处理超大数据帧上的计算的更快方法
是通过使用分布式计算和并行计算技术来提高计算效率。以下是一些常见的方法和技术：
- 分布式计算：将大数据集分割成多个小数据集，并在多台计算机上同时进行计算，以提高计算速度和效率。分布式计算可以通过使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和分布式计算框架（如Apache Spark）来实现。
- 并行计算：将大数据集分成多个部分，并在同一台计算机的多个处理单元上同时进行计算。并行计算可以通过使用多线程编程、并行计算库（如OpenMP）和图形处理器（GPU）来实现。
- 数据分区和分片：将大数据集划分为更小的数据块，以便并行处理。数据分区可以根据数据的特性和计算任务的需求进行不同的策略，如基于范围、哈希或随机分区。
- 数据压缩和编码：对大数据进行压缩和编码可以减少数据传输和存储的开销，并提高计算速度。常用的数据压缩算法包括Gzip和Snappy，而数据编码技术如Protocol Buffers和Apache Avro可以提高数据的序列化和反序列化效率。
- 内存计算：将数据加载到内存中进行计算，以避免磁盘IO的瓶颈。内存计算可以通过使用内存数据库（如Redis）和内存计算框架（如Apache Ignite）来实现。
- 数据预处理和优化：在进行计算之前，对数据进行预处理和优化可以提高计算效率。例如，可以使用数据索引、数据分区、数据过滤和数据聚合等技术来减少计算的数据量和复杂度。
- 数据流处理：对于实时数据处理和流式计算，可以使用数据流处理框架（如Apache Kafka和Apache Flink）来实现高效的计算。
- 高性能计算（HPC）：对于需要进行大规模科学计算和模拟的应用，可以使用高性能计算集群和超级计算机来提供更快的计算能力。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 分布式计算：腾讯云弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）
- 并行计算：腾讯云弹性容器实例（https://cloud.tencent.com/product/eci）
- 数据分区和分片：腾讯云分布式数据库TDSQL（https://cloud.tencent.com/product/tdsql）
- 数据压缩和编码：腾讯云云存储COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 内存计算：腾讯云云数据库Redis（https://cloud.tencent.com/product/redis）
- 数据流处理：腾讯云流数据处理（https://cloud.tencent.com/product/dps）
- 高性能计算：腾讯云超级计算机（https://cloud.tencent.com/product/scc）
相关·内容
我有一个关于ec2集群的问题。谁能告诉我一个ec2集群中到底有多少个实例？让我解释一下这个问题是什么意思。我希望通过在实例上运行应用程序来对其进行基准测试，而基准标记将在不同的实例上运行。我将在实例之间创建一个虚拟专用网络，以便当基准标记将数据包发送到应用程序时，它将响应数据包，基准标记将计算响应的数量(这就是应用程序和基准标记的工作方式)。这可以在多个实例上完成(我还没有尝试过，但我相信会的)。究竟如何在集群上做到这一点呢？
浏览 1提问于2012-02-15得票数 1
我计划用JavaFX创建一个简单的2D逐帧动画编辑器。您可以在画布上绘图，并且可以在时间线周围移动以绘制动画的其他帧。
这将是传统的动画-没有载体或骨头或任何其他。
我现在主要关心的是如何存储每一帧的数据。
表示帧的最基本方法是有一个嵌套的像素数组。如下所示：
Pixel[][] oneFrame = new Pixel[100][100];
表示在100x100画布上绘制的一个框架。
如果用户使用1080 p分辨率，帧将为1280x720像素:几乎有100万个Pixel实例(假设它们都填充了背景颜色)。我对每帧拥有一百万个物体的想法并不感到鼓舞。
因此，将多个帧作为Pixel数组存储在内存中
浏览 5提问于2015-04-10得票数 1
我正在学习JavaScript，来自于八年的Python经验，作为一个练习，我制作了一个Mandelbrot渲染器，它生成分形，并使用putImageData一次更新画布从左到右的单像素列。
我发现，使用这种方法，浏览器中的可见图像只有在全屏计算完成时才会更新(而不是像我想看到的那样从左到右逐渐出现)。我知道这是预期的行为，所以我决定使用requestAnimationFrame添加“扫描线”动画。(如图所示：)
我的期望是，较轻的计算应该呈现得更快(因为下一个帧更快)，而较高的迭代计算应该呈现得更慢。在我的实现中，我发现扫描线一直很慢。
我已经将这个问题与我的Mandelbrot计算无关，因
浏览 4提问于2020-06-03得票数 0
我在一个数据帧中有一个时间戳，我试图将其与第二个数据帧中最接近的时间戳进行匹配，以便从第二个数据帧中提取数据。有关我的方法的通用示例，请参阅以下内容：
library(lubridate)
data <- data.frame(datetime=ymd_hms(c('2015-04-01 12:23:00 UTC', '2015-04-01 13:49:00 UTC', '2015-04-01 14:06:00 UTC' ,'2015-04-01 14:49:00 UTC')),
va
浏览 47提问于2015-06-29得票数 24
回答已采纳
在OpenGL中，有许多不同类型的存储选项:缓冲区、纹理、帧缓冲区等，在OpenGL中，似乎很难确定什么时候使用。
我想要写一个计算缓冲区，在每帧上写入高达1MB到某种类型的存储，然后通过片段着色器读取(只读，随机访问)。从计算着色器写入数据的最有效机制是什么，这样就可以在片段着色器中访问数据？
数据由自定义数据结构组成:它不是一种特定的呈现类型的数据，例如纹理。
浏览 1提问于2018-03-19得票数 0
回答已采纳
1回答
目前，我正在基于以下代码检索视频帧： # Retrieve Images from Videos
for video in list_videos:
vidcap = cv2.VideoCapture(video)
success, image = vidcap.read()
count = 0
print("Successfully retrieving videos from ", video)
while success:
cv2.imwrite('.'+video.split('.'
浏览 19提问于2019-04-25得票数 0
我试图在另一个数据框架的基础上构建一个数据框架。为了构建第二个数据帧，我需要循环第一个数据帧，对数据进行一些更改，并将其插入到第二个数据帧中。我为我的for循环使用了一个namedTuple。 这个循环花费了大量的时间来处理2m行数据。有什么最快的方法可以做到这一点吗？
浏览 39提问于2020-04-30得票数 0
回答已采纳
也许对这个地方来说太宽泛了，但我必须在一个带有一些文本处理的大型数据库/dataframe上工作。数据帧以csv的形式存储在我的计算机上。
使用spyder或jupyter notebook在运行时间上更快吗？
我主要使用：pandas, nltk
结果只是一个csv文件，我必须将其存储在我的计算机上。
浏览 40提问于2019-10-25得票数 1
回答已采纳
我基本上是每5秒从PostgreSQL导入一个表，并将其刷新到一个数据帧中，除了列之外，每次的数据帧都是不同的。现在，我只是通过删除旧的数据帧，然后使用pandasGUI中的函数"store.add_dataframe“和"store.remove_dataframe”添加一个新的数据帧来实现这一点。此方法有效，但它花费的时间太长，而且我知道有一个名为refresh的函数，尽管我不知道它是否真的刷新数据帧，或者甚至比添加/删除新数据帧更快。有什么想法吗？
版本: Python 3.8.5 pandasGUI 0.2.9 pandas 1.1.3
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
1回答
我有一个名为df_list的巨大数据帧列表(有一些不同的列和一些公共列)，我希望将它们合并到一个大数据帧中。我尝试过以下几种方法：
all_dfs = pd.concat(df_list)
虽然这在单个内核上花费了太多的时间。我在48小时后就把剧本给杀了。您如何将此过程并行化以使用我的所有内核，或者重写代码以使其更快
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
2回答
我发送非压缩图像(bmp)数据从一个应用程序(单位)到另一个(QT)通过udp分裂帧(50 QT)和添加frameId到数据。另一方面，我正在尝试集成框架(使用frameId)，在收集了一个图像的所有帧之后，我将其作为图像处理。如果我只是捕获帧而不处理它们，我就按正确的顺序获取数据
void Server::readPendingDatagrams()
{
if (udpSocket->hasPendingDatagrams()) {
QByteArray datagram;
datagram.resize(udpSocket->pendin
浏览 0提问于2016-04-06得票数 3
回答已采纳
我正在尝试像应用程序Tinder这样的过渡。详细信息：
在Screen One中有一个垂直矩形UIImaveView，其contentMode =方面填充，因此它隐藏了图像的某些部分以增加纵横比。
在Screen 2(细节屏幕)中，过渡后必须传递相同的图像，但是第二屏幕中的ImageView是平方1。
我想要进行一种变形式的转换，用户应该认为屏幕上的同一个ImageView在不拉伸Image.So的情况下变成了二分之一的平方，我该怎么办呢？
目前，我正在尝试获取UIImage的框架，它位于UIImageView的可见区域，这样我就可以做一些逻辑上的事情来实现这一点。但是
浏览 2提问于2014-03-29得票数 6
回答已采纳
3回答
我有一个很大的pyspark数据帧，我正在对它执行一些转换，并与其他数据帧连接。我想调查转换和连接是否成功，以及数据帧是否看起来像是预期的，但我如何显示数据帧的一小部分。
我试过很多东西。
df.show(5)
和
df.limit(5).show()
但是，我尝试的所有操作都需要大量的作业，从而导致性能低下。我可以旋转一个非常大的集群，但是有没有一种方法可以快速地只获取数据帧的一小部分？
浏览 0提问于2019-11-20得票数 2
我正在尝试使用mahout在一个只包含数值的300MB数据集上执行k-means聚类。但是在第二次迭代之后，我在k-means命令中耗尽了内存。为什么每次迭代后大小都会增加？如何解决此问题？
浏览 0提问于2013-11-27得票数 0
我注意到在大型熊猫数据帧上使用IX时出现了一些奇怪的行为。
当我连续对同一数据帧调用.ix 50次时，它的运行速度比我对50个不同数据帧调用.ix时快10倍。
在.ix上有没有在幕后进行缓存？我注意到底部循环会使我的内存使用量加倍。为什么内存会增加？
有什么方法可以修改这个行为吗？
请注意，如果你直接使用numpy，它在两种情况下都运行了7.4秒，内存增加为0，这让我相信pandas正在缓存。
显然，您永远不会想对每个单独的元素调用.ix ...
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
print 'pa
浏览 0提问于2012-12-04得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在使用三个数据帧来分析连续的数字数据-基本上是及时捕获的数字数据。有8列，360k个条目。我创建了三个相同的数据帧-一个是原始数据，第二个是用于分析的“便签簿”，第三个数据帧包含分析结果。这运行起来非常慢。我想知道是否有方法可以让这个分析运行得更快？如果我有一个大的24列数据帧，而不是三个单独的8列数据帧，会不会更快？
浏览 2提问于2016-02-13得票数 0
我有一个有一百万行的数据帧。我有一个单独的函数(我不能向量化)来应用到每一行。我研究了swifter，它承诺利用多个进程来加速计算。然而，在8核机器上，情况并非如此。 知道为什么吗？ def parse_row(n_print=None):
def f(row):
if n_print is not None and row.name % n_print == 0:
print(row.name, end="\r")
return Feature(
geometry=Point((floa
浏览 47提问于2019-10-10得票数 2
我们有一个Windows服务器，它连接到一个处理大量数据的交换机上。我们注意到，当我们在网络适配器上禁用FlowControl时，我们似乎获得了更好的性能。我们偶尔会收到丢弃的数据包，这是我们可以接受的，但剩下的时间我们似乎获得了更好的吞吐量。
我们希望验证，当启用FlowControl时，服务器确实在发送暂停消息。我当时的印象是，WireShark无法看到这些数据包，因为它们不会传递给操作系统，但在维基百科的FlowControl http://en.wikipedia.org/wiki/Ethernet_流_控制条目中，有一个以太网“暂停”帧的"WireShark“屏幕截图。
在什
浏览 0提问于2012-08-09得票数 6
回答已采纳
1回答
我在想，如果你想转换一个网格的话，有什么更有效的方法呢？
1)变换矩阵并将其传递给着色器或
2)直接操作网格顶点数据。
我想知道，因为LibGDX正在使用第二个选项来转换精灵。计算每个网格的平移、旋转和缩放--每个框架似乎有点过了，因为你也必须改变每个帧的顶点数据。
浏览 0提问于2017-08-26得票数 0
回答已采纳
我正在学习一些联网的东西，我在思科交换机(#sh int的输出)上的接口计数器上注意到了一些东西--一个计数器是用来“唠叨”的
0 babbles, 0 late collision, 0 deferred
思科公司定义了“唠叨”作为“Babble错误发生的原因是帧传输的大小超过1518字节”
我很困惑。维基百科表示，普通的1500字节数据包加上第2层的页眉/页脚封装将达到1530字节。这样的包岂不是胡说八道吗？
我刚刚运行了wireshark几秒钟，按字节大小排列帧显示几乎所有的帧都是1514字节，没有比这更大的了。那么，维基百科对帧大小的定义是错误的，还是我误解了发生了什么？
谢谢!
浏览 0提问于2014-08-13得票数 7
回答已采纳
1回答
方法1:我的输入数据是一堆json文件。经过预处理后，输出为pandas数据帧格式，该格式将写入Azure SQL数据库表。 方法2:我已经实现了delta lake，其中输出pandas数据帧被转换为Spark数据帧，然后将数据插入到分区的Delta Table中。这个过程很简单，而且将pandas数据帧转换为spark数据帧所需的时间以毫秒为单位。但与方法1相比，性能很差。使用Approach1，我能够在不到方法2所需时间的一半内完成。 我尝试了不同的优化技术，比如ZORDER，压缩(装箱)，使用insertInto而不是saveAsTable。但没有一种方法真正提高了性能。 如果我错过
浏览 8提问于2020-10-28得票数 1
1回答
我有三个数据帧，每个数据帧大约有64,000行和相同数目的794列。我需要通过一个公共列对所有3个数据帧执行inner_join。由于此错误“无法分配大小为163 Mb的向量”，因此我理解需要将数据帧按行拆分。在执行inner_join时，为了不耗尽内存，要拆分的最佳段数是多少？如果我必须将它们分割成10个片段，我如何循环这些段来对所有3个数据帧执行inner_join，然后再对一个数据集进行最终的rbind？
谢谢。
浏览 1提问于2020-11-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下数据帧： import pandas as pd
array = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], 'A': [False, False, True, False, False, False, True, True],
'B': [False, True, True, False, True, False, False, False]}
df = pd.DataFrame(array)
df 我想在一行中表示每个id。如果特定列上此id的所有值都为False，则其值应为False。如果至
浏览 44提问于2021-07-18得票数 3
回答已采纳
6回答
所以，我有一个3d平台。我想要一个按钮，如果你按住它，它会让你“回到过去”。谢天谢地，这个游戏相当简单，只有一个实体，所以必须为每个帧保存的唯一东西是。
struct Coord {
float x;
float y;
float z;
}
structure Bool6 {
bool front;
bool back;
bool left;
bool right;
bool top;
bool bottom;
}
struct Player {
Coord Pos;
Coord Vel;
Bool6 Col;
}
但我担心这是一个很大的数据，特别是因为我的游戏理论上运行在60fps左右，
浏览 2提问于2015-05-28得票数 5
1回答
寻找一些澄清的巨型框架配置的思科3560交换机。
我了解到，通过启用大型帧，它可以在所有端口上实现整个交换机，不使用大型帧(工作站、打印机、扫描仪等)的设备会发生什么情况.在同一个开关上？会有什么问题吗？
这是一个48个端口开关，有大约20个终端用户设备。我们也有两个SANS和两个ESXI主机，我想在上面使用巨帧，但是如果在所有端口上启用了巨帧，那么对常规设备的影响就不确定了。
提前谢谢你！
浏览 0提问于2018-08-12得票数 3
1回答
循环的R向量化
、、、
我想知道是否以及如何通过使用矢量化函数而不是for循环来提高代码的效率。
我正在处理一个包含大约160万个观测值的数据集。我想根据通货膨胀调整价格，所以我需要将观察到的月份与相应的CPI指数的月份相匹配。我有一个主数据框架(有160万个观察值)和一个包含我需要的CPI指数的数据框(这只有12个观察值，在我进行分析的一年中，每个月一个观察值)。
下面是我尝试将每个观察值与其对应的CPI指数“匹配”的方法：
`for(i in 1:nrow(large.data.frame)){
for(j in 1:nrow(CPI)){
if(months(large.data.frame[i,&
浏览 1提问于2016-04-19得票数 2
1回答
我刚刚读到，dataframe有类似于二维数组的存储，其中rdd对存储没有任何这样的约束。
因此，可以使用dataframes来更好地运行查询。
这是否意味着在相同的输入数据集上创建数据same比创建rdd占用更多的内存？
另外，如果我将rdd定义为rdd1，当我使用toDf方法将rdd1转换为数据帧时，是否在节点上消耗了更多的内存？
类似地，如果我有一个dataframe并使用df.rdd方法将其转换为rdd，那么我是否在释放节点上的一些空间？
浏览 4提问于2022-02-25得票数 -1
我正在处理一个5类的视频分类，并使用TimeDistributed的CNN模型。列车数据集包含8个视频，每帧包含75帧，我使用了TimeSeriesGenerator of Keras，其中长度等于75，因为每个视频包含75 sequences.But，在我看来，在这个例子中batch_size应该是什么？
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_sequences = TimeseriesGenerator(train_data, train_labels, length=75, batch_siz
浏览 3提问于2020-05-15得票数 1
回答已采纳
我有两个数据帧，一个包含屏幕名称/显示名称，另一个包含个人，我正在尝试创建第三个数据帧，每次屏幕名称/显示名称中出现姓氏时，在新行中包含来自每个数据帧的所有数据。从功能上讲，这将创建一个可能匹配的名称列表。我当前的代码运行得很好，但运行速度非常慢，如下所示：
# Original Social Media Screen Names
# cols = 'userid','screen_name','real_name'
usernames = pd.read_csv('social_media_accounts.csv')
# L
浏览 0提问于2016-04-11得票数 1
2回答
我想知道是否有任何方法可以控制excel计算，以便在WB中的几个工作表被并行重新计算，而其他的不是。我的问题是，在目前的设置下，我的顺序计算过程花费的时间太长了。这个序列是由vba驱动的，大概是这样的: 1) VBA调用一个插件(excel-dna vb.net插件，它控制一个数据读取器和附加的数据库) 2)插件将数据返回到工作表1.工作表2-3按顺序重新计算(工作表2，然后3) 3)工作表4到10按顺序重新计算，但由于每个独立的只链接到工作表2，它们在理论上可以并行重新计算-对吗？4)通过1)中描述的vba插件调用新数据，重新开始进程
在我的笔记本电脑(64位，32位excel，英特尔i7)
浏览 31提问于2012-03-28得票数 5
2回答
我正在研究RRT路径查找系统。基本上，它产生随机点来寻找路径。我成功地完成了它，但面临着一个严重的问题。在生成这些点时，我使用的是一个while语句，它需要大约10,000到15,000次循环迭代。正如你可能猜到的，它冻结了游戏1-2秒。我想我的while语句使用while，但是如果我是对的，当我使用它时，我的while循环将在每帧中工作一次。如果我有60个fps，那么完成这个while循环需要250秒。这是不可忽视的。所以我的问题是:在没有任何游戏冻结的情况下，我怎样才能完成这个循环呢？
浏览 3提问于2014-07-08得票数 1
回答已采纳
我有视频文件，我试图处理一帧在同一时间，。我尝试使用VideoCapture类来读取以下类型的代码。问题是，如果视频文件以25帧/秒的速度记录，则读取速度相同。如何在我的计算机能够解码的情况下尽可能快地获得帧？
我计划处理视频流，然后将其存储到一个文件中。
import cv2
import sys
import time
cap = cv2.VideoCapture(sys.argv[1])
start = time.time()
counter = 0
while True:
counter += 1;
image = cap.read()[1]
if coun
浏览 1提问于2015-01-30得票数 8
回答已采纳
2回答
我有50个数据帧和一个结构，但是值是不同的。如何从所有这些数据中获得平均数据帧？
active nodes
graph
0 128
1 128
2 128
3 127
4 126
5 126
6 126
7 126
8 126
9 125
10 124
浏览 1提问于2017-05-02得票数 2
1回答
假设我有一个函数'getData()‘，它返回数据(参见数据流)。现在，我需要用这些数据形成一个h2o数据框架。我需要将它们作为一个新行插入到以前的数据框架中。
一个显而易见的方法是：
有一个全局h2o数据框架。
从到达的数据创建(1行) h2o数据框架。(我使用的是as.h2o())
检查它是否已经存在于全局数据帧中(使用h2o.which()或任何其他函数)
如果它不存在，那么将它添加到数据帧中(使用h2o.rbind())
上面的解决办法太慢了。每次数据到达时h2o数据帧的创建(第二步)花费了太多的时间。(仅在小数据集上测试)
我还考虑将它们存储在R数据帧
浏览 2提问于2017-06-21得票数 1
我正在尝试构建一个组件，它可以动态地将一个大型数据集连接到多个小得多的数据集。我已经将较大和较小的数据集作为数据帧保存在内存中。随着用户输入的到来，我需要选择大数据集的一个子集，并用较小数据集中的一些信息来丰富它。
不幸的是，这些动态连接被证明是昂贵的，以分钟而不是秒为数量级。我想探索的一种方法是将较小数据集的副本发送到我的集群上的所有节点，以便在每个节点上同时进行连接，并在结束时简单地收集结果。然而，我不确定做这件事的最佳方式。
似乎是跨节点传输数据进行计算的唯一方法。然而，Spark文档并没有太多地说明适当的用例。我上面描述的内容是否适用于广播变量？可以接受甚至可以使用数据帧作为广播变量吗
浏览 2提问于2016-02-11得票数 0
我想知道spark中的数据帧缓存是否是线程安全的。在我们的一个用例中，我从一个hive-table创建一个dataframe，然后通过不同的线程在同一个dataframe上运行多个SQL。由于我们的存储和计算是解耦的，而且由于某些原因读取非常慢，我在考虑将数据帧缓存到内存中，并将缓存的数据帧用于所有查询。数据帧缓存是线程安全的吗？这样做还有其他的陷阱吗？我的计算集群中有足够的内存(磁盘和内存)来缓存表，我将在相同的数据帧上执行10+查询。
谢谢,
阿卡什
浏览 17提问于2020-03-10得票数 0
4回答
如何提高配料性能
、、
我正在为移动平台(S)开发一个基于精灵的2D游戏(S)，我使用OpenGL (实际上是Irrlicht)来渲染图形。首先，我以一种简单的方式实现了sprite渲染:每个游戏对象都被呈现为一个四体，有自己的GPU绘图调用，这意味着如果我有200个游戏对象，我每帧进行200个绘图调用。当然，这是一个糟糕的选择，我的游戏完全是CPU绑定的，因为在每个GPU抽签调用中都有少量的CPU开销。GPU大部分时间都处于闲置状态。
现在，我认为我可以通过将对象收集成大批并只使用几次抽签调用来呈现这些批处理来提高性能。我实现了批处理(使每个共享相同纹理的游戏对象都在同一批中呈现)，并认为我的问题已经解决了……结果
浏览 0提问于2011-02-28得票数 10
回答已采纳
非常基本的Pandas用户，但我在这里遇到了一个障碍。
所以我有一个名为dg的数据帧，它有一个名为'user_id‘的列，还有另外两个目前不需要的列。我还有另外两个数据帧(data_conv和data_retargeting)，它们包含相同的列名和一个名为“timestamp”的列，但是每个“user_id”都有多个时间戳。
我需要在dg中为找到的最小和最大‘时间戳’创建新列。
我目前可以通过一些非常冗长的方法来处理iterrow行，但是对于大约16000的数据帧，它需要45分钟，我想减少它，因为我有更大的数据帧来运行这个数据帧。
for index,row in dg.i
浏览 0提问于2015-05-19得票数 0
4回答
假设我有3个数据帧，每个数据帧都是5x5对象，如下所示：
set.seed(1)
x <-as.data.frame(matrix(rnorm(10),ncol=5,nrow=5))
colnames(x) <-c("a","b","c","d","e")
y <-as.data.frame(matrix(rnorm(10),ncol=5,nrow=5))
colnames(y) <-c("f","g","h","i",
浏览 3提问于2015-10-08得票数 0
回答已采纳
我在reporting Services2012中创建报表，我希望我的报表行是自动调整的，因为我的数据是动态创建的，并且不同行的高度不同。我已经尝试将行属性CanGrow和CanShrink设置为true，以便正如这里提到的：我的报表行变得适合它们绑定到的数据，但它根本不起作用(所有行的高度都比内容高得多).any解决方案将不胜感激。
浏览 1提问于2013-03-13得票数 0
我正在提取不同源文件的信息。每个源文件对应于一些测量数据的给定快照时间。我有一个预处理函数，可以获取其中一个文件并输出pandas数据帧。所以我做了一个spark调用，它给了我一个所有输入文件的列表，然后我调用了map，它为我提供了一个sc.wholeTextFiles，其中每个元素都是一个熊猫数据帧。现在“重塑”此结构的最佳方法是什么，以便我只有一个由连接的较小数据帧组成的结果数据帧？
浏览 0提问于2020-06-29得票数 0
当我在iPad设备上加载电影，而不是在使用MPMoviePlayerController的模拟器中时，我得到了一个奇怪的错误。在模拟器中工作完美。当我在设备上加载电影时，它的帧设置不正确，但当我旋转它时，它正确地设置了帧。影片设置为仅在横向模式下播放。如果我之前的视图是在纵向模式下，它通过将其旋转到横向模式来完美地工作，但是当我处于横向模式时，它最初在设备上错误地放置了x，y坐标。
浏览 0提问于2012-04-10得票数 0
1回答
我试图找到数据帧的相关系数，并完美地工作。 使用cor()从数据帧中查找相关系数是否存在问题，或者实现此代码对于大数据是否很好？ cc = function(input, output = NULL){
cc.map = function(., v)
{
data <- v[-1,]
data[,1:length(data)] = lapply(data[,1:length(data)], as.numeric)
keyval("korelasi",data)
}
cc.reduc
浏览 13提问于2019-09-30得票数 0
1回答
用变换绘制网格
、、
假设有许多不同的转换网格，每个框架或多或少都会发生变化，通常情况下，这些绘图方法的速度会更快：
对于每个帧，用网格的转换顶点填充一个大的顶点缓冲区(转换是在CPU上完成的，每个帧都复制到缓冲区中的顶点)。
对于每个对象创建，插入网格的非转换顶点，然后在绘图时将每个网格的转换发送为一个统一的参数(在GPU上完成的转换，在网格创建时复制顶点)。
我们可以假设所有的网格都绘制在每个框架中，所以不复制情况1的顶点并不重要。
浏览 0提问于2014-11-04得票数 0
回答已采纳
如果我知道John在我的网络上登录到一个工作站，那么有什么方法可以确定他在使用他的帐户，最好是Powershell中的计算机。
浏览 0提问于2019-08-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我在Spark 2.4中有两个数据帧，它们的大小几乎相同。每个都有大约4000万条记录。一种是通过简单地从S3加载数据帧生成的，另一种是加载一堆数据帧并使用sparkSQL生成大型数据帧。然后我将这两个数据帧多次连接到多个数据帧中，并尝试将它们作为CSV写入S3……然而，我看到我的写入时间超过了30分钟，我不确定它是否正在重新评估数据帧，或者我是否需要更多CPU来完成此任务。尽管如此，我还是希望有人能对如何优化这些写入时间提供一些建议。
浏览 12提问于2020-05-14得票数 0
回答已采纳
2回答
如何阻止线程直到另一个线程结束
、、、、
我正在开发一个android应用程序，它使用opencv库提供的类org.opencv.android.JavaCameraView打开一个视频流，并从中捕获帧，以便在屏幕上显示它们之前对它们进行处理。
应用程序的组织方式如下：
一个主线程，它具有OnCameraFrame方法，它获取帧并将其发送到线程A，该方法还负责在屏幕上显示最终帧。因此，所有的处理都应该在获得帧后，并在屏幕上显示之前，在该方法的“中间”中执行。
线程A，将所获得的帧保存到缓冲区中，即BlockingLinkedQueue；
线程B，它从缓冲区获取一个帧，并将其发送给负责处理的线程，即线程C；
处理框架的线
浏览 2提问于2013-06-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我在不同的设备上遇到了一些与Bootstrap的Grid有关的问题。根据Bootstrap的文档，HTML中的列大小取决于设备的窗口大小。例如：
特小576，小>= 768，中型>= 992，大>=1200px
然而，在应该被认为是一个中型设备( Google开发工具上的旋转iPad为1024x768)中，Bootstrap认为它是一个大型设备。我的代码如下所示：
<div class="col-lg-2 col-md-4 col-sm-4">
在横向旋转中，iPad有列大小为2的div，这是不应该发生的。我做了一个控制台日志测试，以确保屏幕大小，
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个预定义的参考视频帧，我想在大量的视频文件中检测到。我测试每一个视频帧对照参考帧，但我不知道什么将是最好的算法。
目前，我正在使用matchTemplate / TM_CCOEFF，它有点工作，但有点奇怪。这是一个1:1匹配，所以我得到一个1x1的结果与一个非常大的数字(高于最大整数)。很难设置任何阈值(我需要容忍质量较差的视频)，因为这个数字是任意的。
我想知道是否有更好的方法，或者我只是在错误地使用它？
//编辑OK，我认为阈值的问题是我对双值的错误解释，TM_CCOEFF_NORMED返回0.01.0值。
浏览 2提问于2015-10-30得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
