如果一个sqlite db文件有1个million+行,而10000行有多个文件,两者都存储在内存ramdrive /dev/shm中,这有什么区别吗?
我想知道是否应该对我巨大的1m行数据库进行分区(按类别划分,或者可能按a-z字母和25个表/文件进行分区),或者这是否对性能没有影响,因为它已经在内存中了
这将严格用作繁重/非常频繁的只读缓存,因此文件锁定或频繁更新或任何类似的事情都不是问题。如果相关,只按PK id运行1次查询(SELECT * WHERE id IN (1,2,3) )
我目前正在尝试使用keras库中的vgg16模型,但是每当我通过执行以下操作来创建VGG16模型的对象时
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()
我收到以下消息3次。
tensorflow/core/framework/allocator.cc.124 allocation of 449576960 exceeds 10% of system memory
接着,我的电脑就死机了。我在linux mint 18上使用64位、4 4gb的RAM,并且我无法访问GPU。
这个问题是不是和我的内存有关?
作为一种临时解决方
我想使用Parallel.Foreach机制来确保CPU在处理CPU密集型任务时得到充分利用。我每次从数据库中查询大量的对象(每次迭代中只有一个对象,每个对象都相当小),然后对该对象执行大量基于CPU的操作,之后将其保存回数据库。
我在数据模型端使用Entity Framework,并且给定我查询的对象数量,我为每次迭代创建一个新的上下文(这是为了限制内存消耗):
foreach (var id in idlist)
{
using (var ctx = new Context())
{
var model = ctx.M
我编写了一个Python脚本来将一些数据(3亿)插入到MySQL表中:
#!/usr/bin/python
import os
import MySQLdb
from multiprocessing import Pool
class DB(object):
def __init__(self):
self.conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='xxx',db='xdd',port=3306)
self.cur = sel
在Python + Python Image Library脚本中,有一个名为processPixel( image,pos)的函数,用于计算图像的函数中的数学索引和图像上的位置。此索引是使用简单的for循环为每个像素计算的:
for x in range(image.size[0)):
for y in range(image.size[1)):
myIndex[x,y] = processPixel(image,[x,y])
这花费了太多的时间。如何实现线程化来分散工作,加快速度呢?多线程代码能有多快?具体地说,这是由处理器核心的数量定义的吗?
我们有一个App应用程序,它可以向Google写入许多较大的文件。这些文件是动态创建的CSV,因此我们使用Python的StringIO.StringIO作为缓冲区,使用csv.writer作为写入该缓冲区的接口。
一般来说,我们的流程如下:
# imports as needed
# (gcs is the Google Cloud Store client)
buffer = StringIO.StringIO()
writer = csv.writer(buffer)
# ...
# write some rows
# ...
data = file_buffer.getdata(
我一直在做一个处理大型语料库的功能。在里面我用的是多列包。在50到100 000份文件上一切正常。我对1M文档进行了测试,并收到了上述错误。
然而,当我回到我以前工作过的语料库大小时,我仍然会得到同样的错误。我甚至试着降低到1k个文件。当我在控制台中调用函数时,一旦我点击enter,就会产生错误。
虽然我有15个内核,但我测试了这一点,测试的低到只有两个核心-相同的问题。
我还尝试重新启动会话并使用rm(list = ls())清除环境。
代码:
clean_corpus <- function(corpus, n = 1000) { # n is length of each peic
像SELECT * FROM people这样的查询可能会造成严重的内存问题,也就是说,正如许多人所称的那样,“内存超出了”。
许多程序员使用迭代器调用以减少内存消耗。迭代器是一种“播放-暂停视频记录”,意思是它们得到一个值,停止,产生一个值等等,从而避免一次生成所有的值。Python中的一个例子可以是:
def myIterator():
for i in range(10):
yield i * 2
现在,当涉及到使用迭代器从数据库中获取数据时,我感到非常困惑。我总是被告知要限制对数据库的查询数量,因为它可能成为一个瓶颈,并且,在我看来,使用迭代器可以增加查询的数量。是这样吗?
因此,我有一个资源有限的服务器。(3 3Gb内存)我需要知道的是,使用这个是不是更好
List<Object> list = new ArrayList<Object>();
void init(){
list = loadListFromDatabase
}
并在需要时添加或删除列表,或者,当我需要对象时,每次访问它时从数据库中加载它?
我是通过插入大约1000个用户来测试应用程序的,每个用户在mnesia下的数据库表中都有1000个联系人,在插入某个部分时,我得到的错误如下:
Crash dump was written to: erl_crash.dump
binary_alloc: Cannot allocate 422879872 bytes of memory (of type "binary").
Aborted
我用erl +MBas af (B-二进制分配程序af- a fit)启动erl模拟器,然后再试一次,但是错误是相同的,
注意:我正在使用erlang r12b版本,系统ram在ubunt
我正在用Python编写脚本,以便在专有的ESRI数据库表中获得QC数据。该脚本的目的不是修改无效数据,而只是通过csv文件向用户报告无效数据。我正在使用ESRI的ArcPy包通过arcpy.SearchCursor访问每个单独的记录。SearchCursor是访问ESRI格式的每个单独记录的唯一方法。
当我滚动浏览表格的每一条记录时,我会进行多次QC检查,以验证特定的业务逻辑。其中一项检查是在特定字段中查找重复数据。其中一个字段可能是几何。为此,我为每个字段创建了一个空的容器对象,并在检查每条记录时使用以下逻辑。
for field in dupCheckFields:
if row