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    ** 100,000行を高速にロードする方法。複数の挿入の代わりに1つの挿入が必要です**私は複数のOracleテーブルからデータを取るスクリプトを持っています。指図タイプに基づいて、一時テーブルへの複数の挿入があります。注文タイプに基づいて10万レコード以上のレコードが挿入されます。注文タイプに基づく複数の挿入は12-14分かかります。より速い方法? prompt Querying fre

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    USB 3.0 HDMIキャプチャデバイスがあります。 YUY2形式(1ピクセルあたり2バイト)と1920x1080解像度を使用します。 ビデオキャプチャ出力ピンは、ビデオレンダリング入力ピンに直接接続します。 すべてがうまくいきます。それは私の1920x1080フリーズなしで表示されます。 しかし、毎秒スクリーンショットを作成する必要があります。これは私が行うことです: void Capture

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    機能を小さくするにはどうすればいいですか?たとえば、ケーキベーキングプログラムがあるとします。 bakeCake(){ if(cakeType == "chocolate") fetchIngredients("chocolate") else if(cakeType == "plain") fetchIngredients("plain")

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    私は問題が発生した後、 'go run> filename <'を実行するたびに実行に多くの時間がかかります。 私はこのような単純なプログラムでそれを試してみました: package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Output") } そして、それは結果をプリントアウトするのに約18秒かかりました。 この問題の原因

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    私はイメージビューで単純なアクティビティを使用していますが、使用されている単純なmenuItemがpreviusアクティビティに戻ってきました。 @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) { switch (item.getItemId()){ case android.R.id.home:

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    Apkサイズを小さくするために、私は各CPUアーキテクチャごとに異なるapkを作成する必要があります。これは私が使っているアプローチです。 splits { abi { enable true reset() include 'x86', 'armeabi-v7a', 'armeabi' universalApk false }

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    私はスタンフォード大学のディープラーニング研究のためのCS 20SI:Tensorflowを採用しています。このコードでは import time import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # Step 1: Read in da

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    これは前に尋ねられたことは分かっていますが、私は最後の2時間を(Googleで見つかった) 私が見つけた解決策は、 'webclient.proxy'を 'null'に設定していましたが、残念ながら最初のリクエストに大きな影響はありません。 実行時にダミーリクエストを行うだけでなく、他の解決策がありますか(私の正式なリクエスト)が速く完了していますか?

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    定数を宣言してデフォルトとしてエクスポートするか、デフォルトのエクスポートとして直接宣言するかの違いはありますか? 2番目のコードはより洗練されたコードになりますが、最初のケースとまったく同じように扱われているのか、インポート時に別のファイルからリクエストされるたびに作成されたのか分かりません。 const myFunction = (a) => { … } export default myF

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    私はこの問題を数日前のインタビューで尋ねられましたが、その間に与えた解決策を改善したかったのです。これまでのところこれが私の持っているものです。より効率的にする方法についてはわかりません。私は初心者のために推測します: 1)i%2 == 0行を追加すると時間が節約できますか? 2)Pythonでの%演算子の時間複雑度はどのくらいですか? %を使用せずに、ある数値がより速く割り切れるかどうかをチェッ