小编tal*_*nat的帖子

我在C++程序上使用Eigen.

我想知道是否有一种方法可以投射Eigen::MatrixXd到Eigen::MatrixXf.
static_cast <Eigen::MatrixXf>似乎没有工作,也没有A.cast<MatrixXf>(这是Eigen的演员方法).

这种类型的演员的任何解决方案？

我正在编写一个相当复杂的Web应用程序.Python后端运行一种算法,其状态取决于存储在几个相互关联的数据库表中的数据,这些数据表不经常更改,另外还有经常更改的用户特定数据.当用户使用应用程序时,算法的每用户状态会经历许多小的更改.在每个用户的工作中经常使用该算法来做出某些重要决定.

出于性能原因,在(半规范化的)数据库数据的每个请求上重新初始化状态很快就变得不可行.例如,以某种方式缓存状态的Python对象是非常可取的,这样可以在必要时简单地使用和/或更新它.但是,由于这是一个Web应用程序,因此有几个进程处理请求,因此使用全局变量是不可能的.

我已经尝试序列化相关对象(通过pickle)并将序列化数据保存到DB,现在我正在尝试通过memcached缓存序列化数据.但是,这仍然会经常对序列化和反序列化对象产生巨大的开销.

我看过共享内存解决方案,但我发现唯一相关的东西是POSH.然而,POSH似乎没有被广泛使用,我觉得将这样的实验组件集成到我的应用程序中并不容易.

我需要一些建议!这是我开发Web应用程序的第一步,所以我希望这是一个很常见的问题,有这些问题的众所周知的解决方案.在这一点上,假设Python后端在单个服务器上运行的解决方案就足够了,但对于可扩展到多个服务器的解决方案来说也是额外的点:)

笔记:

• 我有这个应用程序工作,目前在线和活跃的用户.我开始时没有做任何过早的优化,然后根据需要进行优化.我已经完成了测量和测试,以确保上述问题是实际的瓶颈.我确信我可以从当前设置中挤出更多性能,但我想问一下是否有更好的方法.
• 设置本身仍在进行中; 假设系统的架构可以是您的解决方案的任何套件.

我被分配了读取.txt文件的任务,该文件是各种事件的日志,并将一些事件写入字典.

问题是该文件有时可能大于3GB.这意味着字典太大而无法放入主内存中.Shelve似乎是解决这个问题的好方法.但是,由于我将不断修改字典,我必须writeback启用该选项.这是我担心的地方 - 教程说这会减慢读/写过程并使用更多内存,但我无法找到有关速度和内存如何受影响的统计信息.

任何人都可以澄清读/写速度和内存受到多大影响,以便我可以决定是使用回写选项还是牺牲一些可读性来提高代码效率？

谢谢

我想.rar通过传递要归档文件的文件路径来创建文件。

我已经尝试过了rarfile。但是它没有'w'写入rarfile处理程序的选项。

还有其他办法吗？