numpy as np
假设我有大量(超过1GB)的数据,我想要快速存储和检索,我应该如何存储它呢?如果我使用HDF5,Numpy数组就会被腌制,这将影响快速检索数据的能力。有没有办法告诉HDF5如何存储Numpy数组?或者,我应该根本不使用HDF5吗?下面的GitHub线程似乎建议如下:
创建一个函数,该函数获取所
我正在尝试创建一个‘演示’支付服务,在那里你输入卡信息,它会验证到一个数据库,以确认你输入的信息是否有效。在分钟,它是非常基本的,因为数据库只是一个excel电子表格,但其目标是扩展一旦基本的验证完成。我仍然是编程新手,正在努力弄清楚,当你输入卡号,cvv2号码和邮政编码时,你如何根据数据库中的信息检查输入的信息?以及如果此信息不正确,将如何填充错误。以下是到目前为止我的存储库类的代码:
private List<DataRecord> all
我需要的是一个搜索函数,它使用用户键入的regexp来过滤数据集中的行。takes around 10s when there are 6000 records现在,数据库本身不会有太多变化有没有办法缓存所有的条目(我预计它们不会超过50.000个,每个不超过500字节),这样检索它们不会超过10秒?或者也许是将其并行化?我不介意10cpu秒,但我介意用户必须等待10秒。
我需要保存这些信息,以便以后可以在本地存储中回忆,这样应用程序就不会每次重新启动时都刷新。所以..。"; </script>
因此,看一下appCache函数,它似乎可以工作,但我需要确定关键变量是什么,它将被存储并被检索。我认为这是变量userInput,因为每当用户点击'add to journal‘按钮时,这个变量将用于存储用户输入,然后放入changeTextComment()函数中。我想知道这是否是处理这件事最简单的方法.我还不了解数据</em