假设我有一个简单的C++类,用于存储一些数据:
class MyClass
{
std::string Name;
int Data = 0;
MyClass(std::string n, int d) : Name(n), Data(d)
{ }
};
现在,我希望有某种管理类,它存储实例到MyClass的映射。我想在以后的运行时使用这个第二类来访问这些实例。
class MyClassMgmt
{
std::map<std::string, MyClass*> Mapping;
MyClassMgmt()
{ }
使用Microsoft SQL server 2005,是否可以将多个物理服务器的处理能力组合到单个逻辑sql服务器中?在SQL Server 2008上是否可以这样做?
我在想,如果数据库文件位于SAN上,并且以某种方式其中一台sql服务器充当了一种主服务器,那么处理可以分布在多个物理服务器上,例如,甚至允许在没有重叠的情况下同时更新,并且在对未锁定的表进行只读查询的情况下没有限制。
我们有一个受sql服务器速度限制的应用程序,目前可能只能使用服务器2005。是获得一台功能更强大的物理服务器的唯一选择吗?
对不起,我不是专家,我不确定这个问题是不是很愚蠢。
提亚
首先,一个介绍..。
我有一组类,它们继承自同一个类Feature,但彼此不同,因为每个类都使用不同的信息进行计算。这里有一个例子:
public class FeatureA extends Feature
{
private MyTableA table = null;
public FeatureA(final String fName, final MyTableA table) {
super(fName);
this.table = table;
}
public Double compute(String in
我使用的是SQL Server 2008 Enterprise。我正在使用链接服务器技术将另一个SQL server 2008企业实例从另一台服务器链接起来。我编写TSQL来操作两个服务器实例中的对象(例如表)。
我的问题是,对于链接服务器,是否存在很大的性能问题?如果是,我们应该遵循的关键性能瓶颈和最佳实践是什么?
先谢谢你,乔治
我陷入了一个PostgreSQL数据写入非常慢的问题。
我用Java开发了我的应用程序(使用JDBC)将数据插入到PostgreSQL DB中。它在我们的远程开发服务器上运行良好。但是,在我将它部署到生产服务器之后,它会导致一个问题。
PostgreSQL在生产服务器上的插入速度仅为~150 records/s for 200000K records,而在开发服务器上为~1000 records/s for the same data set。
首先,我试图按以下方式更改postgresql.conf中的配置:
effective_cache_size = 4GB
max_wal_size =
我将PTB模型(您可以在tensorflow/models/tutorials/rnn/ptb中找到)更改为图形之间的版本,但是这个分布式版本(具有1个ps服务器,2个worker )即使ps和worker在同一台机器上也没有加速效果。时间线分析显示,对于分布式版本,GPU作业和CPU作业之间存在显着延迟。以下是代码和时间线图表:
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import time
import num
我正在用string对象填充一个数组。这样的情况可能有上千种。我在for循环中做了大量的alloc和inits操作,我知道这是很昂贵的。有什么更好、更有效的方法来做到这一点?
谢谢
//loop through the array of dictionaries
for(NSUInteger i =0; i < [latestResults count]; i++){
self.workingEntry = [[AppRecord alloc] init];
//Get the next dictionary from the array of d