我有一个类,它将数据发送到web API,然后处理大对象并生成相应的数据库记录。我正在处理一个相当大的对象,其中包含多种类型的子对象。这是我拥有的代码: var content = new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(largeObject), Encoding.UTF8, "application/json");
var response = client.PostAsync(serviceEndpointURL,content).Result; 这将返回SystemOutOfMemoryException,这是可以理
我有一个函数f,我想并行计算一个大的数据。数据可以用多种方式来划分,我正试图就如何划分数据作出决定。我试图理解multiprocessing.Pool中的"map“是如何准确地分配/划分数据的,这样我就可以正确地决定如何分割数据以及选择处理器的数量。我的输入数据不是简单的列表(如下面的示例所示),而是字典列表和列表列表,因此理解Pool.map如何划分数据似乎至关重要。
话虽如此,我认为理解这个简单的例子可以说明一个更复杂的例子。
下面的数据显示,我们正在选择一个由5个进程组成的池,以及1,2,3中的数据。在这里对数据进行划分的隐含选择是什么?
from multiprocessing
我对上述问题作了很大的思考,但无法自行提出一个可行的解决办法。因此,我找到了以下解决方案,但我想了解为什么它会工作。下面是:
class Solution:
def largestPerimeter(self, nums: List[int]) -> int:
# triange in-equality a+b > c
# sum of 2 smallest > largest
nums.sort(reverse=True)
a,b,c = inf,inf,inf
for n in num
每当我使用Hive并做一些查询,而不是能够查看表,我只是得到一个“确定”或错误。我理解这可能是因为许多表非常大,但是如果我只想在数据子集上测试我的代码/逻辑,我如何才能查看整个表结果以确保正确性?
hive> select * from input;
OK
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我几乎对面向数据引擎的概念很感兴趣;然而,有一件事我仍然无法理解。如果我们将数据从一个大的层次打包到巨大的数组中,并对它们进行检查,我们所拥有的任何可见性系统基本上都会使大部分数据成为不可处理的。
考虑到这一点:
void do_stuff_with_data(data* vdata, const const_data* cdata, int count)
{
for ( int i = 0; i < count; ++i )
{
if ( vdata->active )
{
... process data
我在试着理解算法的大O。
我在网上发现了这段代码,我无法理解Big是如何计算出来的:
void printFirstItemThenFirstHalfThenSayHi100Times(int arr[], int size)
{
printf("First element of array = %d\n",arr[0]); % O(1)
for (int i = 0; i < size/2; i++) % O(n/2)
{
printf("%d\n", arr[i]);