GigaSpace是一个开放的基于GPU的库，用于大量数据的高效数据管理。它由一组4个组件组成，全部可定制：
多尺度空间分割动态树结构，高速缓存管理器存储对应于空间分区的非空节点的常量大小的数据块。
访问者函数前进数据（实际上，三：空间分区访问者，块访问者，点数据访问者）
访问者遇到缺少数据时调用的数据生产者。
数据类型可以是任何你选择的，只要块是固定大小;
'space'可以表示任何品种，只要你知道如何分割和访问它。
GigaVoxels和GigaSpace是一样的事情。 GigaSpace是查看工具的一般方式。 GigaVoxels的基本用途是使用八叉树作为树，体素块作为数据块，并使用体积锥跟踪作为访问者，因此这种命名优先于SVO社区。但我们提供了许多其他示例显示其他选择，因为潜在的使用比SVO大得多。
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GIGASPACE是一个虚拟化的中间件层，他可以通过虚拟化传统应用中各层的中间件：数据、消息、远程调用、应用、web容器，可以即时scale out到多台物理机，不需要修改任何代码和配置。所以GIGASPACE XAP确实是一个比较牛的东西。 安装也方便，copy一个ZIP包到目的服务器，UNZIP一下，就可以启动了。当然根据各种服务类型肯定还要进行一些调优。 GIGASPACE由于是一个集中的中
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我正在尝试使用我的RTX 2060 Super与Keras进行预测。出于某种原因，它似乎在我的CPU上运行。 这是我用来调试的测试脚本： 以下是打印到控制台的结果： 下面是一个屏幕截图，显示了我在Task Manager中的CPU和GPU利用率： 任何帮助都将不胜感激！
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本文向大家介绍基于文件的数据管理系统，包括了基于文件的数据管理系统的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 用于组织和维护数据文件的系统称为基于文件的数据系统。这些文件系统用于处理单个或多个文件，效率不高。 功能性 基于文件的数据管理系统的功能如下- 基于文件的系统有助于任何用户的基本数据管理。 基于文件的系统中存储的数据应保持一致。在基于文件的系统中完成的任何事务都不应更改一致性属性。 基于
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我在Tensorflow中的LSTM-RNN上训练一些音乐数据，遇到了GPU内存分配的一些问题，我不明白：我遇到了OOM，而实际上似乎还有足够的VRAM可用。一些背景：我正在使用GTX1060 6GB、英特尔至强E3-1231V3和8GB内存开发Ubuntu Gnome 16.04。现在，首先是我能理解的错误消息的一部分，在中，我将在最后再次添加整个错误消息，以供任何可能要求帮助的人使用： I t
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我们正试图在spring Kafka消费者中实现事务管理。 我们有Kafka消费者在收听主题A的信息- 我面临的问题是，当数据库事务提交失败时，主题B上的发送操作不会回滚。因此，系统处于不一致状态。 其他场景按预期工作。 例如： > 从kafka读取msg- 阅读Kafka的消息- PS：我知道kafka不支持XA事务。我确实看到一些参考资料提到了ChainedTransactionManager
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基于Web的Neo4j图数据库管理工具是我们与Neo4j数据库主要的用户交互接口。使用它，你可以： - 监控 Neo4j 服务器 - 维护和浏览数据 - 通过控制台与数据库直接进行交互操作 - 浏览管理对象(JMX MBeans) 在你安装了Neo4j服务器后，这个工具可以通过地址： http://127.0.0.1:7474/访问。要使用它与嵌入模式的Neo4j图数据库交互，请参考：server
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假设我有理由要求通过多个值类型快速查找类实例，为了便于解释，我将以游戏服务器为例。 假设服务器使用静态标识号处理用户。这个数字用于与特定玩家交流和互动（即：私聊、交易请求、战斗、公会邀请等）。 这需要经常使用玩家的识别号来查找玩家，根据我目前的经验，最好的方法是：（如果我错了，请纠正我。） 然而，在处理网络时，很多时候我还需要将播放器与网络会话关联，或者一些人可能更熟悉的“套接字”。看起来是这样的