因此，让我们证明一些人是错误的，让我们看看如何改善Python 程序的性能 并使它们真正更快！ 时序分析 在开始进行任何优化之前，我们首先需要找出代码的哪些部分实际上会使整个程序变慢。...另一方面，process_time仅返回用户时间（不包括系统时间），这仅是您的处理时间。 使其更快 现在是有趣的部分。让我们让您的Python程序运行得更快。...进行循环运行时，字符串操作可能会变得非常慢 。我们有什么更好的选择？我们唯一应该使用的是 f-string，它是最易读，简洁且最快的方法。...生成器本质上并没有更快，因为它们被允许进行惰性计算，从而节省了内存而不是时间。但是，保存的内存可能会导致您的程序实际运行得更快。怎么样？...就性能而言，非常重要的一点是CPU可以将正在处理的所有数据尽可能地保存在缓存中。 结论 优化的首要规则是 不这样做。但是，如果确实需要，那么我希望这些技巧可以帮助您。
这个问题在2021年12月的累积更新中正式解决，微软承认Windows 11的错误影响了”所有磁盘（NVMe、SSD、硬盘）”的性能，每次发生写操作时都会执行不必要的操作。...正如我们在12月提到的，Windows 11累积性更新只为一些用户修复了这些性能问题，有报告称SSD或HDD的速度仍然比它应该的慢。...2021年12月和2022年1月的安全更新中都存在这个错误，但似乎一个新的可选更新终于解决了存储驱动器的混乱问题。...“解决了当你启用更新序列号（USN）日记时出现的性能退步问题，”微软说。此外，用户还证实，他们不再看到存储驱动器的性能问题，操作系统感觉更快。...“不仅是在NVMe上，甚至我的SATA SSD现在也更快了。早些时候，Windows 11的启动速度就比Windows 10慢上不少。”一位用户指出，Feedback Hub上也有类似报告。
三、多卡训练 —— Without NVLink 基于上述的quiver.Feature和quiver.pyg.GraphSageSampler 我们便可以进行GNN模型的训练，如果你是一位PyG用户，...那么你只需要对你的源码进行数十行修改便可以使用Quiver来加速你的训练。...我们对quiver.Feature和quiver.pyg.GraphSageSampler 实现了内置的IPC机制，你可以方便的把他们作为参数传给子进程进行使用。...这样的策略给我们带来了如下的好处： 更大的缓存空间，原先我们只能一个GPU上缓存20%的数据，现在我们可以Clique内共享缓存，一共缓存40%的数据，同时由于NVLink的访问更快，使得整体数据访问呈超线性加速...目前我们只是开源了Quiver的单机版本的部分功能，更多的功能和训练策略优化会在后续的论文中放出，同时在下一次realease中我们将开源Quiver的分布式版本，努力让超大图上的GNN训练变得更快，更轻松
WordPress作为最流行的开源博客系统，2019年市场份额已经达到了33.4%，市场占有率达到三分之一。同时也有很多小伙伴将WP作为自己的博客系统（而我并没有），那么如何让自己的博客跑得更快呢？...这里有关于优化的一点点小心得，希望能对你有帮助。...在 wp-config.php文件后添加下列内容 //WordPress自定义优化项。...相关的教程均可以在搜索引擎上搜索到。...图片压缩 非壁纸类等需要原图分享的图片，尽量在 tinypng.com 之类的地方压缩后再上传，可以大幅提升加载速度，同时注意图片分辨率不能太大，高分辨率的图片自然也需要占用大量空间。
同时也有很多小伙伴将WP作为自己的博客系统（而我并没有），那么如何让自己的博客跑得更快呢？这里有关于优化的一点点小心得，希望能对你有帮助。...在 wp-config.php文件后添加下列内容 //WordPress自定义优化项。...//WordPress主题 functions.php 优化项 //引入方式：在主题functions.php后添加 //移除不必要的信息，如WordPress版本 remove_action('wp_head...相关的教程均可以在搜索引擎上搜索到。...图片压缩 非壁纸类等需要原图分享的图片，尽量在 tinypng.com 之类的地方压缩后再上传，可以大幅提升加载速度，同时注意图片分辨率不能太大，高分辨率的图片自然也需要占用大量空间。
Runtime Environment 18.9 (build 11.0.1+13) OpenJDK 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.1+13, mixed mode) 可以按照下面这样运行基准测试...欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】，文章都会在里面更新，整理的资料也会放在里面。 WebMVC 我很好奇为什么要用 WebMVC 而不是 WebFlux？我尝试了一下。...不知道为什么有这个结果，稍后需要仔细了解一下。...变得更快了！ 所有操作都上 最终，我把所有操作都用上。...(∩´∀｀)∩耶 更进一步 在 Dave 的视频中，他提到了“函数式 Bean 定义”，尝试仅使用 Spring 不用 SpringBoot，app变得更快了。其中的道理还需要进一步了解。
以上问题我都不能为你解决，但是！但是，我有几个办法可以帮你续命一口气，为了手上残破的 iphone 手机续一秒......... 废话不多说，进入主题，如何操作让你的旧 iphone 跑得更快更舒爽？...一、备份现在的手机ios 系统 之前写过一篇文章，如何使用 imazing 来备份你的 iphone ，其实有很多人说可以用 itunes 来备份，但是呢，itunes 备份可慢了，甚至分分钟卡机，然后软件崩溃...点击 “备份”即可，详细都在我之前的文章里面写了。 顺便说一下，恢复备份就是点击 “恢复备份”，里面可以选择你之前的各种备份来恢复，很方便的说。 ?...有些人说，可以通过使用 icloud，将本地的照片等文件上传 icloud，然后通过 icloud 自动将照片格式化，它会保留原图片，但是下载到你本地的话就是一个压缩版的图片，从而降低你本机的存储占用消耗...，但又能保证你照片原图片存在，我想说的是，这是好事，但是呢，这里有个问题，对于微信这种拥有庞大的聊天记录的程序，如果使用这个方式的话，微信的图片基本是全丢了的。
为了你更好地理解所描述到的方法，建议你最好浏览原文（见文末的参考文献）： ·剪枝和共享 ·低秩分解 ·紧凑卷积滤波器 ·知识蒸馏 参数修剪和共享 剪枝：通过移除多余的或不想要的部分从而减少某物的长度...LRMF的工作原理是假设存在某个张量高度冗余的4维的卷积核，我们可以通过分解来减少冗余，因此全连接层可以被看作为2-D张量。...这种压缩方法可以在保持相当精度的同时实现整体加速，关键是利用用紧凑型滤波器代替过参型滤波器。你可能听起来有点难以理解？可能你需要看一下下面的例子。...本文旨在将知识从大型神经网络中提取或转移到一个小得多的神经网络中，该网络直接从输出的繁琐的模型中学习，但是部署起来却很轻松。为什么会有这么好的效果呢？...当你使用繁琐的模型进行相同的训练，你不必担心过度拟合之类的事情，因为笨重的模型已经处理过了。
也就是这篇文章的主要想介绍的内容，为什么索引可以让数据库查询变快？ 计算机存储原理 在理解索引这个概念之前，我们需要先了解一下计算机存储方面的基本知识。...由于这个原因，计算机操作系统的设计是这样的：数据永远不会直接从硬盘等机械设备中取出，而是首先从硬盘转移到更快的存储设备，例如RAM，从RAM当中应用程序直接按需获取数据。...确定数据所在的正确磁道，并将磁头移动到该磁道。即通常说的寻道。 让“主轴”旋转盘片，使正确的扇区位于“磁盘头”下方。 从扇区开始到扇区结束获取整个数据。...这也解释了为什么索引应当尽可能的建立在主键这样的字段上，因为主键必须是唯一的，根据这样的字段生成的二叉查找树的效率无疑是最高的。 为什么索引不能建立的太多？...聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。 为什么查询更快呢？
ResNet/DenseNet进行剪枝，见深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战 ，感兴趣的可以去看看。...项目整体把握 这个YOLOV3的剪枝工程是基于U版的YOLOV3的，也就是说我们可以直接将U版训练的YOLOV3模型加载到这里进行剪枝。...切回正题，我们现在可以方便的加载预训练模型了，既可以是BackBone也可以是整个YOLOV3模型，那么接下来我们就可以针对这个YOLOV3模型进行「稀疏训练」。...在train.py的实现中支持了稀疏训练，其中下面这2行代码即添加了稀疏训练的稀疏系数，注意是作用在BN层的缩放系数上的： parser.add_argument('--sparsity-regularization...，可以看到部分卷积层的通道数大幅度减少。
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...不过我们今天不讲这些复杂的工具，看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性，那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢？我们来做个对比实验。...居然更快了。这又是为什么呢？ 因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 __getattribute__ 或者 __getattr__ 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。...列表推导式 最后再来看看列表推导式（List Comprehension），它的效率和普通 for 循环会有不一样吗？ ?...这又是为什么呢？因为列表推导式内的迭代是 C 实现的，所以效率更高。 同最初的版本相比，实现同样的效果，我们仅通过调整代码的写法，速度就提高了一倍还多。 各位 Pythoner，你们学到了吗？
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...不过我们今天不讲这些复杂的工具，看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性，那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢？我们来做个对比实验。...居然更快了。这又是为什么呢？ 因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 getattribute 或者 getattr 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。...列表推导式 最后再来看看列表推导式（List Comprehension），它的效率和普通 for 循环会有不一样吗？...这又是为什么呢？因为列表推导式内的迭代是 C 实现的，所以效率更高。 同最初的版本相比，实现同样的效果，我们仅通过调整代码的写法，速度就提高了一倍还多。
不管是视觉效果，还是页面尺寸上的提升，都是比较明显的。 下面，我们就以这个页面为例，分析一下，使用 shader 是如何让这个页面更小，更炫，更快。...此函数输出的图像大致如上图 （2.梯度噪声）所示。 如果你对诸如「噪声函数」的原理感到陌生，其实也没太大关系。...你可以在社区找到大量各种各样的开箱即用的功能函数，只需要知道它们的效果是什么，而不必太拘泥于其内部的原理。 显然，图 2.梯度噪声 和我们设想的还有差距。...最后，原设计稿中红色边框和透明背景的效果，对整个图像进行了两次裁切。裁切掉的部分，分别用红色和透明色来填充。依次得到图 9 和 图 10 的结果。图 10 也就是最终的结果。...由于 WebGL 是给了开发者「逐个像素」进行着色的能力，开发者可以非常灵活地使用 shader 来做事情。所以说，灵活地使用 shader ，可以帮助你把页面变得更小，更炫，更快。
程序性能的建议： 使用合适的数据结构：选择最适合处理问题的数据结构可以提高程序性能。...避免冗余计算和循环：重复计算和循环可能会使程序变慢。通过缓存结果或使用生成器避免冗余计算，避免多次循环可以提高性能。...使用NumPy或Pandas：NumPy和Pandas是用于数值计算和数据分析的Python库，它们针对大型数据集进行了优化，通常比纯Python代码更快。...使用并行编程： Python中的并行编程可以显著提高程序的性能。使用multiprocessing和threading模块可以将任务分配给多个处理器和内核。...显而易见，我们节省了一半的时间！ 多学一点：多线程编程，为什么要调用join方法 在Python中，当一个线程完成了它的工作，它会进入到"完成"状态。
-> 新旧虚拟dom树进行diff -> 计算出差异进行更新 ->更新到真实的dom树所以在每次更新的时候，React需要基于这两颗不同的树之间的差别来判断如何有效的更新UI，如果一棵树参考另外一棵树进行完全比较更新...，产生不同的树结构开发中，可以通过key来指定哪些节点在不同的渲染下保持稳定2-1 对比不同类型的元素当节点为不同的元素，React会拆卸原有的树，并且建立起新的树：当一个元素从变成，从...> 大话西游 星际穿越 盗梦空间 参考 前端进阶面试题详细解答三、key要切记，在 diff 算法中，可以通过...key={item}>{item}; })} this.insertMovie()}>添加电影...如果在movies后面添加数据，前面两个比较是完全相同的，所以不会产生mutation；最后一个比较，产生一个mutation，将其插入到新的DOM树中即可；如果在movies前面添加数据，React会对每一个子元素产生一个
将报名复制在yum -y install 后即可安装 4.重启httpd服务 service httpd restart 5.Discuz需要编译Config/config_global.php配置才可以开启...，默认是不打开的。...1 $_config['memory']['redis']['server'] = '127.0.0.1'; 改为上图所示，如果redis服务器在别的机器，请填写机器的IP地址。 ?
MorphNet 以现有的神经网络为输入，生成一个更小、更快、性能更好的新神经网络，以适应新的问题。我们已经将这项技术应用于「Google-scale」问题，以设计更小、更准确的生产服务网络。...而且，现在我们已经向社区开放了 MorphNet 的 TensorFlow 实现，这样你就可以使用它来提高你的模型的效率。 它是如何工作的 MorphNet 通过收缩和扩展阶段的循环优化神经网络。...为什么是 MorphNet？ MorphNet 提供了四个关键的有价值的主张： 有针对性的正则化：与其他稀疏的正则化方法相比，MorphNet 采取的正则化方法目的性更强。...你不必担心复制检查点或遵循特殊的训练规则，而只需像平时一样训练你的新网络！...再次重复变形网缩小扩展循环会导致另一个精度增加（青色），使总精度增加 1.1%。 结论 我们已经将 MorphNet 应用到了谷歌的几个量产级图像处理模型中。
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