large-data

    10गर्मी

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    में बड़े डेटासेट पर फ़ाइल आधारित विलय सॉर्ट स्मृति में फिट नहीं होने वाले बड़े डेटासेट दिए गए हैं, क्या जावा में सॉर्ट करने के लिए कोई लाइब्रेरी या एपीआई है? कार्यान्वयन संभवतः लिनक्स उपयोगिता प्रकार

    12गर्मी

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    में एक विशाल डेटा मैट्रिक्स को स्टोर और एक्सेस करने का सबसे प्रभावी तरीका मैं एक mysqlDB में मैट्रिक्स डेटा की एक बड़ी मात्रा को स्टोर करने जा रहा हूं डेटा को स्टोर और एक्सेस करने का सबसे प्रभावी तरीक

    37गर्मी

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    मैंने 3 मिलियन अंक के साथ साजिश बनाई और इसे पीएनजी के रूप में सहेजा। इसमें कुछ घंटे लग गए और मैं सभी बिंदुओं को दोबारा खींचने से बचना चाहता हूं। मैं कथानक को एक नया एक पृष्ठभूमि के रूप में इस पीएनजी ह

    30गर्मी

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    मेरे पास एक प्रोजेक्ट है जिसमें मुझे मेगाबाइट्स से टेराबाइट तक के डेटा पर संचालन को तेज खोज, डालने और हटाने की आवश्यकता है। मैं देर से डेटा संरचनाओं का अध्ययन कर रहा था और उनका विश्लेषण कर रहा था। विश

    8गर्मी

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    मुझे एक बहुत ही आम समस्या है जो ऐसा लगता है कि पाए गए सभी उपलब्ध समाधान काम नहीं कर रहे हैं। हमारे पास एक एलएएमपी सर्वर है जो अधिक मात्रा में यातायात प्राप्त कर रहा है। इस सर्वर का उपयोग करते हुए, हम

    19गर्मी

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    फाइल पढ़ने और लिखने के साथ प्रोग्राम बनाने का मेरा पहला समय है। असल में मैं सोच रहा हूं कि ऐसा करने पर सबसे अच्छी तकनीक क्या है। क्योंकि जब मैंने अपने सहपाठी के साथ अपने काम की तुलना की, तो हमारा तर्क

    9गर्मी

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    मेरे पास सी # (.NET 4.0) में लिखा गया एक .NET अनुप्रयोग है। इस एप्लिकेशन में, हमें फ़ाइल से एक बड़ा डेटासेट पढ़ना होगा और सामग्री को ग्रिड जैसी संरचना में प्रदर्शित करना होगा। इसलिए, इसे पूरा करने के

    6गर्मी

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    निम्न numpy कोड पर विचार करें: A[start:end] = B[mask] यहां: A और B कॉलम की समान संख्या वाले 2 डी सरणी हैं; start और end स्केलर हैं; mask एक 1 डी बुलियन सरणी है; (end - start) == sum(mask)। सिद्धांत

    10गर्मी

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    में बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना मेरा लक्ष्य वास्तव में डेटाबेस के सभी डेटा को XML फ़ाइल में डंप करना है। डेटाबेस बहुत बड़ा नहीं है, यह लगभग 300 एमबी है। समस्या यह है कि मेरे पास केवल 256 एमबी

    8गर्मी

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    मैं इस सवाल को एक प्रणाली को डिजाइन करने के तरीके पर व्यावहारिक सलाह की तलाश में हूं। amazon.com और पैंडोरा जैसी साइटें अपने मुख्य व्यवसाय को चलाने के लिए विशाल डेटा सेट रखती हैं और बनाए रखती हैं। उदा