我们正在开展一个项目，该项目应收集日志和审计数据并将其存储在数据存储中以用于存档和某些View。我们不太确定哪个数据存储适合我们。我们需要存储小的JSON文档，大约150字节，例如"audit:{timestamp:'86346512',host':'foo',username:'bar',task:'foo',result:0}"或"journal:{timestamp:'86346512',host':'foo',terminalid:1,type='bar',rc=0}"我们预计每天大约100万条条目，大约150MB数据数据将被存储和读取，但不会被修改数据应以有效的方式存储，例如
我们正在开展一个项目，该项目应收集日志和审计数据并将其存储在数据存储中以用于存档和某些View。我们不太确定哪个数据存储适合我们。我们需要存储小的JSON文档，大约150字节，例如"audit:{timestamp:'86346512',host':'foo',username:'bar',task:'foo',result:0}"或"journal:{timestamp:'86346512',host':'foo',terminalid:1,type='bar',rc=0}"我们预计每天大约100万条条目，大约150MB数据数据将被存储和读取，但不会被修改数据应以有效的方式存储，例如
我使用OCR工具从屏幕截图中提取了文本(每个大约1-5个句子)。但是，在手动验证提取的文本时，我注意到不时出现几个错误。鉴于文本“你好?!我真的很喜欢Spark❤️!”，我注意到:1)“I”、“!”和“l”等字母被“|”替换。2)表情符号未正确提取并被其他字符替换或被遗漏。3)不时删除空格。因此，我可能会得到这样的字符串:“Hellothere7l|real|ylikeSpark!”由于我试图将这些字符串与包含正确文本的数据集进行匹配(在这种情况下“你好?!我真的很喜欢Spark❤️!”)，我正在寻找一种有效的方法来匹配Spark中的字符串.谁能推荐一个有效的Spark算法，让我可以将
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion什么是inter-processcommunication(IPC)具有以下要求的框架\技术:在两个Python进程之间传输原生Python对象时间和CPU效率高(与RAM效率无关)跨平台Win\Linux很高兴拥有:与PyPy合作更新1:进程位于同一主机上并使用相同版本的Python和其他模块更新2:进程由用户独立运行，没有一个进程产生其他进程 最佳答案
我正在尝试使用Pyserial通过串行设备与设备通信。由于需要不断发送命令，因此必须将它们放在Python中的while循环中。我目前正在使用此代码，并查看了pythonprocesstakes100%CPU:whileTrue:#dosomeserialsendingheretime.sleep(0.2)此代码有效。但是，发送速度很慢。我试图通过减少sleep间隔来加快速度，但它似乎对CPU的负载有点过大。简而言之，有没有什么方法可以有效地永久迭代while循环，同时仍然保持CPU资源的低消耗？ 最佳答案 缓慢的CPU浪费部分是“
我必须处理一个大型结果集(可能有数十万行，有时甚至更多)。不幸的是，它们需要一次全部检索(在启动时)。我正在尝试通过使用尽可能少的内存来做到这一点。通过查看SO，我发现使用SSCursor可能是我正在寻找的，但我仍然不知道如何准确地使用它们。从基本游标或SScursor执行fetchall()是否相同(就内存使用而言)？我可以从sscursor中逐行(或逐行)“流式传输”吗？如果可以，最有效的方法是什么？ 最佳答案 我同意OttoAllmendinger的回答，但要明确DenisOtkidach的评论，以下是如何在不使用Otto的f
我正在使用一些相当大、密集的numpyfloat组，这些数组当前驻留在PyTablesCArrays的磁盘上。我需要能够使用这些数组执行高效的点积，例如C=A.dot(B)，其中A是一个巨大的(~1E4x3E5float32)内存映射数组，而B和C是驻留在核心内存中的更小的numpy数组。我现在正在做的是使用np.memmap将数据复制到内存映射的numpy数组中，然后直接在内存上调用np.dot-映射数组。这可行，但我怀疑标准np.dot(或者更确切地说是它调用的底层BLAS函数)在计算结果。我在thisreviewarticle中遇到了一个有趣的例子.使用3x嵌套循环计算的简单点积
关闭。这个问题不满足StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，使其成为on-topic对于堆栈溢出。7年前关闭。Improvethisquestion我需要一个适用于Linux的快速、可靠且节省内存的键值数据库。我的key大约是128字节，最大值大小可以是128K或者256K。数据库子系统不应使用超过大约1MB的RAM。数据库总大小为20G(!)，但一次只访问数据的一小部分随机部分。如有必要，我可以将一些数据blob从数据库中移出(到常规文件)，这样大小会降低到最大2GB。数据库必须能够在系统崩溃时幸免于难，而不会丢失最近未修改的数据
在我目前的一个业余项目中，我正在浏览一些文本，查看单词三连音的频率。在我第一次尝试时，我使用了默认字典深度三层。换句话说，topDict[word1][word2][word3]返回这些单词在文本中出现的次数，topDict[word1][word2]返回一个字典以及出现在单词1和2之后的所有单词，等等。这可以正常工作，但它非常占用内存。在我最初的测试中，它使用的内存大约是仅将三元组存储在文本文件中的20倍，这似乎是过多的内存开销。我怀疑这些字典中的许多创建时使用的插槽比实际使用的插槽多得多，因此我想用以这种方式使用时内存效率更高的其他字典替换字典。我强烈希望有一种解决方案，它允许按照
深度学习领域已经取得了阶段性重大进展，特别是在计算机视觉、自然语言处理和语音等方面，使用大数据训练得到的大规模模型对于实际应用、提高工业生产力和促进社会发展具有巨大的前景。不过大模型也需要大算力才能训得动，随着人们对计算能力要求的不断提高，尽管已有许多研究探索高效的训练方法，但仍然没有对深度学习模型加速技术的全面综述。最近，来自悉尼大学、中国科学技术大学等机构的研究人员发布了一篇综述，全面总结了大规模深度学习模型的高效训练技术，展现了训练过程中的各个组件内的通用机制。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.03589.pdf研究人员考虑了最基本的权重更新公式，并将其基本
