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  • 来自专栏程序猿DD

    Java 8 Stream 数据流效率分析

    来源:https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象,它被定义于 java.util.stream (这个包里有若干流类型:Stream代表对象引用流,此外还有一系列特化流,如 IntStream,LongStream,DoubleStream等 ),Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分 则需要执行终端操作; stream 对于终端操作,可以直接提供一个中间操作的结果,或者将结果转换为特定的 collection、array、String 等; stream 的特点 ① 只能遍历一次: 数据流的从一头获取数据源 ,在流水线上依次对元素进行操作,当元素通过流水线,便无法再对其进行操作,可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作; ② 采用内部迭代的方式: 对Collection进行处理,一般会使用 Iterator 先说结论: 传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高,尤其在小数据量的情况下; 在多核情景下,对于大数据量的处理,parallel stream 可以有比

    49210编辑于 2022-07-12
  • 来自专栏代码编写世界

    GDAL从二进制数据流中构造数据集

    概述 参看《从二进制数据流中构造GDAL可以读取的图像数据》这篇文章。 在某些直接获取到数据流的情况下,可以直接在内存中构建GDAL数据集并进行读写操作,这样就可以避免磁盘IO的性能。 实现 按照自己的使用习惯,试用了一下《从二进制数据流中构造GDAL可以读取的图像数据》的例子,基本没什么问题: #include <iostream> #include <gdal_priv.h> using int main() { GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8" GetRasterCount(); //波段数 int depth = GDALGetDataTypeSize(img->GetRasterBand(1)->GetRasterDataType()) / 8;

    1.2K20发布于 2021-11-04
  • 来自专栏芋道源码1024

    JDK 8 Stream 数据流效率怎么样?

    混合操作测试 ---- Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象,它被定义于 java.util.stream (这个包里有若干流类型:Stream<T> 代表对象引用流,此外还有一系列特化流 Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作,每个流代表一个值序列,流提供一系列常用的聚集操作,可以便捷的在它上面进行各种运算。 项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro stream 的特点 ①只能遍历一次: 数据流的从一头获取数据源,在流水线上依次对元素进行操作,当元素通过流水线 ,便无法再对其进行操作,可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作; ②采用内部迭代的方式: 对Collection进行处理,一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式,这是一种外部迭代; 而对于处理 先说结论: 传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高,尤其在小数据量的情况下; - 在多核情景下,对于大数据量的处理,parallel stream 可以有比

    46620编辑于 2022-06-16
  • 来自专栏程序猿DD

    JDK 8 Stream 数据流效率怎么样?

    作者 | Al_assad 来源 | https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象 Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作,每个流代表一个值序列,流提供一系列常用的聚集操作,可以便捷的在它上面进行各种运算。 则需要执行终端操作; stream 对于终端操作,可以直接提供一个中间操作的结果,或者将结果转换为特定的 collection、array、String 等; stream 的特点 ①只能遍历一次: 数据流的从一头获取数据源 ,在流水线上依次对元素进行操作,当元素通过流水线,便无法再对其进行操作,可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作; ②采用内部迭代的方式: 对Collection进行处理,一般会使用 Iterator Java 8 + 系列教程:https://github.com/javastacks/javastack 测试环境如下: System:Ubuntu 16.04 xenial CPU:Intel Core

    42110编辑于 2023-04-04
  • 来自专栏飞鸟的专栏

    k8s二进制集群安装-二进制安装

    192.168.31.211 k8s-master-01 192.168.31.212 k8s-master-02 192.168.31.213 k8s-master-03 192.168.31.214 -01 k8s-master-02 k8s-master-03 k8s-node-01 k8s-node-02;do ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub $i;done 二、升级系统以及内核 组件安装,master部分 5.1、二进制文件下载安装 解压k8s安装文件,三个master节点 # 下载k8s安装包,以目前最新的1.22.4为例 wget https://storage.googleapis.com 组件安装,master和node 6.1、复制证书文件 for NODE in k8s-master-02 k8s-master-03 k8s-node-01 k8s-node-02; do ssh 二进制文件 解压k8s安装文件,所有node节点 # 下载k8s安装包,以目前最新的1.22.4为例 wget https://storage.googleapis.com/kubernetes-release

    2.2K172编辑于 2022-02-25
  • 来自专栏终码一生

    IDEA Java8数据流问题,用过都说好!

    从那时起,我们将大部分代码库迁移到lambda表达式、数据流和新的日期API上。我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。 除了lambda,最实用的特性是新的数据流API。集合操作在任何我见过的代码库中都随处可见。而且对于那些集合操作,数据流是提升代码可读性的好方法。 但是一件关于数据流的事情十分令我困扰:数据流只提供了几个终止操作,例如reduce和findFirst属于直接操作,其它的只能通过collect来访问。 ಠ_ಠ 注:Stream.js是浏览器上的Java 8 数据流API的JavaScript接口,并解决了上述问题。所有重要的终止操作都可以直接在流上访问,十分方便。详情请见API文档。 实际上我们只需要为所有普遍使用的默认数据流收集器创建我们自己的实时模板。

    1.2K30编辑于 2022-04-14
  • 来自专栏前端Sharing

    一篇文章弄明白Node.js与二进制数据流

    1 认识二进制数据 二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。 但是,在服务端如果只能操作字符是远远不够的,特别是网络和文件的一些 IO 操作上,还需要支持二进制数据流的操作,而 Node.js 的 Buffer 就是为了支持这些而存在的。 -16 存储的,不过 Buffer 默认的编码是 UTF-8。 这里提到的 Unicode 编码又被称为统一码、万国码、单一码,它为每种语言都设定了统一且唯一的二进制编码,而上面说的 UTF-8、UTF-16 都是他的一种实现方式。 例如,一次网络请求,就是将服务端的数据流向客户端。

    3.9K30发布于 2021-06-01
  • 来自专栏小陈运维

    二进制安装 Kubernetes(k8s)

    二进制安装 Kubernetes(k8s) ===================== Kubernetes 开源不易,帮忙点个star,谢谢了 介绍 == kubernetes(k8s) 二进制安装

    90210编辑于 2022-05-29
  • 来自专栏WebOffice

    猿大师办公助手WebOffice用二进制数据流在Web前端打开Office文档

    猿大师办公助手还支持用二进制数据流的形式在WEB前端打开OFFICE文档,下面是步骤:第一步:启动猿大师OFFICE组件,JSON如下:{"req":"Wrl_OfficeApplet","rid":5

    33810编辑于 2025-05-28
  • 来自专栏TA码字

    二进制安装k8s集群(8)-安装kube-apiserver

    这里我们采用下载二进制binary制作linux systemd的方式安装,并开启kube-apiserver的ssl。这里在github下载kubernetes(1.15.1版本)。 下载kubernetes: # download client binary wget https://dl.k8s.io/v1.15.1/kubernetes-client-linux-amd64. EOF touch /etc/kubernetes/apiserver/k8s-auth-static-password.csv cat > /etc/kubernetes/apiserver/k8s-auth-static-password.csv touch /etc/kubernetes/apiserver/k8s-apiserver.conf cat > /etc/kubernetes/apiserver/k8s-apiserver.conf 目前先写到这里,下一篇文章里我们继续介绍k8s组件kubectl的安装。

    3.3K30发布于 2020-04-02
  • 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏

    【软件工程】数据流图 ( 数据流图简介 | 数据流图概念 | 数据流 | 加工 | 数据存储 | 外部实体 | 数据流图分层 | 顶层数据流图 | 中层数据流图 | 底层数据流图 )

    文章目录 一、数据流图 ( DFD ) 简介 二、数据流图 ( DFD ) 概念符号 1、数据流 2、加工 ( 核心 ) 3、数据存储 4、外部实体 三、数据流图 ( DFD ) 分层 1、分层说明 2、顶层数据流图 3、中层数据流图 4、底层数据流图 一、数据流图 ( DFD ) 简介 ---- 数据流图 ( Data Flow Diagram ) : 在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在 数据流 : 数据流由 一组固定成分的数据 组成 , 表示 数据的流向 ; 数据流命名 : 每个数据流都有一个 命名 , 该命名表达了 该数据流传输 的 数据的含义 ; 如在箭头上标注 “账号信息” , , 第二层是 0 层数据流图 , \cdots , 最底层是 底层数据流图 , “顶层数据流图” 与 “底层数据流图” 之间是若干 中层数据流图 , 中层数据流图 需要进行编号 , 从 0 , 要保证 上一层数据流图 与 下一层数据流图 保持平衡 , 这就是 数据流图平衡原则 ;

    29.9K00编辑于 2023-03-28
  • 来自专栏devops探索

    二进制方式部署k8s集群

    这次部署是使用的二进制方式进行安装,部署的版本是v1.13.1,使用了三台机器做的k8s集群,没有对master做成集群,表如下: 简单介绍下各服务的作用 ETCD 是一款用于共享配置和服务发现的高效KV 通信方式是基于隧道协议的UDP和VXLAN等方式封包、解包及传输 下载所需的二进制包 master机器上 wget https://dl.k8s.io/v1.13.1/kubernetes-server-linux-amd64 ETCD部署(三台机器都需要部署) 1、解压并将二进制文件拷贝到之前创建好的目录中 tar -xvf etcd-v3.3.10-linux-amd64.tar.gz cd etcd-v3.3.10-linux-amd64 /etcd/bin/etcdctl --ca-file=/k8s/etcd/ssl/ca.pem --cert-file=/k8s/etcd/ssl/server.pem --key-file=/k8s /etcd/bin/etcdctl --ca-file=/k8s/etcd/ssl/ca.pem --cert-file=/k8s/etcd/ssl/server.pem --key-file=/k8s

    2.1K20发布于 2020-07-31
  • 来自专栏飞鸟的专栏

    k8s二进制集群安装-containerd

    k8s二进制集群安装 一、服务器准备 1.1、服务器以及操作系统信息 hostname IP OS role k8s-master01 192.168.31.181 CentOS Linux release 192.168.31.181 k8s-master01 192.168.31.182 k8s-master02 192.168.31.183 k8s-master03 192.168.31.184 k8s-node01 k8s-master02 k8s-master03 k8s-node01 k8s-node02;do ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub $i;done 二、升级系统以及内核 组件安装,master部分 5.1、二进制文件下载安装 解压k8s安装文件,三个master节点 # 下载k8s安装包,以目前最新的1.23.4为例 wget https://storage.googleapis.com 二进制文件 解压k8s安装文件,所有node节点 # 下载k8s安装包,以目前最新的1.23.4为例 wget https://storage.googleapis.com/kubernetes-release

    2.1K63编辑于 2022-06-07
  • 来自专栏用户7721898的专栏

    人生苦短,我用k8s--------------k8s集群二进制部署

    一、k8s二进制方式多节点部署 要先部署单节点集群,可查阅我前一篇博客 1、环境介绍 下面拓扑图还有一个harbor仓库没有说明,到时候部署在单独的一台服务器上即可 主机分配 .2、master02 main; ##指定日志目录 17 18 upstream k8s-apiserver { 19 #此处为master的ip地址和端口 20 # systemctl restart kubelet [root@node01 ~]# systemctl restart kube-proxy [root@node01 ~]# cd /opt/k8s 5s6h7 1/1 Running 0 23s 查看pod日志 [root@master ~]# kubectl logs nginx-dbddb74b8-5s6h7 none> [root@node01 ~]# curl 172.17.26.2 '//在对应的节点访问pod' [root@master ~]# kubectl logs nginx-dbddb74b8-

    58940发布于 2020-10-09
  • 来自专栏TA码字

    二进制安装k8s集群(1)-开篇

    本篇文章是一个系列,介绍如何用binary的方式手动安装k8s集群,目的是来更好的理解学习k8s。以学习和理解为目的,所以这里的每个组件都是一步一步手动来安装,以便有实践和理解。 上面所说,这里主要是学习的目的,所以采用二进制手动一个组件一个组件的安装。不论以任何方式创建k8s集群都会考虑如下一些条目。 容器:容器目前基本都是docker了,当然容器不仅仅只有docker。 容器的实现也有很多,比方说podman(据说centos-8/redhat-8会预装),还有pivotal公司的商业化容器等(用在其pivotal cloud foundry pass里)。 感觉k8s把网络方案开放出来由不同的社区实现也是比较好的选择,一来出现了不同的k8s网络方案,不是一家独大,有利于技术和社区发展,二来也让使用者根据自己的实际情况有不同的选择。 持久化存储:一般k8s里的应用都是无状态的,不过也避免不了存储数据。k8s提供给我们persistent volume机制。当然底层我们可以用nfs,ceph,nas等存储。

    1.2K30发布于 2020-04-01
  • 来自专栏小陈运维

    kubernetes (k8s) 二进制高可用安装

    kubernetes (k8s) 二进制高可用安装https://github.com/cby-chen/Kubernetes 开源不易,帮忙点个star,谢谢了GitHub访问不通畅可以访问国内GitEE 注意hosts配置文件中主机名和IP地址对应在文档7.2,却记别忘记执行kubectl create -f bootstrap.secret.yaml命令介绍kubernetes(k8s)二进制高可用安装部署 github.com/cby-chen/Kubernetes脚本项目地址:https://github.com/cby-chen/Binary_installation_of_Kubernetes文档二进制安装每个版本文档 Enable-implement-IPv4-IPv6.md安装包(下载更快)我自己的网盘:https://pan.oiox.cn/s/PetV(下载更快)123网盘:https://www.123pan.com/s/Z8ArVv-PG60d

    79920编辑于 2022-07-14
  • LLM数据流管窥:推理数据流、模型文件

    safttensors 模型文件 中预训练 就是为了 生成合理的 参数值后训练 也是为了 生成合理的 参数值蒸馏、微调、强化学习,都是后训练大模型变成小模型采用"蒸馏+量化+剪枝"的组合策略 1、LLM推理的数据流 safetensors 文件是二进制文件,它的设计目标是高效存储和加载张量(Tensor)数据,同时兼顾安全性。

    38221编辑于 2026-01-04
  • 来自专栏张善友的专栏

    SSIS数据流

    数据流是在SQL Server 2005中才引入的新概念。数据流是专门处理数据操作的工作流。数据流也称为流水线。可以将数据流认为是装配线,该装配线包含了顺序执行的多个操作。 在数据流中的每个节点都称为转换。数据流通常以源转换开始,以目标转换结束。在这两个转换之间,预定义的数据流转换被依序应用到数据上。一些转换是同步的,例如,查找、条件性拆分和数据转换。 SSIS 学习(2):数据流任务(上) Integration Services学习(3):数据流任务(下) SSIS工程师为您揭秘数据流 为SSIS编写自定义数据流组件(DataFlow Component

    1.9K90发布于 2018-01-22
  • 来自专栏Tz一号

    前端axios请求二进制数据流转换生成PDF文件空白问题(终极解决方案)

    问题场景: axios请求二进制数据转换生成PDF空白问题,使用axios请求后端接口,后端返回的二进制流文件,需要转换成PDF,但是在postman中直接保存文件是可以打开的; ---- 问题描述 ---- 原因分析: 问题分析1:responseType类型 一般二进制参数有两种: "arraybuffer" => response 是一个包含二进制数据的 JavaScript ArrayBuffer "blob" => response 是一个包含二进制数据的 Blob 对象。 这里要根据后端返回的数据类型,更换参数!

    3.4K30发布于 2021-09-08
  • 来自专栏架构师成长之路

    MapReduce数据流

    图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流   图4.5展示了流线水中的更多机制。虽然只有2个节点,但相同的流水线可以复制到跨越大量节点的系统上。 这些文件的格式可以是任意的;我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式。这些文件会很大—数十G或更大。 2. 行的字节偏移量 行的内容 KeyValueInputFormat 把行解析为键值对 第一个tab字符前的所有字符 行剩下的内容 SequenceFileInputFormat Hadoop定义的高性能二进制格式 最后来讲讲SequenceFileInputFormat,它会读取特殊的特定于Hadoop的二进制文件,这些文件包含了很多能让Hadoop的mapper快速读取数据的特性。 8. 归约(Reduce): 每个reduce任务都会创建一个Reducer实例,这是一个用户自定义代码的实例,负责执行特定作业的第二个重要的阶段。

    1.4K20编辑于 2022-04-14
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