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频繁读取数据遇到的问题
haijun1130
2007-04-30 09:38:46
由于软件需要,写的了自动下载远程数据库数据(每5分钟访问一次).方法:调用存储过程实现.但当用户同时访问时超过5000就Down了,这可怎么办?现在用户与日俱增,还未能够找到好的解决方案.望高手点拨.谢谢!
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频繁读取数据遇到的问题
由于软件需要,写的了自动下载远程数据库数据(每5分钟访问一次).方法:调用存储过程实现.但当用户同时访问时超过5000就Down了,这可怎么办?现在用户与日俱增,还未能够找到好的解决方案.望高手点拨.谢谢!
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lang8134
2007-05-01
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看看内存是不是充分利用了,索引也要建一些,如果缺少的话。
haijun1130
2007-04-30
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那到是,只是觉得自己的方式不是最好,希望各位提提解决的方式.分流也考虑过以后就必须要怎么做了,现在可能还得先优化自己的程序....多谢指点
撸大湿
2007-04-30
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有钱什么问题都可以解决的.............
michael556cdj
2007-04-30
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用户多了 表示收入多了 有钱了
有钱了干吗不去建一个服务器集群 分流阿!!
有钱什么问题都可以解决的
jzywh
2007-04-30
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做到每次数据库操作的Duration最小就OK
hxd001_810
2007-04-30
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程序方面不需要什么优化的了,你现在需要的是硬件升级
Python|excel表格数据一键转json格式小工具|支持xlsx、xls格式转json|源码
最近在使用JavaScript编写一些浏览器RPA脚本,脚本使用过程中
遇到
一些
问题
,脚本使用的数据往往存放在excel表,但运行时只能读取json数据,导致
频繁
人工excel转json,效率低下。
遇到
问题
后赶紧搜索excel转json小工具,发现可以直接使用的工具很少,基本只提供部分代码,而且没有图形化界面。 还是自己动手好玩。本篇文章介绍使用Python开发excel一键转json小工具,实现任意选中excel的xlsx和xls文件转化成json文件,并把结果显示在界面中。
Python|excel表格数据一键转json格式小工具|支持xlsx、xls格式转json|可执行文件exe
最近在使用JavaScript编写一些浏览器RPA脚本,脚本使用过程中
遇到
一些
问题
,脚本使用的数据往往存放在excel表,但运行时只能读取json数据,导致
频繁
人工excel转json,效率低下。
遇到
问题
后赶紧搜索excel转json小工具,发现可以直接使用的工具很少,基本只提供部分代码,而且没有图形化界面。 还是自己动手好玩。本篇文章介绍使用Python开发excel一键转json小工具,实现任意选中excel的xlsx和xls文件转化成json文件,并把结果显示在界面中。
基于
频繁
模式的长尾文本聚类算法
短文本聚类一直是信息提取领域的热门话题,大规模的短文本数据中存在“长尾现象”,传统算法对其聚类时会面临特征纬度高,小类别信息丢失的
问题
,针对对上述
问题
的研究,本文提出一种
频繁
项协同剪枝迭代聚类算法(Frequent Itemsets collaborative Pruning iteration Clustering framework,FIPC).该算法将迭代聚类框架与K中心点算法相结合,运用协同剪枝策略,实现对小类别文本聚类,实验结果证明该聚类算法能够有效的提高小类别短文本信息聚类的精确度,并能避免聚类中类簇重叠的
问题
.
gridexcel:基于功能编程和POI EventModel的用于简单读写Excel的通用解决方案
介绍 GridExcel Universal solution for reading and writing simply Excel based on functional programming and POI EventModel GridExcel是基于Java8函数式编程和POI EventModel实现的用于Excel简单读写的通用解决方案。 基于POI EventModel,在读写数据量非常大的Excel时,降低内存占用避免OOM与
频繁
FullGC 基于函数编程,支持关联对象等多种复杂情况的处理,学习成本低 支持流式API,使代码编写和理解更简单,更直观 支持使用滚动窗口+监听函数的方式去处理从Excel中读取的数据 Apache POI 在业务开发中我们经常会
遇到
Excel的导入导出,而 Apache POI 是Java开发者常用的API。 【】 EventModel 什
基于Apriori算法的多粒度的
频繁
模式数据挖掘(选取GutenBerg数据集和DBLP数据集进行挖掘)
然后进行二阶
频繁
项集的挖掘;Apriori定律2:如果一个集合不是
频繁
项集,则它的所有超集都不是
频繁
项集。其中,
频繁
项集产生所需的计算开销远大于产生规则所需的计算开销。因此,在关联规则挖掘中
遇到
的主要
问题
是 加速
频繁
项集的产生。大多数关联规则挖掘算法通常采用的一种策略是,将关联规则挖掘任务分解为两个主要的子任务 –
频繁
项集产生。(发现满足最小支持度阈值的所有项集),规则的产生(从上一步发现的
频繁
项集中提取所有高置信度的规则)。Apriori定律1:如果一个集合是
频繁
项集,则它的所有子集都是
频繁
项集。
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