由于我们运行的是main.py，那么当前工作区就是main.py所在的文件夹，而不是test_1文件夹。所以就会出现找不到文件的情况。 为了解决这个问题，我们有三种解决方式。...如果数据文件内容是字符串，那么直接decode()以后就是正文内容了。 为什么pkgutil读取的数据文件是bytes型的内容而不直接是字符串类型?...所以为了通用，pkgutil会以bytes型方式读入数据，这相当于open函数的“rb”读取方式。...此时如果要在teat_1包的read.py中读取data2.txt中的内容，那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参数为test_2和数据文件的名字即可，运行效果如下图所示： ?...img 而前两种方法都不如pkgutil简单。 所以使用pkgutil可以大大简化读取包里面的数据文件的代码。
众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字：60351行 写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...) 这里只读取了_c0一个字段，否则会报数组下标越界的异常，至于为什么请往下看。...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段，但某个字段里自带有逗号，那就会切割为n+1个字段。
在上一篇文章中，我为大家介绍了《5种创建文件并写入文件数据的方法》，本节我们为大家来介绍6种从文件中读取数据的方法....另外为了方便大家理解，我为这一篇文章录制了对应的视频：总结java从文件中读取数据的6种方法-JAVA IO基础总结第二篇 Scanner(Java 1.5) 按行读数据及String、Int类型等按分隔符读数据...1.Scanner 第一种方式是Scanner，从JDK1.5开始提供的API，特点是可以按行读取、按分割符去读取文件数据，既可以读取String类型，也可以读取Int类型、Long类型等基础数据类型的数据...，这种方式是我推荐大家去使用的一种方式，代码简洁，使用java 8的Stream流将文件读取与文件处理有机融合。...比如我们 想从文件中读取java Object就可以使用下面的代码，前提是文件中的数据是ObjectOutputStream写入的数据，才可以用ObjectInputStream来读取。
方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。 小提示：将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。...预读取linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。...当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。...延迟分配的副作用有几个：1 如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用2 延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据） 如何针对性优化...在我们的文件系统中，小文件完全无碎片，一次寻道就能搞定一个文件，达到了理论上最佳的性能。大文件每次磁头定位读写16MB，性能没有达到100%，但已经相当好了。
本工具适用于社区版本为 5.x/6.x/7.x/8.x 的 elasticsearch，暂不支持其他社区版本 本工具会自动计算出最佳 max num segments 并执行 forcemerge，适用于解决集群各类索引存在大量零碎...segment 的问题 工具适用场景 时序日志场景，历史数据不再发生改变，一次性合并的需求 查询更新场景，定期合并存量数据的需求 风险 段合并会有一定io和cpu开销，一般建议避开业务进行 段合并会使索引...执行方式 1....这种参数传递方式可以在 ps -ef 中看到 --password 的明文密码 ....2. merge 前后 segments count 为 0 图片 解答： 索引可能处于冻结状态 索引如果处于冻结状态，其 segments.count 的值则为 0，可以通过以下API进行确认： curl
快照链：就是多个快照组成的关系链,这些快照按照创建时间排列成链 在初始状态下，快照文件的大小为16MB，并随着虚拟机对磁盘文件的写操作而增长。...快照文件按照16MB的大小进行增长以减少SCSI reservation冲突。当虚拟机需要修改原来的磁盘文件的数据块时，这些修改会被保存到快照文件中。...如果有，则从快照中为虚拟机提供这个区块，如果没有，虚拟机还需要去读取基础VMDK。如果只有一个快照，这并不是什么问题，只不过是重复来读取VMDK。...磁盘停顿功能让操作系统和应用程序可以找到合适的停顿点，比如完成写入，防止数据被损坏。 根据操作系统在虚拟机中的运行状况，可以通过不同的方式实现磁盘停顿。...而从ESX3.5开始，由于VMware修改了合并的算法，可能需要更长的时 间来合并（参见VMware文档Consolidation of large or deeply nested snapshots
避免创建过大的无边界的文档 正如本系列文章第一部分数据建模中所述，MongoDB文档的大小最大为16MB。在实际使用中，大多数文档都是几KB或更少。 你应该避免使用那些允许文档无限增长的应用程序模式。...相比于将产品及所有评论作为一个单一的文档进行建模，一个更好的方式是将一部分评论存储在产品文档中，以实现最快的访问。其他不太相关的评论可以通过对产品文档的引用或$lookup存储在单独的文档中。...我们在本系列上一篇文章中提供了一些更详尽的资源，包括了基于使用场景进行数据建模的最佳实践。...仅对更改的字段进行更新 仅对特定的字段进行更新，而不是在应用中获取整个文档、更新字段，然后再将文档存回数据库。这样可以减少网络使用量及数据库的开销。...mtools包含了一组辅助脚本工具，用于解析、过滤和可视化MongoDB日志文件。mloginfo可以对每个集合的查询进行分析并对共同的查询模式进行分组，以帮助你确定哪些查询在聚合中消耗了最多的资源。
选自arXiv 作者：Yoav Levine等 机器之心编译 机器之心编辑部 来自 AI21 Labs 这项研究表明，微调通常是一种不必要的浪费，关键是找到站在大型冻结语言模型的肩膀上的最佳方式。...近年来，巨型预训练语言模型 (LM) 在各种任务中展示出了令人惊讶的零样本能力，使得众多研究者产生这样一个愿景，即单一的、多功能模型可以在不同的应用程序中得到广泛应用。...其结果将是，微调通常是一种不必要的浪费，而关键是找到站在大型冻结语言模型的肩膀上的最佳方式。...总体而言，ID-PT + J1-Large 在跨数据集的测试分数平均值中略超过 T0++ 的表现。...尽管这是一种很自然的选择，在大部分其他 DNN 应用程序中，研究者从 LM 设计模式的差异中找到了机会。
我们从两个关键的考虑因素开始，它们是本系列其余部分中所讨论的性能最佳实践的基础。...由于这种数据的局部性，内嵌方式通常为读操作提供了更好的性能，因为它能够在一个数据库内部操作中请求和检索相关数据，而不是对存储在不同集合中的文档进行查找。...在下列情况下，应该在不同集合中的文档间使用引用： 文档经常被读取，但其中包含了一些很少被访问的数据。嵌入这样的数据只会增加集合的内存需求（工作集）。...文档的一部分经常被更新，并且不断增大大小，而文档的其余部分则相对静态。 组合到一起的文档大小将超过MongoDB的16MB限制，例如在对像产品评论这样的多对一关系进行建模时。...当应用程序的工作集适配进RAM时，从磁盘中进行读取的频率会很低。你可以使用我们本系列的下一篇关于查询分析的文章中介绍的工具对此进行分析。
实现这一目标的最佳方式是拥有一个人人都想用的优秀应用，不过我们所说的“优秀”指的是什么呢？它可以归结为两件事：功能和应用质量。前者最终取决于你的创造力和选择的商业模式，而后者可以客观地衡量和改进。...相对的，人们会用更高的评分和更好的评论持续奖励那些表现最佳的应用。这使得它们在 Google Play 上获得更好的排名，而好的排名有助于提高安装量。...这个模块可以告诉你应用程序的性能和稳定性问题，而不需要在代码中添加仪器或库。当你的应用程序运行在众多设备上的时候，Android vitals 会收集关于应用程序性能的匿名指标。...使用这种机制而不是定期拉取新数据，你的应用只有在需要时才会被唤醒。...虽然大多数开发人员都认为你不应该在主线程上读取或写入数据到磁盘或网络，但有时我们总会无意间这么做。在理想情况下从磁盘读取几个字节可能不会导致 ANR，但是这绝不是一个好主意。
在本编程教程中，我们将研究Java中多线程的最佳实践。 Java软件开发中的多线程最佳实践 下面是开发人员在Java应用程序中使用多个线程时应该使用的一些最佳实践。...类似地，当从Volatile 读取时，所有读取都保证返回任何线程的最新写入。 由于这种保证，Volatile 通常被用作线程之间的简单同步形式。...使用无锁数据结构 无锁数据结构旨在减少争用并提高可扩展性。当您需要以高效的方式从多个线程访问共享资源时，请考虑使用它们。...例如，如果需要存储大量频繁访问或修改的数据，请考虑使用ConcurrentHashMap而不是Vector。 使用原子对象 在使用Java中的线程时，使用原子对象来确保正确处理数据是非常重要的。...关于Java多线程最佳实践的最后思考 遵循本编程教程中Java多线程的最佳实践，开发人员可以减少遇到线程问题的风险，并创建健壮的代码，利用多线程而不引入不必要的复杂性。
但是在CAS发出之后，仍要经过一定的时间才能有数据输出，从CAS与读取命令发出到第一笔数据输出的这段时间，被定义为CL（CAS Latency，CAS潜伏期）。...数据写入的操作也是在tRCD之后进行，但此时没有了CL（记住，CL只出现在读取操作中）。...tWR（TWR）： 数据并不是即时地写入存储电容，因为选通三极管（就如读取时一样）与电容的充电必须要有一段时间，所以数据的真正写入需要一定的周期。...第66行，配置SDRAM的刷新率，关于刷新频率的数值是这么得到的。目前公认的标准是SDRAM中电容保存数据的上限是64ms，也就是说每一行刷新的循环周期是64ms。...除了本章节配套例子采用指针方式操作SDRAM，也可以采用下面帖子中的超方便使用方式和动态内存分配方式。
数据库属于 IO 密集型的应用程序，其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。...中可以不用写入数据文件中的Dirty Page 的比例（已经被修改但还没有从内存中写入到数据文件的脏数据）。...但是，如果这个比例值过大，当数据库 Crash 之后重启的时间可能就会很长，因为会有大量的事务数据需要从日志文件恢复出来写入数据文件中。...）来插入数据，可以适当调大该参数至16MB～32MB，不建议继续增大； innodb_buffer_pool_size: 如果不使用InnoDB存储引擎，可以不用调整这个参数，如果需要使用，在内存允许的情况下...，尽可能将所有的InnoDB数据文件存放如内存中，同样将但来说也是“越大越好”； innodb_additional_mem_pool_size: 一般的数据库建议调整到8MB～16MB，如果表特别多，
配置优化 mysql是一个高度定制化的数据库系统，提供了很多配置参数，一般都需要根据应用程序的特性和硬件情况对mysql做配置优化，windows配置文件为my.ini，linux为my.cnf 常用的优化配置变量如下...key_buffer_size: key_buffer_size 参数用来设置用于缓存 MyISAM存储引擎中索引文件的内存区域大小。...此外，当我们在使用MyISAM 存储的时候有一个及其重要的点需要注意，由于 MyISAM 引擎的特性限制了他仅仅只会缓存索引块到内存中，而不会缓存表数据库块。...）来插入数据，可以适当调大该参数至16MB～32MB，不建议继续增大，某人8MB innodb_buffer_pool_size: 用来设置用于缓存 InnoDB 索引及数据块的内存区域大小，类似于 MyISAM...: 一般的数据库建议调整到8MB～16MB，如果表特别多，可以调整到32MB，可以根据error log中的信息判断是否需要增大 innodb_log_buffer_size: InnoDB 存储引擎的事务日志所使用的缓冲区
WPF初级篇133.简单描述下WPF的样式WPF 样式的工作方式与 CSS 样式类似在 CSS 中，我们为控件定义样式，并在应用程序中任何需要的地方重用相同的样式与 WPF 中的样式允许定义属性并可在应用程序中重用的方式相同...定义资源的最佳方式是在 Window 或 Page 元素级别。 为元素定义的任何资源也适用于该元素的子元素。...Command 对象不包含要执行的功能。 这消除了命令定义和功能之间的直接联系，并促进了松散耦合。 当需要根据用户请求实现操作时，命令模式是处理对象的最佳模式。...冻结 Freezable 可以提高其性能，因为它不再需要在更改通知上花费资源。 冻结的 Freezable 也可以跨线程共享，而未冻结的 Freezable 则不能。...主要区别在于，普通 .NET 属性的值是直接从类中的私有成员 读取，而 DependencyProperty 的值在调用 GetValue( ) 从 DependencyObject 继承的方法。
特别的在实时场景下为了降低湖仓中数据的延迟，需要频繁地提交新文件，这无疑将会带来大量的碎片文件。...过多的碎片文件会造成数据膨胀，进一步降低湖仓表的读取性能，故及时得合并碎片文件到用户的预期大小对湖仓表的性能至关重要。...但随着变更文件越来越多，在读取表中数据时需要的合并变更文件与数据文件的资也越来越多，而这个变化一般成指数级上升，故用户也需要及时合并变更文件到数据文件中。...对哪些文件进行优化：优化过程将对表中的文件进行重写，这个过程会造成写放大问题。而读取未优化过的文件将增大读取开销，造成读放大问题。...Arctic 将表中的文件按照大小分为了两类： Fragment File：碎片文件，默认配置下小于 16MB 的文件，此类文件需要及时得合并成更大的文件，以及升读取性能 Segment File：默认配置下大雨
发现个奇怪的现象，发现几乎所有云厂商的Server2008R2系统vnc登录运行dxdiag命令都显示DirectX不可用，而高版本Server系统vnc dxdiag显示DirectX可用，而我自己用...VMware搞的Server2008R2 运行dxdiag也显示DirectX可用 阿里云Server2008R2（腾讯云也一样） 腾讯云Server2022 阿里云工单记录： 找阿里云售后提工单问，一直无法从技术角度予以解释...→ 总可用图形内存不够这个数(甚至用代码读到的是n/a，UI显示的却是16MB或4MB，总之，就是不正常) 休闲类游戏（比如纸牌类游戏）建议至少256MB显存，而2008R2虚拟显卡的显存只有16MB，...所以2008R2的DirectX是不生效的，够不上及格线 16MB勉强看个图像，动画类就算了，游戏类就更别提了 $dxdiagOutputFile = "C:\dxdiag_output.txt" #...10 # 读取输出文件并获取图形内存信息 $dxdiagContent = Get-Content $dxdiagOutputFile $displayMemoryLine = $dxdiagContent
消费者通过订阅topic，来读取写给它们的数据。...Lag(延迟)：当consumer的速度跟不上消息的产生速度时，consumer就会因为无法从分区中读取消息，而产生延迟。延迟表示为分区头后面的offset数量。...10、检测应用程序，以跟踪诸如生成的消息数、平均消息大小、以及已使用的消息数等指标 针对 Brokers 的最佳实践 11、在各个 Brokers 上，请压缩 Topics 所需的内存和 CPU 资源。...而缓冲区的大小和线程的计数，则取决于需要被清除的 Topic Partition 数量、以及这些分区中消息的数据速率与密钥的大小。...然而，这就意味着您必须确保自己的 Consumers 能够跟得上“节奏”，而对于那些延迟的 Consumer 就只能强制 Broker 从磁盘中读取了。
Lag（延迟） 当 Consumer 的速度跟不上消息的产生速度时，Consumer 就会因为无法从分区中读取消息，而产生延迟。 延迟表示为分区头后面的 Offset 数量。...如果您不知道数据速率的话，则无法正确地计算出满足基于给定时间跨度的数据，所需要保存的空间大小。 同时，数据速率也能够标识出单个 Consumer 在不产生延时的情况下，所需要支持的最低性能值。...10、检测应用程序，以跟踪诸如生成的消息数、平均消息大小、以及已使用的消息数等指标 针对 Brokers 的最佳实践 11、在各个 Brokers 上，请压缩 Topics 所需的内存和 CPU 资源。...而缓冲区的大小和线程的计数，则取决于需要被清除的 Topic Partition 数量、以及这些分区中消息的数据速率与密钥的大小。...然而，这就意味着您必须确保自己的 Consumers 能够跟得上“节奏”，而对于那些延迟的 Consumer 就只能强制 Broker 从磁盘中读取了。
执行子查询时，PostgreSQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句从临时表中查询记 录。查询完毕后，再撤销这些临时表。因此，子查询的速度会受到一定的影响。...但在大多数现代设备中，通常需要增大此参数的值才能获得最佳性能。 建议的设置值为机器总内存大小的25％，但是也可以根据实际情况尝试设置更低和更高的值。实际值取决于机器的具体配置和工作的数据量大小。...它只是一个建议值，而不是确切分配的内存或缓存大小。它不会实际分配内存，而是会告知优化器内核中可用的缓存量。...检查点进程将数据刷新到数据文件中。发生CHECKPOINT时完成此操作。这是一项开销很大的操作，整个过程涉及大量的磁盘读/写操作。...减少IO，提高性能 注意：并非所有参数都适用于所有应用程序类型。某些应用程序通过调整参数可以提高性能，有些则不会。必须针对应用程序及操作系统的特定需求来调整数据库参数。
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