一家单位导出来的数据量大概是2个多G 如何使用 在试图>工具窗口下面有一个分析器，点开它 如果你的idea没有该功能，请升级最新版 然后我们正常启动项目 项目起来后，这边会刷出启动的进程，然后我们需要附加...通过火焰图，我们可以直观地看到程序中哪些函数占用了大量的时间，从而帮助我们找到性能瓶颈和优化的方向。 要生成火焰图，通常需要使用性能分析工具来采集程序的执行数据。...可以考虑对热点函数进行代码优化、算法优化、并发优化等，以提高程序的性能和响应速度。 调用树 调用树（Call Tree）是一种可视化工具，用于展示程序在执行过程中函数之间的调用关系。...这样我们可以快速识别出调用次数较多或耗时较长的函数，从而找到可能的性能问题和优化的方向。...，优化过程大致就是这样啦，大家掌握方法就好 后记 如果你想了解使用Xrebel优化接口性能，可以看看这篇文章：http://blog.zysicyj.top/db82e5f2 我前两天写了优化解析接口性能的
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...下面是创建CSV文件的代码片段: import numpy as np import pandas as pd import dask.dataframe as dd from datetime...接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。 处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...以访问月的值。...一个明显的赢家，毋庸置疑。 让我们在下一节结束这些内容。 结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。
优化复杂算法的代码以提高运行效率可以从以下几个方面进行考虑： 1.减少循环次数：循环次数是算法运行时间的主要因素之一，尽量减少循环的次数可以提高算法的效率。...可以通过合理的条件判断来提前结束循环，或者使用更有效率的循环结构，如使用更适合的循环条件、循环展开、循环交换等技巧。...可以使用缓存、哈希表或者其他数据结构来存储已经计算好的结果，以便在需要时直接取用。 3.使用更快的数据结构：选择更合适的数据结构可以大大提高算法的效率。...可以使用多线程或者分布式计算等技术来并行地执行这些任务。 5.优化算法逻辑：有时候，通过优化算法的逻辑可以更好地提高算法的效率。...需要注意的是，优化算法的代码不仅仅是追求代码执行速度的提升，还需要综合考虑代码的可读性、可维护性等因素。在优化代码时，要根据具体情况权衡这些因素，选择合适的优化策略。
今天我们就来看看如何“干掉”代码中的 if...else，还代码以清爽。 问题一：if...else 过多 问题表现 if...else 过多的代码可以抽象为下面这段代码。...所以，软件系统的扩展性是非常重要的。而解决 if...else 过多问题的最大意义，往往就在于提高代码的可扩展性。 如何解决 接下来我们来看如何解决 if...else 过多的问题。...而是将 if...else 合并转移到了对象的创建阶段。在创建阶段的 if..，我们可以使用前面介绍的方法处理。 小结 上面这节介绍了 if...else 过多所带来的问题，以及相应的解决方法。...当然，也会有上一节提到的两个问题。 如何解决 上一节介绍的方法也可用用来解决本节的问题，所以对于上面的方法，此节不做重复介绍。...如何解决 对于 if...else 表达式复杂的问题，主要用代码重构中的抽取方法、移动方法等手段解决。因为这些方法在《代码重构》一书中都有介绍，所以这里不再重复。
今天我们就来看看如何“干掉”代码中的 if...else，还代码以清爽。 问题一：if…else 过多 问题表现 if...else 过多的代码可以抽象为下面这段代码。...所以，软件系统的扩展性是非常重要的。而解决 if...else 过多问题的最大意义，往往就在于提高代码的可扩展性。 如何解决 接下来我们来看如何解决 if...else 过多的问题。...而是将 if...else 合并转移到了对象的创建阶段。在创建阶段的 if..，我们可以使用前面介绍的方法处理。 小结 上面这节介绍了 if...else 过多所带来的问题，以及相应的解决方法。...当然，也会有上一节提到的两个问题。 如何解决 上一节介绍的方法也可用用来解决本节的问题，所以对于上面的方法，此节不做重复介绍。...如何解决 对于 if...else 表达式复杂的问题，主要用代码重构中的抽取方法、移动方法等手段解决。因为这些方法在《代码重构》一书中都有介绍，所以这里不再重复。
当写程序写的累了，不妨研究下算法，算法是万变不离其宗的宗，掌握了算法的精髓，可以不变应万变。如果能将算法的思想应用在自己的工程当中，解决问题的规模和效率，都将直线上升，这也正是工程师的价值所在。...最经典的运用分治思想的就是归并排序算法，也是时间复杂度较低「O(nlogn)」的算法中最容易实现的。 如何求解序列的有序度？...学习算法最好的方式是编码来解决一个问题，这里给出一个问题：如何高效地求解一组数据的有序度？ 有序度代表一组数据有序的程度，就是序列中有序对的个数，相对应的为逆序度。...如果你觉得上述文字描述不太容易理解，那么从代码中理解也是一种很好的方式，下面自己实现求有序度、逆序度，并打印出有序对和逆序对的代码。 # -*- coding: utf-8 -*- # !...假如内存只有 4GB ，如何给 10GB 的订单排序呢？
以下是几种常见的内存泄漏原因及解决方法：1、问题背景：在实现一个下载 URL 并将其保存到数据库的任务时，发现代码可能存在内存泄漏问题。...下面的代码示例演示了如何使用迭代器来处理 URL，而不是将它们全部存储在列表中：def get_links_from_char(char): """ Returns a generator...get_links_from_char(char): download_and_save_url(source_url)if __name__ == '__main__': main()通过对代码进行相应优化或使用合适的技术来释放内存...，可以解决 Python 代码中的内存泄漏问题。...内存泄漏通常是由未及时释放资源、循环引用、过度使用全局变量或大型数据结构、或第三方库中的问题引起的。使用合理的代码结构和内存管理工具，可以有效避免或解决 Python 代码中的内存泄漏问题。
这对使用最小二乘解决该优化问题起到了决定性的作用。...该问题描述来源于：https://heyijia.blog.csdn.net/article/details/47686523 下面利用G2O来解上面的问题，以便理解如何使用G2O。...在此问题中，我们只需优化求解一个一维的距离值。即是，一个顶点只包含一个需优化量。...当不需要变动某个顶点时，使用setFixed函数来固定。通常，一个优化问题中，至少需要固定一个顶点，否则所有的顶点都在浮动，优化效果也不会好。 定义边 边即是顶点之间的约束。...当然，G2O是支持自动求导的，该函数可以不实现。优化时由G2O自动处理。但准确的实现可加快优化计算的速度。下面介绍雅克比矩阵该如何计算。
这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。...数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是比较多不规范的地方，等着我们去清洗。数据源是改编自一家超市的订单，文末附文件路径。...导入所需模块import pandas as pd数据导入Pandas提供了丰富的数据IO接口，其中最常用的是pd.read_excel及pd.read_csv函数。...受限于篇幅，本文仅对数据分析过程中Pandas高频使用的函数方法进行了演示，同样重要的还有整个分析过程。如果其中对某些函数不熟悉，鼓励同学多利用知乎或搜索引擎补充学习。同时也欢迎加饼干哥哥微信讨论。...更多Pandas函数使用说明，可查询中文文档本文算是数据分析流程的基础篇，计划会再整理一份进阶篇，涉及机器学习流程、以及更多特征工程内容，同样会以业务落地实战的方式进行介绍。
就例如我们在IDEA中编写java代码时所遇到的错误，我们怎么以最高的效率去修改这些代码中遇到的错误呢？ 解决方案 我们很多人可能用的是不同的编译器，但犯错的原理大概都是一样的。...今天我们来以IntelliJIDEA这个软件为例。当我们在编写代码遇到错误时系统会自动在代码的下面画上一个红色的波浪线，如果修改过错误提示颜色则会提示相应的颜色。 ?...当然下面的蓝色字体也是提供的一些解决办法，有时候我们也可以按照蓝色字体的提示来解决我们所遇到的问题。 ? 第三步也是最重要的一步，当我们知道为什么报错的时候就要想办法去解决这个问题。...我们通过简单的检查就能够发现其中的错误，就能够将这个问题解决掉。 结语 我们在编程的过程中难免会遇到问题，当我们遇到问题时要积极面对，第一时间通过正确的办法去解决掉这个问题。...这样不仅可以增加自己的知识也可以提升自己解决问题的能力。遇到问题并不可怕，可怕的是害怕遇到问题！ END
本期文章分析机械行业中企业部署EDI系统的典型案例，以对接CAT卡特的项目为例，着重介绍供应商如何使用EDI系统对接CAT卡特的多个工厂。...CAT卡特是建筑和采矿设备、柴油和天然气发动机、工业涡轮机及柴电机车领域的全球领先制造商，在创新和使用尖端技术为客户提供解决方案方面拥有悠久的历史。...那么使用EDI系统进行数据传输，又是如何对接多个工厂的呢？...CAT_workflow.png 如上图所示，以数据库方案为例，首先供应商需要对从数据库（CAT_Database）抓取到的业务数据进行处理，提取其中的工厂代码值，并根据报文类型，如上文提到的856发货通知...通过AS2将X12报文发送给对应的工厂，解决多工厂对接问题。 使用EDI系统，只需要进行简单的配置即可解决对接多工厂的问题。
EasyNVR安防视频云服务的视频接入能力灵活，可以与我们其他的视频平台相结合，形成多类型的行业解决方案。...EasyNVR支持RTSP/Onvif设备接入，并分发出多种格式的视频流，如RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等，现已在很多场景中落地应用，如：智慧工厂、智慧园区、...近期有用户反馈，EasyNVR的WebRTC协议无法播放。收到反馈后技术人员立即排查并解决。经技术人员排查得出：WebRTC协议无法播放的原因，是用户没有正确设置配置文件。...要想解决问题，只需按照以下步骤操作即可。...1、首先停掉服务，打开安装目录，进入到mediaserver文件夹，以文本方式打开tsingsee.ini配置文件；2、随后找到host_ip，将它的值改为服务器的IP地址；3、最后保存，重新运行服务就可以了
EasyNVR安防视频云服务的视频接入能力灵活，可以与我们其他的视频平台相结合，形成多类型的行业解决方案。...近期有用户反馈，EasyNVR的WebRTC协议无法播放。收到反馈后技术人员立即排查并解决。 经技术人员排查得出：WebRTC协议无法播放的原因，是用户没有正确设置配置文件。...要想解决问题，只需按照以下步骤操作即可。...1、首先停掉服务，打开安装目录，进入到mediaserver文件夹，以文本方式打开tsingsee.ini配置文件； 2、随后找到host_ip，将它的值改为服务器的IP地址； 3、最后保存，重新运行服务就可以了...感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。
0x01:引子 笔者在使用Mac进行Python开发时使用pandas读取xlsx文件遇到这个错误: ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'....笔者在这里分享一下自己遇到问题及解决步骤。 0x02:历程 按照提示“Use pip or conda to install xlrd.”...，这里笔者使用pip安装，命令行指令如下： pip install xlrd 输出为：可以看出，安装的为2.0.1版本xlrd，已满足xlrd >= 1.0.0的需求。...其实有两种解决方法： 对xlrd进行降级用来支持xlsx 安装openpyxl替代对xlrd依赖 笔者这里选择的是对xlrd降级操作，安装1.0版本xlrd，指令：pip install xlrd==1.0...__version__) AttributeError: module 'xlrd' has no attribute '__version__' 继续设法解决，笔者考虑，可能是1.0版本过旧的缘故。
我们大多数平台都是用的Golang进行编译的，在很多视频流媒体软件比如EasyDSS、EasyNTS等产品的编译中，经常会出现要使用http接口访问其他服务的接口的情况，一般的编程代码如下： // 获取...，发现部分人员写的代码基本为以上类似代码，其中有个非常需要注意的问题，即没有将对应的响应Body关闭，短期不关闭代码不会出现什么问题，但是该种代码会让内存持续增高，导致系统资源的利用率降低。...为了优化这一问题，我们需要添加以下代码： defer resp.Body.Close() 完整代码如下 // 获取 url 数据 func getUrl(url string) ([]byte, error..."get url %s readbody error %s", url, err.Error()) return nil, err } return body, nil } 该代码在原本代码上做了优化...，进一步适应了用户的使用，节约系统内存资源，如果大家后期在编译中有此类需求，也可以参考以上代码做优化和调整。
对于这类问题我们应该如何来解决呢？...对于一个长度为n的字符串而言，在这段代码中我们申请了3n的空间，这里涉及到7个整型变量，因此我们为了解决这个问题实际上花费了3n+28的内存空间，对应的空间复杂度则为O(3N+28)； PS：为了更好的说明...PS: 目前我自己在学习的过程中还没有遇到这种问题，正常都是以左括号开头然后进行匹配，所以大家也不用过度去深究，真正等到遇到的时候，我还是建议大家以排序的方式来解决。...，因此消耗的空间复杂度为O(N)； 综上所述，该算法在最坏的情况下所需的时间复杂度和空间复杂度都为O(N)，正常情况下的时间复杂度与空间复杂度都是不超过O(N)的，相比于刚开始通过三个数组来解决匹配问题的算法...—栈非空则说明字符串中存在没有匹配对象的左括号，反之，则说明该字符串中的元素都为有效括号； 以上解题思路为最基础的括号问题的解题思路，希望对各位在使用栈来解题时有帮助，在后续的篇章中我会再通过习题来进一步介绍栈在括号问题中的应用
一方面要适应新版本的变动，做出相应的调整，另一方面还是需要继续研究Appstore的规则，以保证自己的App能在商店中过得更好。 在这个过程中，App的推广人员尤为受煎熬。...特此我总结课上的内容和我的长期实战经验整理出来【苹果4.3被拒问题；教你如何解决常见代码层次的4.3被拒问题】，以供相关从业者们参考。...号称市面上能处理4.3问题而使用加固软件，底层处理方式可能就是加垃圾代码。在18年直播行业，曾经一段时间使用网易加固工具来避免4.3问题。...这也许就是为什么4.3问题被拒邮件内容会有首页截图的缘由。 可能问题又来了，对于苹果审核人员，日均过审几百上千的产品，如何做到识别设计上的雷同。单纯说是对某App有印象的解释，很难让人满意信服。...对于情况，我想到的可能性有这些： 开发人员使用别人开源代码，不幸这部分开源代码被苹果机审标注为克隆包代码； 开发人员使用别人开源代码，在自己的产品中代码占比过高，再而代码被多人开发者使用，被认为克隆包；
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...】，这里使用apply方法来解决，代码如下 df['max3'] = df[['cell1', 'cell2']].apply(max, axis=1) df 方法四：【常州-销售-MT】解答 这个方法也是才哥群里的一个大佬给的思路...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。
qsl_datax_source 表中，并且只用 JDBC 的方式，该如何实现？...所以如何实现我们最初的想法？...甲方扔给两个存在包名与类名均相同的Jar包，要在工程中同时使用怎么办？...中谈到了好些解决办法，但 maven-shade-plugin 相对而言是最优解，其具体使用可参考 maven 插件之 maven-shade-plugin，解决同包同名 class 共存问题的神器...maven 插件之 maven-shade-plugin，解决同包同名 class 共存问题的神器
，来尝试部分地解决 null reference 问题。...今天这篇文章是使用 Optional 模式来尝试更加彻底地解决这个问题。 1. Null Reference Exception !!!!...视频通过演示了如何在代码中使用可空引用类型，以及如何在库和框架中注释可空性，来展示这个特性的优势和注意事项。视频还解释了编译器是如何进行流分析和推断可空性的，以及如何处理泛型、接口和虚方法等情况。...最后介绍了如何在项目中启用可空引用类型特性，以及一些常见的问题和解决方案。视频的目的是让开发者了解可空引用类型特性的原理和用法，以及如何在自己的项目中应用它，从而减少空引用异常的发生，提升代码质量。...在我看来，这个视频实际上在告诉我们如何使用当时推出的 C# 的 Nullable 特性，也就是我们常见的 ?，也就是这种形式的代码：string? firstName = null。
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