我正在尝试使用简单循环发送超过33个字节的数据，有人知道如何通过androidble发送超过20个字节的数据吗。if(!mConnected)return;for(inti=0;i 最佳答案 通过BLE发送超过20个字节的数据很容易实现，方法是将您的数据拆分为20个字节的数据包，并在发送每个数据包之间实现短暂的延迟(即使用sleep())。这是我正在处理的一个项目的一小段代码，它以byte[]的形式获取数据并将其拆分为相同的数组，(byte[][])，以20字节的block，然后将其发送到另一种方法，该方法逐个传输每个数据包。int
我目前正在研究使用MongoDB来存储电子邮件数据。因为电子邮件可能变得相当大(比如10兆)。我相信GridFS非常适合这个。让我有点害怕的是，文档对gridFS中的分片大小不是很清楚。据我了解，gridFS中的分片大小不等于正常的分片大小，而是默认为256kb。这对我来说听起来像是在浪费空间，因为许多电子邮件的大小不会超过50kb。有没有办法在GridFS中配置文件的分片大小，使其更适合存储邮件？干杯，马蒂亚斯 最佳答案 您不必担心尺寸。即使block大小为256kb，一个50kb的文档(包含您的电子邮件)仍将仅使用50kb(+少
我正在尝试使用Pythonmatplotlib打印600dpi图形。然而Python绘制了8个图中的2个，并输出错误:OverflowError:Aggrenderingcomplexityexceeded.Considerdownsamplingordecimatingyourdata.我正在绘制大量数据(每列7,500,000个数据)，所以我猜这可能是一些过载问题，或者我需要设置一个大的cell_block_limit。我尝试在Google上搜索更改cell_block_limit的解决方案，但无济于事。什么是好的方法？代码如下:-importmatplotlib.pyplotas
我正在尝试使用由ca组成的matplotlib创建一个散点图。约2000万个数据点。即使在最终没有任何可见数据之前将alpha值设置为最低，结果也只是一个完全黑色的图。plt.scatter(timedPlotData,plotData,alpha=0.01,marker='.')x轴是大约2个月的连续时间轴，y轴由150k连续整数值组成。有没有办法绘制所有点，以便它们随时间的分布仍然可见？感谢您的帮助。 最佳答案 有不止一种方法可以做到这一点。很多人建议使用热图/内核密度估计/2d直方图。@Bucky建议使用移动平均线。此外，您可
我有一个很大的csv文件，我用pd.read_csv打开它，如下所示:df=pd.read_csv(path//fileName.csv,sep='',header=None)由于文件很大，我希望能够按行打开它from0to511from512to1023from1024to1535...from512*nto512*(n+1)-1其中n=1、2、3...如果我将chunksize=512添加到read_csv的参数中df=pd.read_csv(path//fileName.csv,sep='',header=None,chunksize=512)然后我输入df.get_chunk(
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象:p=multiprocessing.Pool(2)我想遍历目录中的文件列表并使用map函数谁能解释一下这个函数的block大小是多少:p.map(func,iterable[,chunksize])如果我将chunksize例如设置为10，这是否意味着每10个文件都应该使用一个处理器进行处理？ 最佳答案 看documentationforPool.map看来您几乎是正确的:chunksize参数将导致可迭代对象被拆分为大约大小的片段，并且每个片段都作为单独的任务提交。所以在您的示例中，是的，
例如，如果我有一个带有2个处理器的池对象:p=multiprocessing.Pool(2)我想遍历目录中的文件列表并使用map函数谁能解释一下这个函数的block大小是多少:p.map(func,iterable[,chunksize])如果我将chunksize例如设置为10，这是否意味着每10个文件都应该使用一个处理器进行处理？ 最佳答案 看documentationforPool.map看来您几乎是正确的:chunksize参数将导致可迭代对象被拆分为大约大小的片段，并且每个片段都作为单独的任务提交。所以在您的示例中，是的，
我的确切场景是将数据批量插入数据库，所以我想累积DOM对象，然后每1000个，刷新它们。我通过将代码放入累加器中以检测填充度然后刷新来实现它，但这似乎是错误的-刷新控制应该来自调用者。我可以将流转换为List，然后以迭代方式使用subList，但这似乎也很笨重。是否有一种巧妙的方法可以对每n个元素采取行动，然后继续处理流，同时只处理一次流？ 最佳答案 优雅在旁观者的眼中。如果你不介意在groupingBy中使用有状态函数，你可以这样做:AtomicIntegercounter=newAtomicInteger();stream.co
我的确切场景是将数据批量插入数据库，所以我想累积DOM对象，然后每1000个，刷新它们。我通过将代码放入累加器中以检测填充度然后刷新来实现它，但这似乎是错误的-刷新控制应该来自调用者。我可以将流转换为List，然后以迭代方式使用subList，但这似乎也很笨重。是否有一种巧妙的方法可以对每n个元素采取行动，然后继续处理流，同时只处理一次流？ 最佳答案 优雅在旁观者的眼中。如果你不介意在groupingBy中使用有状态函数，你可以这样做:AtomicIntegercounter=newAtomicInteger();stream.co
使用需要转储到PostgreSQL表中的大型pandasDataFrame。从我读过的内容来看，一次转储不是一个好主意，(我正在锁定数据库)而不是使用chunksize范围。答案here对工作流有帮助，但我只是问影响性能的block大小的值。In[5]:df.shapeOut[5]:(24594591,4)In[6]:df.to_sql('existing_table',con=engine,index=False,if_exists='append',chunksize=10000)是否有推荐的默认值？将参数设置得更高或更低时，性能是否存在差异？假设我有内存来支持更大的block大小
