高精度运算的计算思高精度运算计算中需要处理好以下几个问题： 1） 数据的接收方法和存储方法 数据的接收和存储：当输入的数很长时，可采用字符串方式输入，这样可输入数字很长的数，利用字符串函数和操作运算将每一位数取出，存入数组中。 2）高精度数位数的确定 位数的确定：接收时往往用字符串，所以它的位数就等 ...
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2021-07-12 19:55:00
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大数是算法语言中的数据类型无法表示的数，其位数超过最大数据类型所能表示的范围，所以，在处理大数问题时首先要考虑的是怎样存储大数，然后是在这种存储方式下其处理的实现方法。一般情况下大数的存储是采用字符数组来存储，即将大数当作一个字符串来存储，而对其处理是按其处理规则在数组中模拟实现。七 百位大数。 百位大数...让人又爱又恨阿。 回想去年，初学c语言，实验就有这个。 那时候折腾老久了。
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2024-09-15 17:13:51
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一道笔试题~实现2个超大数据的加法运算，这2个超大数，意思就是long也装不下的数，就顶大概100位吧。这道题其实看上去很简单，但是实际上涉及到的知识点还是很多的，非常考验一个人的程序设计能力和对API的熟悉程度。思路很简单，这么大的数，long都存不下，那只能存在String中了，然后将每个数字取出，放到数组，由最末位开始计算，算加法，判断是否进位，进位则前位+1，若超过长度，则copy到新的数
原创
2021-05-20 06:53:34
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对于任何设计数组的计算密集型任务，请使用NumPy库。NumPy库的主要特性是为Python提供了数组对象，比标准Python的列表有着更好的性能表现，更加适合用做数学计算。先展示一下对于基本的运算符，标准列表和NumPy的数组的差异如何1>标准列表>>> #Python lists
>>> x = [1, 2, 3, 4]
>>> y
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2023-10-18 18:06:36
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# Java 超大数据插入的挑战与解决方案
在现代软件开发中，处理大量数据的需求愈发普遍，尤其是在大数据领域。Java 作为一种广泛使用的编程语言，其在处理超大数据插入方面也面临着一些挑战。本文将探讨 Java 在超大数据插入中的一些技术细节，并提供代码示例以及解决方案，帮助开发者更高效地完成数据的插入任务。
## 超大数据插入的挑战
在进行超大数据插入时，开发者可能会遇到以下几种挑战：
原创
2024-09-02 05:53:04
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前端时间因为项目中excel（2007）上传下载的所要支持的数据量剧增，所以研究学习了下大数据量excel的处理方式，并应用到product上去,这里简单recap下.主要有三点。一 excel2003跟excel2007的区别。 03的excel是基于biff8格式的（项目目前不要求支持，所以这里不探
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2024-04-23 16:48:02
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1、100亿个数字找出最大的10个 1、首先一点，对于海量数据处理，思路基本上是确定的，必须分块处理，然后再合并起来。2、对于每一块必须找出10个最大的数，因为第一块中10个最大数中的最小的，可能比第二块中10最大数中的最大的还要大。3、分块处理，再合并。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google有很多的服务器，每个服务器又有很多的CPU，因此，100亿个数分成100块，每
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2024-05-11 20:46:51
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# 如何实现mysql超大数据在线迁移
## 流程图
```mermaid
gantt
title Mysql超大数据在线迁移流程图
section 数据迁移
初始化环境 :a1, 2022-01-01, 3d
备份源数据库 :after a1, 1d
创建目标数据库 :after a2, 1d
使
原创
2024-03-17 04:01:04
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以下是常用到的Intent的URI及其示例，包含了大部分应用中用到的共用Intent。(值得注意 Intent最大能传递40k的参数,不适合大数据) 一、打开一个网页，类别是Intent.ACTION_VIEW Uri uri = Uri.parse(“http://blog.3gstdy.com/”); Intent intent = new Intent(I
dataloader 以及图像和tensor关系
DataLoadertorch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader
Dataset和DataLoader两个工具类完成数据的加载，
Dataset 用于构造数据集（数据集能够通过索引取出一条数据）、
DataLo
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2024-10-12 16:49:31
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1、超大数据库的在线迁移问题和归档问题随着信息的大爆炸，互联网各种业务的发展，超大、超级大的数据库都已经出现，先说一下迁移问题，oracle的迁移有很多种方案，迁移T级数据目前有XTTS等官方推荐的一些方案，PB级数据那就需要专业团队来根据实际情况来做一个完善的迁移方案。目前我也没接触过这种数据库的迁移，希望能和大家共同学习。再来说一下mysql超大的数据库，T级以上的单数据库在生产环境中不是很多
原创
2021-04-24 08:08:13
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# Spark Kudu 超大数据读取的一站式指南
随着数据量的不断增加，如何高效地读取和处理大数据成为了企业和开发者亟需解决的问题。Apache Spark和Apache Kudu的结合为超大数据的读取和分析提供了一种高效的解决方案。在这篇文章中，我们将介绍Spark Kudu的基本概念，如何进行超大数据的读取，并提供相应的代码示例。
## Spark与Kudu简介
- **Apache
# 传输超大数据：Java Socket
在网络编程中，经常会遇到需要传输超大数据的情况，如文件传输、视频流传输等。Java提供了Socket类用于实现网络通信，但默认情况下Socket发送数据的大小是有限制的，如果需要发送超大数据，就需要特殊处理。
## Socket发送超大数据的问题
Socket发送数据是通过输入输出流来实现的，但是输出流的缓冲区大小有限，当需要发送的数据超过缓冲区大小
原创
2024-03-13 04:15:38
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一、Redis简介 Redis：Remote Dictionary Server(远程字典服务区)，是一个高性能的（key/value）分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，也被称为数据结构服务器。二、Redis的6个特点 （1）性能高 （2）持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 （3）不仅支持简单的key-value类型的数据，
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2023-07-07 00:44:40
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文章目录BigInteger类构造方法常用方法代码演示BigDecimal类构造方法常用方法舍入模式代码演示 BigInteger类在Java的整数类型里面，byte为8位，short为16位，int为32位，long为64位。正因为这些数值的二进制位数已经固定，所以它们能表示的数值大小就有一定的范围限制。因此，Java中提供BigInteger类来处理更大的数字。构造方法BigInteger(
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2023-11-07 06:47:24
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数据结构算法(0)--大数运算总结并记录学习数据结构过程中遇到的问题及算法.一些常见算法：Note:大数四则运算.加法#include <iostream>
#include<string>
#include<stdio.h>
using namespace std;
#define MAXSIZE 1000
int num1[MAXSIZE], num2[M
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2023-07-01 10:20:03
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文章目录一.问题描述二. 解决方案2.1 调整索引2.2 调整参数2.3 重新导入数据2.4 重建索引2.5 恢复mysql配置文件 一.问题描述 今天一个做Java开发的哥们向我咨询了一个问题。 他想把一个300多万条数据数据的表迁移到本地测试环境，他处理的方案是 先通过mysqldump命令将该表做一个备份，然后传输到测试环境，最后执行备份文件。 理想很丰满，现实很骨感，300多万的数
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2024-03-11 13:55:20
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因为以前也没有做过相关的webservice开发，对于Xfire也只是知道有这么一个框架。当然现在它已经变成apache基金会旗下的一个开源项目CXF。不过，现在依旧有很多公司还在用Xfire作webservice的开发，这说明它在业界一向是口碑不错的啊。在学习一个框架时，我强烈建议将其自带的例子部置运行几次，这样对于理解以及搭建运行环境都有很大的帮助，也不容易出错。在这里，我主要讲解一下用Xfire开发文件上传下载的webservice应用。对于文件的传输Xfire主要有两种方式。一种是将文件编码为字符串的样式进行传输，但文件大小有一定的限制且效率较低；另一种是基于MTOM协议以附件字节流的
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2013-10-30 22:38:00
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mysql数据的备份
原创
2016-05-24 14:22:07
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# Python 超大数据转换为整数：新手指南
作为一名开发者，我们经常需要处理各种数据类型，其中之一就是将超大数据转换为整数。在Python中，这可能会遇到一些挑战，特别是当数据的大小超出了Python整数的默认范围时。本文将指导你如何一步步实现这一任务。
## 步骤概览
首先，我们通过一个表格来概括整个转换流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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原创
2024-07-22 03:30:21
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