当您将一个文件传输到我们的服务器时,需要相当长的时间,但是当您在服务器上并将文件从一个驱动器传输到另一个驱动器时,它就会立即执行它,我已经尝试了ping测试,没有丢包,我测试了电缆,没有松散的连接,我们使用的是一级快速以太网32端口交换机和cat 5e电缆。它是否有助于改变开关到千兆位和电缆猫8 s-ftp或光纤,或有任何其他解决方案,我可以先尝试。我们使用域网络,我们的服务器是虚拟的,我们对任务管理器性能使用Hyper-v,这是lan速度测试日志。
Version 1.3.2
OS Version: Windows Server 2012
Processor: Intel(R) Xeon(R
因此,我跟随来熟悉Arduino。在本课结束时,作者试图测试我对基本数学操作、位和字节概念的理解,以及如何使用适当类型的数据,方法是让我编写一个能够将任何给定的GB转换成KB的程序。我觉得这是个简单的任务。但我想错了。
这是我的原始代码:
long drive_gb = 100; //given number
long drive_kb;
void setup()
{
Serial.begin(9600);
Serial.print("Your HD is ");
Serial.print(drive_gb);
Serial.println("
下面是我的硬盘,以gnu显示:
(parted) print free
Model: ATA HGST HTS541075A9 (scsi)
Disk /dev/sda: 750GB
Sector size (logical/physical): 512B/4096B
Partition Table: gpt
Number Start End Size File system Name
17.4kB
因此,我创建了一个Linux资源监控工具,它可以提取各种资源信息。我正在尝试的领域之一是我的网卡上网络吞吐量的百分比。因此,如果我有一个1GB(位) NIC,每秒钟处理200 Mb(位),该工具将显示20%。以下是基本计算的例子。
sar -n DEV 1 1 #Used to pull Rx and Tx KB(byte) per second.
从这里可以说,它总共报告了17000 KB(字节)。然后,我需要将其转换为Kb(位)。所以我会做以下几件事。
17000 * 8
这给了我总共136000 Kb(位)。我需要把这个转换成Mb(位),才能从我的实际网速中得到一个百分比。
136000
我有一台三星笔记本电脑,带有1TB硬盘上的windows 8。
我正在用裂口准备磁盘。我希望看到两个或三个分区,但实际上有7个!现在我已经浏览了UEFI和gpt,我想我理解了这些分区是什么。
分离的-l产量(我手工添加了标签):
Model: ATA ST1000LM024 HN-M (scsi)
Disk /dev/sda: 1000GB
Sector size (logical/physical): 512B/4096B
Partition Table: gpt
Number Start End Size File system Name
我正在运行一个数据流作业,它从BigQuery读取,并在8 GB of data and result in more than 50,000,000 records.周围扫描,现在按步骤分组我想根据一个键进行分组,并需要连接一列。但是在连接列的连接大小超过100MB之后,为什么我必须在数据流作业中执行该group by,因为该group by不能在Bigquery level due to row size limit of 100 MB.中完成
现在,当从BigQuery读取数据时,数据流作业的伸缩性很好,但是停留在Group by step上,我有两个版本的数据流代码,但这两个都是gro
我使用的是CentOS 6.x。我想调整LVM分区的大小,但是当我使用parted查看分区信息时,我并不感到困惑。我有几个问题。请查看下面的分区信息。
$ parted
GNU Parted 2.1
Using /dev/sda
Welcome to GNU Parted! Type 'help' to view a list of commands.
(parted) print all
Model: VMware Virtual disk (scsi)
Disk /dev/sda: 65.9GB
Sector size (logical/physical): 512B/5
我想在python大熊猫中匹配一个if-else循环的正则表达式:
df=pd.read('XYZ.csv');
Total_Data=df['Description'].str.extract(r'([0-9]+(\.[0-9][0-9]?)?\sGB|[0-9]+(\.[0-9][0-9]?)?\s?MB)')[0];
df['Total_Data']=Total_Data.str.extract(r'([0-9]{1,4})')
for row in Total_Data.iteritems() :
pr