createReadStream не хранит в памяти весь файл. Первые две ошибки памяти возникли из-за помещения каждого имени в массив имен (v8 допускает выделение только определенного количества памяти). Посмотрите код ниже: Чтобы обработать файл, запустите это в терминале: cat itcont.txt | node parseLargeFile.js . Также обратите внимание на Through2 , это отличная библиотека для создания потоков преобразования, которые в основном представляют собой потоки с возможностью чтения и записи,..

Объединение обоих полей в общий обзор Пиковые нейронные сети зарекомендовали себя как один из наиболее успешных подходов к моделированию поведения и обучающего потенциала мозга и их использованию для решения практических задач онлайн-обучения [1]. Потоковое обучение В Stream Learning (SL), также известном как интеллектуальный анализ потоков данных или машинное обучение для потоков данных, приложения (например, мобильные телефоны, сенсорные сети, средства управления..

Это то, для чего была создана Java. Любой, кто знает меня достаточно хорошо в моей жизни программирования, знает, что я не пристрастен к Java. Я в первую очередь разработчик JavaScript. Это было то, что я узнал в первую очередь, это сбивало меня с толку, а затем порадовало меня после того, как я начал разбираться в этом, и это имело для меня гораздо больше смысла, чем Java, с ее компиляцией, с ее необходимостью объявлять каждый отдельный тип переменной ( да, я знаю, что последние..

Важность данных для принятия обоснованных решений сейчас общепризнана почти для каждого приложения. Это также вызывает потребность в инструментах, которые позволят нам разумно и эффективно использовать эти данные. В этой статье я хотел бы поделиться подходом к использованию потоковых данных путем настройки панели мониторинга путем регистрации статистических профилей потоковых данных. Для этого я буду использовать подводный аппарат с дистанционным управлением ( ROV ) в качестве..

За последние 6 месяцев мы увидели огромный рост Magicpin. Количество пользователей и продавцов выросло в 6 раз, а среднее время сеанса выросло более чем на 50%. Весь этот рост привел к экспоненциальному увеличению генерируемых данных - транзакций, обзоров, лайков, селфи, чек-инов, погашения ваучеров и многого другого. С самого начала мы осознали, насколько важны эти данные для обеспечения взаимодействия с пользователем. От поиска лучших ресторанов на основе интересов пользователей до..