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    for-loop 코드의 속도를 높이는 방법 (대형 행렬`H_sparse`)?

    H_sparse은 크기가 20,000 x 5,000 인 큰 매트릭스입니다. 아래 코드의 행렬 벡터 제품 dk = A * Del_H;은 시간이 오래 걸립니다. 이 코드의 속도를 높이려면 어떻게해야합니까? 이 코드는 MATLAB의 내장 함수 pinv(H_Sparse)과 동일한 결과를 얻는 또 다른 방법입니다. 저는 MATLAB이 pinv에 mex 파일과 bsx
    matlab performance matrix-multiplication large-data 2016-10-21

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    검도 UI 그리드 데이터가 두 테이블 DB에 바인딩됩니다.

    두 가지를 파악하려고합니다. 첫째, 가능한 일입니다. 둘째, 나는 올바른 길을 가고 있는가? Entity Framework 모델에서 매우 간단한 두 테이블 인 inner join이 필요한 ASP.net Kendo UI Grid를 만들고 있습니다. 문제는 필드 중 하나가 엄청나게 크다는 것입니다. 단일 테이블 결과를 반환 할 수 있도록 json 객체 크기를
    asp.net-mvc kendo-ui grid large-data 2016-10-24

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    매우 큰 데이터 목록 저장

    매우 큰 목록 (80MB까지의 크기)을 저장해야하므로 데이터를 청크로 묶어 여러 개의 키 (A_1, A_2 ... 등)에 저장할 수 있습니다. 이 솔루션은 우아한 것으로 보이지 않으며 특정 문서를 다시 읽는 동안 얼마나 많은 청크가 있는지를 알기 위해 검색 사전 { 'A': [1, 2, ....]}을 유지해야하는 오버 헤드가 있습니다 . Redis 또는 A
    redis storage aerospike large-data 2016-10-27

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    은 RAM 제약으로 인해 사전에 큰 데이터 세트 (200GB)를 읽을 수 있습니까?

    파이썬이 어떻게 작동하는지 질문하고 있습니다. 매우 큰 데이터 세트 (200GB)가 있으며 파이썬을 사용하여 선을 반복하고 사전에 데이터를 저장 한 다음 계산을 수행 할 예정입니다. 마지막으로 계산 된 데이터를 CSV 파일에 기록합니다. 내 컴퓨터 용량에 문제가 있습니다. 나는 나의 RAM이 그 큰 데이터 세트를 저장할 수 없다는 (또는 꽤 확신하는) 것이
    python dictionary financial large-data 2016-10-31

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    특정 파일 범위 다음에 tar 추출을 원합니다.

    한 번에 하나씩 큰 섹션을 가져 오는 엄청난 타르 아카이브가 있습니다. 디스크를 채우지 않고 다른 응용 프로그램을 손상시키지 않기 위해 보모를하고 싶지 않습니다. --starting-file=을 사용하여 아카이브의 임의 파일에서 시작할 수 있지만 --stopping-file= 명령이없는 것 같습니다. 마치 거꾸로 된 제외 패턴을 작성하여 그 이후의 모든 파
    tar large-data 2016-11-04

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    Docker, nginx 및 django를 사용하여 대용량 데이터 세트를 제공합니다.

    대형 비디오 데이터 세트 (GB 100 개, 가까운 미래에 여러 TB가 될 수 있음)와 관련된 연구 프로젝트를 진행 중입니다. 나는 리눅스, sysadmin 및 서버 설정에 상당히 익숙하므로 나와 함께하시기 바랍니다. 꽤 많은 정보를 제공해 주셨고, 도움이 될만한 것이 있다면 알려주겠습니다. $ sudo docker-compose build postgre
    django docker nginx docker-compose large-data 2016-11-08

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    젠토이 개 제품은 우리가 카탈로그 검색 인덱싱 중 발견 된 어떤 제품의 문제를 직면하고있다 젠토 2.1.0</p> <p>에 노력하고 있습니다

    를 인덱싱. 대규모 카탈로그가 있기 때문에이 프로세스가 완료되기까지 많은 시간이 걸리며 웹 사이트에는 제품이 표시되지 않습니다. 누구든지 이런 문제가 발생하면 도와주세요. 미리 감사드립니다.
    full-text-search visibility magento2 reindex large-data 2016-11-10

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    Python 최적화 : 큰 배열, 메모리 문제

    python/numypy 코드를 실행하는 데 속도 문제가 있습니다. 나는 그것을 더 빨리, 어쩌면 다른 사람으로 만드는 법을 모른다. 두 개의 삼각 측량이있는 표면이 있다고 가정합니다. 하나는 M 점으로, 다른 하나는 N 점으로 거친 것입니다. 또한 모든 점에서 거친 메쉬에 대한 데이터가 있습니다 (N floats). 다음을하려고합니다. 미세한 메쉬의 모든
    python arrays performance numpy large-data 2016-09-28

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    큰 데이터베이스에서 MongoDB 초기 동기화

    우리는 3 개의 노드가있는 MongoDB 복제 세트를 사용하고 있습니다. 데이터베이스는 2 억개 이상의 매우 큰 레코드이며 디스크 (WiredTiger MongoDB 엔진)에서 700GB를 차지합니다. 주로 문서에 삽입 (하루에 수백만)이 수행되고 그 후에 읽거나 업데이트됩니다. 보조 멤버에서 디스크를 교체 한 후 데이터 폴더가 비어 있고 초기 동기화가 시
    mongodb mongodb-replica-set large-data 2016-11-17

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    3d 논리적 문장을 기반으로 R을 그려 플롯

    나는 300 개가 넘는 거대한 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 포인트를 수집 한 시간을 기준으로 선택된 소수의 데이터 포인트를 3 차원 플롯으로 만들려고합니다. 이것은 데이터 프레임의 창이며 시간 지점을 기준으로 X, Y 및 Z 위치를 플롯하려고합니다. 제 제가 > scatterplot3d(Allcells.csv$Position.X,Allcells.csv
    r plot 3d large-data 2016-09-29
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