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问题描述: 我有一个大矩阵 c,加载在 RAM 内存中.我的目标是通过并行处理对它进行只读访问.但是,当我使用 doSNOW、doMPI、big.matrix 等创建连接时,使用的 ram 数量急剧增加. 有没有办法正确创建共享内存,所有进程都可以从其中读取数据,而无需创建所有数据的本地副本? 示例: libs
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我在 R 中有一个 big.matrix 类的对象,维度为 778844 x 2.这些值都是整数(公里).我的目标是使用 big.matrix 计算欧几里得距离矩阵,并得到一个 big.matrix 类的对象.我想知道是否有最佳方法可以做到这一点. 我选择使用 big.matrix 类的原因是内存限制.我可以将我的 big.matrix 转换为 matrix 类的对象,并使用 dist()
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我正在研究R包, bigKRLS . bigKRLS 在Windows RGui上有效,但在Windows RStudio上遇到致命错误.一些细节... Windows RGui可以运行,但是Windows RStudio遇到致命错误;在使用R 3.3.0、3.3.1、3.3.3的四台不同机器上确认;遵循无涂层教授推荐的最佳实践的RTools 3.3和3.4 ; RStudio 1.0.13
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我正在尝试创建一个函数,该函数从Rcpp中的big.matrix对象提取一列(以便可以在将结果带到R中之前在cpp中进行分析),但是我不知道该如何获取它可以识别NA(现在显示为-2147483648-如下面的最小示例所示).如果我可以直接从Rcpp访问功能 GetMatrixCols ( src/bigmemory.cpp ),那会更好,但是我还没有找到一种方法. #include
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我正在尝试在R中使用bigmemory来计算100,00,000(粗略估计)行和16列以上的距离矩阵 一小部分数据看起来像这样 list1
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我必须使用big.matrix对象,但无法计算某些函数.让我们考虑以下big.matrix: # create big.matrix object x
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我正在使用read.big.matrix在r中读取尺寸为3131875 * 5的数据.我的数据同时包含字符和数字列,包括日期变量.我应该使用的命令是 as1
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我有17个文件支持的big.matrix对象(dim 10985 x 52598,每个4.3GB),我想计算其中的元素均值.结果可以存储在另一个big.matrix(gcm.res.outputM)中. biganalytics :: apply()无效,因为MARGIN只能设置为1或2.我尝试将2用于循环,如此处所示 gcm.res.outputM
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我一直试图在我的R安装中安装bigmemory. 我的操作系统是Windows 7 64位,我已经在R V2.15.1、2.15.2和3.0.1 64位上进行了尝试,但是我无法使其正常工作. 我尝试了几种选择 下载当前源并在R v3.0.1中运行命令 install.packages("D:/Downloads/bigmemory_4.4.3.tar.gz",repos = NULL
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我对探索R如何处理内存不足数据很感兴趣.我找到了bigmemory软件包和朋友(bigtabulate和biganalytics),但是希望有人可以指出一个使用这些软件包进行文件备份的示例.任何其他内存不足的提示也将不胜感激. 解决方案 查理,只需发送电子邮件迈克和 Jay ,他们有许多围绕ASA“航班"数据库的示例一两年前的例子. 编辑:实际上,“文档"标签有我的想法;这些脚本也在
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我有两个矩阵,一个矩阵长200K行,另一个矩阵20K.对于第一个矩阵中的每一行(这是一个点),我试图找到第二个矩阵中的哪一行(也是一个点)最接近第一个矩阵中的点.这是我对样本数据集尝试的第一种方法: #Test dataset pixels.latlon=cbind(runif(200000,min=-180, max=-120), runif(200000, min=50, max=85)
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我正在尝试在Windows的R 64版本3.0.2中安装bigmemory软件包.我收到以下错误: install.packages('bigmemory') Installing package into ‘C:/Users/Audrey/Documents/R/win-library/3.0’(as ‘lib’ is unspecified) Warning message: pa
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我已经在这个网站上阅读,却找不到确切的答案.如果已经存在,我很抱歉重新发布. 我正在处理非常大的数据集(6亿行,具有32 GB RAM的计算机上为64列).我确实只需要这些数据的较小子集,但是除了简单地使用fread导入一个数据集并选择所需的5列之外,我还很难执行任何功能.之后,我尝试使用所需的特定条件覆盖数据集,但是我碰到了内存上限,并收到消息“错误:无法分配4.5 GB的向量大小.我将f
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我正在处理一个巨大的数据集,我想得出一个测试统计量的分布.因此,我需要使用巨大的矩阵(200000x200000)进行计算,并且您可能会预测到我遇到了内存问题.更准确地说,我得到以下信息:错误:无法分配大小为... Gb的向量.我使用R的64位版本,而我的RAM是8Gb.我尝试使用bigmemory软件包,但收效不大. 第一个问题是我必须计算距离矩阵时.我在名为Dist的amap程序包中发现
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我在R中有一个尺寸为778844 x 2的big.matrix类对象.值都是整数(千米).我的目标是使用big.matrix计算欧几里得距离矩阵,并因此得到类big.matrix的对象.我想知道是否有最佳的方法. 我选择使用类big.matrix的原因是内存限制.我可以将我的big.matrix转换为类matrix的对象,并使用dist()计算欧几里得距离矩阵.但是,dist()会返回一个对
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我找不到任何函数或程序包来计算R中bigmatrix(来自library(bigmemory))的空空间或(QR分解).例如: library(bigmemory) a
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问题描述: 我有一个大矩阵 c ,加载到RAM内存中。我的目标是通过并行处理来只读访问它。但是当我创建连接时,我使用 doSNOW , doMPI , big.matrix 等,ram使用的金额急剧增加。 有没有一种方法来正确创建一个共享内存,其中所有的进程可能读取从而无需创建所有数据的本地副本 示例: libs
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我尝试在 R 中使用 bigmemory 包,我一开始就陷入困境。我这样做: temp
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