large-data

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    daskデータフレームで鍛えるケラスモデル

    私はメモリが少ない大規模なデータセットを扱っており、データフレームをDaskに導入しました。 Daskがメモリ全体にデータセットをロードしないというドキュメントから理解したこと。代わりに、オンデマンドでディスクからレコードをフェッチする複数のスレッドを作成しました。だから私はバラのサイズ= 500を持っているケラスモデル、それは訓練時にメモリ内の500レコードを持つ必要があります。しかし、私は訓練
    python dataframe keras large-data dask 2017-11-15

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    オブジェクトのコピーではなくグローバル環境でオブジェクトを使うことをr関数に要求する

    Rを理解していれば、オブジェクトをメモリに一時的にコピーするということです。グローバル環境内のオブジェクトが大きすぎてコピーできても、コードを単純化するために関数を使用するにはどうすればよいですか？または、機能を操作するために大きなオブジェクトの必要な部分だけをサブセット化することをお勧めしますか？ 例 # load two objects with 10 million rows and 500
    r function memory large-data 2017-11-21

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    RAMの使用量を増やすR

    私はいくつかのプロジェクトでRを使用しています。大きなデータを処理する際には、ラップトップの合計RAMのわずか12.5％にしかならないラップトップの8 GB RAMを使用しています。 RでRAM使用量を増やして、少なくとも50％使用できるようにするにはどうすればよいですか？
    r ram large-data 2017-10-08

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    大きなデータ（約100万行）をqlikセンスで置き換える方法forlloop

    私は大量のデータを持っています。 データテーブルのすべての行をループする必要があるフィールドを生成する必要があります。 このループは、パフォーマンスを低く、非効率的にします。 これは特にQlik Senseには何か方法や解決策がありますか？ サンプル構造は、以下のように次のようになります。 FOR Each a in FieldValueList('employee') ~~~~ about 1
    foreach bigdata database-performance large-data qliksense 2017-11-28

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    大規模なデータが

    は私が df <- data.frame(group= c("a","a","b","b","b","c"), person = c("Tom","Jerry","Tom","Anna","Sam","Nic"), stringsAsFactors = FALSE) df group person 1 a Tom 2 a Jerry 3 b Tom 4
    r large-data 2017-11-29

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    PHPは超大規模の画像ファイルを作成します

    私のアプリのユーザーは複数の写真をアップロードします（JPGとPNG形式でそれぞれ3000x2000など）。私のPHPプログラムでは、それらの写真をレイアウトし、1つの大きな写真にまとめる必要があります。 たとえば、ユーザーは4つの写真（p1.jpg、p2.jpg、p3.jpg、p4.jpg）をアップロードし、それぞれ3000x2000です。 、全体のサイズがダウン縮小することができるように、私は
    php image gd large-data 2017-12-08

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    大きな時系列（何千もの投与時間/投薬量）をプロットするには？

    私は病院でどのように1つの薬剤が処方されているかをプロットしようとしています。このダミーのデータベースには、2017/01/01の後に1000回の患者遭遇があります。 プロットの目的は、この薬剤の投与パターンを見ることです。入院、退院時、または患者の滞在中に、より頻繁に/高用量を投与されていますか？ #Get_random_dates that we will use multiple times
    r time-series large-data medical 2017-10-21

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    大規模な文字列の比較

    私は大きな文字列のセットで同様の文字列のペアを検索しようとしています。私は約1億の文字列を持っており、文字列の類似性は編集距離として測定されます。たとえば、「これは文章です」、「これも文章です」などが類似しています。 各2つの文字列間の類似度を計算することは現実的ではなく、結果として100M×100Mの計算が行われます。私は、最初にストリングを「おおよそ似たような」サブセットにグループ化し、その後
    python string-comparison large-data 2017-10-30

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    大規模なデータセットを持つ半径内のポイント数 - R

    私は郡のパーセルレベルのシェープファイルを持っています。私は同じ所有者だけでなく、マイル（約1610メートル）内のパーセルの数を計算することを目指しています。私は解決策を試してきましたが、以下は私のサンプルコードですが、かなり非効率的で、メモリ集約的です。私は公にデータをポストすることはできませんが、ここでいくつか作ったコードに問題がされています library(rgdal) library(r
    r distance large-data geosphere 2017-12-20

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    他のアプリと画像を共有するときにandroid.os.TransactionTooLargeExceptionが発生する

    他のアプリと画像を共有するときに、アプリがandroid.os.TransactionTooLargeExceptionを受け取ることがあります。コードは画像そのものではなく、URIを渡しています。 最初のクラッシュの後、問題なく何度でも同じプロセスを繰り返すことができます。 エラーのアンドロイド.os.TransactionTooLargeExceptionも、問題の正確な場所を特定するために特
    android image transactions share large-data 2017-12-29
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