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    我正在處理一個大的CSV (〜200 mb的文本文件)我想將其轉換爲Excel表格,但工作簿變得非常消耗內存Java的拋出「GC開銷限制超過」! 我檢查了代碼,如果我生成虛擬參考,但我認爲不存在。 在我看來,從這些庫調用Apachi - POI可能會產生一些引用,使垃圾回收器如此繁忙。 我的問題是,如果我可以通過像文本文件這樣的附加到文本文件而不將它帶入內存的塊來將工作簿寫入文件塊。有沒有解決方案

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    當使用大型全局或靜態數據構建應用程序時,MingW的GCC/G ++給出了重定位錯誤。 Understanding the x64 code models 引用代碼和數據在x64與 指令相對尋址模式(在64用語RIP-相對)進行。 這些指令中來自RIP的偏移量限於32位。 小代碼模型向編譯器承諾,32位相對偏移量 應該足夠用於編譯的 對象中的所有代碼和數據引用。另一方面,大代碼模型告訴它不要對 進

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    我有一個非常大的陣列,有五個通道和約600萬個條目(5 x 6000000)。我的目標是通過7點窗口掃過陣列,並去除「尖峯」,其定義爲比中值絕對偏差(MAD)大一些的縮放量。 我正在測試代碼,只運行10000個時間序列的初始點。目前,我需要大約3秒才能運行前10000個點。我正在運行一臺相對較舊的帶有2.30 GHz處理器和4 GB RAM的32位戴爾筆記本電腦。很明顯,如果我使用的是新電腦,我可

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    我有一個非常大的數據框,名爲'data',有350000行和138列,我想用於k - 類羣聚類。我使用從該頁面的代碼:http://dpmartin42.github.io/blogposts/r/cluster-mixed-types 這是我的代碼: packages <- c("dplyr", "ISLR", "cluster", "Rtsne", "ggplot2") if (leng

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    我有許多大型4D陣列,我想取其平均值。這些數組大多填充零(> 99%),但每個數組在不同位置都有非零值。每個數組也有一個相應的數組,用於對其平均值進行加權。 以直接方式取得數組的平均值(如下所示)需要很長時間來計算,並且通常會導致我的內存錯誤。 >>> a, b, weights_a, weights_b = [np.zeros((150,150,150,150)) for i in range(

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    需要爲Java獨立應用程序緩存超過1億個字符串密鑰(〜100個字符長度)。 標準緩存性能必要的: 持久。 TPS在10s毫秒範圍內從緩存中獲取密鑰。 允許無效和失效。 獨立緩存服務器,允許多線程訪問。 最好不要使用企業數據庫,因爲這100M密鑰可以擴展到500M,這將使用高吞吐量的內存和系統資源。

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    哪種技術最適合導入大量大型JSON行格式文件(每個文件大約2 GB)。 我在想索爾。 一旦數據將被導入,它將不得不被查詢。 您會建議導入哪種技術,然後及時查詢JSON行格式數據?

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    即時通訊工作的項目和我的項目我必須建立一棵樹。樹將有大約64000葉子。不幸的是我一直運行到一個stackoverflow錯誤,我不知道該怎麼做。我寫錯了遞歸方法嗎?還是有錯誤的解決方法? 代碼在構造: for(int i = 0; i < wordHolder.size(); i++) { add(i); } 添加方法: public void add(int i)

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    我正在進行面部表情識別,我正在使用Keras。我收集了許多數據集,然後在圖像上應用了數據增強功能,在.csv文件(與fer2013.csv格式相同)上保存了約500 000個圖像(以像素爲單位)。 這是我使用的代碼: def Zerocenter_ZCA_whitening_Global_Contrast_Normalize(list): Intonumpyarray = numpy.a

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    我正在使用一個存儲過程,它爲SystemTree表中的所有可用節點生成等級。 我的存儲過程工作得很好,但問題是執行時間太長。 下面是表的詳細信息: SystemTree - 14000+行 PaymentSchedule - 5000+行 MasterRankChart - 只有15行 我需要優化我的存儲過程。至少需要20分鐘才能執行。 這是我的存儲過程: ALTER PROCEDURE[dbo]