我们在日常开发过程中,设计师给提供的UI图,经常需要标注尺寸,有时候设计师难免会遗漏标注,这样就会大大的增加我们的沟通成本,因此,使用一款好用的标注软件就尤为重要,我推荐这款标注软件---pxcook像素大厨 一.pxcook简介 PxCook(像素大厨)是一款切图设计工具软件.支持PSD文件的文字,颜色,距离自动智能识别. 二.软件特点  PxCook优点在于将标注.切图这两项设计完稿后集成在一个软件内完成,支持Windows和Mac双平台.标注功能包括:支持长度,颜色,区域,文字注释.其中比

PxCook(像素大厨)是一款切图设计工具软件.自2.0.0版本开始,支持PSD文件的文字,颜色,距离自动智能识别. 优点在于将标注.切图这两项设计完稿后集成在一个软件内完成,支持Windows和Mac双平台. 标注功能包括:支持长度,颜色,区域,文字注释. 最重要的是不仅功能强大,而且完全免费 1. 智能标注,真正解放双手 基于PSD文件和与Sketch文件的智能标注,自动识别距离,颜色,区域,字体信息 ① 间距智能标注 ② 尺寸智能标注 ③ 内间距智能标注 ④ 控件宽高智能标注 ⑤ 字体样式

http://www.fancynode.com.cn/pxcook

11.2.4 大数据量网络图片列表的异步加载和内存优化 虚拟化技术可以让Windows Phone上的大数据量列表不必担心会一次性加载所有的数据,保证了UI的流程性.对于虚拟化的技术,我们不仅仅只是依赖其来给列表加载数据,还可以利用虚拟化的特性去做更多的事情.虚拟化技术有一个很重要的特性就是,它可以准确地判断出哪些列表项处于手机屏幕中,可以动态地去更新这些数据.基于这样的特性,我们可以给列表的功能做更多的优化. 那么下面我们基于一个例子来讲解利用虚拟化技术去做列表的性能优化.有这么一个需求,需要

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri

###************************************** 新老客户统计 ***************************************### dachu <- read.csv("D:\\Dasktop\\bigdata_game\\天池\\大厨\\qijiandiankehu.csv", header = T, encoding = "utf-8", colClasses = c("character&qu

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

1.Bloom filter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.还有

背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故

POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

http://blog.csdn.net/kingsix7/article/details/38928685 1.CI 控制器添加方法 $this->show_fields_array=array(            "truename"=>"列1",            "item_goods"=>"列2",            "item_store"=>"列3

最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来. 总所周知,order by rand 会死人的..因为本人对大数据量方面的只是了解的很少,无解,去找百度老师..搜索结果千篇一律.特发到这里来,供大家学习. 在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的.下面我来介绍随机取数据一些优化方法. SELECT * FROM table_name ORDER BY ran

大数据量,比如10万以上的数据,数据库在5G以上,单表5G以上等.大数据分页时需要考虑的问题更多. 比如信息表,单表数据100W以上. 分页如果在1秒以上,在页面上的体验将是很糟糕的. 优化思路: 1.主键索引,如ID自增列,主键 2.借助sqlserver的ROW_NUMBER()实现分页,分页时只需得到ID即可,如: WITH NoPagedTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (order by ctime desc) AS rowIndex, ID FR

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要

作者:Grey 原文地址: http://greyzeng.com/2016/10/31/big-data-etl/ 需求: 将Oracle数据库中某张表历史数据导入MySQL的一张表里面. 源表(Oracle):table1 目标表(MySQL):table2 数据量:20,000,000 思路: 由于服务器内存资源有限,所以,无法使用Kettle一次性从源表导入目标表千万级别的数据,考虑采用分页导入的方式来进行数据传输,即: 根据实际情况设置一个每次处理的数据量,比如:5,000条,然后根据

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时