问题 PS C:\Users\admin> pyenv pyenv : 无法加载文件 D:\soft\pyenv-win\pyenv-win\bin\pyenv.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。...LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies。...（拥有数字证书签名除外） AllSigned 仅当脚本受信任的发布者签名时才能运行 Urestricted 允许所有脚本运行 而我们需要的是"RemoteSigned"，输入set-ExecutionPolicy...LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies 帮助主题所述。是否要更改执行策略?...要更改当 前用户的执行策略，请运行 "Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser"。
开始时在setting.py中设置如下; ? html文件中的写法如下： ? 这样设置一直无法加载静态文件，只需要修改setting.py文件如下： ? 就可以加载到静态文件了。...补充知识：Django-项目上线后，静态文件配置失效以及404、500页面的全局配置 一.项目上线后静态文件失效 1.因为项目还没上线的时候，django会默认从setting.py中这个设置 STATIC_URL...4.需要像MEDIA文件一样重新配置静态文件的url: 5.setting.py中加代码： #项目上线后，static路径需要重新配置 STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR...,’static’) 6.项目下的总urls.py（不是app的urls.py）中： #项目上线后，需要自己配置static静态文件路径 url(r’^static/(?...7.成功跳转到自己配置的500页面。 以上这篇Django添加bootstrap框架时无法加载静态文件的解决方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在开发过程中发现，用require来加载一个很大（几百K，甚至几兆）的配置文件时，会造成响应超时。...如果把这个配置文件的内容序列化后，用file_get_contents获取文件然后反序列化的方法来加载，就会快很多。 经过近两周的研究，大概知道了其中的原因。...) 如果遇到 require 或者 include 之类的函数时，会 从 zend_execute 阶段重新回到 zend_compiler 阶段，开始解释PHP，执行PHP的过程。...： 这两个函数的执行可以分成两部分：读取文件和构造配置文件里面的数组； 先说读取文件，require读取的机制是，以8192字节大小的buffer循环将文件读入内存；而file_get_contents...内部是函数调用，而require是一个内置的opcode，所以调用file_get_contents时的开销要比require略大； 所以，小文件的时候，file_get_contents 读取文件时
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原标题：PDF文件不能打印的五种解决方案 有时我们会发现有些PDF文档虽然能够正常打开，点击打印缺没有反应，是打印机坏了吗？...” 的功能。...当然也可以用开源的 PDF 库直接把这个标志位去掉，就可以实现在目前常用新版本的 PDF 阅读器里打印和复制了。...方式二：复制 这个方式就很通俗易操作了，直接将PDF文档的内容复制后，粘贴到新的Word或PDF文档中后，重新打印即可。弊端就是格式可能会乱而且扫描的PDF不适用。...方式五：转换 像这么权限加密的文档，其实并不会影响文档的格式转换，因而也可以根据PDF内容或排版将其转成常用的Word或Excel后，再打印转换后的文档即可。
简介 第一次打包vue的项目部署到服务器下时，发现初次加载特别的缓慢，将近20s页面才加载出来，完全没有开发环境上的那么流畅。...主要原因是页面在打包后如果不进行相关配置会导致资源文件特别的大，一次想要全部加载完成会特别的耗时。这里简单总结一下自己用到的一些优化的方案，将资源文件压缩。
数据量过大一个Excel文件太大的一个主要原因是数据量过大。当你在Excel中处理大量数据时，文件大小会相应增加。这可能会导致文件变得笨重，加载和保存时间变长。2....内嵌对象在Excel文件中插入内嵌对象，例如Word文档、PDF文件等，也会增加文件的大小。这些对象需要额外的存储空间来保存相关数据，并且在文件打开时需要加载。5....无效格式和样式使用大量无效的格式和样式，如单元格背景色、字体样式等，会使Excel文件变得庞大。这些格式和样式会占用额外的存储空间，同时也会增加文件的加载和保存时间。6....未压缩的图像和媒体插入未经压缩的图像和媒体文件，如高分辨率图片、音频和视频文件，会显著增加Excel文件的大小。这些文件通常具有较大的文件大小，因此插入多个或较大的图像和媒体文件会导致文件变得庞大。...无效数据和空白单元格Excel文件中存在大量的无效数据和空白单元格也会导致文件变得庞大。这些无效数据和空白单元格会占用额外的存储空间，同时也会增加文件的加载和保存时间。
不过，TokuDB现在已经基本被Percona抛弃了，还有这类业务需求时，可以考虑改用RocksDB引擎，可以参考这篇文章 MyRocks引擎：入坑须知。...进行测试 本次测试计划分为两种模式 a) 所有数据可以加载到buffer pool中 b) 数据量超过内存ibp容量 针对上述两种模式再分别对dynamic、compressed行格式的区别。...数值说明：这表示 未压缩格式 相对于 压缩格式的提升比例，例如上图中第一列的 71.11%，表示 在OLTP模式下，并发256线程压测时，未压缩行格式的TPS相对于压缩行格式增加71.11%，下同。...b) 数据量无法全部加载到buffer pool中的时候，读多写少的业务场景。 本案中，测试条件存在几点不足： a) 服务器配置不算高。 b) 测试持续时长不够，只有15分钟。...综合来看，类似下面的业务场景，可以考虑使用compressed格式： a) 数据量较大，且文本数据较多。 b) 磁盘比较紧张。 c) 读多写少。 最后，最好还是自己再亲自测试下比较靠谱哈。
启动加载优化 在小程序启动时，微信会在背后完成几项工作：下载小程序代码包、加载小程序代码包、初始化小程序首页。...勾选开发者工具中， 上传时压缩代码（若采用wepy高级版本，自带压缩，请按官网文档采取点击） 精简代码，去掉不必要的WXML结构和未使用的WXSS定义。 减少在代码包中直接嵌入的资源文件。...（比如全国地区库，微信有自带的，在没必要的时候，勿自用自己的库） 及时清理无用的资源（js文件、图片、demo页面等） 压缩图片，使用适当的图片格式，减少本地图片数量等 如果小程序比较复杂，优化后的代码总量可能仍然比较大...，此时可以采用分包加载的方式进行优化，分包加载初始化时只加载首评相关、高频访问的资源，其他的按需加载。...） 在进行视图重渲染的时候，会进行当前节点树与新节点树的比较，去掉不必要设置的数据、减少setData的数据量也有助于提升这一个步骤的性能。
NameNode执行CheckPoint时，遵循Protobuf定义及上述文件格式描述，重启加载FSImage时，同样按照Protobuf定义的格式从文件流中读出相应数据构建整个目录树Namespace...对于节点规模较大和元数据量较大的集群，这个阶段的耗时会非常可观。主要有三点原因： 处理BlockReport的逻辑比较复杂，相对其他RPC操作耗时较长。...如果SBN/SNN服务长时间未正常运行，CheckPoint不能按照预期执行，这样会积压大量EditLog。积压的EditLog文件越多，重启NameNode需要加载EditLog时间越长。...如果PostponedMisreplicatedBlocks数据量较大，每次全遍历需要消耗大量时间，且整个过程也要持有全局锁，严重影响处理BlockReport的性能，HDFS-6425和HDFS-6772...经过多次优化调整，从线上NameNode历次的重启时间监控指标上看，收益非常明显，图7截取了其中几次NameNode重启时元数据量及重启时间开销对比，图中直观显示在500M元数据量级下，重启时间从~4000s
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时，发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入？...PostgreSQL 数据库中的原始数据进行比较，以找出未导入的数据。...', port=6379, db=0) # 从 PostgreSQL 导出的 CSV 文件中加载数据 with open('/path/to/postgres_data.csv', newline='...（2）不需要额外的库或工具。 缺点： （1）速度较慢，因为它需要在磁盘上读写临时文件。 （2）对于大数据量的情况，可能会导致较高的磁盘 I/O 和内存消耗。...根据需求和数据量，可以选择合适的方案。如果处理的数据量较小，且对速度要求不高，可以选择方案一，使用 Shell 脚本和 grep 命令。这种方法简单易用，但可能在大数据量下表现不佳。
它要求是每一次从待排序的元素中选出最小(最大)的一个元素，存放在起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素，然后放到上一位已经排好序的后面。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。...最坏情况就是序列是反序的，那么此时需要进行的比较共有n(n-1)/2次。平均来说插入排序算法复杂度为 O(n^2)。所以插入排序不适合对于数据量比较大的排序应用。...但是在需要排序的数据量很小或者若已知输入元素大致上按照顺序排列，插入排序的效率还是不错。...，因为它和所选取的步长有着直接的关系。...由于内存的限制没有办法一次性加载所有的数据，这时候我们就可以使用归并排序，将大的文件分割为若干份小文件，分别对这些小文件的数据进行排序后使用归并排序再将其进行排序。
（2）在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。...，但该视图查询时耗时较长，仅适用于数据量较小的表（10W以下），尤其不建议不增加条件查询所有表的数据倾斜情况。...在使用table_skewness()时，如果不指定具体字段，默认查询当前分布列的数据倾斜程度，则该函数可以用来评估表的其他字段分布倾斜情况。同样，当表的数据量巨大时，这两个函数查询耗时都比较长。...因此对于一张数据量较大的表，一般使用如下语句查询其数据倾斜情况： select xc_node_id, count(1) from tablename group by xc_node_id order...具体方法及步骤如下： （1）在所有节点上执行df –h查看各个DN数据目录使用率是否有接近，找到使用率明显较大的磁盘目录。
，所以大致上查询性能与索引数据量的大小成正比。...，比如fielddata，如果一个查询命中了未缓存的冷字段，系统会自动加载该字段内容（fielddata）到内存，所以就冷查询来说，通常带排序的查询要远远慢于普通查询，如果做到冷热隔离，命中热索引的冷查询加载...针对ElasticSearch，其缓存配置和breaker配置也需要根据业务应用场景调整，比如写多读少并且索引量比较大的场景可以适当降低filter cache大小，调高field data大小（尽量让加载到内存的字段内容保留...，冷加载一次field data是有比较大开销的，而且失效的field data eviction也会加重gc的负担）； 而读多写少并且索引量也比较小的场景就可以降低field data的大小，调高filter...索引配置 索引配置比较灵活，粒度也比较细，当我们查询索引时其实都是查询某个时间的一个快照数据，只有index searcher重载一次索引文件，这期间（两次reopen index searcher之间
说明： 排序就是对某组数据进行升序或降序的方式排列，排序都是针对的索引数组 排序就是将一组数据按照指定的顺序进行排列的过程 排序的分类： 内部排序：指将需要处理的数据都加载到内部存储器中进行排序，包括交换式排序...，选择试排序和插入式排序 外部排序：数据量过大，无法全部加载到内存，需要借助外部存储进行排序，包括合并排序和直接合并排序法 冒泡排序 基本思想：通过对待排序序列从后到前（从下标较大的元素开始）...一次比较相邻元素的排序码明若发现逆序则交换，使排序较小的元素逐渐从后向前移动，就像水底气泡一样逐渐向上冒 因为排序的过程中，各元素不断接近自己的位置，如果一躺比较下来没有进行过交换没救说明序列有序，因此要在排序过程汇总设置一个标志判断元素是否进行过交换...，如果大于比较的数，交换位置 选择一个我们自己想象的一个数组为最大或最小 基本思想： 第一次从arr[0]-arr[n-1]中选取最小值，与arr[0]交换， 第二次从arr[1]-arr[n-1]中选取最小值...，与arr[1]交换， 第三次从arr[2]-arr[n-1]中选取最小值，与arr[2]交换， …… 比如：$arr = array(11,55,22,44,99,77,66,33,88);从小到大排序
目前，QA对数据集的获取需要人工标注，这往往代价比较大。...我们选取SQuAD的数据作为标记数据，取10%作为测试集。未标记数据则来自Wikipedia，我们从Wikipedia上采集一百万个“段落”，并生成五百万的“答案”，这个量大概是SQuAD的50倍。...所以我们的模型要远远优于监督学习模型。 ? 与其他几种模型相比，精确度方面也有很大的提升。 ? 甚至，我们看，当SL模型使用了0.2的数据时，其模型精度也没有我们使用0.1数据时的精度高。...所以我们的模型即使只使用一半的数据，仍然比SL模型好。 ? 不过有一个问题是，当标记数据较为丰富时，想要通过增大未标记数据的量很难提升模型的表现。我希望我们以后能解决这个问题。 ?...不过我们要强调，只要它能够在QA模型中提升模型的表现，出现这些语法错误并没有关系。 ? 在这张图上我们能更好地看到，随着未标记数据量的增加，生成问答对的训练损失函数将会迅速减下。
贪婪加载与延迟加载 开启延迟加载要满足两个条件： 1）在定时实体时，使用virtual，public or protected修饰实体的导航属性，不能使用sealed修饰。...配置，或将其设置为true 若不满足上述两个条件则为贪婪加载 查询数据统计： 加载类型及说明 数据量 耗时（ms） 贪婪加载（未使用导航属性） 4003 2128...20000+） >10s 分析 在数据量小的情况下，两种数据加载模式耗时基本相同，但当数据量较大，例如本次试验中关联导航属性记录数在2万以上时，延迟加载模式耗时巨大，因此适当关闭延迟加载可提高性能...；延迟加载可以实现按需获取数据，这样客户端与服务端的传输数据量有可能减小，且也会相应地减少服务器端的内存消耗。...Id值，检索速度相差一个数量级；而查找多条时，性能基本相同，然而会发现一个奇怪的现象，就是使用EF对检索结果ToList()与不转换，耗时相差较大。
Event 函数 绑定函数至 $(document).ready(function) 将函数绑定到文档的就绪事件（当文档完成加载时） $(selector).click(function) 触发或将函数绑定到被选元素的点击事件...method：请求的类型；GET 或 POST url：文件在服务器上的位置 async：true（异步，使用Ajax时必须）或 false（同步） send(string) 将请求发送到服务器。...无法使用缓存文件（更新服务器上的文件或数据库） 2. 向服务器发送大量数据（POST 没有数据量限制） 3....加载 load() 方法从服务器加载数据，并把返回的数据放入被选元素中。...readyState 中存储的 XMLHttpRequest 的状态： 0: 请求未初始化 1: 服务器连接已建立 2: 请求已接收 3: 请求处理中 4: 请求已完成，且响应已就绪 当 readyState
2、适合压缩的数据 （1）表结构中包含字符型数据列如char, varchar, text或blob等时，具有较高的压缩率，而一些二进制数据，如整形或浮点型数据列，或者一些已经压缩的多媒文件，其压缩率都不会高...拥有出色的数据压缩功能，如果数据写多读少，而且数据量比较大，使用tokuDB可以节省空间成本，并大幅度降低存储使用量和IOPS开销，不过相应的会增加 CPU 的压力。..._h484.jpg 压缩与未压缩CPU使用率在任何并发情况下差别都比较明显，尤其在性能达到峰值时，未压缩的用例CPU消耗的资源较低 innodb_compress、tokudb_ZLIB 、tokudb_quicklz...的CPU消耗趋势一致，Innodb_compress的CPU消耗在中低并发时会稍低与其他两种压缩策略 tokudb_LZMA压缩策略对CPU的压力较大，在50并发时就已经使得24个CPU使用率均达到90%...（生成定长的字符串，将最小长度和最大长度设定为一样的长度） ⑤strlist 从给定的字符串列表中随机选取一个字符串。多个字符串之间用逗号隔开。
0.95 23.12 Q20 0.16 12小时 Q21 7.23 12小时 Q22 0.96 8540.22 表4 22条sql执行时间统计 六.性能对比分析 根据执行时间的统计，我们可以看出两种数据库在进行...TPC-H类测试有着较大差异，下面我们将选取两个典型的事例SQL，分析Greenplum与MySQL在执行该类SQL的性能差异原因。...； 根据order by条件，在所有segment上同时进行sort，根据Limit条件选取数据，这里是Limit 10，每个segment都选取10条数据汇总到master上，由master再选取前10...CPU6的使用时间有较大变化，变化时间大概为500jiffies即5秒，与总的sql执行时间（5.06秒）基本吻合，因此，执行Q3 过程中，MySQL所在的服务器只使用了一个CPU来进行计算。...测试语句不要过于简单，并且测试数据量不要太少，否则Greenplum在做数据传输的时间会远高于计算时间。 更多数据库文章，请关注腾讯云数据库公众号: QcloudCDB 附件： 附录文件.zip
2 主从复制 第一次创建主从复制关系时，会在主库执行 bgsave 命令生成 RDB 文件，然后传给从库，从库加载 RDB 文件，以完成一次全量数据的传输。...因此在业务访问高峰，并且数据量比较大的情况，不建议在 master 上创建 slave。...这是因为在启动 Redis 时，会加载数据目录下的 RDB 文件，而这个 RDB 文件是 flushall 之前执行 bgsave 生成的，也就是会看到清空 Redis 之前写入的数据。...，因为 Redis 在 启动时加载 RDB 文件后，也会加载在执行 RDB 之后 AOF 里新增的操作。...RDB 落盘，启动时加载 RDB 文件，保证重启前后数据一致。
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