减法操作在计算机中通常比模运算操作慢的原因是,减法操作需要进行多次位操作,而模运算操作只需要进行一次位操作。
具体来说,减法操作需要进行以下步骤:
而模运算操作只需要进行以下步骤:
因此,减法操作比模运算操作慢,因为它需要进行多次位运算。
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话说为什么大家会集中讨论GIL?...接下来需要分析的无非是Python慢在哪个细节,以及能否改进的问题。 下面是两段用来测试的代码,首先是Python的: class="highlight"> #!
我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入,但实验的结果让人大吃一惊,C++ 慢了许多。下面是我的实验代码:
注意这里问的是为什么进程切换比线程慢,而不是问为什么进程比线程慢。当然这里的线程肯定指的是同一个进程中的线程。 老规矩,背诵版在文末。...至此,上述这一套 CPU 生成虚拟地址并进行地址翻译的流程就是虚拟寻址(virtual addressing): 进程切换为什么比线程切换慢?...是的,进程切换会涉及到虚拟地址空间的切换,而这正是导致进程切换比线程切换慢的原因所在!...---- 最后放上这道题的背诵版: 面试官:进程切换为什么比线程切换要慢呢?...然后,正是因为 TLB 这个东西,导致了进程切换比线程切换慢。
为什么FPGA主频比CPU慢,却可以帮其加速? 我们知道,FPGA的频率一般只有几百MHz,而CPU的频率却高达数GHz。...那么,有不少网友心中就有一个疑问:“为什么FPGA主频比CPU慢,但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天,EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。...他指出,假设用FPGA完整实现了CPU,然后再跑软件的话,的确比CPU慢。问题是FPGA不会那么干,它会直指问题本质,解决问题。 例如,有两个数组,其中有256个32位数。...就算CPU主频比FPGA快100倍也赶不上啊。话说后来CPU大量的增加SIMD指令,就有点这个意思,不过这相当于提供库函数,没那么灵活。 FPGA并行是真并行,CPU完全没得比。...为什么FPGA成为数据中心尖端技术? 最后再讨论一个话题,就是为什么FPGA一直是数据中心领域最尖端的技术? 有人可能认为,再大的问题(算力)都可以通过堆CPU核心来解决。
吊打 ThreadLocal,谈谈 FastThreadLocal 为啥能这么快?
那么,有不少网友心中就有一个疑问:“为什么FPGA主频比CPU慢,但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天,EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。...但是实际上,单个FPGA的并行度却比CPU要高得多。FPGA的行为是确定性的,用作硬件加速器没有时间片、线程或资源冲突的问题。它始终以完全相同的速度执行一件事。...他指出,假设用FPGA完整实现了CPU,然后再跑软件的话,的确比CPU慢。问题是FPGA不会那么干,它会直指问题本质,解决问题。 例如,有两个数组,其中有256个32位数。...就算CPU主频比FPGA快100倍也赶不上啊。话说后来CPU大量的增加SIMD指令,就有点这个意思,不过这相当于提供库函数,没那么灵活。 FPGA的并行是真并行,CPU完全没得比。...为什么FPGA成为数据中心尖端技术? 最后再讨论一个话题,就是为什么FPGA一直是数据中心领域最尖端的技术? 有人可能认为,再大的问题(算力)都可以通过堆CPU核心来解决。
根据我这些年来进行语言基准测试的经验来看,Python 比很多语言运行起来都要慢。...PyPy 也是一种带有 GIL 的解释器[7],但通常比 CPython 要快 3 倍以上。...既然 Python 像 Java 和 C# 那样都使用虚拟机或某种字节码,为什么 Python 在基准测试中仍然比 Java 和 C# 慢得多呢?...那为什么 CPython 不使用 JIT 呢? JIT 也不是完美的,它的一个显著缺点就在于启动时间。...CPython 的启动时间已经相对比较慢,而 PyPy 比 CPython 启动还要慢 2 到 3 倍。Java 虚拟机启动速度也是出了名的慢。.
用.NET实现的叫IronPython,Java的叫Jython,用Python实现的叫PyPy 我想回答这个问题:当Python比另一种语言慢2 - 10倍完成一个可比较的应用程序时,为什么它慢,我们不能使它更快...这就是为什么在for循环的范围内创建“临时”变量不会增加应用程序的内存消耗。 当变量在多个线程中共享时,挑战就变成了CPython如何锁定引用计数。有一个“全局解释器锁”,它小心地控制线程的执行。...PyPy有一个GIL,它通常比CPython快3倍。 Jython没有GIL,因为Jython中的Python线程由Java线程表示,并且受益于JVM内存管理系统。...那么,如果Python都使用虚拟机和某种字节码,那么为什么在基准测试中它比Java和c#慢那么多呢? 首先,. net和Java是jit编译的。...那么为什么CPython不使用JIT呢? jit也有缺点:其中之一就是启动时间。CPython的启动时间已经比较慢了,PyPy比CPython慢2 - 3倍。众所周知,Java虚拟机的启动速度很慢。
今天分享一篇文章,讨论了拖慢 Python 整体性能的三大原因。...Pypi 有 GIL,但是可以比 CPython 快 3x。Jython 是基于 JVM 的,JVM 没有 GIL,所以 Jython 依然 JVM 的内存分配,它也没有 GIL。 其他语言呢?...相比于 AOT(提前编译型语言,比如C)直接编译成机器码,肯定是慢的。 但是为什么 Java 不慢呢? 因为 Java 有 JIT。...为什么 Python 没有 JIT 呢? 第一是 JIT 开发成本比较高,非常复杂。C# 也有很好的 JIT,因为微软有钱。 第二是 JIT 启动速度慢,Java 和 C# 虚拟机启动很多。...动态类型为什么慢呢?每次检查类型和改变类型开销太大;如此动态的类型,难以优化。
我想要回答这样一个问题:当运行同一个程序时,为什么Python会 比其他语言慢2到10倍?为什么我们无法将它变得更快?...这就是为什么在CPython中创造“临时”变量不会使应用占用大量的存储空间——尤其是当应用中使用了for循环这一类可能大量创建“临时”变量的结构时。...PyPy拥有GIL,通常比CPython快至少三倍。 Jython没有GIL,因为在Jython中Python线程是用Java线程表示的,这得益于JVM内存管理系统。...那么,如果Python用的是和Java和C#一样的虚拟机和某种字节代码,为什么在基准测试中它却慢得多?首先,.NET和Java是采用JIT编译的。...CPython启动时间已经相对较慢,PyPy比CPython还要慢2-3倍。众所周知,Java虚拟机的启动速度很慢。
从Java源码上分析为什么LinkedList随机访问比顺序访问要慢这么多?...由此可见,LinkedList的顺序遍历比随机遍历快很多。
首先,第一步,建议你去查看一下 Redis 的慢日志。Redis 提供了慢日志命令的统计功能,我们通过以下设置,就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。...例如设置慢日志的阈值为 5 毫秒,同时设置只保留最近 1000 条慢日志记录: # 命令执行超过5毫秒记录慢日志 CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000 # 只保留最近...存储大 Key 如果查询慢日志发现,并不是复杂度较高的命令导致的,例如都是 SET、DELETE 操作出现在慢日志记录中,那么你就要怀疑是否存在 Redis 写入了大 Key 的情况。...而且这个访问延迟的情况,不会记录在慢日志里。慢日志中只记录真正执行某个命令的耗时,Redis 主动过期策略执行在操作命令之前。...如果操作命令耗时达不到慢日志阈值,它是不会计算在慢日志统计中的,但我们的业务却感到了延迟增大。
二、导致查询慢的因素 从 MySQL 的查询流程可以了解到,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络、CPU运算、生成统计信息和执行计划、锁等待等,这里每一个环节出问题都会导致查询缓慢。...常见因素如下表: 序号 查询慢的因素 1 网络速度慢 2 内存不足 3 I/O吞吐 4 没有索引 5 锁等待 6 表设计不合理 7 数据量大 8 SQL 语句不规范 9 返回不必要的行和列
二、导致查询慢的因素 从 MySQL 的查询流程可以了解到,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络、CPU运算、生成统计信息和执行计划、锁等待等,这里每一个环节出问题都会导致查询缓慢。...常见因素如下表: 序号查询慢的因素1网络速度慢2内存不足3I/O吞吐4没有索引5锁等待6表设计不合理7数据量大8SQL 语句不规范9返回不必要的行和列
为什么会这样呢?
为什么你的网站打开慢? 为什么流量来了,服务器却挂了? 你的用户体验是12306还是天猫双十一? 作为一个专业的IT运维,你能够获得足够多的服务器数据,让你做出正确判断吗? 你必须更了解你的服务器!...汇总的表格会直接说明各类硬件占用的峰谷值及占用的具体参数,并会以数值跟百分比呈现出来。 检测工具可以看到例如CPU使用、内存占用、磁盘I/O占用等等参数。总的来说是侧重于服务器性能占用的分析和总结。
其中一项最经典的工作就是对policy gradient的累积奖励减去一个baseline,但为什么减去一个baseline就可以达到减小方差,同时又不引入偏差的效果呢?...结论 对policy gradient的表达式中的累积奖励项减去一个baseline项,可以起到减小policy gradient的方差且同时不引入偏差的效果。...为什么这个等式成立呢? 这里说说我的理解,不一定正确。...终于可以开始减去baseline项了。...基于上面最后一个等式给出的结果,对累加的期望减去baseline可以得到: 图片 首先看引入了baseline以后,为什么不会引入偏差: 根据期望的线性性质,直接看baseline的期望: 第一个等式是简单的
问题1: 文章说,大量 String + 连接比 通过 相应的StringBuilder 连接慢,要是在 Java7 之前我信,可以在 Java8 以及之后,编译器自动帮助我们把 + 优化成 StringBuilder...难道 Java8 的 String Concatenate 比 StringBuilder (StringBuffer) 慢?带着这样的疑问,决定好好的亲自试验一番。...goto 14 # for 循环结束 # 在 for 循环结束和开始当中,每遍历一次都会创建一个 StringBuilder 对象,与下面的代码相比这就是速度慢的地方...这也就解释了明明编译器自动帮助我们把 + 优化成 StringBuilder 了却还是 比 StringBuilder 慢的原因。
立即解决的承诺比立即超时处理得更快。 是因为 Promise.resolve(true).then(...)...这是为什么? 事件循环 与异步 JavaScript 有关的问题可以通过探索事件循环解答答。先回顾一下异步 JavaScript 的工作原理。 ?...总结 为什么立即解决的 promise 比立即计时器处理得更快?
这也就是为什么nginx能比apache处理更多的请求更高的并发的原因。 apache: 每一个连接,apache就会创建一个进程,每个进程内单线程,apache最多能创建256个进程。...是同步阻塞模式,接收请求之后,会一直等待该请求读取程序文件(IO)(同步),执行业务逻辑,返回客户端,所有操作完成之后才能处理下一个请求(阻塞)如果服务器已经达到256的极限,那么接下去的访问就需要排队这也就是为什么某些服务器负载不高的原因了
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