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)

能够处理大批量数据的分页，处理百万级别的分页，c#源码，附带数据库数据！

DELPHI控件、可以导出大量数据，内存不溢出

NEFIS NEFIS是为科学程序设计的功能库。 这些程序的特点是输入和输出数据量很大。 NEFIS能够在文件或共享内存中存储和检索大量数据。 为了在存储和检索数据时获得良好的性能，这些文件是自描述的二进制直接访问文件。 免费软件：较小的GNU通用公共许可证v3 说明文件： ： 建造 我们旨在提供不同平台的二进制文件，作为pypi的wheel文件。 如果要从源代码安装nefis，可以按照以下步骤操作： 从下载Delft3D的源代码（包括nefis库（ .so， .dll）） 编辑“ setup.cfg”文件，以便它可以找到包含nefis库的目录（libnefis.so，nefis.dll）。 调整“ set.cfg”文件中的下一行。 [build_ext] library-dirs=./lib 运行make dist以创建可以安装的whl文件（在类似平台上使用pip

验证不同数据量对模型的影响

几万条【英文菜谱】，数据量非常大，建议进行分割再打开。用于给女朋友开发app时候采集下来的菜谱数据！！！

五类表格文本标注数据，应用于表格识别，OCR等领域。 基本说明： 1. 总共4000张标注数据以及1000张未标注数据； 2. 数据标注采用labelme，保存文件为json； 3. 标注的数据类别为横线与竖线； 4. 表格中的虚线以及无线区域也会框选出来（这个标注信息，花点心思也能够明白模型的设计思路） 5.数据来源于真实数据，涉及到机密信息已脱敏 6. 这么大的数据集，来之不易，给需要的工程人员以及学习者提供些数据 7. 数据标注也雇佣了一些标注人员，标明的价格就当是会点小本吧。 8. 如果有需要可以下载，另外本人上传的资源还有目标检测-厨房老鼠的数据集，以及OCR手写数据集，都是非开源数据集，有需要可以查找。 9. 感谢各位大佬们，如果觉得数据集有价值，可以留个言评论一番哦。 最后最后，数据来源真实，已用于落地模型的训练，无需担心是脏数据。

无预设类别数的大数据量聚类算法研究.pdf

为什么我建议需要定期重建数据量大但是性能关键的表.doc

本地大数据量存储系统