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搜索资源列表

  1. java字符串内存计算

  2. 在Java中，不能直接计算某个实例所占用的内存数，目前大多数计算内存占用采用的方法是在运行一段代码前记录内存情况，并在运行完毕后执行内存回收，再次计算内存情况，进行比较后，计算出内存的消耗。这种办法的缺点是，必需在运行时过程中计算，比较麻烦，且由于垃圾回收时机的不确定性，计算出的数据可能不太准

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-12-10
    • 文件大小：1024
    • 提供者：alittlegoodman

  1. Super π是一款计算圆周率的软件，计算机内存计算

  2. Super π是一款计算圆周率的软件，但它更适合用来测 试CPU的稳定性。即使你的系统运行一天的 Word、 Photoshop 都没有问题，而运行 Super PI 也不一定能 通过。可以说，Super π可以作为判断CPU稳定性的依 据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-15
    • 文件大小：184320
    • 提供者：human0762

  1. 虚拟内存监控方法和源代码

  2. 虚拟内存监控方法和源代码，提供几种虚拟内存计算和监控的办法，仅仅适用于Windows平台。

  3. 所属分类：Windows Server

    • 发布日期：2011-08-02
    • 文件大小：323584
    • 提供者：diegozhou2008

  1. SAP 内存计算设备

  2. SAP 内存计算设备 简单介绍 SAP资料

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-12
    • 文件大小：315392
    • 提供者：carlos6110

  1. sap内存计算技术

  2. SAP内存计算技术，最新的sap on hana技术可以提供更快的计算技术，这一技术将会对现在的数据库市场造成一定的冲击。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u011528247

  1. SAP内存计算-HANA 高清完整版 胡建编写 全网唯一非影印版！

  2. SAP内存计算 HANA 数据库 高清完整 农夫山泉 胡建编写

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-03
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：livecpu

  1. spark之内存计算框架.pdf

  2. spark是基于内存的分布式计算框架，计算速度是非常之快，它的出现是解决了海量数据计算慢的问题，并且有很多不同的应用场景。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2020-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_40575370

  1. DSP中的内存计算在DSP领域的应用前景分析

  2. 引言 　　对海量数据进行实时分析处理，一直是数据仓库、OLTP/OLAP、商业智能等领域的软件厂商所普遍关心的课题。前不久，SAP推出了一款面向实时商业智能领域的高性能分析应用软件（SAP High-Performance Analytic Appliance ，简称SAP HANA）。其中，受到业界广泛关注的是，SAP HANA采用了以往大家很少听说过的“内存计算（In-Memory Computing）”技术。而且在IBM、戴尔等厂商推出的HANA解决方案中，无一例外地使用了基于英特尔至强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：224256
    • 提供者：weixin_38614462

  1. 内存计算在DSP领域的应用前景分析

  2. 下面我们来分析一下，到底什么是内存计算，它在企业级关键业务领域有着怎样的应用前景，然后看看英特尔至强E7为什么能够很好地支持这类应用，从而一起为海量数据实时处理打造一条宽广的“高速公路”。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38699551

  1. 内存计算在DSP中的应用分析

  2. 所谓“内存计算”，实质上就是CPU直接从内存而不是硬盘上读取数据，进行计算、分析，是对传统数据处理方式的一种加速。内存计算非常适合处理海量的数据，以及需要实时获得结果的数据，比如可以将一个企业近十年几乎所有的财务、营销、市场等各方面的数据一次性地保存在内存里，并在此基础上进行数据的分析。当企业需要做快速的账务分析，或要对市场进行分析时，内存计算就能够快速的按照需求完成。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：265216
    • 提供者：weixin_38581447

  1. 基于迭代填充的内存计算框架分区映射算法

  2. 针对内存计算框架 Spark 在作业 Shuffle 阶段一次分区产生的数据倾斜问题，提出一种内存计算框架的迭代填充分区映射算法( IFPM) 。首先，分析 Spark 作业的执行机制，建立作业效率模型和分区映射模型，给出作业执行时间和分配倾斜度的定义，证明这些定义与作业执行效率的因果逻辑关系; 然后，根据模型和定义求解，设计扩展式数据分区算法( EPA) 和迭代式分区映射算法( IMA) ，在 Map 端建立一对多分区函数，并通过分区函数将部分数据填.入扩展区内，在数据分布局部感知后再执行扩展

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38518518

  1. 基于迭代填充的内存计算框架分区映射算法

  2. 针对内存计算框架 Spark 在作业 Shuffle 阶段一次分区产生的数据倾斜问题，提出一种内存计算框架的迭 代填充分区映射算法( IFPM) 。首先，分析 Spark 作业的执行机制，建立作业效率模型和分区映射模型，给出作业执行 时间和分配倾斜度的定义，证明这些定义与作业执行效率的因果逻辑关系; 然后，根据模型和定义求解，设计扩展式 数据分区算法( EPA) 和迭代式分区映射算法( IMA) ，在 Map 端建立一对多分区函数，并通过分区函数将部分数据填 入扩展区内，在数据分布局部感知后再执

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38746387

  1. 基于迭代填充的内存计算框架分区映射算法[J]. , 2017, 37(3): 60-66

  2. 基于迭代填充的内存计算框架分区映射算法[J]. , 2017, 37(3): 60-66

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：612352
    • 提供者：weixin_38562725

  1. 内存计算框架局部数据优先拉取策略

  2. 内存计算框架的低延迟特性大幅提高了集群的计算效率,但 Shuffle过程的性能瓶颈仍不可规避.宽依赖的同步操作导致大多数工作节点等待慢节点的计算结果,同步过程不仅浪费计算资源,更增加了作业延时,这一 现 象 在 异 构 集 群 环 境 下 尤 为 突 出.针 对 内 存 计 算 框 架 Shuffle操 作 的 同 步 问 题,建立了资源需求模型､执行效率模型和任务分配及调度模型.给 出 了 分 配 效 能 熵(allocationefficiencyentropy,AEE)和节点贡献度(wor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38617846

  1. 基于PostgreSQL的内存计算引擎，来自Lenovo的设计开发经验

  2. 身处大数据时代，在数据库领域，我们要分析处理的数据越来越多，我们分析处理数据的速度也要越来越快，但是传统数据库基于磁盘的计算模型，已经难以满足我们的需求。幸运的是随着硬件的发展，内存设备的性能在不断提高，而价格却在不断下降。内存计算技术将带着我们“飞”起来！内存计算（In-MemoryComputing），实质上是CPU直接从内存而非硬盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。在数据库上引入内存计算技术，意味着去除磁盘IO的消耗，利用内存随机访问的特性可以制定更高效的算法等等。这都极大的提高数据的处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_38636655

  1. 内存计算框架局数据优先拉取策略

  2. 内存计算框架局数据优先拉取策略

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38607552

  1. PartitionedArrays.jl：将向量和稀疏矩阵划分为多个部分，以进行并行分布式内存计算-源码

  2. PartitionedArrays.jl：将向量和稀疏矩阵划分为多个部分，以进行并行分布式内存计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_42100971

  1. ignite-book-code-samples：使用Apache Ignite进行本书的高性能内存计算的所有代码示例，脚本和更深入的示例。 请使用Ignite 2.6或更高版本的存储库“ the-apache-ignite-book”-源

  2. 使用Apache Ignite的高性能内存数据网格 《使用Apache Ignite进行高性能内存计算》一书中的所有代码示例，脚本和更深入的示例。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42153801

  1. 基于PostgreSQL的内存计算引擎，来自Lenovo的设计开发经验

  2. 身处大数据时代，在数据库领域，我们要分析处理的数据越来越多，我们分析处理数据的速度也要越来越快，但是传统数据库基于磁盘的计算模型，已经难以满足我们的需求。幸运的是随着硬件的发展，内存设备的性能在不断提高，而价格却在不断下降。内存计算技术将带着我们“飞”起来！内存计算（In-MemoryComputing），实质上是CPU直接从内存而非硬盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。在数据库上引入内存计算技术，意味着去除磁盘 IO的消耗，利用内存随机访问的特性可以制定更高效的算法等等。这都极大的提高数据的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_38678406

  1. 基于内存计算技术的电信行业数据仓库系统构建探讨

  2. 数据仓库目前在电信行业已广泛应用，从决策分析到经营分析，数据仓库为各领域的数据应用提供了强大的支撑功能。然而随着系统的深入应用，数据仓库的性能问题开始突显，使数据仓库的应用受到了较大的制约。并且，随着电信运营商战略转型的深化开展，如何在智能管道、综合平台、内容提供等方面确认电信自身的优势也越来越迫切，而这一切都需要数据仓库的有效支撑。本文旨在探讨在电信的战略转型期，如何利用内存计算技术，为电信数据仓库系统建设找到一条可行的途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：541696
    • 提供者：weixin_38716590
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