vue 在有大数据量的 table 中使用弹窗 input 输入数据时卡顿解决方案 原因:vue在进行输入时,进行了多次的render刷新渲染操作,导致了input框输入时发生的卡顿现象 解决方法:在表单上添加属性-selfUpdate为true(用于使form-item项的更新不会波及到其他item项) vue update 递归 bug 抽离单独的 input 组件, 实现 update 最小 refs https://www.cnblogs.com/linjiangxian/p/13097

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

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

前段时间在做一个项目的时候,遇到了要通过WEB SERVICE从服务器上返回数据量比较大的DATASET,当然,除了显示在页面上以外,有可能还要用这些数据在客户端进行其它操作.查遍了网站的文章,问了一些朋友,也找了一些解决方法.        众所周知,如果不用其它方法,直接从WEB SERVICE上传回一个10W条记录的DATASET,可想而知的后果是什么,CPU要占用100%,且要等上几分钟,这是任何一个项目都无法忍受的.在我上网找资料的过程中,试验了几种不同的方法,如通过压缩SOAP改善X

1:硬件方面 普通的一个p4的服务器每天最多能支持10万左右的IP,如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决,如果硬件不给力软件怎么优化都是于事无补的.主要影响服务器的速度 有:网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度. 2:软件方面 第一个要说的就是数据库,首先要有一个很好的架构,查询尽量不用*避免相关子查询,给经常查询的添加索引,用排序来取代非顺序存取,如果条件允许,一般MySQL服务器最好安装在Linux操作系统中.关于apache和nginx在高并发的情况下推荐使用nginx

在一些网页应用中,有时会碰到一个超级巨大的列表,成千上万行,这时大部份浏览器解析起来就非常痛苦了(有可能直接卡死). 也许你们会说可以分页或动态加载啊?但是有可能需求不允许分页,动态加载?网络的延迟也会造成体验不好. 那么适时候介绍本文的实现思路了. 首先上最终的效果: 主要思路如下: 首先,创建如上图所示的三个DIV,scrollbar用于显示具体的滚动条(CSS需要设置zindex,要显示在demo-list的底层),real-panel用于计算列表的实际高度(每一个li的高度是固定的,有多

在一些网页应用中,有时会碰到一个超级巨大的列表,成千上万行,这时大部份浏览器解析起来就非常痛苦了(有可能直接卡死). 也许你们会说可以分页或动态加载啊?但是有可能需求不允许分页,动态加载?网络的延迟也会造成体验不好. 那么适时候介绍本文的实现思路了. 首先上最终的效果: 主要思路如下: 首先,创建如上图所示的三个DIV,scrollbar用于显示具体的滚动条(CSS需要设置zindex,要显示在demo-list的底层),real-panel用于计算列表的实际高度(每一个li的高度是固定的,有多

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

Web Workers 是 HTML5 提供的一个javascript多线程解决方案,我们可以将一些大计算量的代码交由web Worker运行而不冻结用户界面. 一:如何使用Worker Web Worker的基本原理就是在当前javascript的主线程中,使用Worker类加载一个javascript文件来开辟一个新的线程,起到互不阻塞执行的效果,并且提供主线程和新线程之间数据交换的接口:postMessage,onmessage. 那么如何使用呢,我们看一个例子:           Ja

>Web Workers 是 HTML5 提供的一个javascript多线程解决方案,我们可以将一些大计算量的代码交由web Worker运行而不冻结用户界面. 一:如何使用Worker Web Worker的基本原理就是在当前javascript的主线程中,使用Worker类加载一个javascript文件来开辟一个新的线程,起到互不阻塞执行的效果,并且提供主线程和新线程之间数据交换的接口:postMessage,onmessage. 那么如何使用呢,我们看一个例子: //worker.js

Web Workers 是 HTML5 提供的一个javascript多线程解决方案,我们可以将一些大计算量的代码交由web Worker运行而不冻结用户界面. 一:如何使用Worker Web Worker的基本原理就是在当前javascript的主线程中,使用Worker类加载一个javascript文件来开辟一个新的线程,起到互不阻塞执行的效果,并且提供主线程和新线程之间数据交换的接口:postMessage,onmessage. 那么如何使用呢,我们看一个例子: //worker.jso

0.从一道题说起 var t = true; setTimeout(function(){ t = false; }, 1000); while(t){ } alert('end'); 1 2 3 4 1 2 3 4 问,以上代码何时alert"end"呢? 测试一下:答案是:永远都不会alert. 解析:JavaScript引擎是单线程的,事件触发排队等候.所有任务按照触发时间先后排队处理. 上例中,排队的顺序状态是: | var t=true ; | while(t){}; | a

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数

写在前面 众所周知,JavaScript是单线程的,JS和UI更新共享同一个进程的部分原因是它们之间互访频繁,但由于共享同一个进程也就会造成js代码在运行的时候用户点击界面元素而没有任何响应这样的情况,这么糟糕的用户体验HTML5怎么会不修订了,这样Web Worker诞生了. 简介 Web Worker进程加载的js运行的时候不仅不会影响浏览器UI,而且也不会影响其它Web Worker进程加载的JS代码.由于Web Worker进程加载的js运行的时候不会影响浏览器UI,也就说明Web Wo

开篇介绍 上周末参加了一次永洪科技在中关村 3W 咖啡举行的一次线下沙龙活动 - 关于它们的产品大数据敏捷 BI 工具的介绍.由此活动,我想到了三个话题 - 3W 互联网的圈子,永洪科技的大数据敏捷 BI 工具,微软 BI 工具的路应该如何去走. 3W 互联网的圈子 其实之前在中关村工作过很长的一段时间,每天吃饭的点基本上就包括中关村那一块,平时每天都从那个基督教堂门前走过来走过去.但是感觉在中关村那里白混了一年,因为从来没有注意到那里其实有一个人气很旺的 IT 互联网人的圈子 - 3W 咖啡屋

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给

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

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4230220.html 感谢! 一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究

1.1 什么大数据 具体来说,大数据技术涉及到数据的创造,存储,获取和分析,大数据的主要特点有下面几个: 数据量大.一个典型的PC机载2000年前后其存储空间可能有10GB,今天facebook一天增加的数据量就将近有500TB:一架波音737的飞机绕美国飞行一周将会产生200TB的数据:移动互联网的发展,智能手机的普及,人们每时每刻都在产生数以万计的数据. 数据变化快.高速的股票交易市场,产生的数据以微秒计算:基础设施系统,实施系统每秒都产生大量变化的日志,每秒都处理大量的并发. 数据多样性.

众所周知,JavaScript是单线程的,JS和UI更新共享同一个进程的部分原因是它们之间互访频繁,但由于共享同一个进程也就会造成js代码在运行的时候用户点击界面元素而没有任何响应这样的情况,这么糟糕的用户体验HTML5怎么会不修订了,这样Web Worker诞生了. Web Worker进程加载的js运行的时候不仅不会影响浏览器UI,而且也不会影响其它Web Worker进程加载的JS代码.由于Web Worker进程加载的js运行的时候不会影响浏览器UI,也就说明Web Worker中加载的

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问