大约有 1,210 项符合查询结果（耗时：0.0158秒） [XML]
记一次MongoDB性能问题 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...oDB本身有一个mongoimport工具可供使用，不过它只接受json、csv等格式的源文件，不适合我的需求，所以我没用，而是用PHP写了一个脚本，平稳运行了一段时间后，我发现数据导入的速度下降了，同时PHP抛出异常：
cursor timed out (time...
泡在Stack Overflow答题30天 - 创意 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...。
是时候回报Stack Overflow了！
目标
某天我在浏览徽章列表时发现，可以通过连续30天访问网站而获得一枚银色勋章。于是我决定将这个作为我的目标，通过30天不间断地浏览网站并且达到1000威望值。但我将只回答问题而不提...
构建高并发高可用的电商平台架构实践 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...，同时client监听zookeeper的/routers节点并缓存在线router节点列表。
3) HA
传统实现HA的做法一般是采用虚拟IP漂移，结合Heartbeat、keepalived等实现HA，
Keepalived使用vrrp方式进行数据包的转发，提供4层的负载均衡，通过检测vrrp数据包来...
Where are the PostgreSQL logs on macOS?
...
hmm, in my case it's stderr :/ sql result as csv here: pastebin.com/20C92z2v
– basilikode
Apr 3 '10 at 10:47
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汇编语言超浓缩教程（汇编入门必备） - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...，如不改就ENTER
Source listing [NUL.LST]: ← 是否需要列表文件（LST），不需要就ENTER
Cross-reference [NUL.CRF]: ←是否需要对照文件（CRF），不需要则ENTER
50162 + 403867 Bytes symbol space free
0 Warning Errors ←警告错...
Format / Suppress Scientific Notation from Python Pandas Aggregation Results
...
If you would like to use the values, say as part of csvfile csv.writer, the numbers can be formatted before creating a list:
df['label'].apply(lambda x: '%.17f' % x).values.tolist()
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Text Editor which shows \r\n? [closed]
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I really like the command od -c filename.csv. This one is working on the Terminal app. dr-palaniraja.blogspot.ca/2011/06/…
– M. Beausoleil
Dec 29 '16 at 17:16
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Linux 进程卡住了怎么办？ - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...失灵了，是怎么回事？
此时，我们使用 ps 查看进程列表，可以看到卡住的进程状态显示为 D。
man ps 中描述 D 状态是 Uninterruptible Sleep。
Linux 进程有两种睡眠状态：
Interruptible Sleep，可中断睡眠，在 ps 命令中显示 S。处...
What are the differences among grep, awk & sed? [duplicate]
...le name lists.
Awk is an entire programming language built around reading CSV-style files, processing the records, and optionally printing out a result data set. It can do many things but it is not the easiest tool to use for simple tasks.
Sed is useful when you want to make changes to a file base...
Change the name of a key in dictionary
...dictionary comprehension:
This is an example I encountered while reading a CSV using a DictReader. The user had suffixed all the column names with ':'
ori_dict = {'key1:' : 1, 'key2:' : 2, 'key3:' : 3}
to get rid of the trailing ':' in the keys:
corrected_dict = { k.replace(':', ''): v for k, v i...