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同步文件列表时间：可根据环境的磁盘类型评估，一般地业务空闲期，机械盘可达200-300MB/s，固态可达500-600MB/s。修复期间的数据差异即catchup时间：可计算从备目录空间。五、案例集锦1、正在整理补充；
#define _VOLUMES 1 /* 支持的磁盘数量(逻辑驱动器)。
4、每一个map端最后都只存在一个临时文件作为reduce的输入，因此会对中间溢写到磁盘的多个临时文件进行合并Merge操作。最后形成一个内部分区的一个临时文件。 3.1.2.2 Reduce端 1、首先要实现数据本地化，需要将远程节点上的map输出复制到本地。
如图所示将本地文件夹映射在服务器的文件夹中，路径可设置为自己方便寻找以及开发的目录下，如下图红色框所示，本项目映射在/home目录下。
F(x)＝y-x也叫做残差项，如果x→y的映射接近恒等映射，图6(b)中通过学习残差项也比图6(a)学习完整映射形式更加容易。 图6 残差块设计思想 图6(b)的结构是残差网络的基础，这种结构也叫做残差块（residual block）。
在理解remapping渲染算法时，我们需要关注其数据映射机制、图形绘制技术以及交互方式等方面。常见的remapping方法包括颜色映射、高度映射、透明度映射等，这些方法可以根据数据的不同特征进行灵活选择和应用。 在油藏模拟中，remapping渲染算法主要应用于可视化阶段。
java.io包中的类对应两类流 一类流直接从指定的位置（如磁盘文件或内存区域）读或写，这类流称为结点流(node stream)，其它的流则称为过滤器(filters)。
数据如果直接从内存到磁盘，在内存中速度快，但是访问外设效率比较低，那太消耗时间了，属于外设IO，所以缓冲区的意义就是节省进程进行数据IO的时间！
即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留一份备份。当 RabbitMQ 需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会耗费较长的时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。
查询所有安装的软件 SELECT * FROM Win32_Product 查询所有逻辑磁盘的信息 SELECT * FROM Win32_LogicalDisk 查询所有网络适配器的信息 SELECT * FROM Win32_NetworkAdapter 查询操作系统信息
当 MemTable 写满之后，会将其中的数据刷写（Flush）到磁盘。
如果不是将 Redis 作为数据库使用，可以考虑禁用持久化或者调整策略，避免写入磁盘的 IO 性能瓶颈。如果需要使用持久化，可以使用高速的固态硬盘作为日志写入设备，减少 AOF 日志重写对磁盘的压力。
特殊数据结构 二、算法此算法非彼算法分类—八大点 系列目录 01 ~ 10篇11 ~ 20篇01 数据结构与算法总览11 二分查找02 复杂度分析12 动态规划03 数组、链表、跳表13 字典树和并查集04 栈、队列、优先队列、双端队列14 高级搜索05 哈希表、映射
如果木有则需要new一个节点存放在哈希表中，即存入以node为key的对应的value中，即建立当前结点和“复制结点”的映射。
相反，它只会去除Impala和Kudu之间的映射。这是Kudu提供的用于将现有表映射到Impala的语法。
框架执行 sql 并将结果映射为 java 对象并返回。
镜像中，这就需要安装nvidia-docker了，nvidia-docker的任务就是将显卡驱动映射到Docker镜像中。
四、总结1、论文提供了很好思路解决标注数据稀缺的问题，通过transfer learning，跨模态之间进行映射。多模态也将是近几年的大趋势。
客户端需要一个Web服务器提供所需的文件，也可以在本地文件系统上运行。后台可用于集成到现有存在的服务器所支持的语言中。
HBase采用了BigTable的数据模型，即增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。
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