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linux下我mongodb存储快要满了,怎么扩充存储大小,且不删除原来的数据...
1、如果是你的硬盘满了，你可以再用别的硬盘跟这个硬盘构成RAID。
2、更换硬盘：如果以上方法还不够扩充硬盘空间，可以选择更换硬盘，购买比原来硬盘容量更大的硬盘来替换。 使用云存储：将一些常用但占用硬盘空间较大的文件上传至云端，这样不仅能腾出硬盘空间，还能保证数据的安全性。
3、首先打开我的电脑，在系统桌面上找到“此电脑”的图标，鼠标右键点击这个图标在弹出的菜单中点击“属性”选项。2，在打开的系统页面，点击左侧导航栏中的“高级系统设置”标签。
4、新分一个区，需要在已有分区里，压缩出一部分空间。可以找一个空余空间比较大的分区，右键点击，压缩卷。提示查询空间：选择合适的容量即可。压缩之后，可以直接点击新建一个分区，也可以合并到附近的分区里。
redis和mongodb哪个简单
1、mongodb更吃内存，因为当mongo发现内存不够的时候，是以2的指数级别来申请内存的。所以一般都建议把mongodb单独放。 其实可以说redis更像缓存机制，cookie，也可以设定数据的过期时间，当然也可以永久存储（但是好像稍逊色？）。
2、Mogodb简介：mogodb是一种文档性的数据库。先解释一下文档的数据库，即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构。redis可以用hash存放简单关系型数据。
3、性能 都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。操作的便利性 memcache 数据结构单一。
4、mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。
5、可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。Mc和Redis都是Key-Value类型，不适合在不同数据集之间建立关系，也不适合进行查询搜索。比如redis的keys pattern这种匹配操作，对redis的性能是灾难。
...之后用shell命令无法找到mongodb,提示我要用apt-
1、想在shell中连接数据库，首先要在连接数据的机器上安装mongodb的客户端才可以。客户端的安装在这里不再重复，自己百度一下有教程的。
2、MongoDB默认使用mongodb用户和组启动，ID分别为999和120。所以，需要确保/data/db目录和其下文件属于mongodb用户和组，并赋予其读写执行权限。
3、mongoimport 将文件数据导入MongoDB，文件可以为 json 或 csv 格式，此处使用的是json文件。
4、下载mongodb的windows版本，有32位和64位版本，根据系统情况下载 2 创建数据库文件的存放位置，比如D：/mongodb/data/db。
如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。
Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。
Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。
易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。
多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题。
