large-files

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    基本上,我从psd到tiff是一个设计公司的大量图形文件。我们实际上处理这些文件中的每一个,并保留它的每个版本,从而构建庞大的库存。为例如说。我们有一个名为abc.psd的文件,就像10 MB一样,然后我们做一些编辑并将其保存为abc1.psd,这就像20 MB,这意味着10 MB原始+ 10 MB的新编辑,并继续,直到我们有时超过500 MB最终文件与旧版本一起占用GB空间。 我从Gits中了解

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    我需要通过共同的行或列标签合并2个大型csv文件(每个大约4000万个数据元素),这可以由用户指定。例如,如果dataset1.csv包含: patient_id x1 x2 x3 pi1 1 2 3 pi3 4 5 6 和dataset2.csv包含: patient_id y1 y2 y3 pi0 0 0 0 pi1 11 12 13 pi2 9

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    我有一个包含大约5.2M行的大型CSV文件。我想解析这个文件并将数据插入到数据库中。我为此使用apache骆驼。 路线是相当容易的(简化本示例) from("file:work/customer/").id("customerDataRoute") .split(body().tokenize("\n")).streaming() .parallelProcessing() .unmarsh

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    我将在我的应用中使用大量的mp3文件。现在,这是我做的: 使用On Demand Resources,以便文件不会影响应用程序的大小; 在首次启动时: 如果用户连接到无线网络,下载的所有文件,并将它们存储在应用程序的文件目录; 如果用户未连接到WiFi,请稍后再下载或下载。 现在我的问题是: 如果总文件大小达到超过300MB例如更多,这将是一个问题,因为,也许用户会因为他已经不多了删除的应用的空间

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    我有一个30MB的.txt文件,与一个行数据(30亿位数字) 不幸的是,每一个方法我试过(mmap.read(),readline(),分配1GB的RAM,for循环)需要45分钟以上才能完全读取文件。 我在互联网上找到的每种方法似乎都是基于每条线很小的事实,因此内存消耗仅与文件中最大的线一样大。这是我一直在使用的代码。 start = time.clock() z = open('Number

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    我得到DeprecationWarning:不建议使用struct integer overflow掩码当文件到达4GB时,z.write中的错误。 我的代码: def compressOutputFile(outputFileName, outputPath=UXConfig.myPath): os.chdir(outputPath) z= zipfile.ZipFile(o

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    我尝试使用下面的代码读取大文件使用laf_open_fwf固定宽度的文件如何管理流氓数据行: laf <- laf_open_fwf(paste(input$dir,"/",filename,sep=""), column_widths = col_width, column_types=rep("character",length(col_width)),

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    文件上传适用于小文件(在默认的2MB限制下),但不适用于较大的文件。我在Tomcat 8.0上使用JSF,并适当修改了我的web.xml以增加限制。我已经在javax.servlet.MultipartConfig的构造函数中放置了断点,所以我可以看到它读取了web.xml配置。当动作被调用时,它默认回到2MB的默认值(具体来说在Request.parseParts(...)中,包装器的配置为空,

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    我正在尝试实现上传文件的应用程序。这个文件可能非常大。例如,尺寸差不多是2G。 我已经完成了服务器端的处理功能是这样的: @app.route("/upload/<filename>", methods=["POST", "PUT"]) def upload_process(filename): filename = secure_filename(filename) fil

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    什么是最有效的方式来存储大量的文本,然后 - 在需要时 - 将其转换为数组,每个段落占用一个索引,所以能够将该阵列附加到一个适配器,该适配器又将被连接到Recycler-view。 更复杂的是我想在显示时对每个段落应用不同的格式。那么我如何将格式化指令附加到它的段落?通过多维数组或具有键值对的数组? 我想过一个SQLite数据库,但它似乎是矫枉过正,尤其是所有的文本是静态的,不会改变(它几乎就像一