large-data

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    我已經創建了一個Kendo網格,併爲選定的一排網格創建了一個自定義窗體。 使用AngularJS,我將所選行數據存儲到'formData'變量中。 例如 $scope.fromData = { uid: guid, id: guid, name: string, otherEntityId: guid } 現在在我的形式我對「otherEntityId」一個KendoDropDown輸入。 使

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    我目前正在運行一個實驗,其中我在空間上掃描目標並在每個離散像素處抓取示波器跡線。通常我的走線長度是200Kpts。在掃描整個目標後,我將這些時域信號在空間上組裝起來,並基本播放所掃描的電影。我的掃描區域大小爲330x220像素,因此整個數據集大於我必須使用的計算機上的RAM。 首先,我只是將每個示波器軌跡保存爲一個numpy數組,然後在我的掃描完成了下采樣/濾波等後,再以一種不會遇到內存問題的方式

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    我對python很陌生。我需要使用下面的函數來模擬雨水罐一個簡單的水平衡: def rain_tank_model(rain, water_demand,roof_area, tank_size, household_name): # rain and water_demand time series are numpy arrays with over than 8 million

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    我有兩組RNAseq讀數,並且想要比較它們。這些數據顯示爲一個基因和一個值。我想確定兩個數據集之間共享哪些基因,但它們非常大,手動完成這個過程需要很長時間。謝謝!

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    我目前正在研究生物信息學項目,我需要解決以下問題。 我有一個包含兩列的文本文件「chr1.txt」:染色體上的位置和布爾變量True或False。 0虛假 10000真正 10001真正 10005虛假 10007真正 10011虛假 10013真正 10017虛假 10019虛假 10023虛假 10025真正 10029真 10031 false 10035真 10037假 .... 該數據意

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    我的代號一個應用程序下載大約16000條數據記錄(每條記錄中大約有10個字段)。 在我的Android手機(OS6.0,RAM 2GB)上,它能夠加載8000到9000條記錄,但顯示內存不足錯誤。 從跟蹤看來,它看起來已經耗盡了分配給應用程序的堆內存。 任何建議請問什麼是處理大量數據的理想方法? Here is the log file

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    性能我具有大的字符數組(614400)和HIGHT性能視頻流應用(100FPS,10ms的1幀)。 在1幀我必須修改我的框架,並用於這8個線程。 什麼是更快: 1.訪問線程1中的每個元素1, e。 G。線程1(1,2,3,... N) 線程2(N + 1,N + 2,...,N * 2) ...在下一順序 2.接入元件: 線程1(1,9 ,17 ...) 線程2(2,10,18) ... 什麼方式

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    我有一個SQL Server 2014中有大量行的表。我們稱之爲TableA。 我需要查詢其PK(自動增量ID,聚集鍵)爲幾乎所有行(比方說,該行的97%),且該結果集通常是在通過另一個表(表B)加入外鍵(我們稱之爲FK_A)。 查詢看起來像: SELECT TableB.someColumnNotFKNorPK FROM TableB INNER JOIN Ta

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    我有三個表,wp_posts(60000記錄),wp_postmeta(130000記錄)和news_news_obj(70000記錄)。 我想從wp_posts表中找到news_news_obj表中缺少的所有帖子。 與news_news_obj.id進行比較,每個帖子在wp_postmeta表(oldpostid)中都有一個自定義字段。 我試着用下面的2個查詢先用限制30,而用NOT IN的那個

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    This question and answers to it再次確認STXXL只處理固定的數據長度。是否有任何替代STXXL來處理動態數據大小(編譯時未知的數據大小)? 或者是否有任何技巧使用STXXL來處理動態數據大小?上面提到的鏈接定義了許多不同長度的結構,並在運行時選擇最接近的結構。我一直在考慮創建一個工具來檢測數據大小或獲取用戶指定的記錄大小,然後讓工具使用已知大小自動生成代碼,將其編譯