in-memory

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String을 사용하지 않고 사용자 정의 ClassLoader로 클래스로드하기

사용자 정의 ClassLoader를 작성했으며 클래스를로드하려고합니다. 나는 항아리에서 클래스를로드 할 순간에이 코드를 사용하고 있습니다 : ByteArrayInputStream byteIS = new ByteArrayInputStream(data); JarInputStream jarIS = new JarInputStream(byteIS);

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메모리 큐 서버 있음

RabbitMQ 대기열에 해당하는 H2 데이터베이스 (또는 RabbitMQ와 호환되도록하는 확장 기능)가 있다면 누구에게 알 수 있습니까? 외부 RabbitMQ 서버를 시작하고 연결할 필요없이 통합 테스트를 실행하고 싶습니다. 특정 테스트 세트가 실행되기 전에 서버를 시작하고 서버에 연결 한 후 다음 테스트 세트가 실행되기 전에 모든 것을 끄면 훨씬 좋을

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tokyocabinet 메모리 내 해시 테이블 데이터베이스를 파일로 덤프하는 방법은 무엇입니까?

tokyocabinet in-memory 데이터베이스를 파일로 간단히 덤프 할 수 있습니까? 나는 tokyo 문서에서 그걸 발견하지 못했습니다. 누군가 이런 종류의 것을 제공하는 다른 nosql 데이터베이스를 알고 있습니까? 나는 매우 효율적인 메모리 해시 테이블 데이터베이스를 찾고 있는데, 약 80000 레코드/초를 삽입 할 수있다. 파일 덤프는 10 초

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메모리 내 이미지에서 PHP로 외부 프로그램 사용

imagecreatefromstring()으로 이미지 자원으로 변환 할 수있는 문자열 이미지 (png)가 있습니다. imagepng()으로 압축 할 수 있지만 Optipng를 사용하여 추가로 가고 싶습니다. Optipng는 파일을 입력으로 사용합니다. PHP에서 메모리 이미지의 Optipng 또는 다른 명령 줄 도구를 어떻게 사용할 수 있습니까? 이미지를

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MySQL은 메모리 내 데이터베이스입니까?

MySQL은 메모리 데이터베이스입니까?

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Python, 파일이 들어있는 메모리 내의 zip 파일을 만드는 방법 (.txt, .jpg 등)

내용을 저장할 수있는 메모리에 .zip을 만드는 클래스를 만들려고합니다. 나중에 사용할 수있는 모든 형식의 파일이어야합니다. 나는 유용한 코드를 발견하고이 클래스 내장 : import zipfile import StringIO class InMemoryZip(object): def __init__(self): # Create th

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Ignite Vs KDb - 어떤 것이 더 낫습니까?

큰 데이터 (Kdb 또는 Ignite)에 대한 빠른 계산을위한 더 나은 메모리 내장 기술은 어느 것입니까? Ignite는 많은 양의 데이터를 저장할 수있는 캐싱 기능을 제공하며 이에 대한 SQL 작업을 수행 할 수 있습니다. Kdb는 또한 시계열 데이터에 대해 매우 빠른 계산을 제공하는 메모리 내 데이터베이스입니다. 필자의 경우에는 데이터를 업데이트 할 필

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병렬 쓰레드를 하나의 테이블로 작성하는 방법

병렬 쓰레드로 많은 양의 데이터를 하나의 테이블로 읽는 애플리케이션에서 작업하고 있습니다. 저는 메모리 최적화 테이블 하나와 작성을위한 원시 컴파일 된 저장 프로 시저로 Microsoft의 SQL Server 2014를 사용하고 있습니다. 저장 프로 시저가 모든에서 계산 SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON

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Fluent-ffmpeg를 사용하여 이미지 버퍼에서 비디오를 만드는 방법은 무엇입니까?

저는 nodejs + fluent-ffmpeg를 사용하여 일련의 이미지에서 슬라이드 쇼를 만들려고했지만 제대로 작동하지 않습니다. ffmpeg는 "오류 : ffmpeg 코드 1 : 파이프 : 0 : 입력을 처리 할 때 잘못된 데이터가 발견되었습니다."메시지를 출력하고 최종 비디오 (mp4)가 생성 된 경우 이미지/프레임이 누락 된 것으로 보입니다. 프로세스

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H2O with R : 메모리 요구 사항

나는 기계 학습 플랫폼 H20을 조사해 왔으며 R과 함께 사용하면 R이 랩탑에서 사용할 수있는 RAM (>> 사용 가능한 RAM)을 처리 할 수 있는지 또는 사용하고 있는지 확인하려고했습니다. 여전히 RAM의 양에 의해 묶여? 나는 이것이 "메모리 내 (in-memory)"이므로 이것은 여전히 매우 많은 RAM 또는 서버 클러스터를 필요로한다는 것을