回答:我先假设题主问的大文件在1G~20G左右，这应该算常规的大文件。平常我在做机器学习模型时候我喜欢先在本机上做玩具模型，里面有个步骤就是经常要读取文件数据，也差不多这么一个数据量。一般来说，Python读取大文件的方式可以使用原生的open函数或者pandas的read_csv函数都可以达到目的。open函数Python读取文件一般是用open函数读取，例如f=open(xx,r)后f.read()...
Tangpj
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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回答:这里简单介绍一下吧，整个过程其实很简单，借助pandas，一两行代码就能完成MySQL数据库的读取和插入，下面我简单介绍一下实现过程，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：为了更好的说明问题，这里我新建了一个student数据表，主要有内容如下，后面的代码都是以这个数据表为例：1.首先，安装SQLAlchemy，这是一个ORM框架，主要用于操作数据库，支持目前...
amc
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... => 加载 => 变换 找到所需要的数据，把数据从远程或者磁盘加载到内存中。按照规则进行变换，比如按某个字段group by，取另外一个字段的sum之类的计算。 影响效率的四个因素 读取更少的数据 数据本地化，充分遵循底层硬件...
...使用read( )系统调用，要求其缓冲区被填满。内核随即向磁盘控制硬件发出命令，要求其从磁盘读取数据。磁盘控制器把数据直接写入内核内存缓冲区，这一步通过 DMA 完成，无需主 CPU 协助。一旦磁盘控制器把缓冲区装满，内核...
...是20毫秒至60毫秒)，那么1秒钟就可以处理20个请求，一台服务器是可以开很多这样的进程并行去处理请求的，比如开了128个，那么这台机器理论上的QPS=2560。 千万不要小瞧这个数字，当你的QPS真有这么高的时候意味着你的DAU(用户...
...oDB官方就自带一个分布式文件系统，可以很方便地部署到服务器机群上。MongoDB里有一个Shard的概念，就是方便为了服务器分片使用的。每增加一台Shard，MongoDB的插入性能也会以接近倍数的方式增长，磁盘容量也很可以很方便地扩...
...ogramming Language 书中提到流是这样定义的： 流 (stream) 是与磁盘或其它外围设备关联的数据的源或目的地。 可以把流理解成是对程序与外界交换数据的一种抽象，这里的外界限定是有必要的，通常不会把程序内部的数据流动抽象...
...开销， 当大并发的请求到来时， 内存很快被用光， 导致服务器缓慢， 在加上， 切换上下文代价也会消耗cpu资源。而Node的异步Io是通过事件机制来处理的， 它不需要为每一个请求创建一个线程， 这就是为什么Node的性能更高。 ...
...支持随时随地按需从共享资源池中获得所需资源（网络、服务器、存储、应用与服务）且资源可以快速供应并释放，减少了资源管理工作开销。包括IaaS（基础设施如计算、存储、网络）、PaaS（运行时环境设施如数据库、日志服...
...支持随时随地按需从共享资源池中获得所需资源（网络、服务器、存储、应用与服务）且资源可以快速供应并释放，减少了资源管理工作开销。包括IaaS（基础设施如计算、存储、网络）、PaaS（运行时环境设施如数据库、日志服...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
张红新
陆斌
张率功
