海量证照批量处理工具是专为证件照设计的一款处理软件。该软件包含了添加条码、排版、尺寸大小调整、对比度调整、格式转换、图片旋转、名称转换、抽取、导入SQL等多种功能，而且支持多种照片格式。使用时，可以进行批量操作，对导入的照片进行快速处理，轻松完成证照处理工作，需要的朋友快来下载使用吧。 海量证照批量处理工具功能介绍 　　1、批量图片加载编号及条码 　　能在整批数码照片的底部、顶部加载编号信息及相应

现在，来自物联网（IoT）传感器和具有全球定位系统（GPS）的智能设备的海量数据流正在涌入数据库系统，以进行进一步的处理和分析。 从新鲜和历史数据中实时检索的能力被证明是利用这些数据流在智能制造和智能城市中实际应用的关键推动力。 在本文中，我们提出了一种简单有效的分布式解决方案，以实现每秒数百万个元组插入和毫秒级的临时时间范围查询处理。 为此，我们提出了一种新的数据分区方案，该方案利用了工作负载特征并避免了昂贵的全局数据合并。 此外，为解决吞吐量瓶颈，我们采用基于模板的索引方法，以在传入元组的相对稳定分布上跳过不必要的索引结构调整。 为了并行化数据插入和查询处理，我们提出了一种有效的分派机制和有效的负载平衡策略，以工作负载感知的方式充分利用计算资源。 在合成和实际工作负载上，我们的解决方案始终都比最先进的开源系统好至少一个数量级。

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负荷数据（爱尔兰），txt格式，包括电力负荷数据和天然气，时间分辨率为30min，txt第一列为智能电表编号，第二列为时间（不是常用的格式，需要转换），低三列为用电量

针对交通领域多源动态海量数据高性能计算的实时性、动态扩展性处理要求，提出了一种基于GemFire的分布式内存数据库实验平台，采用键-值数据存储结构和分布式动态成员关系，通过加载浮动车系统的真实数据在完整的云计算架构下，进行了计算性能测试与分析。实验结果表明，该平台可将千万级以上大数据量的计算时间缩短至原系统的10%以内，满足了交通物联网云平台整合利用各子系统数据资源的应用需求。

labelme辅助打标工具，每0.8s自动帮你点击，你只需要用鼠标描绘轮廓和按d到下一张就好了，省去了我们用鼠标点到手累手残。按F10开始，按F12结束，可能360会误报，你点信任就好了，这个就是用按键精灵编写的，360误报而已。

提到大数据存储nosql是不得不提的一个部分,CAP，BASE，ACID这些原理在过去的一些年对其有着一定的指导作用(近年来随着各种实时计算模型的发展，CAP也被渐渐打破)CAP：（Consistency-Availability-PartitionTolerance数据一致性（C）：等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；对数据更新具备高可用性（A）：在可写的时候可读,可读的时候可写，最少的停工时间能容忍网络分区（P）eg：传统数据库一般采用CA即强一致性和高可用性nosql，云存储等一般采用降低一致性的代价来获得另外2个因素ACID：按照CAP分法ACID是许多CA型关系数据库多采用的原则

SQL经历了时间的考验，目前已获得了广泛的部署；NoSQL作为关系型数据库的可行替代品，也得到了大量的支持者。在大数据应用程序的选择中，究竟谁更胜一筹，让我们听听两位专家的的解析。大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官RyanBetts和Couchbase公司首席执行官BobWiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论据来支持自己的说法，让我们来看看他们是如何证明的。执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQLSQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础；而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专

海量流程实例的存储、索引与检索

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