large-data-volumes

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    현재로서는 많은 양의 float/double 데이터 세트를 계산에 사용하고 있습니다. 데이터 A와 데이터 B를 비교할 파일 집합이 있고 유클리드 거리/코사인 유사성을 계산하고 싶습니다. I.E. 데이터 포인트 1은 데이터 B 포인트를 반복하여 가장 가까운 이웃을 찾습니다. 데이터는 텍스트 파일로 제공됩니다. 문제는 없습니다. 정보 저장/읽기에 대한 이상적인

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    I 크기 1024x1024x1024의 3 차원 배열의 할당은 다음과 같은 간단한 이동 코드를 사용하고 (X = 477 type TColor struct { R, G, B, A float64 } 중도 :을 TColor 구조체 4 성분 float64 벡터가 grid = make([][][]TColor, 1024) for x = 0; x < 1024; x+

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    약 30 개의 테이블과 1 천만 개의 고유 항목이있는 데이터베이스를 다루고 있습니다. PHP를 사용하여 echo 함수를 사용하고 {$ variable}을 사용하여 변수를 배치하는 특정 형식으로 데이터를 표시하려고합니다. 또한 데이터는 계층 적이므로 여러 개의 열을 포함하기 위해 join 명령을 사용했으며 결과 테이블은 약 15 개의 열이었을 것입니다. Go

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    Django 1.3 응용 프로그램과 통합 된 PostgreSql에 7 개의 테이블이 있습니다. 다른 열 데이터를 가진 모든 테이블에 존재하는 이름을 기반으로 액세스 할 7 개의 테이블 중 일부입니다. 특정 이름 그래서 내 문제는 테이블의 특정 이름 데이터에 속하는 모든 행을 검색해야한다는 것입니다. 그래서 검색 작업을위한 장고 모델 orm 쿼리 세트를 구현

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    sorttedataprovider 에 의해 백만 줄의 데이터가로드됩니다. 위젯 아약스 사용 가능 테이블 및 페이지 매김에 보낸 쿼리에서 목록 (Arraylist)을 반환합니다. 테이블을 활성화하십시오. 그래서 문제는 - 동시 쿼리가있는 경우 - 응용 프로그램이 손상 될 수 있습니다. DB에서 단지 100,000 개의 행으로 Java 힙 공간 오류가 발생합니

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    많은 양의 데이터 (3.5GB, 약 100M 레코드, 한 줄당 하나의 기록)가 포함 된 파일이 있습니다. 레코드 형식은 <time> <label> <magnitude>입니다. 시간 형식 : HH:mm:ss.000 점 (축 X : 축 Y 축 : 크기, 점 색상은 라벨에 따라 다르지만 필요하지는 않지만 매우 좋음)에 점을 찍어서 점을 찍고 싶습니다. 그래프를

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    내 MPI 응용 프로그램은 3D 이미지를 만들기 위해 시리즈 이미지를 읽습니다. 매우 큰 데이터 (약 4GB)입니다. 데이터가 모든 작업자에게 배포되는 것을 원하지 않습니다. 나는 이것을 어떻게하는지 모른다. 공유 메모리는 하나의 솔루션 일 수 있습니다. 그러나 MPI를 사용하여 공유 메모리를 사용하는 방법. 나는 이것에 관해 많은 것을 수색했다. 좋은 것

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    비슷한 질문이 생겨나 고 그들 모두를 보았습니다. 아무도 내 문제를 해결하지 못하는 것 같습니다. - UPDATE : - 나는 WCF 서비스를 사용하여 데이터베이스에 대한 문서 (PDF, 문서, 또는 무엇이든)을 업로드하려고 . 여기 using (var cw = new WCFClientWrapper<ICommonService>()) { cw.Ch

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    이 테이블에 append 힌트를 통해로드 된 수백만 개의 행이 있습니다. 2012-03-23 ​​01 : 08 : 53,065 오류 [SQL] [주] : Error in executing SQL : alter table summarydata add constraint table_pk primary key (a, b, c, d, e, f) 지금 나는 다음

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    SSIS의 SQL Server 2008에서 큰 데이터 집합을로드하려고합니다. 그러나 Visual Studio가 모든 것을 한 번에로드하는 것은 너무 느립니다. 그런 다음 for-each 루프를 사용하여 매번 테이블의 일부분 만로드하기로 결정했습니다. 예. 1 천만 개의 레코드가있는 경우 매번 100 만 건씩로드하고 10 회 실행하여 처리를 완료하면 좋을 것