按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我需要计算列表中字符串之间的余弦相似度。例如，我有一个超过1000万个字符串的列表，每个字符串都必须确定自己与列表中每个其他字符串之间的相似性。我可以用来高效快速地完成此类任务的最佳算法是什么？分而治之算法是否适用？编辑我想确定哪些字符串与给定字符串最相似，并能够获得与相似性相关联的度量/分数。我认为我想做的事情符合最初不知道集群数量的集群。
有没有想过，将你的网盘全部挂载到电脑上使用？像在硬盘里一样复制粘贴、拖拽使用？本月初阿里云盘新出一项服务，支持了网盘「本地挂载」功能，便是完成了这个想法。效果就如上图，挂载之后你便可以直接像使用硬盘一样使用你的网盘了，无论是粘贴复制还是删除重命名都可以便捷操作，甚至影音文档都可以在线观看修改，点击保存直接为你同步到网盘云端。说白了就是免费给你的电脑安装了一块硬盘，只不过他的所有传输速度来源于你的网速！但这个非常实用的功能只有会员可以使用！所以今天咱就来给大家介绍另一套完全免费的网盘挂载方法，步骤很多，但其实非常简单，细心一点都可以做到。教程总共分两大块：1.先利用目录程序拿到网盘目录2.再将目
importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerimportseabornassnsimportpandasaspdsns.set(style="darkgrid")fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,5))palette=sns.color_palette("bright",6)g=sns.scatterplot(ax=ax,x="Area",y="Rent/Sqft",hue="Region",marker='o',data=df,s=100,palette=palette)g.lege
我有这样的文件:documents=["Iworkoncprograming.","Iworkonccoding.",]我有同义词文件，例如:synonyms={"cprograming":"cprograming","ccoding":"cprograming"}我想替换我编写这段代码的所有同义词:#addedcodetopre-compileallregextosavecompilationtime.creditsalec_djinncompiled_dict={}forvalueinsynonyms:compiled_dict[value]=re.compile(r'\b'+re
我有一个包含2个应用程序(书籍和阅读器)的项目。Books应用程序有一个包含400万行的表，其中包含以下字段:book_title=models.CharField(max_length=40)book_description=models.CharField(max_length=400)为了避免查询具有400万行的数据库，我正在考虑按主题划分它(20个模型，20个表，200.000行(book_horror，book_drammatic，ecc))。在“阅读器”应用程序中，我想插入以下字段:reader_name=models.CharField(max_length=20,bla
我正在使用一个包含数百万行和100多列的Oracle数据库。我正在尝试使用带有某些索引列的pytables将这些数据存储在HDF5文件中。我将在pandasDataFrame中读取这些数据的子集并执行计算。我尝试了以下操作:使用实用程序将表下载到csv文件中，使用pandas逐block读取csv文件，并使用pandas.HDFStore附加到HDF5表。我创建了一个dtype定义并提供了最大字符串大小。但是，现在当我尝试直接从OracleDB下载数据并通过pandas.HDFStore将其发布到HDF5文件时，我遇到了一些问题。pandas.io.sql.read_frame不支持分
我正在从事一个编程项目，该项目涉及在Python中进行一些相当广泛的蒙特卡罗模拟，因此会生成大量随机数。几乎所有这些(如果不是全部的话)都可以由Python的内置随机模块生成。我是一个编码新手，不熟悉高效和低效的做事方式。生成比方说将所有随机数作为一个列表，然后遍历该列表，或者每次调用函数时生成一个新的随机数，这将在一个非常大的循环中更快吗？或者其他一些无疑更聪明的方法？ 最佳答案 每次生成一个随机数。由于循环的内部工作只关心单个随机数，因此在循环内生成并使用它。例子:#dothis:importrandomforxinxrange
Conclusion:ItseemsthatHDF5isthewaytogoformypurposes.Basically"HDF5isadatamodel,library,andfileformatforstoringandmanagingdata."andisdesignedtohandleincredibleamountsofdata.IthasaPythonmodulecalledpython-tables.(Thelinkisintheanswerbelow)HDF5doesthejobdone1000%betterinsavingtonsandtonsofdata.Read
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭2年前。Improvethisquestion我正在尝试使用SQLite数据库和Perl模块来解决问题。最后，我需要记录数千万条条目。每个项目的唯一唯一标识符是URL的文本字符串。我正在考虑以两种方式做到这一点:方式#1:有好表、坏表、未排序表。(我需要检查html并决定是否需要它。)假设我们总共有10亿个页面，每个表中有3.33亿个URL。我有一个新的URL要添加，我需要检查并查看它是否在任何表中，如果它是唯一的，则将其添加到Uns
我正在寻找一种快速(如高性能，而不是快速修复)解决方案来持久化和检索数千万个小型(大约1k)二进制对象。每个对象都应该有一个用于检索的唯一ID(最好是GUID或SHA)。额外的要求是它应该可以从.NET中使用，并且不需要安装额外的软件。目前，我正在为这项工作使用带有单个表的SQLite数据库，但我想摆脱处理简单SQL指令的开销，例如SELECTdataFROMstoreWHEREid=id。我还在NTFS下测试了直接文件系统持久性，但是一旦达到50万个对象，性能就会下降得非常快。附言顺便说一下，永远不需要删除对象，而且插入率非常非常低。事实上，每次对象更改时，都会存储一个新版本，而保留
