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    在用python编写的深度学习程序中,我想要一次性在numpy数组中存储大量图像数据,并从该数组中随机提取批量数据,但图像数据太大,内存耗尽。 我们应该如何处理这种情况?每次检索批处理数据时,我别无选择,只能进行IO处理并从存储中读取图像数据?

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    我对一些项目使用R。在处理大量数据时,它使用我的笔记本电脑的8 GB RAM,这只占笔记本电脑总RAM的12.5%。我如何增加R的RAM使用量,使其至少可以使用50%?

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    我有一个大的产品关联数组。我想检查是否有重复产品,然后获得产品与低价格。 我可以使用array_unique和array_count_values找到重复的记录,但我不知道如何处理进行排序的部分。 阵列属性: PRODUCT_ID(唯一) 标题 价格 样本数据 Array ( [0] => Array ( [product_id] => 1111

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    我正试图在医院里开出一种药物。在这个虚拟数据库中,我在2017/01/01之后遇到1000次患者。 绘图的目标是看到这种药物的管理模式:它是更频繁/高剂量接近入院时间,出院时间或患者住院期间。 #Get_random_dates that we will use multiple times gen_random_dates <- function(N, st, et) { st <- as.

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    我有一个PostgreSQL表sku_comparison看起来像这样1.3十亿行: id1 (INTEGER) | id2 (INTEGER) | (10 SMALLINT columns) | length1 (SMALLINT)... | ... length2 (SMALLINT) | length_difference (SMALLINT) 的id1和id2列在一个表中引用所谓s

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    我试图从EC2实例使用此实用程序(https://github.com/awslabs/amazon-redshift-utils/blob/master/src/UnloadCopyUtility/redshift-unload-copy.py)卸载到s3大型(6GB)数据集。 但是卸载的语句获取19分钟后,取消了60秒(我曾尝试已经2次) pg.OperationalError: ERROR:

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    我想使用几种不同的方法在数组(EP_G2)中基于.1和.999之间的值在逻辑索引中使用逻辑数组(B) )其中循环2)任何。 program flux_3d implicit none INTEGER :: RMAX, YMAX, ZMAZ, timesteps DOUBLE PRECISION, PARAMETER :: pmin=0.1 DOUBLE PRECISION, PARAME

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    我有发布数据的〜100个XML文件中的每个> 10GB格式是这样的: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <records xmlns="http://website”> <REC rid=“this is a test”> <UID>ABCD123</UID> <data_1> <fullrecord_metadata

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    我无法找到任何功能或包在R.计算的bigmatrix(从library(bigmemory))零空间或(QR分解)例如: library(bigmemory) a <- big.matrix(1000000, 1000, type='double', init=0) 我尝试了以下,但得到了显示的错误。我如何找到bigmemory对象的空位? a.qr <- Matrix::qr(a) #

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    我试图通过Azure中的逻辑应用程序来解决较小的集成问题。 我有一个存储过程,从数据库中选择数据并输出XML作为结果。 事情是,Xml结果是大约50k行和相当大。 我做了一个本地网关连接,通过逻辑应用程序运行存储过程。但是当我得到结果时,它不仅分裂了大的xml,而且还在大约15k行之后削减了整个结果。 我知道我可以使用blob,这意味着我需要首先将sql-xml导出到文件,这也意味着我需要使用类似