将接口和java的POJO（普通的java对象）映射成数据库中的记录。可以直接面向接口编程。有接口 不需要有实现类。半自动的ORM映射框架。...持久层技术对比Mybatis环境搭建和映射文件 环境：mysql5.7.x、idea2019、mybatis、创建 空项目配置jdk版本等参数设置maven创建maven工程打包方式jar，直接访问数据库就行.../> 修改信息修改成功修改后 id4 的用户名为张三### 删除删除...添加用户信息 * */ int insertUser(); /*** * 修改信息 * */ void updateUser(); /*** * 删除用户信息...mapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);// 修改// mapper.updateUser();// 删除
本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/103411981 数据量大的时候、或者内存紧张、想着提高计算效率， 加一下这个（可节省50%...+内存同时提高计算效率）： def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16
对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...此外，对象列的内存使用量已经从 752MB 将至 52MB，减少了 93%。现在，我们将其与数据框的其余部分结合起来，再与我们最开始的 861MB 的内存使用量进行对比。...通过优化这些列，我们设法将 pandas 中的内存使用量，从 861.6MB 降到了 104.28MB，减少了 88%。 分析棒球比赛 我们已经优化了数据，现在我们可以开始对数据进行分析了。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型的数据的，然后我们使用这些知识将 Pandas 里的数据框的内存使用量降低了近 90%，而这一切只需要几个简单的技巧： 将数字列 downcast
本文我们讨论pandas的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少dataframe近90%的内存占用。...、数据类型和内存使用量。...这个方法默认情况下返回一个近似的内存使用量，现在我们设置参数memory_usage为'deep'来获得准确的内存使用量： 我们可以看到它有171907行和161列。...由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量： 由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量...这一列没有任何缺失数据，但是如果有，category子类型会将缺失数据设为-1。 最后，我们来看看这一列在转换为category类型前后的内存使用量。
当处理的数据量级无需使用spark等工具，使用pandas同样能解决时，该如何提高效率呢？ 下面展示如何有效降低 pandas 的内存使用率，甚至降低90%的内存使用。...可以获得一些深度信息，比如数据大小，数据类型和使用内存等信息： 默认 pandas 为了节省时间会返回内存使用量的粗略值，为了获取精确值，传递 memory_usage = ’deep‘： gl.info...pandas 自动获取数据类型：77个浮点数，6个整数，78个对象。内存使用量为 861.8 MB。 因此我们能更好的理解减少内存的使用，下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...使用 DataFrame.select_dtypes 只选择整型列，然后优化数据类型并对比内存使用量： # 计算内存使用量 def mem_usage(pandas_obj): if isinstance...1940年之后棒球比赛时长开始增加，从1950年前后开始增速较快。 总结 我们了解到 pandas 使用不同的数据类型存储数据。也是用了技巧有效的降低了内存占用量，而且降低了90%左右！！
在视频传输平台中，由于数据较大，不可避免会出现内存增长的问题，在EasyNVR视频平台中，由于支持了H265视频的播放，内存占用会较小，因此在大多情况下我们推荐用户采用H265编码格式播放视频，然而在一些需要用到...H264格式的项目中，更新H265转H264模块后，EasyNVR的内存使用量会随着时间一直增长，且显示占用非常高。...在转码模块的函数中，可能存在部分操作没有正确的释放使用的内存，导致内存随着运行时间一直增长。...在仔细阅读转码模块代码后发现，在开始转码时CGO模块会malloc出一块AV_frame的堆内存，但在使用后并没有调用free接口。因此导致此块内存一直没有释放，长时间运行会导致内存一直增长。...与图一使用内存对比，第一个NVR程序是没有增加free函数的，第二个是增加的，内存占用有明显区别。
在视频传输平台中，由于数据较大，不可避免会出现内存增长的问题，在EasyNVR视频平台中，由于支持了H265视频的播放，内存占用会较小，因此在大多情况下我们推荐用户采用H265编码格式播放视频，然而在一些需要用到...H264格式的项目中，更新H265转H264模块后，EasyNVR的内存使用量会随着时间一直增长，且显示占用非常高。...在转码模块的函数中，可能存在部分操作没有正确的释放使用的内存，导致内存随着运行时间一直增长。...在仔细阅读转码模块代码后发现，在开始转码时CGO模块会malloc出一块AV_frame的堆内存，但在使用后并没有调用free接口。因此导致此块内存一直没有释放，长时间运行会导致内存一直增长。 ?...与图一使用内存对比，第一个NVR程序是没有增加free函数的，第二个是增加的，内存占用有明显区别。
例如一个带有图片路径的大型数据集组成。每行有三列：anchor, positive, and negative.。 如果类别列使用 Categorical 可以显着减少内存使用量。...因此，所以通过使用Categorical可以极大的减少内存使用量。...4、空值，int, Int64 标准整型数据类型不支持空值，所以会自动转换为浮点数。所以如果数据要求在整数字段中使用空值，请考虑使用Int64数据类型，因为它会使用pandas.NA来表示空值。...pandas是单线程的，但Modin可以通过缩放pandas来加快工作流程，它在较大的数据集上工作得特别好，因为在这些数据集上，pandas会变得非常缓慢或内存占用过大导致OOM。 !...重要的是要记住尽可能使用向量化操作而不是apply()。此外，除了csv之外，还有其他有趣的存储数据集的方法。不要忘记使用分类数据类型，它可以节省大量内存。感谢阅读! 编辑：王菁 校对：林亦霖
为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。...像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。...为了处理缺失的数据，典型的方法包括插值法和删除法，其中插值法用一个替代值弥补缺失值，而删除法则直接忽略缺失值。在这里，我们将考虑插值法。 ...巷子类型为“Pave”的行会将“Alley_Pave”的值设置为1，“Alley_nan”的值设置为0。缺少巷子类型的行会将“Alley_Pave”和“Alley_nan”分别设置为0和1。...用pandas处理缺失的数据时，我们可根据情况选择用插值法和删除法。
今天我要介绍另一个专用于数据分析的列式数据库，性能是其他同体验的库的1000倍以上。可以无缝接入 pandas ，做到了性能与使用体验同时提升。 这就是今天的主角，duckdb。...这意味着，如果你现在有一大堆数据处理任务，期间无须顾忌会有其他用户插入新数据或删除数据。那么 duckdb 就可以非常好应对这种场景。...我知道之前就有其他的库可以做到这种体验，但是必需强调，duckdb 是直接使用 dataframe 的内存数据(因为底层数据格式通用)，因此，这个过程中的输入和输出数据的传输时间几乎可以忽略不计。...并且，这个过程中，duckdb比 pandas 更快处理数据(多线程)，并且内存使用量也比 pandas 要低得多。...duckdb 是一个很有潜力的数据分析处理工具，结合 pandas 能否大幅提升我们的工作效率，值得大家尝试使用。
避免在字符串列中使用NumPy对象类型 pandas中的一个主要问题是低效的字符串表示。Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。...第一个基于PyArrow的字符串dtype在pandas 1.3中可用。它有潜力将内存使用量减少约70％并提高性能。...Pandas团队希望现在使用基于PyArrow支持的DataFrames的体验会更好。...Object是唯一可以容纳整数和字符串的数据类型。这对许多用户来说是一个很大的问题。Object列会占用大量内存，导致计算无法正常进行、性能下降等许多问题。...当想要更改数据类型时，则必须明确指定，这会增加一些代码量，但对于后续开发人员来说更容易理解。 这个变化会影响所有的数据类型，例如将浮点值设置到整数列中也会引发异常。
这个字典允许很大的灵活性，允许运行时添加、修改或删除属性。然而，这种灵活性通常是以内存开销为代价的。类的每个实例都有一个字典，以键值对的形式存储属性名和值。...如果没有 __slots__，使用属性字典（python 的默认设置）的开销就会变得很大，导致内存使用量增加，性能也可能下降。...比较使用 __slots__ 和不使用 __slots__ 的类的每次迭代的内存使用量时，我们得到以下结果： 内存使用对比图 在这里可以看到，使用 __slots__所占用的内存只有传统定义的类（默认使用...下面是一个 ChunkProcessor 类的示例，该类使用生成器分块加载数据、处理数据并将数据保存到另一个文件中： import pandas as pd class ChunkProcessor...如果使用 pandas 加载 CSV 文件，可以在 pd.read_csv() 中使用 chunksize 参数来节省时间和代码。
在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。 在上述过程中需要解决一些问题，其中之一就是数据量过大。...如果数据量超出本机内存的容量，项目执行就会产生问题。 对此有哪些解决方案？ 有多种解决数据量过大问题的方法。它们或是消耗时间，或是需要增加投资。...另一个降低数据内存使用量的方法是截取数值项。...这样可降低内存占用 50%。 小 结 处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。一些解决方案或是耗时，或是耗费财力。毕竟增加资源是最简单直接的解决方案。...但是在资源受限的情况下，可以使用 Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。其中的可用技术包括压缩、索引和数据分块。
简单来说堆就是Java代码可及的内存，是留给开发人员使用的；非堆就是JVM留给 自己用的，所以方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如JIT编译后的代码缓存)、每个类结构(如运行时常数池、字段和方法数据...Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。 为什么一些程序频繁发生GC？...注意： 1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。...2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。 2．Stack的设定每个线程都有自己的Stack。...这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用[2]。 4．4种GC 第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。
很多时候，我们在处理大量数据的时候，电脑硬件都会出现各种不同的限制，内存就是最容易出现瓶颈的地方。没有足够的内存，很多数据分析工作都无法开展。...我们前提假设你在用python进行数据分析时主要使用的是Numpy和pandas库，并且数据本身是存储在一般的硬盘里的。那么在这种情况下进行分析数据时可不可以尽量减少对内存的依赖呢？...假如你对Numpy和pandas具有一定的熟悉程度，那么当使用这个库时，完全不必考虑学习难度了，因为其调用语法基本上和Numpy以及pandas内部是一样的，可以说是无缝兼容了。...有一点需要注意的是，你对raw的操作都不会真正的运算下去，只会继续添加计划，至于当我们使用compute()函数时它才会真正开始运算，并返回pandas.DataFrame格式的对象。...，只有执行到第（4）步时程序才会真正动起来，此时可以观察内存使用量，一定不会溢出的，而且CPU会满载全速运算，这一点在处理大数据时真的非常使用。
它提供了一个上限，描述了随着输入数据大小增加，算法的运行时间或内存使用量的增长速度。 大 O 符号主要用于表达以下内容： 时间复杂度：衡量算法的运行时间如何随着输入大小的变化而变化。...空间复杂度：衡量算法的内存使用量如何随着输入大小的变化而变化。例如，空间复杂度为 O(n) 的算法表示其内存使用量随着输入大小的线性增长。...插入或删除哈希表中的一个元素（平均）。 02 O(n) - 线性时间 运行时间随输入大小线性增加。 典型应用 遍历列表或数组。 查找未排序数组中的最大或最小元素。 检查未排序数组中是否存在元素。...03 O(log n) - 对数时间 运行时间随输入大小的增加而对数增加。 典型应用 排序数组上的二进制搜索。 平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）上的操作。 查找二进制堆中最大或最小的元素。...07 O(2^n) - 指数时间 输入每增加一个元素，运行时间就增加一倍。 典型应用 将问题分成多个子问题来解决的递归算法，例如旅行推销员问题的 native 解法。 利用递归解决子集和问题。
extends Father> list = new ArrayList(); 2 //list.add(f); //error 第2行会报语法错，原因是编译器不知道这个基于...大家如果学过数据结构，这个问题不难回答：前者是基于数组，数组比较擅长索引查找，但不擅长被频繁地插入或删除；后者是基于链表，它擅长被频繁地插入或删除，如果对其频繁地进行索引查找，就会影响性能。 ...所以在单线程环境下，出于性能和内存使用量这两方面的考虑，建议使用ArrayList。 3 我们知道，Set里不允许插入重复的元素。...第一，会报异常，因为使用迭代器时不能边访问边修改；第二，这种异常其实是种保护机制，因为边遍历边修改会增加出错的机会；第三，如果确实需要这样做，可以使用CopyOnWriteArrayList之类的集合，...如果我们不重写，将会用到Object里的hashCode方法，它是返回该对象的内存地址；而如果我们不重写equals方法，那么在冲突的情况下，就无法定位到具体的对象了。
前言 Redis作为当下最受欢迎的NoSQL数据库之一，在很多场景下都会使用到；Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置...；而持久化存储则会为内存中的数据持久备份到磁盘文件，在服务重启后可以恢复，此模式下数据相对安全 内存过期策略 内存过期策略主要的作用就是，在缓存过期之后，能够及时的将失效的缓存从内存中删除，以减少内存的无效暂用...淘汰的内部实现 淘汰过程可以这样理解： 应用执行一个命令， 导致 Redis 中的数据增加，占用更多内存 Redis 检查内存使用量， 如果超出 maxmemory （redis.conf中配置）限制...，根据策略清除部分 key 继续执行下一条命令， 以此类推 在这个过程中， 内存使用量会不断地达到 limit 值， 然后超过， 然后删除部分 key， 使用量又下降到 limit 值之下 如果某个命令导致大量内存占用...(比如通过新key保存一个很大的set)， 在一段时间内， 可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制 总结 本文讲的都是基本的过期策略和内存淘汰策略，但具体实现还是要看实际需求，具体问题具体分析
关于Python数据分析中pandas模块在输出的时候，每行的中间会有省略号出现，和行与行中间的省略号....问题，其他的站点（百度）中的大部分都是瞎写，根本就是复制黏贴以前的版本，你要想知道其他问题答案就得去读官方文档吧...这里看到每一行中间都会出现一个“...”省略号，这是因为模块对于每一行的显示限制，以内存最小形式来显示，所以会以省略号代替其中间的内容。...如果数据行很多的话，对于pandas模块是自动默认只显示100行数据，如果超100行，例如120行，则中间的20行会被“ ... ”替代！...先处理pandas 读取数据后在行中间省略部分的处理： 1 df = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\aaa.csv',encoding=...这里分享一下pandas模块连接数据库的操作： #!
一、WiredTiger引擎MongoDB的WiredTiger引擎可以设置其可使用的最大内存，由cacheSizeGB参数控制，单位为G，表示WiredTiger引擎能够缓存的最大热数据量。...使用量是指干净页和脏页的总和。让我们看一个示例：假设服务器内存为200G，WiredTiger 缓存设置为100G。回收线程将尝试将内存使用量保持在80G左右（eviction_target）。...如果压力太大，缓存使用增加到高达95G（eviction_trigger），那么应用程序/客户端线程将被限流。怎样做的？...当数量增加到20%时，再次调用应用程序线程请求帮助，代价是增加了客户端的延时。在急剧或完全checkpoint中，所有脏页都必须落盘。这将尽可能长时间地使用磁盘所有的写IO。...虚拟内存使用量（在mongostat最后一次调用的总数据）res 物理内存使用量（在mongostat最后一次调用的总数据）
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