统计系统剩余的内存、数据类型转换计算（计算mac地址）、数据类型转换（列表与字典相互转换）
统计系统剩余的内存 1、思路 首先对文件遍历；判断当有MemFree这一行开头的，执行下面的语句，line.split()[1]默认以空格为分隔符，取1列的值；最后取2位小数点 计算： 数据类型转换计算（计算mac地址） 需要：有时候我们要把不同的数据类型做一起计算，这时就需要把两个不同的数据类型转换为同种数据类型，否则不同的数据类型不能做计算，比如，字符串之间是不能做加减乘除运算的，必须转...
python计算非内置数据类型占用内存
阅读目录 getsizeof的局限 使用psutil模块获取内存 python模块psutil简介 psutil获取系统状态举例 回到顶部 getsizeof的局限 python非内置数据类型的对象无法用sys.getsizeof()获得真实的大小，例： import networkx as nx import sys G = nx.Graph() l = [i for i in ...
浪潮E7 v4服务器同步升级 为实时分析和内存计算优化
6月6日，英特尔至强处理器E7 v4产品家族（下简称E7 v4）在北京全球首发，浪潮受邀参加了发布仪式并表示，浪潮八路服务器天梭TS860G3及四路服务器NF8480M4已经同步升级到最新平台，并针对实时分析、在线交易处理、云计算等应用进行了全面的优化，安全性、可用性和性能方面进一步提升。 浪潮展示E7 v4系列服务器 至强处理器E7 v4：14nm亮相 性能提升40% E7...
SAP 推出 SAP HANA 2 进一步优化内存计算
11 月 10 日，SAP 宣布推出进行了创新优化的下一代 SAP HANA：SAP HANA 2 平台。该平台涵盖了 SAP 突破性内存计算平台中久经验证的技术，并对这些技术加以扩展，为企业的数字化转型奠定了新的基础。此外，SAP 还以SAP Hybris as a Service 形式在云端推出了新的 SAP HANA 微服务。这些微服务能够在先进的应用中嵌入更丰富的洞察，从而鼓励开发人员大....
Pivotal大数据套件通过内存计算实现实时加速
融合了大数据、PaaS和敏捷开发的Pivotal公司今天发布Pivotal GemFire 8的主要功能。Pivotal大数据套件包括了新版的Pivotal GemFire（一个分布式的、面向企业级的内存计算解决方案，可以构建大规模弹性的应用）。此次发布推进了Pivotal的使命——让当代的软件开发者方便地集成数据，创建新型的企业级应用。 在今天的商业环境下，公司正投资于有战略意义的定制应用，以....
惠普非易失内存计算系统：速度飙8000倍
谷歌已经开始将部分数据库主体从硬盘转移到内存上，现在惠普也宣布成功测试了相关系统。 惠普企业部门这套证明性的原型产品已经具备所有的相关要素，包括非易失性存储、光电子数据链接、软件系统等。 按照实测数据，在替换掉传统硬盘之后，这套系统处理速度快了8000倍，未来应用在高级的性能计算、服务器上前景可期，同时也能下放到物联网场景。 不过，考虑到非易失性存储目前的产量和现状，惠普乐观预计2018年~2.....
3.3.9版本free命令可用内存计算方法
free是linux系统上常用的查看内存的命令，新版本的free添加了 -/+ buffer/cache一行 它们显示的值的计算方式如下： htf@linux-rzt3:~> free -V free from procps-ng 3.3.9 htf@linux-rzt3:~> free &...
后台开发：核心技术与应用实践1.6.2 结构体、共用体在内存单元占用字节数的计算
1.6.2 结构体、共用体在内存单元占用字节数的计算 一般64位机器上各个数据类型所占的存储空间如下所述。 （1）char：8bit=1byte。 （2）short：16bit=2byte。 （3）int：32bit=4byte。 （4）long：64bit=8byte。 （5）float：32bit=4byte。 （6）double：64bit=8byte。 （7）long long：64b.....
《智能数据时代：企业大数据战略与实战》一3.8 内存计算
本节书摘来自华章出版社《智能数据时代：企业大数据战略与实战》一书中的第3章，第3.8节，作者 TalkingData ，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.8 内存计算 各种组织开始认识到分析数据的价值，并在努力探寻进一步提高该价值的方法。对于许多人来说，获得更高价值的途径就是提高处理的速度。发现趋势并应用算法来处理信息以形成附加价值，但前提是该分析可以实时产生结果。然而，....
在内存计算时代，看阿里如何用Spark来进行实践与探索
本文PPT来自阿里云技术专家曹龙（花名：封神）于10月16日在2016年杭州云栖大会上发表的《阿里巴巴Spark实践与探索——内存计算时代》。 随着数据爆发式地增长，如何处理大量的数据成为一项挑战。在此背景下，许多数据处理技术应运而生，这其中典型的技术有数据治理、作业管理、分布式计算和分布式储存等等。同时，许多优秀的分布式引擎也被人们开发出来，比如Hadoop、Spark、Flink和 Tez。....
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