问题内容: 使用Java CardLayout时是否可以更改Jpanels的大小? 问题答案: 拍摄,像这样,在组件(这里是JLabel而不是JPanel)设置了preferredSize,然后将其放置在使用适当布局的另一个JPanel中,这里是GridBagLayout,默认设置会将组件居中,并使用GridBagLayout添加使用面板将JPanel转换为CardLayout ::
问题内容: 要使用带有大量数字(100,000+)的Fermat基本性测试时需要的[模幂,它需要进行一些非常大的计算。 当我将两个大数相乘时(例如:62574和62574),PHP似乎将结果强制转换为浮点数。获取该模量的值将返回奇怪的值。 有什么方法可以使PHP正确执行这些计算?另外,还有另一种方法可以找到适用于大量数值的模量值吗? 问题答案: 出于某种原因,PHP中有两个处理任意长度/精度数字的
问题内容: 我想允许将非常大的文件上传到我们的PHP应用程序中(数百兆-8演出)。但是,这有两个问题。 浏览器: HTML上载的反馈很糟糕,我们需要轮询进度(这有点愚蠢)或根本不显示反馈 Flash Uploader在开始上传之前将整个文件放入内存 服务器: PHP强制我们设置post_max_size,这可能导致容易利用的DOS攻击。我不想全局设置此设置。 服务器还要求POST变量中包含一些其他
问题内容: 我尝试使用以下代码来加密1 GB的文件。但是Node.js中止,并显示“致命错误:JS分配失败-进程内存不足”。我该如何处理? 问题答案: 您可以将加密的文件写回到磁盘,而不是将整个内容缓存在内存中:
问题内容: 我尝试使用具有96GB RAM的服务器上的 fs.readFileSync 将大文件( 〜6Gb )加载到内存中。 问题是它失败并显示以下错误消息 RangeError:尝试分配大于最大大小的缓冲区:0x3fffffff字节 不幸的是,我没有发现增加Buffer的可能性,这似乎是一个常数。 如何克服此问题并使用Node.js加载大文件? 谢谢! 问题答案: 来自一个快乐的常见问题解答:
本文向大家介绍telnet 命令使用方法大全,包括了telnet 命令使用方法大全的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 什么是Telnet? 对于Telnet的认识,不同的人持有不同的观点,可以把Telnet当成一种通信协议,但是对于入侵者而言,Telnet只是一种远程登录的工具。一旦入侵者与远程主机建立了Telnet连接,入侵者便可以使用目标主机上的软、硬件资源,而入侵者的本地机只相当于
我想使用Typescript解析/处理一个25 MB的JSON文件,并过滤/排序对象。。我写的代码花了几分钟(有时会超时),不确定为什么会发生这种情况,或者是否有其他方法可以提高代码的效率。 注意:代码在一个小文件上工作
我发布了一个使用Amp和PHP处理的表单。我遇到以下错误: 表单提交失败::响应必须包含AMP Access Control Allow Source Origin标头 代码: 我已经包含了所有的标题,我面临的唯一问题是,该站点使用Apache托管在localhost上。请帮助我,我需要做什么允许本地主机上的amp头。
问题内容: 我有一个快速的问题,我不太确定要进行设置。我在其他地方看到过示例,但没有什么比我的情况更具体。我想使用PHP调整图像的大小,以使图像易于阅读,而不仅仅是像使用HTML那样随意拉伸。如果它们的宽度不是250像素,也不是160像素,那么如何调整图片的大小,使其成比例但适合该空间? 谢谢! 问题答案: 好的,下面是我在商店中使用的Image对象。保持规模-需要GD 我在请求时调整图像的大
问题内容: 我有一些Python代码可以执行一个外部应用程序,当该应用程序的输出量很少时,它可以很好地运行,但是在有大量输出时,它会挂起。我的代码如下: 文档中有一些注释似乎表明了潜在的问题。等待中,有: 警告:如果子进程向或管道生成足够的输出,从而阻塞等待OS管道缓冲区接受更多数据的输出,则将死锁。使用避免这种情况。 尽管进行了交流,但我发现: 注意读取的数据缓存在内存中,因此,如果数据大小很大
问题内容: 我想知道通过使用Django / Python的网络应用上传大小约为4GB的文件是否有任何后果?我记得在过去使用Java进行流式上传是首选方法,但是今天还是这样吗?或者使用Django / Python这样做绝对安全吗? 问题答案: Django默认情况下会将上传的文件数据小于2.5MB放入内存中。较大的内容将被写入服务器目录,然后在传输完成时复制到整个服务器。可以自定义Django的
我有文件及其非常大的文件说100MB文件。我想执行NER以提取组织名称。我使用OpenNLP进行了培训。 示例代码: 但是我得到了一个错误:。 有没有办法使用openNLP for NER来训练大型数据集?你能发布示例代码吗? 当我谷歌时,我发现Class GIS和DataIndexer界面可用于训练大型数据集,但我知道如何训练?你能发布示例代码吗?
(对象SVG和img SVG不能为我的目的工作。它必须是内联的。解决方案不必是CSS...JavaScript绝对是一个可以接受的解决方案。)
我使用火花处理大文件,我有12个分区。我有rdd1和rdd2,我在它们之间建立了连接,而不是选择(rdd3)。我的问题是,我咨询了最后一个分区比其他分区太大,从分区1到分区11但分区12。所以我划分了。我将我的rdd3重新分区为,但我最后一个分区仍然太大。我如何平衡分区的大小? 我的i编写自己的自定义分区程序?
我试图使用一个GridBagLayout有一个JFrame,其中包含一个具有网格布局的JPanel和一个只有一个大按钮的JPanel。我希望所有的行都是相同的大小,并且带有JButton的JPanel与一行的大小相同。然而,按钮面板目前是空的,大约是JFrame的1/3。我不太确定发生了什么,但是维护这个结构对我来说非常重要,因为我的代码的其余部分都使用了这个结构。任何帮助都很感激,并提前感谢您。