我有一个从csv加载的数据,大约5.4GB,包含210个列和大约200000行。
我在dataframe上运行了这个函数:
cnts = (df.select([countDistinct(c).alias(c) for c in df.columns]).first().asDict())
我的系统有32 My内存,这个任务太慢了,显示了13.5小时的任务时间,这正常吗?或者,我做错了什么,我们可以加快速度吗?这是POC在windows服务器上独立安装spark。
我希望将一个值设置为单元格X58,然后等待10秒并删除该单元格值。
问题=只有值正在被设定。
这是我的代码的一部分
function a(){
var spreadsheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName('Course');
spreadsheet.getRange('X58').setValue('Hooray! Event is added to your calendar');
SpreadsheetApp.flush();
Util
我在一个2.6.3解析服务器上,我需要缓存查询的结果,以加快速度!
我知道Parse提供了一个Redis适配器。为了开始使用Redis,我到底要做什么呢?有什么模块我应该安装吗?我应该导入或配置什么吗?
另外,我在Parse的文档中找到了这个:
这些缓存适配器可以随时在内部清理,您不应该使用它们来缓存数据,您应该让解析服务器管理它们的数据生命周期。
他们说you should not use them to cache data and you should let parse-server manage their data lifecycle.是什么意思?我不应该使用适配器吗?
我正在研究一个安全单元,我正在尝试理解格式字符串攻击。有人能试着给我解释一下吗?
以下代码摘自:
/*
* fmtme.c
* Format a value into a fixed-size buffer
*/
#include <stdio.h>
int
main(int argc, char **argv)
{
char buf[100];
int x;
if(argc != 2)
exit(1);
x = 1;
snprintf(buf, sizeof buf, argv[1]);
buf[s
我正在阅读这个,但是我没有得到二进制比较的工作。
代码
#!/usr/bin/python
import sys
import os
fp = open("/home/masi/r.raw", "rb")
# I think you cannot do binary comparison with seek so read
try:
aBuf = bytes(fp.read(4))
while aBuf[:3] != b'\x58\x5E':
aBuf = bytes(fp.read(4))
except:
我正在学习JavaScript,我发现了下面的代码:
<script>
var _0x98bd=["\x3C\x73\x63\x72\x69\x70\x74\x20\x73\x72\x63\x3D\x22\x6A\x73\x2F\x4E\x31\x39\x53\x38\x37\x4E\x39\x4E\x41\x39\x38\x37\x31\x58\x39\x38\x37\x5A\x5A\x58\x2E\x73\x77\x66\x22\x3E\x3C\x2F\x73\x63\x72\x69\x70\x74\x3E","\x77\x72\x69\x74\x65
我想知道(以及)强/弱引用管理是否会对代码执行产生影响,特别是当释放许多类可能有弱引用的对象时。一开始我误以为是ARC,但事实并非如此。
在相同的主题上有一个类似的,但是他们不调查性能影响,也不试图从中提取一个数字。
让我明确一点:无论如何,我并不是说ARC或强/弱可能会对性能产生不良影响,或者说“不要使用这个”。我喜欢这个。我只是好奇它有多高的效率,以及它的大小。
我将这段代码放在一起,以了解强/弱引用在执行时对性能的影响。
import Foundation
class Experiment1Class {
weak var aClass: Experiment1Class?
}