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  • 【kimol君的无聊小发明】—用python写图片格式批量处理工具前言一、思路分析二、调整尺寸三、调整大小四、整合代码写在最后 前言 某个夜深人静的夜晚,夜微凉风微扬,月光照进我的书房~ 当我打开文件夹以回顾往事之...

    【kimol君的无聊小发明】—用python写图片格式批量处理工具

    前言

    某个夜深人静的夜晚,夜微凉风微扬,月光照进我的书房~
    当我打开文件夹以回顾往事之余,惊现许多看似杂乱的无聊代码。我拍腿正坐,一个想法油然而生:“生活已然很无聊,不如再无聊些叭”。
    于是,我决定开一个专题,便称之为kimol君的无聊小发明
    妙…啊~~~

    就在昨天,正当我在刺激战场厮杀时,“叮叮叮”,微信来消息了。我心想:“这是肾马情况?” 我打开一看,原来是小姐姐让我帮忙处理照片~ 乐于助人的我(小声嘀咕:“我信你个鬼,坏得很”),自然是立马放下游戏,奔向助人的前线,于是:
    在这里插入图片描述
    没有错~ 面对来自小姐姐的任务,kimol君自是当仍不让,打开美图秀秀,嗖嗖两下便搞定了,成功收获两颗小爱心❤️❤️~

    正当我沾沾自喜的时候,小姐姐又发来一个压缩包,说是同学和闺蜜的,让我帮忙一起弄一下。我打开一看:
    在这里插入图片描述
    37张照片,我能怎么办? 我也很绝望呀…

    毕竟有一颗炙热助人的心(画外音:“毕竟是小姐姐让帮忙”),不可能放着不管,但总不能一张一张的调叭,看来只能写一个小工具来批量处理了。

    一、思路分析

    其实,照片处理要求很简单,主要是两个方面:一个是调整图片尺寸(即宽x高),另一个是调整图片的大小(即压缩)。为了实现这两个功能,利用python中的PIL库即可,其安装方法如下:

    pip install pillow
    

    说明:PIL官方版不支持python3,不过非官方pillow可作为其替代品。
    导入相关的库:

    from PIL import Image
    

    读取图片:

    image = Image.open('xxx.jpg')
    

    利用resize()函数即可对图片的尺寸进行调整:

    image = image.resize((width, height))
    

    其中width和height分别为预期调整的图片宽和图片高。

    利用save()函数即可对图片进行压缩,进而调整其大小:

    image.save('out.jpg', quality=60)
    

    其中quality表示压缩的比例。

    二、调整尺寸

    首先一个函数,用于调整图片的尺寸:

    def resize(inImage, width, height, inplace=False):
        '''
        将图片调整为指定尺寸
        ----------------------------
        参数 inImage:需要处理的图片地址
        参数   width:预期图片宽度
        参数  height:预期图片高度
        参数 inplace:是否覆盖原文件
        ----------------------------
        返回 outImage:压缩后的图片地址
        '''
        if not inplace: # 如果不覆盖
            outImage = '%s-out.%s'%(inImage.split('.')[0],inImage.split('.')[1])
        else:
            outImage = inImage
        image = Image.open(inImage)
        image = image.resize((width, height))
        image.save(outImage)
        print('"%s"调整成功!(尺寸:%dx%d)'%(inImage, width, height))
        return outImage
    

    三、调整大小

    首先定义一个函数,用于获取图片的文件大小:

    def get_size(fileName):
        '''
        获取图片文件的大小(KB)
        --------------------
        参数 fileName: 文件名
        --------------------
        返回 fileSize:文件的大小
        '''
        fileSize = os.path.getsize(fileName)
        fileSize /= 1024 # 将单位转为KB
        return fileSize
    

    然后,通过不断调整压缩比率quality,来使得图片到达指定的大小,具体过程如下:

    def compress(inImage, targetSize, step=5, quality=75, inplace=False):
        '''
        将图片压缩到指定的大小
        -------------------------------
        参数    inImage:需要处理的图片地址
        参数 targetSize:预期压缩的大小
        参数       step:每次迭代的压缩比
        参数    quality:初始压缩比
        参数    inplace:是否覆盖原文件
        -------------------------------
        返回 outImage:压缩后的图片地址
        '''
        if not inplace: # 如果不覆盖
            outImage = '%s-out.%s'%(inImage.split('.')[0], inImage.split('.')[1])
        else:
            outImage = inImage
        fileSize = get_size(inImage)
        while fileSize > targetSize:
            image = Image.open(inImage)
            image.save('temp.jpg', quality=quality)
            fileSize = get_size('temp.jpg')
            quality -= step # 调整压缩比
            if quality < 0:
                print('"%s"压缩失败!(请调整step)'%inImage)
                return 
        if os.path.exists('temp.jpg'):
            copyfile('temp.jpg',outImage)
            os.remove('temp.jpg') # 移处临时文件
        print('"%s"压缩成功!(大小:%.2fKB)'%(inImage, fileSize))
        return outImage
    

    四、整合代码

    将resize()和compress()两个函数整合到一起:

    def adjust(inImage, width, height, targetSize, inplace=False):
        '''
        将图片调整为指定格式(包括尺寸及大小)
        -------------------------------
        参数    inImage:需要处理的图片地址
        参数      width:预期图片宽度
        参数     height:预期图片高度
        参数 targetSize:预期压缩的大小
        参数    inplace:是否覆盖原文件
        -------------------------------
        返回 outImage:调整后的图片地址
        '''
        if not inplace: # 如果不覆盖
            outImage = '%s-out.%s'%(inImage.split('.')[0],inImage.split('.')[1])
        else:
            outImage = inImage
        resize(inImage, width, height, inplace=inplace)
        compress(outImage, targetSize, inplace=True)
        return outImage
    

    调用方法如下:

    if __name__ == '__main__':
        adjust('xxx.jpg', 600, 800, 100)
    

    随后,通过写一个循环,将压缩包里的所有图片进行处理,便得到了预期的格式。
    在这里插入图片描述

    写在最后

    其实,这个小工具还有许多可以完善的地方,比如针对压缩方式、图片质量、效率等等都能做一些优化。此外,当然也可以考虑做一个GUI以更加方便的操作。感兴趣的小伙伴,可以试试哦,没准哪天就有小姐姐找上门了呢~😋

    我是kimol君,咋们下次再会~
    在这里插入图片描述
    创作不易,大侠请留步… 动起可爱的双手,来个赞再走呗 (๑◕ܫ←๑)

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  • 批量处理图片文字水印及其他批量处理处理写法ffmpeg 批量处理写法总结视频批量图片水印批量字幕(批量滚动字幕)处理批量合并ts导出mp4批量合成总结批量脚本分享 ffmpeg 批量处理写法总结 找了好多个博客的文章作为...

    ffmpeg 批量处理写法总结

    找了好多个博客的文章作为参考,写出了自己想要的批量bat,在写批量之前,要先测试ffmpeg代码在cmd终端成功运行。

    视频批量图片水印

    cmd命令

    ffmpeg -i birds.mp4 -i logo.png -filter_complex  "overlay=main_w-overlay_w:10" output.mp4
    

    批量代码

    for %%a in ("input*.mp4") do ffmpeg -i "%%a" -i logo.png -filter_complex "overlay=main_w-overlay_w:10" output\%%~na.mp4
    

    示例

    @ehco off
    for %%a in ("D:\mp4\*.mp4") do ffmpeg -i "%%a" -i D:\mp4\logo12.png -filter_complex "overlay=main_w-overlay_w:10" D:\output\%%~na.mp4
    pause
    

    D:\mp4为输入路径,即:要处理的视频文件夹路径,
    D:\mp4\logo12.png 为图片水印的存放路径
    D:\output为输出路径
    套用此批量记得修改正确的路径
    overlay=main_w-overlay_w:10 右上角水印
    左上角、左下角等自行查阅overlay参数设置,参考文献比较多,不再举例

    批量字幕(批量滚动字幕)处理

    终端命令

    ffmpeg -i input.mp4 -vf "drawtext=text=测试字幕 :expansion=normal:fontfile=SimSun-ExtB 常规.ttf: y=h-line_h-80:x=w-(t-4.5)*w/10: fontcolor=white@0.5: fontsize=36" output.mp4 
    

    批量代码

    for %%a in ("input*.mp4") do ffmpeg -i "%%a" -vf "drawtext=text=测试字幕 :expansion=normal:fontfile=SimSun-ExtB 常规.ttf: y=h-line_h-80:x=w-(t-4.5)*w/10: fontcolor=white@0.5: fontsize=36" "output\%%~na.mp4"
    

    示例

    @ehco off
    for %%a in ("D:\output\*.mp4") do ffmpeg -i "%%a" -vf "drawtext=text=测试字幕 :expansion=normal:fontfile=SimSun-ExtB 常规.ttf: y=h-line_h-80:x=w-(t-4.5)*w/10: fontcolor=white@0.5: fontsize=36" "D:\success\%%~na.mp4"
    pause
    

    ##D:\output 为输入路径,即要处理的视频文件夹路径
    测试字幕是要显示的字
    fontfile=调用的字体,可以选择路径,即写法为 fontifle=C:\windows\fonts\XXXXX.ttf,一般字体会默认调用系统字体,如果字幕显示方块,解决方法:系统设置》时间和语音》语言》管理语言设置》更改系统区域设置》勾选强制使用utf8重启解决
    y=h-line_h-80,80为可变参数,即显示的字幕高度,以底部为标准线,常规可能教小,建议20左右。
    x=w-(t-4.5)*w/10,参数4.5是字幕出现的时间,10为速度,即每秒10字符,这个字符算法参考其他文献,感觉10还可以吧,其他速度自测。
    fontcolor=white@0.5: fontsize=36,white字体颜色,@0.5,理解为几分之一的颜色,1为正常颜色,1以下教浅,如果字幕对视频有所遮挡,建议使用1以下,例如0.5,fontsize字体大小自测

    批量合并ts导出mp4

    cmd终端命令

    ffmpeg -i concat:"ts1.ts|ts2.ts" -acodec copy -vcodec copy -absf aac_adtstoasc output.mp4
    

    批量

    for %%a in ("input\*.ts") do ffmpeg -i "concat:%%a|片尾.ts" -acodec copy -vcodec copy -absf aac_adtstoasc output\%%~na.mp4
    

    示例

    @ehco off
    for %%a in ("D:\ts\*.ts") do ffmpeg -i "concat:%%a|D:\cs\mp4\endts\su.ts" -acodec copy -vcodec copy -absf aac_adtstoasc D:\output\%%~na.mp4
    pause
    

    一般用来合成片尾

    批量合成总结

    批量的写法相对于单个命令行就多了一个for循环。

    批量脚本分享

    @echo off
    set /p folder=请设置文件所在的文件夹路径,如:D:\mp4:
    echo %folder%
    md "%folder%\ts"
    md "%folder%\success"
    md "D:\output"
    echo 3s后将进入下一步加图片水印
    @ping -n 3 127.1 >nul 2>nul
    ::注意logo的路径
    for %%a in ("%folder%\*.mp4") do ffmpeg -i "%%a" -i D:\logo12.png -filter_complex "overlay=main_w-overlay_w:10" D:\output\%%~na.mp4
    echo 加图片水印执行成功,5s后将进入下一步滚动字幕
    @ping -n 5 127.1 >nul 2>nul
    for %%a in ("D:\output\*.mp4") do ffmpeg -i "%%a" -vf "drawtext=text=测试字幕 :expansion=normal:fontfile=SimSun-ExtB 常规.ttf: y=h-line_h-80:x=w-(t-4.5)*w/10: fontcolor=white@0.5: fontsize=36,drawtext=text=测试字幕: fontfile=SimSun-ExtB 常规.ttf: y=h-line_h-80:x=w-(t-105)*w/10: fontcolor=white@0.5: fontsize=36" "%folder%\success\%%~na.mp4"
    echo 滚动字幕执行成功,5s后将进入下一步合成片尾
    @ping -n 5 127.1 >nul 2>nul
    for %%a in ("%folder%\success\*.mp4") do ffmpeg -i %%a -vcodec copy -acodec copy -vbsf h264_mp4toannexb %folder%\ts\%%~na.ts
    del /f /q %%a in "D:\output\*.mp4"
    for %%a in ("%folder%\ts\*.ts") do ffmpeg -i "concat:%%a|D:\cs\mp4\endts\su.ts" -acodec copy -vcodec copy -absf aac_adtstoasc D:\output\%%~na.mp4
    echo 等待合成结束 5s后将删除换成缓存文件
    del /f /q %%a in "%folder%\success\*.mp4"
    del /f /q %%a in "%folder%\*.mp4"
    del /f /q %%a in "%folder%\ts\*.ts"
    del /f /q %%a in "%folder%\success\*.txt"
    rd /s /q %folder%\ts
    rd /s /q %folder%\success
    echo 全部执行完毕 
    pause
    

    /手动输入需要处理的视频文件夹
    /手动修改logo和片尾ts的位置
    /手动添加字幕
    /自动创建D:\output
    /自动在视频目录下创建ts、success文件夹
    /运行完毕后自动删除临时文件夹及临时文件
    其他修改自测,
    本文来自初学者,大神莫笑。

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  • 批量处理的form表单

    2017-10-17 09:05:49
    批量处理

        前言:有时候会table from tr的需求,即每行为一个表单。但在html格式上,这是不被允许的,详见http://blog.sina.com.cn/s/blog_6903bf1d0100k6zv.html。为此,我们需要转换一下思路,才能达到我们的要求。


    思路:先做单个处理,批量处理=checkbox + ajax提交单个事项的数据+单个处理。

    方法:form表单每行数据name属性唯一化,ajax提交+单个处理。

    当我们在办理事项时,当点击办理按钮会出现一个form表单,填写相关信息,提交后台,后台代码处理信息,信息办理完成。 这是整个流程。

        有时会有批量处理的情况,即一次性处理多项事项。按理推应是同一页面多个表单,至于多表单提交的问题暂且不提。 我们来看一下批量处理怎么用一个表单来处理。

       页面:

    <a id="plbl" class="button" title="批量办理" ref="bl"><span>办理</span></a>
    <from id="form">
     <table>
           <#list data as jj>
               <!--每一行为一个基础事项-->
               <tr>
                  <!-- 勾选框-->
                  <td><input type="checkbox" name="checkedTask" value="${(jj.id)!}" checked="checked"></td>
                  <td>${(jj.bt)!}</td>
                  <td><input type="text" name="yj_${jj.id}" ></td>
                  <td><input type="text" name="nextPerson_${jj.id}"></td>
               </tr>
         </#list>
       </table>
              
     </form>

    js(此处用到了js的遍历$.each()):
    $("#plbl").click(function(){
    		$("input[name='checkedTask']:checked").each(function(index){
    			
    			var id = $(this).val();
    			
    			var yj = $("input[name='yj_"+id+"']").val();
    			var nextPerson = $("input[name='nextPerson_"+id+"']").val();
    			
    			if(closeProc=="0" && nextPerson==""){
    				alert("下一节点人不能为空!");
    				return;
    			}
    			var params = {
    					taskId:id,
    					yj:yj,
    					nextPerson:nextPerson
    			};
    			$.ajax({
    				type:"POST",
    			    url:"activiti/saveTaskVars",
    			    data:params,
    			    contentType:"application/x-www-form-urlencoded",
    			    dataType: "json",
    			    success: function(data){
    			    	taskDetailDialogAjaxDone(data);
    			    },
    			    error: function(data){
    			    	alert("错误");
    			    }
    			});
    			
    			
    		});
    	});

    其中contentType:"application/x-www-form-urlencoded" 必须加上。详情请参考:http://blog.csdn.net/eyebrother/article/details/36007145


    后台代码:
    @RequestMapping("saveTaskVars")
    	@ResponseBody
    	public Map<String, Object> saveTaskVars(@RequestParam(name = "taskId", required = false) String taskId,
    			HttpServletRequest request, HttpSession session) {
    		Map<String, Object> variables = getParamsMap(request);
    		session.setAttribute(ProcInfoType.BASEFORMVARS.toString(), variables);
    		Account account = (Account) session.getAttribute(Constants.ACCOUNT);
    		if(variables.get("reProcdefId").equals("653")) {//欠税公告处理
    			String procInstId = (String) variables.get("procInstId");
    			String ggbj = (String) variables.get("ggbj");
    			String auditOpinion = (String) variables.get("auditOpinion");
    			Map<String, String> params = new HashMap<>();
    			params.put("procInstId", procInstId);
    			params.put("ggbj", ggbj);
    			taxInfoService.updateByProcInstId(params);//更新公告意见
    		}
    		// 如果下一个节点不需要配置人,跳过受理人指定
    		try {
    			Map<String, Object> vars = new HashMap<String, Object>();
    			vars.putAll(variables); // 防止在getNextTaskDef方法里篡改session里的变量variables
    			TaskDefinition td = getNextTaskDef(taskId, vars);
    			if (td == null || // 流程结束或下一节点是子流程
    					(td.getAssigneeExpression() != null
    							&& StringUtils.isNotBlank(td.getAssigneeExpression().getExpressionText()))
    					|| "1".equals(variables.get("SkipPageToSetReceiver"))) {
    				return DwzResponse.getInstance().putData("taskId", taskId).putData("tailPath", "complete")
    						.closeCurrent().responseMap();
    			}
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    
    		return DwzResponse.getInstance().putData("tailPath", "ruTask").putData("taskId", taskId).closeCurrent()
    				.responseMap();
    	}
    


    
     
    



     

        

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  • Matlab批量处理

    2020-07-04 16:52:38
    Matlab批量处理 该程序的主要目的用于计算视电阻率,而且实现了对文件批量生成批量写入数据的目的。 `% 该程序用来计算回线源航空系统视电阻率定义,单点曲线 clc clear all close all load halfspace.dat %相同发射...

    Matlab批量处理

    该程序的主要目的用于计算视电阻率,而且实现了对文件批量生成批量写入数据的目的。

    %% 该程序用来计算回线源航空系统视电阻率定义,单点曲线
    clc
    clear all
    close all
    
    load halfspace.dat          %相同发射参数下该时间段均匀半空间响应
    t1 = halfspace(:,1);
    nt = length(t1);
    BZ0=halfspace(:,2);
    p1=100;
    
    BZ1 = load('fwd.dat');    %读入实测数据文件
    BZ=BZ1(:,2:end);
    t=BZ1(:,1);
    n1=length(t);
    
    for i=1:12
        tj(:,i)=spline(BZ0,t1,BZ(:,i));
    end
        
    % tj=spline(BZ0,t1,BZ);%计算模型曲线在理论截距上对应的时间
    
    n=length(tj);
    ps=zeros(n,12);
    for jj=1:12
        for ii=1:1:n
            ps(ii,jj)=(tj(ii,jj)./t(ii)).*p1;
        end
    end
    
    %% 下面的代码用于Matlab批量生成文件以及批量读入数据
    for i=1:12
        filename=strcat("ps-",num2str(i*25),".dat"); %用于生成一系列文件
        fid=fopen(filename,'w'); %用于打开所生成的文件
        for j=1:13
            x(j)=100+(j-1)*25;
            for k=1:40
                fprintf(fid,'%d %d %d\n',x(j),t(k),ps(k,i)); %用于写入数据,有几列就要有几个d%,\n表示换行
            end
        end
        fclose(fid); %用于关闭文件
    end
    
    展开全文
  • arcmap批量处理

    千次阅读 2019-09-23 19:22:10
    今天教教大家用arcmap批量处理,很简单哦,一键操作,别害怕,坐稳,真的很简单的!大家一般在上课、学习期间都用不上批处理,就几张图而已,是我我也不用,纯属装bi,真讨人嫌。 教教你简易快速批处理 ...
  • 首先来说批量处理数据的优点: 代码优化,提高程序执行性能 降低了java程序代码(客户端)和数据库之间的 网络通信的次数。 大数据量的插入问题:(jdbc,hibernate,ibatis) 每次只插入一条和数据库...
  • python批量处理

    千次阅读 2019-05-29 11:06:56
    #图像批量处理https://blog.csdn.net/forever0_0love/article/details/80058738 #图像二值化https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9272615.html from skimage import data_dir,io,transform,color,filters ...
  • JDBC 批量处理

    2015-08-26 13:22:03
    这一机制允许多条语句一次性提交给数据库批量处理。通常情况下比单独提交处理更有效率; JDBC的批量处理语句包括下面两个方法: addBatch(String):添加需要批量处理的SQL语句或是参数; executeBatch();执行...
  • MATLAB 批量处理文件

    千次阅读 2018-07-31 17:10:10
    MATLAB 批量处理文件 MATLAB 批量处理文件 MATLAB 批量处理 *.mat *.txt MATLAB 批量处理 *.mat *.txt 假设D:\File\文件下:Ls1.mat,Ls2.mat,Ls3.mat……Ls60.mat文件。 filePath='D:\File\'; for ...
  • 图片格式批量转换,批量处理

    千次阅读 2016-09-28 14:16:24
    图片格式批量转换,批量处理
  • Java批量处理数据

    2020-06-18 10:48:31
    要求:共1000条数据,第一次批量插入100条,第二次批量插入101到200条,依次插入数据; 实现方式这里选择了两种常用的方式,都是使用List操作... 调用批量处理方法,调用recordList的removeAll方法将list中的数据从...
  • 1、当需要成批插入或这更新记录时,可以采用Java的批量更新机制,这一机制允许多跳语句一次性提交给数据库批量处理。通常情况下,比单独提交处理更有效率。2、JDBC的批量处理语句包括下面两个方法:(1)addBacth...
  • %批量加噪声,也可以批量处理并写入,批量重命名pt = 'D:\my_image\'; ext = '*.bmp'; dis = dir([pt ext]); nms = {dis.name}; for n=1:length(nms) ext=[num2str(n),'.bmp']; nm = [pt nms{n}]; i = imread(nm)...
  • 报文批量处理方法简介

    千次阅读 2018-02-26 21:20:24
    一个报文批量处理方法的示例
  • PS批量处理图像

    2017-06-22 11:42:19
    PS批量处理图像
  • 视频批量处理软件

    2019-12-09 14:27:00
    videoWater由于常常在网上搜集视频,然后将视频进行一系列的处理,然后发布到头条等自媒体,视频处理往往要花大量的时间,现在写了个程序,可以将视频进行批量处理。下面的任意一个操作,都...
  • linux批量处理图片

    千次阅读 2018-10-20 16:41:56
    linux 自带的ImageMagick能够很方便地对图片进行批量处理,比如,批量图片格式转换,大小转换等等。在这里记录一下如何将成千上万的xxx.TIF文件(标签图像文件格式)批量转换成对应的xxx.png格式。因为自己用到了...
  • List的批量处理

    千次阅读 2019-08-23 10:11:27
    有时候我们会把数据封装到list,然后在把数据插入(更新)到数据库,但是数据量过大的时候会报错,这个时候我们会把数据分割进行批量处理。处理代码: // 分配处理 int batchDataSize = 50;// 分批限制条数 ...
  • 我们知道文件名是可以手动修改的,但是如果要同时修改多个文件名,那一个一个修改会浪费掉很多时间,此时我们就可以考虑使用python来实现文件名的批量处理。想要批量处理文件名首先确定需要处理的文件名,以及确定...
  • hibernate 批量处理操作

    千次阅读 2015-08-09 13:16:02
    hibernate 批量处理操作
  • pandas批量处理数据

    2020-06-24 20:44:56
    pandas批量处理数据 1 Excel表的拼接 这里为了方便就采用jupyter进行编辑操作了,不熟悉jupyter的朋友出门左转! 数据的话先放到目录下,当然也可以绝对路径引用,这都是小事,只要你知道自己的数据存放在哪就行! ...
  • Jdbc系列八:批量处理

    千次阅读 2019-05-25 19:14:57
    可以采用Java的批量更新机制,这一机制允许多条语句一次性提交给数据库批量处理。通常情况下比单独提交处理更有效率。  JDBC的批量处理语句包括下面两个方法:   addBatch(String):添加需要批量处理的SQL语句...
  • mybatis之批量处理

    千次阅读 2019-03-28 16:14:53
    批量处理即对多条数据进行sql操作,如批量更新,插入,新增。 之前采取过很low的方式,就是在dao层进行循环,对每条数据进行操作。这样效果可以实现,但是频繁连接数据库,性能,效率上非常不好。mybatis支持参数为...
  • MRT批量处理MODIS过程 第一次发布博客,记录每一次处理过程。 mrt可以批量处理MODIS二级及以上产品数据 我用mrt批量处理一级数据时,即mod02数据,打开文件总显示某一文件不存在或格式不对 是因为mrt不能批处理此类...
  • arcgis批量处理栅格数据

    千次阅读 2020-06-15 19:22:31
    arcgis批量处理栅格数据 在ArcGIS中,栅格数据的处理比较繁琐,自带的工具箱中可做的统计有限。本次借助arcpy对栅格数据进行批量处理,并可以实现栅格到numpy数组的转变,从而可以对其进行中位数、平均数、众数等更...
  • mybatis 批量处理数据

    2019-05-16 16:43:04
    新增批量处理数据 insert 允许 values(),(),() <insert id="insertSelective" parameterType="java.lang.String" > insert into T_Alarm_Group_Rel_Param (AlarmGroupID,AlarmID) values <foreach ...
  • 其中红色字体部分为batch批量处理,大概处理50万条数据1分钟以内,而蓝色字体为非批量处理,大概处理几千条数据就需要一分钟 import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import com.mysql.jdbc.C
  • photoshop批量处理图片

    千次阅读 2018-06-02 10:06:35
    ps批量处理主要分为两步 批量处理步骤百度图示 1.ps记录处理动作 2.ps根据记录的动作批量处理文件 1.打开动作面板 2.打开图片 3.新建动作,点击记录 4.开始操作图片 5.储存图片 6.停止录制 7.点击...
  • Spring Batch 批量处理策略

    千次阅读 2019-01-14 10:21:16
    为了帮助设计和实现批量处理系统,基本的批量应用是通过块和模式来构建的,同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。 当你开始设计一个批量作业任务的时候,商业逻辑应该被拆分...
  • java批量插入数据库之批量处理

    千次阅读 2015-05-27 10:42:03
    关于批量处理,除了上篇绑定变量,还可以用批量处理 从查阅的资料来看,批量处理主要有两个方式,一种为insert into test(id,name) values('1','Jerry'),('2','Tom'),.....('n','Neo'); 当然,后边的可以用循环...

空空如也

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