ps保存切片遇到存储数据太大的问题和常用快捷键

本文介绍了使用Photoshop进行切片保存时的一些实用技巧,包括如何通过调整元数据设置减少文件大小,以及常用的快捷键操作,如选定多个切片、复制切片等。

ps保存切片遇到存储数据太大的问题和常用快捷键

保存多个切片,选定多个切片快捷键Shift+单击
切片复制快捷键Ctrl+Alt+单击
保存切片的时候,本来是KB,保存下来一直是MB,原因是,“元数据”仅选择“版权”就ok了

转载于:https://my.oschina.net/af666/blog/779301

<think>好的,我现在需要处理用户关于数据处理中切片方法的问题。首先,用户提到了数据处理时的切片方法,并希望了解常用的方法实现方式。我需要结合站内已有的引用内容,同时确保回答符合系统级指令的要求,比如正确使用LaTeX格式,生成相关问题等。 首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看哪些切片相关。引用[2]提到数据分析中的切片,是在多维数据集中固定一个维度来查看其他维度的数据。引用[3]讨论了不同文档处理中的切片策略,比如句子窗口切片、语义切片等。引用[4]是关于Golang中删除切片元素的方法,提到了交换元素位置然后缩减切片长度。引用[1]虽然讲的是Java数组切片,但可能对数据处理中的切片实现有参考价值。 接下来,我需要将这些引用内容整合到回答中。数据处理中的切片可能涉及数据分块、多维数据分析、分布式处理中的分片技术以及编程语言中的具体实现方法。例如,HadoopSpark中的分片机制,数据仓库中的多维切片,以及编程中如Java、Golang的切片操作。 需要注意系统级指令中的要求:行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确的中文回答,生成相关问题,引用标识自然添加。例如,在讲解分块小时,可能涉及数学公式,比如分块小计算$BlockSize = \frac{TotalDataSize}{NumNodes}$,这样的公式需要用行内格式。 然后,我需要组织回答结构,先解释切片的基本概念,再分点说明不同的切片方法,包括数据分块、多维切片、分布式分片、编程实现等,每个部分引用相关的站内引用。比如,在数据分块部分,可以引用引用[3]中的Token切片控制;在多维切片时引用引用[2]的固定维度方法;编程实现部分引用引用[1][4]。 同时,生成的相关问题需要与用户的问题相关,比如数据切片与分块的区别、分布式系统中的分片策略、多维数据切片的工具等。 最后,检查LaTeX语法是否正确,引用标识是否正确添加,回答是否符合结构清晰的要求,并确保没有使用Markdown格式。</think>数据处理中的切片方法主要分为数据分块、多维分析分布式处理三个维度。以下是具体实现方式应用场景: ### 一、数据分块切片 1. **固定小分块** - 按预定义块小切割数据集,如$BlockSize = \frac{TotalDataSize}{NumNodes}$ - Spark RDD使用`textFile(path, numPartitions)`自动分片 ```python # PySpark示例 rdd = sc.textFile("hdfs://data.log", 128) # 创建128分片 ``` 2. **逻辑分片** - 按数据特征切片:时间范围切片$[t_1,t_2]$,哈希值切片$hash(key)\ \%\ N$ - Hadoop MapReduce的`InputSplit`机制[^3] ### 二、多维数据切片 在OLAP分析中,通过固定维度实现切片: $$Cube_{slice} = Cube[Product="手机"]$$ 如引用[2]所述,在销售数据中固定产品维度后,可分析不同时间/地区组合的数据表现。Druid等OLAP引擎通过`WHERE product='手机'`自动创建数据切片。 ### 三、分布式切片技术 | 技术 | 切片方式 | 特点 | |-----------|-----------------------|------------------------| | Hadoop | 物理分块(128MB默认) | 数据本地化处理 | | Spark | 弹性分布式数据集(RDD) | 内存计算,支持重分区`repartition()` | | Flink | KeyedStream | 基于事件时间的窗口切片 | | Elasticsearch | 分片(shard) | 自动负载均衡,支持动态调整 | ### 四、编程实现方法 1. **内存切片**(引用[1][4]) ```java // Java数组切片 int[] subset = Arrays.copyOfRange(srcArray, start, end); // Golang切片删除 func removeElement(slice []int, i int) []int { slice[i] = slice[len(slice)-1] return slice[:len(slice)-1] } ``` 2. **数据切片** ```sql -- PostgreSQL时间范围切片 CREATE TABLE sales_2023q1 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-04-01'); ``` ### 五、性能优化要点 1. 分片小遵循$2^n$原则(如128MB、256MB) 2. 避免数据倾斜:使用一致性哈希算法$h(key)= (a*h(key)+b)\ mod\ m$[^3] 3. 列式存储切片:Parquet/ORC文件按列分块
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