CREATE TABLE index_test
(
id int PRIMARY KEY NOT NULL,
text varchar(2048) NOT NULL,
value int NOT NULL
);
CREATE INDEX idx_index_value ON index_test ( value );
CREATE INDEX idx_index_value_and_text ON index_test ( value, text );
CREATE INDEX idx_index_text_and_value ON index_test ( text, value
我正在尝试将一个49,376行和73,625列的以空格分隔的大文件(14 of )读入R进行分析。
我尝试过使用data.table包中的fread,正如所建议的那样。
我收到错误
Error: segfault from C stack overflow
有没有其他方法可以在这里使用?有没有其他的包或者解决这个错误的方法呢?我的R会话信息如下。
R version 3.0.2 (2013-09-25)
Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)
locale:
[1] LC_CTYPE=en_US LC_NUMERIC=C
我有一个按钮可以将来自telerik的RadGrid的数据导出到一个Excel文档中。
但是,当我试图导出时,遇到以下错误:
[System.Threading.ThreadAbortException]:
{Unable to evaluate expression because the code is optimized or a native frame is on top of the call stack.}
这是我的密码:
private void GenerateFile(object structure, string fileName)
{
Workbook wo
select s.name,c.name,r.edition,r.grade
from students s, courses c, registrations r
where s.student_id=r.student_id
and r.course_id=c.course_id
and r.grade > 10
order by 1,2,3;
在“等级”列中创建和索引将提高此查询性能?
我正在与一个非常大的熊猫DataFrame的工作,并想要一个热编码的“属性”在列中的每一行对应于每个属性。这些属性列在“attributes”列中,我希望遍历该列,然后针对各个列。最后,每行应该有1表示它们拥有的属性,0表示它们没有的属性。对于较小的DataFrame,此函数起作用:
for i in range(len(df)):
attributes = df.loc[i, 'attributes'].split(',')
for item in attributes:
df.loc[i, item] = 1
现在我正在处理一
使用Tensorflow r0.9/r.10我得到以下消息,这让我担心我以错误的方式设置了我的神经网络模型。
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:244] PoolAllocator: After 6206792 get requests, put_count=6206802 evicted_count=5000 eviction_rate=0.000805568 and unsatisfied allocation rate=0.000806536
我使用的网络类似于AlexNet/VGG-M,我在一个名为once的函
我在C#中开发了一个代码,它将数据从csv文件复制到数据表中。csv文件包含500万行,我逐行读取行以防止内存问题。我想知道为什么我仍然会得到OutOfMemory异常。我添加了breakPoints,以确保正确的字符串被复制到我的变量中,并且它们工作正常。有什么想法吗?
int first_row_flag = 0; //first row is column name and we dont need to import them
string temp;
foreach (var row in File.ReadLines(path3))
{
Google文档表明,如果需要预先分配实体id,则应该使用allocateIds方法:。
该方法似乎进行了REST或RPC调用,该调用具有延迟。我想通过在Kubernetes引擎应用程序中使用PRNG来避免这种延迟。以下是scala代码:
import java.security.SecureRandom
class RandomFactory {
protected val r = new SecureRandom
def randomLong: Long = r.nextLong
def randomLong(min: Long, max: Long): Long =
我的问题与合并后的全局写入CUDA中一组动态变化的数组元素有关。考虑以下内核:
__global__ void
kernel (int n, int *odata, int *idata, int *hash)
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n)
odata[hash[i]] = idata[i];
}
这里,数组hash的第一个n元素包含要从odata的第一个n元素更新的idata的索引。显然,这导致了一个可怕的,可怕的缺乏融合。在我的代码中,一个内核调用的散列与另一个内核的散列完全无关
我在我的游戏中有一个浏览器级别的活动。在本练习中,HorizontalScrollViewer一次显示25级。这些级别由LevelBrowserButtons表示,它们是自定义组件。每个LevelBrowserButton都有一个关卡的图像,这些图像不是很大,每个图像都不会超过35K。
所以对于25个按钮,它不应该使用超过1MB的图像,但即使VM堆大小为24,我也会得到"java.lang.OutOfMemoryError: bitmap size exceeds budget“。
我的代码如下:
public class LevelBrowserButton extends Line
我试图从csv文件中绘制值.有三列,我可以打印出来,但是,它没有绘制值。有什么建议来修正代码吗?提前感谢
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
im
我正在将客户端的SSIS包从DTS转换为SSIS。在他们的一个包中,他们有一个执行SQL任务,该任务有一个类似如下的查询:
SELECT * FROM [SOME_TABLE] AS ReturnValues
ORDER BY IDNumber
FOR XML AUTO, ELEMENTS
在旧系统上,此查询似乎可以在相当长的时间内返回,但在新系统上,在SSMS中运行查询最多需要18分钟。有时,如果我运行它,它会生成一个XML链接,如果我单击它来查看XML,它会抛出一个'System.OutOfMemoryException‘,并建议增加从服务器检索XML数据的字符数。我将选项增加到