我们正在尝试将我们的Web应用程序加载时的大量数据预缓存到索引数据库中。从我的性能测试来看，在桌面浏览器(例如InternetExplorer)上速度不错，我可以在大约2秒内插入10,000条记录。但与iPad上完全相同的功能相比，它下降到30秒。这种比较让我大吃一惊。有谁知道将大型数据集插入indexedDB的任何提示或技巧。我根本不知道这是否可能，但如果我们可以建立一个indexedDB服务器端的副本，并预先填充所有数据，然后将它发送到客户端，它只是将它存储到浏览器。这些方面的任何事情都可行吗？谢谢 最佳答案 我在处理大量批量插
我的第一个iOS2D游戏的代码已经写好了。现在，谈到Assets，我感到迷茫。原因之一是过时文章带来的不完美感。我需要知道图像尺寸，才能开始设计。游戏的设备方向仅为纵向。状态栏是隐藏的(游戏)。这些设备是通用的，主要是iPhone，但如果尺寸也适合iPad，我当然不反对。为此目的开始设计的最佳图像尺寸是多少？如果没有你的帮助，我会开始创建1242x2208和401ppi的背景(全屏)图像。然后，在Photoshop中将最终图像缩小到750x1334(4,7“)和640x1136(4“)。我的方法正确吗？特别是，最好从1242x2208开始还是1080x1920好？
我一直在尝试对一些更大的数据集进行聚类。由50000个维度为7的测量向量组成。我正在尝试生成大约30到300个集群以供进一步处理。我一直在尝试以下集群实现，但没有成功:Pycluster.kcluster(在我的数据集上只给出1-2个非空簇)scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata(运行时间过长)scipy.cluster.vq.kmeans(内存不足)sklearn.cluster.hierarchical.Ward(运行时间过长)还有其他我可能会错过的实现吗？ 最佳答案 50000个实例和7个维度
这是我最近的问题AvoidingraceconditionsinPython3'smultiprocessingQueues的延伸.希望这个版本的问题更具体。TL;DR:在使用multiprocessing.Queue从队列中获取工作进程的多处理模型中，为什么我的工作进程如此空闲？自己的输入队列，这样他们就不会为了共享队列的锁而互相争斗，但是队列实际上花了很多时间只是空的。主进程正在运行一个I/O绑定(bind)线程——这会减慢输入队列的CPU绑定(bind)填充速度吗？我试图在特定约束下找到N个集合的笛卡尔积的最大元素，每个集合具有M_i个元素(对于0is_feasible返回Tru
中国无纺布制造行业发展状况与前景规模预测报告2021-2027年详情内容请咨询鸿晟信合研究院！【全新修订】：2022年2月【撰写单位】：鸿晟信合研究研究【报告目录】第1章：中国无纺布行业发展综述111.1无纺布行业定义及分类111.1.1行业概念及定义111.1.2行业主要产品大类11（1）产品分类情况11（2）针刺无纺布产品分析12（3）水刺无纺布产品分析13（4）纺粘无纺布产品分析14（5）衬布产品市场分析15（6）湿法无纺布产品分析15（7）熔喷无纺布产品分析171.2无纺布行业统计标准181.2.1无纺布行业统计部门和统计口径181.2.2无纺布行业统计方法191.2.3无纺布行业数据
我有一个在中间使用AWS的Ionic移动混合应用程序像API网关触发lamdba函数用于简单的发布、获取请求。我想在AWS上存储大型json(大约5000个项目)，以便可以轻松检索它们并将其存储在应用程序的本地存储中。为此，我计划创建一个ETLcron作业，将数据从我的服务器上传到AWSAWS提供的服务很少，例如Redis、DynamoDB可用于此场景，但我对实现此目标的方法感到困惑。我考虑并阅读了几个选项:API网关->DynamoDBAPI网关->lambda函数->DynamoDBAPI网关->lambda函数->Redis我还阅读了有关S3和管道的信息，但我不确定它们是否适合。
我有一个需要极少持久存储的应用程序。实际上，我们谈论的是数据库对此有点过分了，但我也不是特别想只使用文本文件。C#是否有任何机制可以在运行之间保留像这样的小值？我注意到您可以将内容存储在资源文件和其他一些地方——不过我不知道您是否可以在运行时更改这些内容。我只是为了一份新工作而学习C#和.NET，如果这是一个愚蠢的问题，我深表歉意! 最佳答案 这是一个blurpofanotherSO解释如何设置应用程序设置的帖子，这是一个简单的基于文件的读取/写入值的解决方案。“如果您使用VisualStudio，那么很容易获得持久设置。在解决方案
1.引言自ChatGPT发布至今已近半年，一路走来，我们可以清楚地看到的一个趋势是，到了下半年，每位研究者都会拥有一个类似ChatGPT的模型。这种现象与当年BERT推出后，各种BERT变体层出不穷的情况颇为相似。实际上，我认为，这次ChatGPT的浪潮依然是一次技术迭代更新，不断推动我们迈向最终的AI目标。而之所以如此轰动，则是因为OpenAI只做了一个每个人都可以访问的网页，让大众体会到了最先进的科技水平。那么，我们能否自己再造一个大规模预训练语言模型呢？回答是肯定的。不过在给出答案之前，我们会通过三张图阐述三个部分，揭开如今复刻ChatGPT模型的真实面纱。首先，我们将梳理自ChatGP
当遇到百人千人以至于万人同屏战斗时，渲染带给我们设备的压力是很大的，这也就是性能较差，机型过老的手机无法运行某些游戏的原因之一对于这个问题，本文给出了一些解决方案，（为了让不懂技术的观众也能看懂本文，对此文中出现过的名词也做了相应解释）首先关闭阴影，阴影开销是看不见的杀手，阴影会导致一个物体多次绘制，将需要绘制的物体重复提交给GPU，在阴影的作用下，Batches量大大提高，DrawCall量大大提高，什么是DrawCall？在unity中，每次CPU准备数据并通知GPU的过程就称之为一个DrawCall。具体过程就是：设置颜色-->绘图方式-->顶点坐标-->绘制-->结束，所以在绘制过程中
我需要存储数十万(现在，可能是数百万)文档，这些文档一开始是空的，并且经常被追加，但从未以其他方式更新或删除。这些文档没有任何关联，只需要通过某个唯一ID访问即可。读取访问是文档的某个子集，它几乎总是从某个索引位置的中途开始(例如“文档#4324319，将#53保存到末尾”)。这些文档开始时非常小，只有几KB。它们通常达到大约500KB的最终大小，但许多达到10MB或更多。我目前正在使用MySQL(InnoDB)来存储这些文档。每个增量保存都只是转储到一个带有其所属文档ID的大表中，因此读取文档的一部分看起来像“select*fromsaveswheredocument_id=14an
