MemoryError 是 Python 中常见的错误，通常在程序尝试分配更多的内存时发生，而可用内存不足。这个问题多见于处理大型数据集、生成庞大列表或数组、或者进行大量并发操作的场景中。以下是一个典型的代码片段：
问题背景 数据分批器这个名字是我临时起的一个名字，源于我辅导的客户团队开发人员在当时的核心系统中要解决的一个实际业务问题 —— Oracle的数据库删除每次只支持1000条。这个问题更确切的讲是因为Oracle对下面这句SQL语句的支持约束： delete from t_table where id in (ids) 问题就出在这个where id in ...上，后面传入的集合参数ids最大支持1000条。而实际业务场景中存在大于1000条数据，所以需要进行分批处理。 针对这个问题，我暂时不去探究这个SQ
在生物医学领域，分析大规模、高维度的单细胞数据，并且处理由分批实验效应和不同制备造成的数据噪声是当前的挑战；单细胞数据的大规模、高维度处理比较困难，需要考虑数据中不同程度的噪声、分批效应、人工误差、稀疏异质性。
添加数据后如果需要返回新增数据的自增主键，可以使用insertGetId方法新增数据并返回主键值：
今晨 Google 官方发布消息，称 TensorFlow 支持动态计算图。 原文如下： 在大部分的机器学习中，用来训练和分析的数据需要经过一个预处理过程，输入的大量内容（例如图像）需要先缩放到相同的维度并分批堆栈。这使得像TensorFlow 这样的高性能深度学习程序库对所有分批堆栈的输入内容运行相同的运算图谱。批处理能力需要现代 GPU 的单指令多数据（SIMD）运算能力和多核 CPU 进行加速。然而，当输入数据的大小和结构不同时，则会出现很多问题领域，例如自然语言理解中的解析树、源代码中的抽象语法树、
当使用imap进行读取邮件体的时候,有个函数可以根据传入的开始和结束索引来一次读取多条邮件内容 主要逻辑类似这样,从1开始, 1,10 11,20 21,30 或者 1,31 32,63 这样的分批处理
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
最近新的项目写了不少各种 insertBatch 的代码，一直有人说，批量插入比循环插入效率高很多，那本文就来实验一下,到底是不是真的？
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，其临时表功能在处理大量数据和复杂查询时非常有用。然而，使用临时表可能会对性能产生一定的影响。
针对客户收款并清账F-28时，存在2种选项： 部分支付清账 可以根据需要分批处理未清项；规范操作生成的明细账可以清晰地反映业务发生的过程，便于查询和对账使用。尤其适用于一笔借款分几次归还或一笔货款分多次收回的情况。 多用于分次付款, 这样可以清楚的显示每次付款的记录。部分清账时并不会更改发票未清项, 每一笔部分收款都会产生一个新的未清项,收款的基准日期也是收款凭证的凭证日期。 剩余支付清账 可以理解为每次清账后系统会把剩余的未清项金额计算出来，下次清账时再对该剩余金额进行未清项处理。优点是能随时反映某笔未清项剩余未清的金额。尤其在使 用客户信贷管理时很重要,但是生成的明细账无法真实反映未清项业务分批处理的痕迹，不便于查询使用，而且虚增了发生额。新生产的未清项凭证如果没有控制还 会影响账龄。 剩余清账生成新的应收款,可以设置不影响账期标识 支付条件都从 剩余项目的初始项目里传输。 需要在客户供应商容差组上勾选“货物的支付条款”才不会影响账龄。 设置步骤: 1)在OBA3客户容差组里定义; 2)容差组分配至客户主数据.
（点击进入专栏） 【1】idea添加mysql-jar包 【2】使用IDEA连接数据库，执行增删改操作。 【3】IDEA连接数据库，执行查询操作，返回结果集并输出。 【4】JDBC实战 水果库存系统 [设计阶段] 【5】 水果库存系统 [功能实现①]（接口实现类FruitDAOImpl） 【6】 水果库存系统 [功能实现②] 功能完善+使用效果 【7】 水果库存系统 [代码优化] 【8】连接数据库，执行批处理操作。 【9】数据库连接池：德鲁伊druid的使用
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
说是什么手机号验证码登录就会出现隐藏QQ，秉承着好奇心害不死人的原则试了一下，我把两个手机号试了一下，发现了一个隐藏QQ号，就是：85xxxxxx39这个
总结起来，选择适合的数据结构可以在保证整体效率的同时，减少内存占用。此外，根据具体场景，可以采取各种优化策略来进一步降低内存使用。
从数据库中取出一批数据，比如数据上限是20万，现在要对其进行处理，用多线程分批处理。
清账业务含义: 对于除需要做借贷余管理外，还需要管理每个行项目状态的科目做清账管理，来管理每笔行项目的往来状态。也就是除反映过账与否还要反映清账与否。 比如银行未达科目，客户和供应商的明细科目等。系统中需要记录供应商的每张发票是否已经付款了， 客户的每张发票是否已经收账了，各种未达的资金项是否已经到账了。 已经付款的发票和付款项本身用绿灯显示，我们称为“已清项”；还未付款的发票用红灯显示，我们称为“未清项”。
这是渲染系列的第19篇教程。上一章节涵盖了 realtime GI, probe volumes, 和LOD groups，这一节我们来试一下另外一种缩减DrawCall的方法，合批。
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作者： John Allsopp 文章：分析了通过localStorage读写10KB的数据的时间
但是如果处理超大的数据，比如几百万条甚至以上，服务压力就很大，这样处理就肯定会挂掉
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在执行定时任务的时候，我们常常会有这样的需求，当数据量越来越大，可能你一次查询的数据就会导致内存溢出，所以我们后期往往又要再不断优化，比如分批处理，但分页以后代码量往往呈直线上升，且结构混乱更加复杂难懂，对此我就想写个封装方法，解决任何的分批数据库查询
林冠宏 / 指尖下的幽灵 仅列举一些解决方法，事实的解决方案是非常多的。 这些问题都是面临着有如下的考虑： 内存不足以放下所有的数。 机器CPU的核数不够。 ... 问这些问题的意义： 如果能把这些问题答好，必然是综合计算机各方面的知识，从内存到数据结构甚至还涉及到硬件，方法面面。至此，我给它定位是，综合考量一个程序员计算机基础能力的面试题。 一，找出不重复的 在2.5亿个正整数中找出不重复的整数。 思路一： 分治法 + HashMap (HashMap 不要局限在 Java 语言) 将 2.5 亿个整数
【新智元导读】谷歌官方博客最新发布TensorFlow Fold，通过为每个输入构建单独的计算图解决由于输入的大小和结构不同导致的问题。此外，通过动态批处理，实现了在 CPU上增速10倍以上，在GPU
MySQL8.0.30 ，隔离级别是默认的，也就是 REPEATABLE-READ
1.进程，线程及通信方式 https://www.php.cn/php-ask-453612.html 进程和线程有点主从关系一样的，线程共享进程的资源 进程间通信方式:
介绍完了SparkSQL，接下来让我们推开SparkStreaming的大门，接收新知识的洗礼。跟刚入坑SparkSQL时一样，让我们来回顾一下Spark的内置模块。
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
我们可以按行读取文件,把每行数据利用hash函数求出hashcode,再%1000,结果是几就放再哪个机器上,这样相同的字符串有相同的hashcode值,那么他们必然放在同一台机器上,这样就可以更快速的得到答案了.当然如果说分批处理一台机器上数据量还是很大可以再进行hash再次细分处理.
随着深度学习的多项进步，复杂的网络（例如大型transformer 网络，更广更深的Resnet等）已经发展起来，从而需要了更大的内存空间。经常，在训练这些网络时，深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题。 你可能注意到了“动态”这两个字。 上个月，Facebook发布了开源深度学习框架PyTorch，让它广受赞誉的，便是“动态”这个特性。PyTorch采用动态计算图，比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导，使用者在修改神经网络，比如说新加一层时，不需要像在其他框
以下对 DBLE 3.21.02.0 版本的 Release Notes 进行详细解读。
我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，仅有4个字段的情况下，导入数据库平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。
1.C++模板的作用。 将算法与具体对象分离，与类型无关，通用，节省精力 2.socket编程，如果client断电了，服务器如何快速知道？？？ 有以下几个技术： 使用定时器（适合有数据流动的情况）； 使用socket选项SO_KEEPALIVE（适合没有数据流动的情况）; 3.fork()一子进程程后 父进程癿全局变量能不能使用？？？ fork后子进程将会拥有父进程的几乎一切资源，父子进程的都各自有自己的全局变量。不能通用，不同于线程。对于线程，各个线程共享全局变量。 4.4G的long型整数中
编者注：js数组的合并在前端制作中是一个经常遇到的需求，平常用得最多的就是concat()方法了，这里作者给出了多种做法，包括将一个数组元素push或者unshift到另一个数组；使用ES5的reduce()和reduceRight()方法；或者是push.apply(a,b)和unshift.apply(a,b)等，作者最后推荐使用ES5的reduce()和reduceRight()方法（注意不兼容ie10以下浏览器）。可以考虑用在移动端、高级浏览器和微信小程序上。
在大数据时代,处理超大规模数据是算法工程师需要面对的重要问题。本文将以在内存受限环境下,求一个大文件中词频最高的Top N词为例,探讨一种基于堆结构与外部排序的解决方案。
为满足用户需要对多文件做批处理的需求，在2022版本的知行之桥中，开发人员开发设计了3个新的端口，分别是Batch Create 端口、Batch Merge 端口和Batch Split 端口。
Jellyfish 项目成功地降低了 Uber 的运营费用，并且未来可以节省更多的存储资源。这里介绍的分层概念可以通过多种方式进行扩展，进一步提高效率并降低成本。
SQL查询使用的IN条件字段很多的时候，会造成SQL语句很长，大概SQL语句不能超过8K个字符，也有说IN不能超过1000个条件，总之太长了不行，需要拆分条件分批处理。下面提供一个将Int类型的条件字段值进行字符串拼接的方法。看代码：
实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
在整个人体组织中，细胞类型、状态和相互作用是非常多种多样的，为了更好的了解这些组织和存在的细胞类型，我们需要更高分辨率的技术，而scRNA-seq提供了在单个细胞水平上表达哪些基因的信息，恰好能满足我们的需求。
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟，计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性， 这些软性要求， 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势，苏宁易购提出并践行双线融合模式，提出了智慧零售的大战略，其本质是数据驱动，为消费者提供更好的服务， 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节，为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员，对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
链接 | cnblogs.com/xiaoyangjia/p/11267191.html
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