VS2012在win7 64位机中x86和x64下基本类型的占用空间大小 #include "stdafx.h" #include <windows.h> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int i = 0; i = sizeof(int); // x86:4 x64:4 i = sizeof(long); // x86:4 x64:4 i = sizeof(void*); // x86:4 x64:8 i = sizeof(s

如图所示,60G,我的天呢? 其实这个只是系统分配给docker的逻辑硬盘大小,应该是指docker最大可用的硬盘空间,实际占用没有这么大 实际占用大小: 另外: 参考:https://github.com/docker/for-mac/issues/2297

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

2016年6月21日 最近,因为工作需要,我从网上买了一本<Spring MVC学习指南>,ISBN编号: 978-7-115-38639-7,定价:49.00元.此书是[美]Paul Deck著于2014年,林催二人于2015年翻译,2016年第6次印刷.我在淘宝上购买时就询问是哪个版本,店小二确实搞不清.我看了淘宝店此书的编辑推荐.目录.内容推荐,仍然看不出是哪个版本. 书买来,我稍微翻了一下,确认是基于Spring MVC 2.5的.这就问题大了,现在3.1版以后,方法完全不同变化很大,

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

string::npos,这是一个很大的数 npos 是这样定义的: static const size_type npos = -1; 因为 string::size_type (由字符串配置器 allocator 定义) 描述的是 size,故需为无符号整数型别.因为缺省配置器以型别 size_t 作为 size_type,于是 -1 被转换为无符号整数型别,npos 也就成了该型别的最大无符号值.不过实际数值还是取决于型别 size_type 的实际定义.不幸的是这些最大值都不相同.事实上

一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da

5G网速那么快,基站辐射会很大吗? 鲜枣课堂 2019-04-20 21:19收藏55评论6社交通讯     题图来自东方IC,本文来自微信公众号:鲜枣课堂(ID:xzclasscom),作者:小枣君,原标题为<关于基站和手机辐射,这篇文章彻底讲明白了> 大家好,我是小枣君. 今天我们来聊聊基站和手机的辐射. 哈哈,大家有没有虎躯一震?如今这个年头,新闻里三天两头会说这里有辐射,那里有放射性,还有不断增高的癌症发病率,号称都是辐射导致,引起大家人心惶惶. 尤其是我们通信行业,整天和电磁场电磁波

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\LOG 一般是这个文件夹里的ERRORLOG变得很大.所以要清理. 执行一次EXEC sp_cycle_errorlog就会产生一个新的errorlog去覆盖旧errorlog.只要循环7次就可以把errorlog都覆盖一遍. 1.打开查询分析器,输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 2.再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

phpmyadmin-您可能正在上传很大的文件,请参考文档来寻找解决方法   实这个很简单的只要更改php.ini里三个配置即可.(见下面加粗部分,改成你自己的需求即可) ; Maximum allowed size for uploaded files. ; http://php.net/upload-max-filesize ;upload_max_filesize = 2M upload_max_filesize = 300M ; Maximum amount of memory a sc

问题现象: ping 内网一台虚拟机延时很大,不稳定,造成业务系统响应慢.查看服务器上各种资源都正常. 解决办法: 在物理机上找到和hyper-v绑定的那个网卡,把“虚拟机队列”禁用掉就好了,如下图: 网上解释:启用虚拟机队列(VMQ)旨在通过加速网络数据从物理适配器传输至相应虚拟机来提高网络性能,但似乎对某些Broadcom网络适配器产生相反的效果,导致利用受限于受影响适配器的虚拟交换机的所有虚拟机的网络性能显著下降.

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之HTMLParser(原理很大程度上就是对类构造的熟练运用) import HTMLParser #tag是的html标签,attrs是 (属性,值)元组(tuple)的列表(list). #HTMLParser自动将tag和attrs都转为小写 ''' >>> help(HTMLParser) Help on module HTMLParser: CLASSES excepti

IoC是一个很大的概念,可以用不同的方式实现.其主要形式有两种: ◇ 依赖查找:容器提供回调接口和上下文条件给组件.EJB和Apache Avalon 都使用这种方式.这样一来,组件就必须使用容器提供的API来查找资源和协作对象,仅有的控制反转只体现在那些回调方法上(也就是上面所说的 类型1):容器将调用这些回调方法,从而让应用代码获得相关资源. ◇ 依赖注入:组件不做定位查询,只提供普通的Java方法让容器去决定依赖关系.容器全权负责的组件的装配,它会把符合依赖关系的对象通过JavaBean属

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

IoC是一个很大的概念,可以用不同的方式实现.其主要形式有两种: ◇依赖查找:容器提供回调接口和上下文条件给组件.EJB和ApacheAvalon都使用这种方式.这样一来,组件就必须使用容器提供的API来查找资源和协作对象,仅有的控制反转只体现在那些回调方法上(也就是上面所说的类型1):容器将调用这些回调方法,从而让应用代码获得相关资源. ◇依赖注入:组件不做定位查询,只提供普通的Java方法让容器去决定依赖关系.容器全权负责的组件的装配,它会把符合依赖关系的对象通过JavaBean属性或者构造