超内存软件

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一、抖音占用10个g怎么清理

只需在应用程序管理器中清除抖音缓存和垃圾即可。下面我就展示一下详细的操作步骤❥(ゝω・✿ฺ)

（手机型号：OnePlus11，软件及版本号：抖音25.8.0）

1.打开手机设置并单击“应用程序”进行登录。

2.进入新页面后，点击“应用管理”进行登录。

3.点击抖音登录。

4.然后单击存储使用情况。

5.只需根据需要清除抖音的缓存和数据即可。

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二、【快Python】#10：使用Dask分析大数据Dask和Spark共同拓展了大数据分析领域Python生态系统的边界。它不仅支持处理海量数据，还兼容各种接口，例如NumPy和s。本文将深入探讨Dask的基础知识、分布式调度和超内存数据处理，并逐步揭示其工作方法。
首先，我们从基础开始，通过示例学习DaskDataFrame接口，了解其与pandas的语义差异。接下来，我们将探讨超内存数据的分区策略和最佳实践。Dask的分布式调度程序演示了HPC服务器和GPU等环境中的智能任务分配。
从Dask的执行模型开始，它与pandas等库的区别尤为重要。我们分析了美国50个州的税收数据，使用Dask比较pandas的表现，并研究了财产税率。然而，小数据集仍然由pandas处理以进行基准测试。
读取和处理非数字数据并将其转换为DaskDataFrame我们重点关注Dask的延迟执行功能，它创建一个任务图并在计算过程中实时索引执该图。在这里，我们通过从Survey_Year中提取年份并创建新列等操作来具体演示这一点。
在分析Dask的性能时，我们关注的是数据分割对性能的影，而不是针对特定的平台。例如，为了从Amount列计算税率，我们比较了不同操作的复杂度，尤其是在处理超内存数据时。
对于小规模数据，我们进行了切分处理，例如从Amount列中提取信息、创建年份列以及可视化执行图。碎片数据，例如将15KB分为三个5KB的块，体现了Dask的并行处理优势。
Dask通过pandas或NumPy分割实现数据分割，但避免了不必要的重复计算。例如，解析Amount列并将其持久化，以减少以后的重复处理。数据切片带来的并行查询优势是显着的，但是跨节点传输数据的成本也不容忽视，需要在维护时明智地选择。
在优化的计算管道中，我们继续对税收进行计算和分类，并比较Dask和pandas在分布式数据处理方面的差异。例如，将Amount列转换为千，图10.5所示的Dask任务图楚地展示了高效的并行执行。
了解如何创建Dask任务后，我们继续进行分布式调度。Dask的分布式调度器支持多机器和云服务，并提供多线程和多进程选项。例如，在4核8线程机器上配置4个活动组件，每个核心1个线程，内存限制为1GB。此外，使用Cython或Numba来优化性能，在处理大图像时尤其有效。
使用Dask的客户端接口，我们创建一个连接到调度器的实例并查看其基础设施，强调会话一致性的重要性集群中的库版本并不统一。接下来，我们使用buted在异构集群中运行代码，例如处理分形几何点集，通过递归公式计算位置矩阵，以及优化处理大图像，例如将1000x1000图像划分为块以减少任务数量。
最后，我们使用Dask初始化代码来处理大规模分形图像，并比较不同保留策略的时间消耗。当遇到内存溢出问题时，解决方案是升级硬件或优化内存管理。本文的核心是了解Dask的基本概念。一旦掌握了这些技能，您将能够有效地解决各种大数据处理挑战，无论是在独立环境还是分布式环境中。