http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html

场景: 拿到了客户50个文件,平均每个文件大概40M左右的txt,文件在S3上,需要导入到数据库,40M解析出来大概是80W条左右的数据. 描述: 在刚开始执行导入时,因为数据验证复杂程度不同,每个文件耗时大概6到9分钟,执行到第20个文件之后,效率明显变低,执行到第 35个文件时free查看内存使用情况used已经占用到了15G(服务器内存16G),发现cached非常之高竟然有13G之多. 解决: 因为每个文件用过之后就不会再用,实际上缓存了文件对于目前的场景来说并没有什么实质性帮助,反而会

上一篇介绍了表单控件,这一篇介绍一下表单里面的各种子控件的封装方式. 主要内容 需求分析 子控件的分类 子控件属性的分类 定义 interface. 定义子控件的的 props. 定义 json 文件. 基于 UI库 进行二次封装,实现依赖 json 渲染. 通过 slot . "字典",实现自定义子控件. 做个工具维护 json 文件.(下篇介绍) 需求分析 表单里面需要各种各样的子控件,像文本.数字.选择.日期等常见的需求,可以由内部提供组件解决,但是其他各种"奇奇怪怪&

一.问题分析: 通过跟踪定位write系统调用的实现发现,在每次调用a_ops->write_end之后,都会去调用balance_dirty_pages_ratelimited,该函数负责检查当前系统总的脏页数是否超过阀值(ratelimit_pages),如果超过,就会去调用balance_dirty_pages去刷新脏页.ratelimit_pages表示每个cpu脏页的阀值,超过此阀值,balance_dirty_pages_ratelimited函数就会去查看是否需要强制回写脏页.ba

前面说了列表的低代码化的方法,本篇介绍一下表单的低代码化. 内容摘要 需求分析. 定义 interface. 定义表单控件的 props. 定义 json 文件. 基于 el-form 封装,实现依赖 json 渲染. 实现多列.验证.分栏等功能. 使用 slot 实现自定义扩展. 自定义子控件.(下篇介绍) 表单子控件的设计与实现.(下篇介绍) 做个工具维护 json 文件.(下下篇介绍) 需求分析 表单是很常见的需求,各种网页.平台.后台管理等,都需要表单,有简单的.也有复杂的,但是目的一致

灰度shader 最近在学习shader,就把cocos2d-x 3.x版本中的很简单也很常用的灰度shader拿出来学习一下. #ifdef GL_ES precision mediump float; // ES版本的精度限定符,精度变低后可以提高效率 #endif varying vec4 v_fragmentColor; varying vec2 v_texCoord; void main(void) vec4 c = texture2D(CC_Texture0, v_texCoord)

类型转换 自动类型转换 自动类型转换指的是容量小的数据类型可以自动转换为空量大的数据类型.(容量大小不是看字节数来定的,是按照类型可以容纳多的数来定的,所以long,可以自动转为float) //特例: byte a = 123; //常量是为int,但是这里没有报错,就是因为自动转换 //byte b = 1234; //报错,是因为1234这个常量的值超过byte类型的最大值了 强制类型转换 强制类型转换,是用于显式的转换一个数值的类型,在有可能丢失信息的情况下进行的转换是可能造成精度的溢出

[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之时间轮的使用 目录 [从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之时间轮的使用 0x00 摘要 0x01 业务领域 1.1 应用场景 0x02 定时任务 2.1 什么是定时任务 2.2 Java定时任务框架 0x03 时间轮 3.1 缘由 3.2 定义 3.3 Netty时间轮HashedWheelTimer 3.3.1 实现 3.3.2 单线程与业务线程池 3.3.3 全局定时器 3.3.4 队列 3.4 Kafka和多层时间轮 3.4.1

JS的数字类型目前支持的最大值为:9007199254740992,一旦数字超过这个值,JS将会丢失精度,导致前后端的值出现不一致. JAVA的Long类型的       最大值为:9223372036854775807,snowflake的算法在实现上确实没问题的,但实际运用的时候一定要避免这个潜在的深坑. 有个博友遇到这个问题的解决方案: https://www.cnblogs.com/do-your-best/p/9443342.html 如果是在项目一开始的时候就发觉到了这个问题,我建议

前言:这个是2018年上半年完成的,这里只贴出硬件设计部分,软件设计部分可以看上位机说明书. 设计总说明 随着科学技术的不断发展,高集成度.高精度.高可靠性的一体化温湿度变送器开始 得到广泛的应用．同时随着应用场景的增多,更多类如管理不及时.数据丢失.响应速度 慢.不便于远距离传输等问题日益凸显．为满足现代生产实际需要,本文设计并实现了基 于SHT11及同类型传感器的温湿度变送器及温湿度监测软件系统． 本文设计温湿度变送器以STM32为核心控制器,可连接包括SHT11及SHT21.DHT11.

解决方案: 实现Android的不同精度的定位(基于网络和GPS) Android中的定位服务的相关类基本上都在android.location包中,其中位置服务管理器(LocationManager)提供了定位功能所需要的API,下面是实现定位方法的关键部分:1.实例化位置服务管理器的方法如下://变量定义private LocationManager locationManager;//得到LocationManagerlocationManager = (LocationManager)

一. 计算机的小数计算一定范围内精确,超过范围只能取近似值: 计算机存储的浮点数受存储bit位数影响,只能保证一定范围内精准,超过bit范围的只能取近似值. java中各类型的精度范围参见:http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/47616481 编程时注意: doulbe类型的数,不能用等号判定是否相等(或者是一定范围内可以).因为两次同样的计算(除法)结果可能出现小数部分不同.甚至极端的时候,初始化两个小数时,都可能不相等(用数值和字

一.基础理解 1) PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系,新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度,也就是主成分:取出前 k 个主成分,将数据映射到这 k 个坐标轴上,获得一个低维的数据集. 2)主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系,原坐标系有 n 个维度(n 中特征),则转换的新坐标系也有 n 个维度,每个主成分表示一个维度,只是对于转换后的坐标系,只取前 k 个维度(也就是前 k 个主成分),此 k 个维度相对于数据集更加重要,形成矩阵 Wk : 3)将 n

  转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/10900332.html      ★append方法可以很方便地拼接两个DataFrame df1.append(df2) > A B > 1 A1 B1 > 2 A2 B2 > 3 A3 B3 > 4 A4 B4 ★但数据量大时生成DataFrame,应避免使用append方法 因为:        与python列表中的append和extend方法不同的是pandas的a

一.背景 最近做 dashborad 图表时,涉及计算小数且四舍五入精确到 N 位.后发现 js 算出来的结果跟我预想的不一样,看来这里面并不简单-- 二.JS 与 精度 1.精度处理 首先明确两点: 1.小数才会涉及精度的概念 2.小数的(存储和)运算涉及 JS 的精度处理 在现实中,我们运算小数,不会出现任何问题.但是 JS (编程语言)里,却不是这样. 2.精度丢失 例如,在 JS 里执行: 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 0.1999999

1.精度稳定低一点参考电压VREF稳定: 2.通过设置不同的ADC时钟 和 采样周期 来确定出最适合自己系统的参数: 3.测试思路: 在同样SMPx下,设定不同的时钟得到不同采样时间值: 在同样时钟下,更换SMPx(采样周期值)得到不同采样时间值: 比如:设定56MHZ的时钟不分频,一次1US,SMPRx设定值为001(7.5个周期),最终转换时间就是: 1us * (7.5 + 12.5) = 20us

目前已有若干版本的子程序库公开发表,它们各有特色.本程序库中的开平方算法为快速逼近算法,它能达到牛顿迭代法同样的精度,而速度加快二十倍左右,超过双字节定点除法的速度. 本子程序库对<单片机应用程序设计技术>一书附录中的子程序库作了重大修订: (1)按当前流行的以 IBM PC 为主机的开发系统对汇编语言的规定,读者不必再进行修改,便可直接使用.(2)对浮点运算子程序库进行了进一步的测试和优化,对十进制浮点数和二进制浮点数的相互转换子程序进行了彻底改写,提高了运算精度和可靠性.(3)新增添了若干

命令行在外部 从命令行运行编辑项目 1 导航到您的[LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Binaries\Win64 目录中. 2 右键单击上 UE4Editor.exe 的可执行文件,并选择创建快捷方式. 3 重命名该快捷方式,它会启动编辑器,即 MyProject 的- Editor.exe. 4 右键单击新创建的快捷方式并选择属性. 5 加入项目文件参数属性: [LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Bina

论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Hu_FC4_Fully_Convolutional_CVPR_2017_paper.pdf 源代码(Python): https://github.com/yuanming-hu/fc4 一.    任务描述 网络的主要目的是能够对偏色的图片估计光源,从而移除偏色,恢复图片真实颜色.为满足此类网络训练要求,需要数据集中不仅包括图片且需要提供图片的真实光源数据. 二.    数

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi