我有一个std::thread函数调用fopen将一个大文件加载到一个数组中:voidloadfile(char*fname,char*fbuffer,longfsize){FILE*fp=fopen(fname,"rb");fread(fbuffer,1,fsize,fp);flose(fp);}调用者:std::threadloader(loadfile,fname,fbuffer,fsize);loader.detach();在某些时候，我的程序中的某些东西想要停止读取该文件并请求另一个文件。问题是当我删除fbuffer指针时，loader线程仍在运行，我得到了一个引发异常的竞争
我有大文件，其中包含少量大数据集。每个数据集都包含一个名称和以字节为单位的数据集大小，允许跳过它并转到下一个数据集。我想快速建立数据集名称的索引。文件示例大约21MB，包含88个数据集。通过使用std::ifstream和seekg()在数据集之间跳过来快速读取88个名称大约需要1300毫秒，我想减少这一时间。所以实际上，我正在读取一个21MB文件中给定位置的88个大约30字节的block，这需要1300毫秒。有没有办法改进它，或者它是操作系统和文件系统的限制？我正在Windows764bit下运行测试。我知道在文件开头有一个完整的索引会更好，但是文件格式没有这个，我们不能改变它。
我有带FAT32和NTFS分区的HDD(比如1TB)，我不知道上面存储了哪些文件，但在需要时我想快速访问大文件，比如超过500MB。我不想扫描我的整个硬盘，因为它非常耗时。我需要快速的结果。我想知道是否有任何我可以直接调用的NTFS/FAT32API-我的意思是如果它们有一些关于存储文件的元数据那么它会更快。我想用C++和C#编写我的程序。编辑如果扫描HDD是唯一的选择，那么我能做些什么来确保最佳性能。比如-我可以跳过扫描系统文件夹，因为我只对用户数据感兴趣。 最佳答案 如果您愿意自己做一些很多的额外工作来加快速度，您也许能够完成一
我有一些非常大(>4GB)的文件，其中包含(数百万)固定长度的二进制记录。我想(有效地)通过将指针(即64位记录编号)写入特定偏移量的记录中，将它们连接到其他文件中的记录。为了详细说明，我有一对(键，记录号)元组列表，对于我想对给定文件对(例如A和B)执行的每个连接，键排序。遍历列表对并匹配向上键产生一个(键，记录号A，记录号B)表示连接记录的元组列表(为简单起见假设1:1映射)。为了完成连接，我在概念上需要查找列表中的每个A记录，并在适当的偏移处写入相应的B记录号，反之亦然。我的问题是实际执行此操作的最快方法是什么？由于连接记录的列表是按键排序的，因此关联的记录编号基本上是随机的。假
文章目录BFGRepo-Cleaner:在Git历史记录中清理不需要的数据BFGRepo-Cleaner是什么？安装BFGRepo-Cleaner在macOS上安装在Ubuntu上安装在Windows上安装1.安装JavaRuntimeEnvironment3.确保计算机上已经安装了git4.下载BFGRepo-Cleaner的jar文件5.运行BFGRepo-Cleaner清理Git历史记录删除大文件清理敏感数据结论BFGRepo-Cleaner:在Git历史记录中清理不需要的数据在处理Git项目时，可能会遇到一些敏感信息或者大文件被误上传到了仓库，这样会导致仓库变得庞大并且难以管理。这种情
我需要从一个大文件的多个位置读取字节数组。我已经对文件进行了优化，以便必须阅读的部分尽可能少，并且这些部分应尽可能紧密地结合在一起。我有20个这样的电话:m_content.resize(iByteCount);fseek(iReadFile,iStartPos,SEEK_SET);size_treadElements=fread(&m_content[0],sizeof(unsignedchar),iByteCount,iReadFile);iByteCount平均约为5000。在使用fread之前，我使用了一个内存映射文件，但是结果大致相同。第一次通话时，我的通话仍然太慢(大约20
按照大家的做法，把自己遇到的问题及解决方案写出来（注意：Error里面有些方法有时候我用可以成功，有时候我用也不能成功，写出来仅供参考，实在不行重头再clone，add，commit，push吧，万物皆可重头再来）文章目录Github上传文件到远程仓库1.createrepository，Github上创建仓库，就不多说了2.复制新建仓库链接，在本地创建一个新文件夹upload，打开gitbash，然后gitclone这个仓库（代码如下：）新建仓库链接在绿色按钮Code里，https里的链接3.把自己要上传到仓库的文件，复制到自己创建的本地文件夹里（这里我创建的文件夹叫upload），右键打开
我正在编写一个为用户生成格式化文件的程序，但它不仅生成格式化文件，它还做了更多。我想向最终用户分发一个二进制文件，当用户运行该程序时，它会为用户生成具有适当数据的xml文件。为了实现这一点，我想将文件内容提供给一个用代码编译的char数组变量。当用户运行程序时，我会把char文件写出来，为用户生成一个xml文件。char*buffers="axmlformatfilecontents,\thisrepresentmanyblocktext\fromafile,...";我有两个问题。Q1。对于如何将我的文件内容编译成二进制文件，即作为一个二进制文件分发，您有任何其他想法吗？Q2。如上所
我需要对一大组3D点进行分区(使用C++)。点以二进制float组的形式存储在硬盘上，文件通常大于10GB。我需要将该集合划分为大小小于1GB的较小子集。子集中的点应该仍然具有相同的邻域，因为我需要对数据执行某些算法(例如，对象检测)。我想我可以使用KD-Tree。但是，如果不能将所有点都加载到RAM中，我如何有效地构建KD树呢？也许我可以将文件映射为虚拟内存。然后我可以保存一个指向属于一个段的每个3D点的指针，并将其存储在KD树的一个节点中。那行得通吗？还有其他想法吗？感谢您的帮助。我希望你能理解这个问题:D 最佳答案 您基本上需
Python在文件处理方面提供了非常强大的支持，然而，当处理大型文件时，标准的文件处理技术会导致高内存使用，进而影响处理效率。在数据分析、机器学习以及系统管理等领域，经常需要打开和处理大型文件，以下是一些常见的用例：数据分析和机器学习： 在这些领域中，常常需要处理大型数据集。例如，我们可能需要处理一个多GB的日志文件，或者处理用于训练机器学习模型的大型CSV文件。由于这些文件非常庞大，直接将其全部加载到内存中是不可行的。因此，需要有效地打开和处理这些文件，通常可以采用分块或按行读取文件的方式，以适应内存限制。文本处理： 如果处理大型文本文件，例如一本书、一批网页备份或大量客户评论，则需要先将这
