电脑处理器哪个好用，对于电脑处理器的性能还是还是比较关心的，毕竟CPU性会直接影响我们的电脑性能，也可以最直接看出你的电脑好不好，玩游戏行不行。为此，这里小编特地为大家整理了一些篇关于电脑处理器的排行，大家不妨可以来看看啊~众所周知，中央处理器是一台计算机的运算核心和控制核心，处理器的好坏直接影响电脑的速度，那么我们在电脑组装时，如何选择一款比较好的台式机处理器品牌呢，CPU处理器什么牌子好？下面
转载
2024-01-12 06:09:44
58阅读
（1）什么是redis? Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正) （2）Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每
转载
2023-09-19 16:36:36
138阅读
通过使用queryRunner的查询方法，我们知道其使用了回调机制。下面就对其中的参数ResultSetHandler 的实现类进行不同的查询。ResultSetHandler 接口用于处理 java.sql.ResultSet，将数据按要求转换为另一种形式。ResultSetHandler 接口提供了一个单独的方法：Object handle
来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调
转载
2024-04-26 15:44:48
40阅读
一、布隆过滤器(BloomFilter)如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及
转载
2024-04-29 11:48:11
88阅读
工作中遇到一个问题，redis中存储了大量的key，而且没有设置时效，其中很大一部分后来都没用了，导致redis体积庞大，查询缓慢。 服务器版本为windows，网上搜索到很多批量删除的方法都是Linux下的，几番寻找，终于找到了在windows下批量删除超大量key的方法。 首先贴一下Linux下的方法：redis-cli keys "*" | xargs redis-cli del
/
转载
2023-06-13 14:09:35
117阅读
前言最近公司项目快结项了，但是我发现公司的每个页面打开都比较卡，究其原因
数据量大，请求多，渲染慢。加之面试的时候也遇到过此类问题，那么今天就来尝试去实现一下。一、整理思路首先我们要知道js
处理大量数据并没有花费多长时间。耗时最长的是渲染dom元素。一次加载完需要耗费
大量时间，所以我们可以把
数据切割成一个个小块。每次渲染一小块就能够将dom渲染出来了。二、代码实现<ul></ul&
转载
2023-09-25 19:44:10
112阅读
java中处理大数据的方法在c和c++中，大数据往往会因为超过该类型的最大长度而导致溢出等问题，解决起来也比较麻烦（反正它们给的解决办法我是看不懂。。。。）java为了解决该问题，有两个类BigInteger和BigDecimal 分别表示大整数类和大浮点数类，可以存储无限大的数，只要计算机内存足够大。前两天在用到BigInteger的时候发现他的用法和int这些普通类型的用法不太一样，顺便了解了
转载
2023-06-30 21:16:24
139阅读
面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
转载
2023-07-02 11:40:51
136阅读
目录需求分析代码截图举例 一周的时间，走了一半，看着机房上的告警日志多了起来，心里起了疙瘩，再看看涉及到的规则数量，马上要突破300了，疙瘩变成了结石。怎么办呢？那就提前做日志分析，然后把分析的结果，转移到最后的分析报告上。 需求分析日志分析提前做，意味着与最终结果相比：可能规则触发数量有差别告警信息触发的规则条数有差别而这两点，都是可以忽略的，反正报告已经可以使用python实现——40W告
转载
2024-10-09 17:26:30
107阅读
并发是什么，之前我觉得就是对数据的一个安全性操作，这样理解也没有错，因为这是数据的并发，那么什么是并发呢？并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。这也是我之前的理解。现在我认为对于web系统并发是分为两类的：1.用户量的并发；2.数据的并发那么怎么处理这两类并发呢，在真实的项目中
# 如何用Java处理大量数据入库
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 数据入库流程
section 准备工作
开发者 -> 小白: 了解需求
小白 -> 开发者: 确认数据来源和格式
section 数据处理
开发者 -> 小白: 设计数据库表结构
开发者 -> 小
原创
2024-05-04 03:50:46
124阅读
mybatis介绍： mybatis是一个优秀的持久层框架，是一个实现了JPA的用来连接数据库并对其进行增删改查操作的开源框架，他对JDBC操作数据库的过程进行封装，使开发者只用关注sql本身，不用去关注实现过程。mybatis虽然实现的JPA但是它并不是一个完完全全的ORM组件，而是一个基于sql开发的半自动化的ORM组件。而Hibernate是一个完完全全的ORM的组件，它是完全基于
转载
2024-07-22 21:49:16
37阅读
# iOS 处理大量 JSON 数据
在现代应用开发中，JSON（JavaScript Object Notation）已经成为数据交换的标准格式。无论是在与服务器进行通讯时，还是在本地存储数据时，JSON 的高效性和可读性使其成为许多开发者的首选。然而，处理大量 JSON 数据时，如何保证性能和用户体验，是一个重要的问题。本文将介绍在 iOS 应用中处理大量 JSON 数据的方法，并提供一些示
原创
2024-09-15 05:32:24
29阅读
当页面渲染太多标签时，会出现卡顿的，典型就是类似table数据太多时，非常卡顿。如果选择分页，没必要讨论，这儿只讨论采用滚动的情况。解决思路很简单，就是页面不展示出来的元素，从页面上删除掉，最难点在于滚动条的处理，这儿分享一些细节思路，以上下滚动为例。上下滚动表格每一行固定高度，一次性获取所有数据。每一行不固定高度，一次性获取所有数据。每一行不固定高度，分批获取数据。 首先，布局如下：当只显示可视
转载
2024-04-06 11:53:30
52阅读
官方解释yieldyield生成器是php5.5之后出现的，官方文档这样解释：yield提供了一种更容易的方法来实现简单的迭代对象，相比较定义类实现 Iterator 接口的方式，性能开销和复杂性大大降低。生成器的核心是一个yield关键字，一个生成器函数看起来像一个普通的函数，不同的是：普通函数返回一个值，而一个生成器可以yield生成许多它所需要的值。生成器函数被调用时，返回的是一个可以被遍历
原创
2021-03-20 22:45:09
369阅读
处理大数据的方法有很多，目前我知道就这么多，后面会持续更新：一、将数据分批次读取csv格式是常见的数据存储方式，对于我们普通人而言易于读写。此外，在pandas中有pd.read_csv()函数可以将csv形式的数据进行读取。但当csv文件非常大的时候，直接读取会很吃内存，甚至会出现内存不够用的情况。这时候我们可以 分批次(分块)读取，而不是一次性读取 这么大体量的数据。操作步骤：分批次读取处理每
转载
2023-09-29 07:20:39
480阅读
目录场景说明模拟数据场景分析读取数据处理数据遇到的问题场景说明现有一个 10G 文件的数据，里面包含了 18-70 之间的整数，分别表示 18-70 岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为 4G、2 核 CPU 的电脑，请写一个算法实现。23,31,42,19,60,30,36,........模拟数据Java 中一个整数占
转载
2023-08-22 11:13:57
146阅读
全文3149字,和预期的学习时间是9分钟。Excel既是一个祝福和诅咒。当涉及到足够小的数据和简单操作,Excel为王。然而,一旦你发现自己试图摆脱这些领域,它就变成了痛苦。当然,你可以使用ExcelVBA来解决这些问题,但在2020年,幸运的是你没有这样做!如果有一种方法来集成Excel和Python, Excel\u2026\u2026会有翅膀!现在。一个叫xlwings python库允许用
转载
2023-11-24 15:31:58
97阅读
对于大型缓存系统，存在着以下两种情况会是系统无法做到高可用。第一种情况，对于新系统上线，redis中可能没有缓存数据，此时如果大量请求涌入，则会压垮DB是系统无法正常使用；第二种情况，可能系统运行过程中redis的数据全部丢失了，即使开启了持久化也无法恢复，那么也会出现上述描述的异常情况。因此，可以采用缓存预热来解决以上问题nginx+lua将访问流量上报到kafka中 结合之前的业务代码，在这
转载
2023-10-23 10:05:36
58阅读
