一个机器能不能从另一台机器的内存中读取数据

是的，一台机器可以从另一台机器的内存中读取数据，但前提是它们之间必须有通信的连接，并且可以通过合适的协议传输数据，比如通过网络协议（例如 TCP/IP）实现网络传输，或者通过磁盘协议（例如 NFS）实现存储传输。

此外，读取数据的机器必须有足够的权限和访问权限，以便能够访问到内存中的数据。否则，操作系统或其他安全机制可能会阻止读取操作。

相关问题

机器学习中个一个样本有几十万数据怎么办

如果一个机器学习样本中有几十万数据，处理这些数据可能会变得非常困难，因为内存和计算能力的限制。以下是一些处理大型数据集的方法：

1. 特征选择：在训练模型之前，可以使用特征选择方法来减少数据集的维度。这样可以使您的模型更加简单，同时减少对内存的需求。

2. 数据预处理：可以对数据进行预处理，例如归一化或标准化，以减少数据的数量和内存要求。

3. 分布式计算：如果您有多台计算机，可以使用分布式计算框架（如Hadoop或Spark）来处理大型数据集。这些框架可以将任务分配给不同的计算机，以提高性能并减少处理时间。

4. 使用深度学习：深度学习可以通过使用分层的神经网络来处理大型数据集。这些网络可以自动提取特征并减少数据集的维度，从而减少内存和计算要求。

5. 采样数据：如果您只需要处理样本数据的一个子集，则可以使用采样方法来减少数据量。例如，可以使用随机采样或分层采样方法来选择一个代表性子集进行分析。

无论您选择哪种方法，都需要根据您的需求和数据集的规模来进行权衡和选择。

我现在有一台机器，内存只有500M，但是文件有8G，我要对大文件中每行的数字进行排序，使用Java bitmap解决

在Java中，可以使用位图（bitmap）算法对大文件中每行的数字进行排序，具体操作步骤如下：

1. 确定数字的范围，例如要排序的数字在1到1000之间。

2. 创建一个长度为1000的bitmap数组，使用Java中的BitSet类来实现。由于BitSet中的位置从0开始，因此需要将数字减1再作为索引。

   BitSet bitSet = new BitSet(1000);

3. 读取大文件中的数据，将每个数字出现的情况记录在bitmap数组中。例如，读取到数字5，则将bitSet.set(4)。

   while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
       int num = Integer.parseInt(line);
       bitSet.set(num - 1);
   }

4. 遍历bitmap数组，将不为0的元素输出到一个新的数组中，并依次输出对应次数的数字。例如，若bitSet.get(4)的值为true，则将数字5输出一次。

   List<Integer> list = new ArrayList<>();
   for (int i = 0; i < 1000; i++) {
       if (bitSet.get(i)) {
           list.add(i + 1);
       }
   }

5. 对输出的新数组进行排序，可以使用快速排序等算法。

   Collections.sort(list);

6. 输出排序后的结果。

   for (int num : list) {
       System.out.println(num);
   }

需要注意的是，由于Java的BitSet类中每个位都是一个boolean类型的值，因此占用的空间比较大，需要考虑内存的限制。同时，在读取大文件时可以采用缓存的方式，一次读取一部分数据，减少内存的使用。