假设有人想要创建一个1TB的git存储库,其中的数据会定期更新。这是不是一个好主意不是问题的一部分,它可能不是,所以让我们把它定义为前提条件。它在工作目录中有1TB的ascii数据,但是如何将其分块成文件(许多小文件,更少的大文件等)可以任意选择。不使用Git LFS或VFS for Git,应修订数据并将其包含在存储库中。
我肯定会运行一些测试,但我的问题是,是否有人对此有经验值,并能推荐(或做出有根据的猜测
我和iperf3做了一个小实验。但我遇到了一个小问题。尽管存在拥塞控制,但我认为TCP流不能正常运行。然而,它的质量却在不断增长。(2)实验环境Mininet 2.3.0d5:拓扑学 HOST1 -SWITCH1 - HOST2
Linux TC at kernel version 4.4.0-148-
我和iperf3做了一个小实验。但我遇到了一个小问题。尽管存在拥塞控制,但我认为TCP流不能正常运行。然而,它的质量却在不断增长。(2)实验环境Mininet 2.3.0d5:拓扑学 HOST1 -SWITCH1 - HOST2
Linux TC at kernel version 4.4.0-148-
在我看来,Python在处理内存的时候,似乎是大惊小怪的,它在做什么使数据的重量膨胀呢?这跟Numpy关系更密切吗?受到以下答案的启发,我现在以以下方式导入我的数据:output = commands.getoutput("wc -l " + infile) #I'm using the wc linux