1.将图片的路径和标签写入csv文件并实现读取 # 创建一个文件,包含image,存放方式:label pokemeon\\mew\\0001.jpg,0 def load_csv(self,filename): if not os.path.exists(os.path.join(self.root,filename)): images = [] # 将所有的信息组成一个列表,类别信息通过中间的一个路径判断 for name in self.name2label.keys(): # pokem

今天在vue的项目中引入Highcharts,想做一个大数据量的实时刷新曲线图,发现当数据量超过1000就无法显示. 经过排查发现 Highcharts为了保证更好的性能设置了一个性能阈值检查,当数据列包含的数据超过这个值时就会报错,图表就无法显示. 所以想要解决数据量超过1000无法显示的问题,只要将性能阈值设置大一点,或者直接关闭性能阈值检查,可参考以下代码 plotOptions: { series:{ turboThreshold:0 //性能阈值检查,默认值为1000,当数据量超过这个

在使用Easyui DataGrid 过程中,发现若单页数据量超过300,IE浏览器加载速度很慢.也通过网上找寻了很多解决方案,最典型的就是去掉datagrid的自动列宽以及自动行高判断. 1.解决自动列宽:  设定列宽度可解决. 2.解决自动行高 : 注释掉下面的代码. function _3e(_44,_45){ //for(var i=0;i<_45.length;i++){ ////var tr1=$(_44[i]); ////var tr2=$(_45[i]); ////tr1.css

通常情况下,写好WCF服务后都会用自带的WCFClient工具进行测试,在进行时数据请求的时候,如果返回数据量超过默认接收值的时候就会提示如图异常错误. 错误也提示的很清楚,无非就是修改接收值大小的问题.这个配置修改测试也可以在WCFClient上进行操作,如下步骤操作图 查看服务配置展示的Client.dll.config的是模拟的客户端配置信息,在Bind节点中并没有进行设置MaxReceivedMessageSize的值,使用的也就是默认值65536. 右键"配置文件"即可看到有

比如,对两个list<object>进行去重,合并操作时,一般的写法为两个for循环删掉一个list中重复的,然后再合并. 如果数据量在千条级别,这个速度还是比较快的.但如果数据量超过20W+(比如大批量的导入数据并对数据进行处理)时,则这块代码执行时间会比较长,非常影响用户体验和程序功能.这时我们可以用差集(Except)来处理重复数据. 下面MSDN上的代码示例演示了如何使用 Except<TSource>(IEnumerable<TSource>, IEnumer

问题来源于以下场景: 我们需要对一张数据表做导出文件操作,需要判断如果数据量不多的时候,直接导出提供下载,如果数据量超过一定数值,则异步处理导出和下载. 这里就引入一个问题,如果我们直接count一张表,当表比较大的时候,太过耗时: select count(1) from table;// 数据量大的时候速度慢 需要如何优化? 我们根据自己的需求,是不需要知道数据量具体又多少,只是想知道多不多的问题. 这个时候,我们能不能限制下数据长度,假设我们要判断超过5000数据量时异步导出.那么我们先限

maven 依赖 (版本必须一致,否则使用SXSSFworkbook 时程序会报错) <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.9</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi<

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题,与解决方案.由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后在 生成大量的汇总数据然后写入到数据库.基本流程是 读取->处理->写入. 1 读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来.开始以为是server端处理太慢.但是在控制台是可以立即返回数据的.于是在应用 这边抓包,发现也是发送sql后立即有数据返回.但是执行ResultSet的next方法确实阻塞的.查文档翻代码原来mysql驱动默

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

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

在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误: soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常. ---> 超过了最大请求长度. 解决方法: 因为上传的文件大于系统默认配置的值,asp.net web service默认的请求长度是4M. 1.针对单个项目,只需修改Web.config就可以了: 修改配置可以在web.config中重新设置,如下:<configuration><system.web><httpRuntime maxRequest

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

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

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

开发中所用的数据需要通过WCF进行数据传输,结果就遇到了WCF大量传输问题 也就是提示System.Net.Sockets.SocketException: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 网上解决方案都是千篇一律互相转发的,并且没有明确的解决方案或者按照,各个博客中的解决方案都没能解决这个问题. 为此我整整浪费了一天时间用来解决这个问题,而且用了最笨的办法一点点的尝试网上所查到的方案.对于精研WCF来说的这可能是一个小问题,但是对于仅仅了解wcf,一知半解的会很困惑.将解决方案贴出来希望能帮

1.   Get请求携带数据量的各种限制及解决办法 Http Get方法提交的数据大小长度并没有限制,HTTP协议规范没有对URL长度进行限制.这个限制是特定的浏览器及服务器对它的限制. 到新公司处理的第一个线上问题是某个商品页,在某个人机器上访问失败,nginx返回400错误,但其它人机器上没有问题,即使用虚拟机重建了出问题机器的软硬件环境也不会出问题. 经过对出问题机器的http请求进行抓包,发现URL超长,cookie也很大,然后问题就很清楚了,因为大部分人用的是IE浏览器,IE浏览器限

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   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

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

数据库设计方面: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.             如: select id from t where num is null              可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3