我尝试删除多组10.000+NSManagedObjects的方式过于占用内存(大约20MB事件字节)，我的应用程序被抛弃了。下面是删除方法的实现:+(void)deleteRelatedEntitiesInManagedObjectContext:(NSManagedObjectContext*)context{NSFetchRequest*fetch=[[NSFetchRequestalloc]init];[contextsetUndoManager:nil];[fetchsetEntity:[NSEntityDescriptionentityForName:NSStringFro
我正在解析大量数据，这些数据最初是插入到核心数据存储中的。稍后，我将解析相同的XML，尽管其中一些可能已更新。然后我要做的是检查具有相同标签的现有记录，如果已经存在，我会用数据更新记录。然而，虽然我的初始解析(大约11.000条记录)需要8秒左右，但更新似乎很昂贵并且需要144秒(这些是模拟器运行，因此在实际设备上要长得多)。虽然第一次很好(我正在显示进度条)，但第二次太长了，我想做一些事情来提高速度(即使它发生在后台的单独线程上)。不幸的是，这不是find-or-create的问题由于XML中的数据可能已针对单个记录进行了更改，因此每个记录基本上都需要更新。我已经为属性建立了索引，这
我可以在android中使用什么功能将数字显示为不同的格式。例如:如果我输入1000，那么它应该显示为1,000。如果我输入10000，那么它应该显示为10,000。如果我输入1000000，那么它应该显示为1,000,000。请指导我。 最佳答案 您可以使用DecimalFormat并格式化数字DecimalFormatformatter=newDecimalFormat("#,###,###");StringyourFormattedString=formatter.format(100000);结果将是1,000,000表示1
我可以在android中使用什么功能将数字显示为不同的格式。例如:如果我输入1000，那么它应该显示为1,000。如果我输入10000，那么它应该显示为10,000。如果我输入1000000，那么它应该显示为1,000,000。请指导我。 最佳答案 您可以使用DecimalFormat并格式化数字DecimalFormatformatter=newDecimalFormat("#,###,###");StringyourFormattedString=formatter.format(100000);结果将是1,000,000表示1
所以我有10,000多个字符串，我需要查询该组中是否包含任何给定的字符串。我目前将它们存储在一个数组中，我只使用stringArray.contains(myString)功能。这有效率吗？我将这个数组存储在一个单独的类和文件中，但是拥有如此庞大的数组看起来确实很“丑陋” 最佳答案 如果您只需要进行contains检查，而不关心元素顺序，请使用Set。.letsomeStrings:Set=["a","b","c"]print(someStrings.contains("a")) 关于i
我有一个示例项目，使用spring-boot和spring-data-jpa以及postgresdb和一张表。我正在尝试将循环中的INSERT10000条记录放入表中并测量执行时间-从EntityManagerflush()方法每100条记录的类。预期结果是启用flush()方法的执行时间比禁用方法少得多，但实际上我得到了相反的结果。UserService.javapackagesample.data;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.stereo
我试图将大约50,000个对象(因此有50,000个键)插入到java.util.HashMap中.但是，我不断收到OutOfMemory异常。(Segment是我自己的类-非常轻-一个String字段和3个int字段)。Exceptioninthread"main"java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatjava.util.HashMap.resize(HashMap.java:508)atjava.util.HashMap.addEntry(HashMap.java:799)atjava.util.HashMap.put(HashMap.
我正在使用Python3.6、pyodbc，并连接到SQLServer。我正在尝试连接到数据库，然后创建带参数的查询。代码如下:importsysimportpyodbc#connectionparametersnHost='host'nBase='base'nUser='user'nPasw='pass'#makeconnectionstartdefsqlconnect(nHost,nBase,nUser,nPasw):try:returnpyodbc.connect('DRIVER={SQLServer};SERVER='+nHost+';DATABASE='+nBase+';UI
我正在编写一个应用程序，它需要从文件中读取字符串列表，将它们保存在数据结构中，然后通过前缀查找这些字符串。字符串列表只是给定语言的单词列表。例如，如果搜索函数获取“stup”作为参数，它应该返回["stupid","stupidity","stupor"...]。它应该在O(log(n)*m)时间内完成，其中n是数据结构的大小，m是结果的数量并且应该尽可能快。内存消耗现在不是大问题。我是用python写的，所以如果你能指出一个合适的数据结构(最好)用python包装器在c中实现，那就太好了。 最佳答案 你想尝试一下。http://e
我使用输入管道方法将数据提供给图形，并实现了tf.train.shuffle_batch以生成批处理数据。然而，随着训练的进行，tensorflow对于后面的迭代变得越来越慢。我对导致它的根本原因是什么感到困惑？非常感谢!我的代码片段是:defmain(argv=None):#definenetworkparameters#weights#bias#definegraph#graphnetwork#definelossandoptimizationmethod#data=inputpipeline('*')#loss#optimizer#Initializaingthevariable
