对于某个城市的出租车数据，一天就有33210000条记录，如何将每辆车的数据单独拎出来放到一个专属的文件中呢？
思路很简单：
就是循环33210000条记录，将每辆车的数据搬运到它该去的文件中。
但是对于3000多万条数据，一个一个循环太消耗时间，我花了2个小时才搬运了60万数据，算算3000万我需要花费100个小时，也就需要4-5天。并且还需要保证这五天全天开机，不能出现卡机的事故。
因此，需要使用并行进行for循环的技巧：
由于3000万数据放到csv中导致csv打不开，因此我就把一个csv通过split软件将其切分成每份60万，共53个csv。
我原来的思路是读取文件夹，获取由每一个60
2021-12-25 21:25:53
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break语句
哇，我已经找到我要的答案了，我不需要进行更多的循环了！
比如，寻找第一个能被5整除的数：
for循环中，如果遇见了break语句，这个for循环就会立即终止，不在进行其他的迭代了。
for(var i = 1 ; i <= 100; i++){
console.log(i);
if(i == 5){
break; //找到了一个，就立即终止循环
}
}
break语句只能跳出当前所在的最内层循环：
//break只中断了最内层循环，外层循环还在继续
for(var i = 1 ; i <= 10 ; i++){
for(v
2021-12-25 19:09:46
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CECS450-2016钢液真空循环脱气法(RH)真空炉砌筑工程施工及验收规程.pdf
2021-12-25 19:00:33
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主要介绍了Java使用for循环解决经典的鸡兔同笼问题,结合实例形式分析了Java巧妙使用流程控制语句for循环解决鸡兔同笼问题相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2021-12-25 11:10:23
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这是 [1] 中详细描述的循环模糊神经网络 (RFNN) 的四种不同 S 函数实现的集合。 它是一个四层、神经模糊网络，专门通过第 2 层和第 4 层的误差反向传播进行训练。该网络采用 4 组可调参数。 在第 2 层：mean[i,j]、sigma[i,j] 和 Theta[i,j]，在第 4 层：权重 w4[m,j]。 该网络使用的可调参数比 ANFIS/CANFIS 少得多，因此其训练速度通常更快。 这使其成为在线学习/操作的理想选择。 此外，由于在第 2 层中使用了动态元素，它的近似/映射能力得到了提高。为输入空间分区选择了散点型和网格型方法。 [1] C.-H. 李，C.-C。 Teng，使用递归模糊神经网络识别和控制动态系统，IEEE 模糊系统汇刊，第 8 卷，第 4 期，第 349-366 页，2000 年 8 月。
2021-12-24 14:58:02
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熟悉μVision5软件调试方法，完成实验4的C51编程语言，练习 μVision5与ISIS的联机仿真方法。提交实验报告包括电路原理图、C51源程序（含注释语言）、软件调试分析、仿真运行截图以及实验小结。
2021-12-23 21:36:09
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