为了加快web网站的响应速度，提高用户的体验感，本文从减少Http的请求、缓存Http响应、紧缩组件、规范页面呈现顺序、DNS缓存、精简JavaScript和Css、避免从定向7个方面来设计优化方案。
通过缓存Http响应能减少响应时间的50%，使用Gzip紧缩能将响应数据量减少70%。

在使用DigitalSignalProcessor(DSP)芯片进行数字信号处理时，由于数据量大，线程较多，通常采用多片DSP协同处理。
本文旨在研讨DSP间数据和信息传输的实现，并以三片TI的TMS320C6474芯片为例，基于SRIO协议，设计一种传输架构，实现了DSP间的数据传输。
最终实现DSP间2.520Gb/s的数据传输速率，为理论值的50.40%，但如果除去线程调度和DSP间同步所用时间，其SRIO接口的数据传输速率可达到3.886Gb/s，为理论值的77.72%。
该设计具有较大的通用性，对其他同类型的芯片间的数据传输设计具有极大的参考性。

数据来源于https://www.poi86.com/完整无反复同步于高德地图包含大地坐标(wgs84)火星坐标(gcj02)百度坐标(bd09)数据格式为CSV格式，可以方便导入任何数据库全国数据量上亿

中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸辨认]该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。
分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；
因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。

首先对三种基本字符串婚配算法进行了详细分析和说明，再编程实现。
创新拓展研究了Boyer-Moore算法，进行了分析和编程实现。
让四种算法对数据量极大的文本，进行子串的查询处理，并分析算法运行时间效率，并对所有输出的婚配位置结果进行相互对比验证，以证明算法设计和实现的正确性。
为了分析不同数据规模对不同算法的影响程度，通过改变文本的数据量大小，用相同的子串进行模式查找，通过对运行时间的比较以获得数据规模对算法的影响，并利用MATLAB绘制效率图进一步直观分析。

SatRDA是目前最高效的远程数据访问组件，大数据量测试比外网直连数据库速度提升10-200倍。
使用它无需要改动原来的数据连接访问代码就可以支持外网访问远程数据库。
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部署非常简单，服务器客户端都无需安装，也无需安装iis,tomcat等其它软件。
服务器端使用谷歌的golang开发支持10M级并发。

查看网络日志是调查系统故障监控系统运行状况的重要手段管理员可以查看在某段时间内所发生的事件也可以通过对各个日志文件进行分析获取知识由于日志具有数据量大不易读懂的特点如果仅凭借管理员查看日志记录的手段其中所蕴含的有用信息也难以发现分布式计算技术正好可以用来处理这一难题阐述了syslog日志收集流程详细介绍了Hadoop分布式计算框架设计并实现了一套基于Hadoop的网络日志分析系统实验证明该系统是有效而实用的

针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。
首先采用机器学习方式提取用于建模所需的类似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。
训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在类似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。
实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。

1、数据来源：https://www.aqistudy.cn/historydata/2、时间跨度：2013-2021年3、区域范围：全国369个城市4、目标说明：该数据目标包括：日期、AQI、范围、质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3、城市。
数据量超过30000条。

这个你懂的！！淘宝卖380RMB该火车时辰表数据从官方获取，包含当前开行的4143个车次的所有数据（车站，票价等），共44663条记录。
本站的时辰表数据库将不断更新，但由于数据量庞大，无法做到每次都及时更新，如需最新数据库请和本人联系。
近期受数据源变动的影响，数据库和数据处理程序重新开发，部分数据库字段有所调整，在此给您带来的不便表示歉意，敬请希望继续关注本站。
应广大网友的要求，调整后的数据库中增加了“里程”和“列车类型”字段，方便大家计算票价。
“票价”和“里程”字段改为数字类型，“历时”改为时间型，方便计算和统计。
数据库中车次和站序两个字段被设为联合主键，便于索引和查询。
对于动车和高铁来说，票价字段依次代表一等座、二等座和特等座，对于其他车次来说，票价字段依次代表硬座，硬卧，软座，软卧。
其中，详细的车次信息如下：C字头城际列车：160个车次D字头动车组：　958个车次G字头高速动车：523个车次Z字头直快列车：52个车次T字头特快列车：296个车次K字头快速列车：1220个车次普快列车：　　845个车次Y字头旅游专列：6个车次L字头临时列车：48个车次Q字头列车：　　3个车次S字头列车：　　32个车次为了使数据冗余量和查询速度最优，所有的列车时辰数据均为一张表。
表结构如下：表：Train字段及数据类型：ID文本列车车次Type文本列车类型（普快，空调快速，动车…）S_No数字站序Station文本车站Day数字日期（当天，第2天，第3天）A_Time时间到达时间D_Time时间离开时间Distance数字里程P1数字硬座/一等座票价P2数字硬卧/二等座票价P3数字软座/特等座票价P4数字软卧票价数据库查询示例/*站站查询：从枣庄站到北京站的所有列车（两种不同方式的SQL语句）*/SelectT1.*FromTrainT1,TrainT2,TrainT3WhereT2.Station='枣庄'andT3.Station='北京'andT2.S_No＜T3.S_NoandT2.ID=T3.IDandT1.ID=T2.IDSelect*FromTrainWhereIDin(SelectT1.IDFromTrainT1InnerJoinTrainT2onT1.ID=T2.IDWhereT1.Station='枣庄'andT2.Station='北京'andT1.S_No＜T2.S_No)来自zhaoqi.org解压密码：Zhaoqi.Org

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。