图 15-1 写好代码的核心 为什么你的代码一坨坨？其实来自你有那么多为什么你要这样写代码！ 为什么你的代码那么多for循环？因为没有合理的数据结构和算法逻辑。 为什么你的代码那么多ifelse？ 因为缺少设计模式对业务场景的运用。 为什么你的程序应用复杂对接困难？因为没有良好的系统架构拆分和规划。 为什么你的程序逻辑开发交付慢返工多？因为不具备某些业务场景的开发经验。 每个人可以获得多个这样的随机码，随机码阅读中奖概率越大。 随机码我们这里的设计与毒App的展现形式略有不同，组成包括：大写字母、小写字母和数字。 在你没有看实现方案前，你可以先考虑下这样的唯一的随机码该怎样去生成。 2. ，生成随机串的本身就是唯一值，那么就不需要考虑重复性。
然而，这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间：数学公式、动态系统、过程等。基本上，任何需要理解代码的地方。 那么，为什么要可视化算法呢？甚至为什么要去可视化呢？这篇文章将告诉你，如何利用视觉去思考。 暴力搜索实现简单，但非常慢（时间复杂度太高）。而加速方式要快得多，但需要做更多的工作来实现。 谈到权衡——在决定是否使用一个算法，我们不是凭空评估它，而是将其与其他方法进行比较。 这解释了更多而不必引入新的抽象概念，因为过程中间和最终输出共享相同的结构。然而，这种类型的可视化会产生比它可以回答的更多的问题，因为它没有解释为什么算法做它要做的事。 最初，算法看着可能令人沮丧地慢，因为早期随机游走不可能与小的现有迷宫重新连接。随着迷宫增长，随机游走变得更可能与迷宫碰撞，并且算法加速显著。 这四种迷宫生成算法的工作方式截然不同。 基本上，任何需要理解代码的地方。 那么， ——为什么要可视化算法呢？为什么要可视化一些东西？ ——利用人的视觉系统，可以提高理解。或者更简单地说，利用视觉去思考。
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那为什么 SecureRandom generateSeed 这么慢呢，这是因为tomcat7、tomcat8都是用org.apache.catalina.util.SessionIdGeneratorBase.createSecureRandom Tomcat 使用 SHA1PRNG 算法是基于 SHA-1 算法实现且保密性较强的伪随机数生成器。而在 SHA1PRNG 算法中，有一个种子产生器是根据配置来执行各种操作的。 ，程序再接着执行，这就是 /dev/random 比 /dev/urandom 产生大量随机数的速度要慢的原因，也是为什么使用这个文件生成随机数时，tomcat启动的速度被拖慢的原因。 而 /dev/urandom 这种方式在不能产生新的随机数时不会阻塞程序，当然了，这样的话生成随机数的效果没有 /dev/random 这种方式好，这对于加解密这样的应用来说并不是一个很好的选择。 但是 /dev/random 是一个阻塞数字生成器，如果它没有足够的随机数据提供，它就一直等，这迫使 JVM 等待（程序挂起/tomcat启动拖慢）。
首先，网络活动发生时，内核会生成原始数据，这些原始数据包含了大量的信息，而且大部分信息都与“字节数”这个信息无关。 所以，无论生成的原始数据是个啥，只要你想统计发送出去的字节数，就必须反复过滤，并对其进行数学计算。这个过程每分钟要重复数百次（甚至更多）。 传统的监控程序都运行在用户空间，内核生成的所有原始数据都必须从内核空间复制到用户空间，这种数据复制和过滤的操作会对 CPU 造成极大的负担。 这就是为什么 ptrace 很“慢”，而 bpftrace[6] 很”快“。 eBPF 无需将数据从内核空间复制到用户空间，你可以直接在内核空间运行监控程序来聚合可观测性数据，并将其发送到用户空间。 eBPF 也可以直接在内核空间过滤数据以及创建 Histogram，这比在用户空间和内核空间之间交换大量数据要快得多。
深度强化学习比我预期的要好一些。而迁移学习比我想的要慢一些。综合起来，我决定扩大结果的分配范围，所以，现在我把 35 年的时间分配到 10% ~ 90% 的时间间隔，而不是 25 年。 后者同样具有变革性，但可能要容易得多，特别是你让 10 位拥有不同技能的专家为了一个共同目标而合作的时候。这就是企业如何成就一件事情的秘诀。 ? 与 D \propto N^{1/0.72} 的 Hestness 结果相比，这显得很奇怪。数据集应该比模型增长得快还是慢呢？ 大肆炒作最终还是失败了，因为无知的高管不明白这一点：拥有数据与拥有有用的机器学习并不是一回事。可用数据的真实数量要少得多。 最后，它没有意图或代理的概念。它就是下一个词的预测器。这就是它的全部，我猜想，试图改变它的训练损失以增加意图或代理，将比听起来要困难得多。（而在我看来已经相当困难了！
###3.3 计算神经网络的输出 gengrate 生成 compute 计算 matrix 矩阵 ? ? 神经网络只不过是计算这些步骤很多次 ? ? 不过，sigmoid和tanh函数都有一个缺点，如果z非常大，或非常小，函数的斜率很接近0，这样会拖慢梯度下降算法 修正线性单元（ReLU）就派上用场了（z为正，斜率为1，为负，斜率为0） ? ###3.7 为什么需要非线性激活函数（nonlinear activation function）？ ,randn, 这可以产生参数为（2， 2）的高斯分布随机变量，然后你再乘以一个很小的数字【因为通常喜欢把权重矩阵初始化非常小的随机数】，所有你将权重初始化很小的随机数， 如果训练单隐层神经网络时，没有太多的隐藏层 ，设为0.01还可以，但当训练一个很深的神经网络时，可能要试试0.01以外的常数， 把b初始化0是可以的 ?
IntelliJ在业界被公认为最好的Java开发工具 IDEA稳定激活码: ➡️ 评论区获取 图片 在java中要生成一个指定范围之内的随机数字有两种方法：一种是调用 Math 类的 random() Random 类提供了丰富的随机数生成方法，可以产生 boolean、int、long、float、byte 数组以及 double 类型的随机数，这是它与 random() 方法最大的不同之处。 Random(long seed)：使用单个 long 类型的参数创建一个新的随机数生成器。 ，以及如何解决慢业务的问题。 定位慢业务问题 首先我们先来说这么慢业务问题，一般的慢业务问题，总归就那么几种，SQL 问题，代码业务问题，前端解析问题，前端的解析问题我们就不说了，为什么呢？
幸运的是，这就是我们使用其他数据增强管道搜索策略“基于随机性的方法”所得到的结果，它减少了搜索空间（通过使用更少的参数）和随机采样策略。 然而，RandAugment 仍然要快得多，如果你只需要一个“足够好”的数据增强管道——一个易于使用并且仍然比手动和迭代地拼凑在一起更好的管道——它是一个可行的选择。 作为一种启发式，更大的模型和数据集需要更多的正则化，相应地，更大的“M”量级会表现得更好。这是因为更大的模型更容易过拟合，更长的数据集有更高的信噪比，这应该减少到一个最佳点。 所以，在网格搜索中采样M的值时要记住这一点。 总结 我们对数据增强策略搜索算法的区系进行了调查。有些游戏在我们的任务之上叠加了另一个AI模型。其他的使用更少的参数和一个随机样本的集合变换。 前者比后者表现得更准确，但速度要慢得多。进入MuAugment: ai模型和基于随机性的方法的混合。它从一个变换列表中随机采样合成，并且只使用最有用的(即损耗最大的)来训练数据。
为什么需要 RAM？ 在继续讨论解决方案之前，让我们先阐明问题出现的原因。你可以使用计算机的内存（RAM）读取和写入数据，但是硬盘驱动器也可以读取和写入数据——那么为什么计算机需要 RAM 呢？ 而且磁盘比 RAM 便宜，它通常可以包含所有数据，那么为什么代码不能改为仅从磁盘读取和写入数据呢？ 从理论上讲，这是可行的。 但即使是更新、更快的固态硬盘（SSD）也比 RAM 慢得多： 从 SSD 读取：约 16,000 纳秒 从 RAM 读取：约 100 纳秒 如果想要快速计算，数据必须匹配 RAM，否则代码运行速度可能会慢 如果购买/租用更多的 RAM 是不够或不现实的，下一步就是弄清楚如何通过更改软件来减少内存使用。 技巧 I：数据压缩 数据压缩意味着使用更少的内存来表示数据。 现在你就可以阅读这些页面，并且仅阅读这些页面，这要快得多。 这样之所以可行，是因为索引比整本书要小得多，因此将索引加载到内存中以查找相关数据要容易得多。
本篇文章可以看作是上篇文章的延续，对于想美化自己图表的小伙伴可以看 进行研究时，选择图像模式一般很容易，说实话：向团队或客户传达图像模式有时要困难得多。 如果没有这些，我们的知识和发现所承担的责任要轻得多，但图表仍然具有最佳的视觉效果，所以我们需要确保图表可以尽可能地传达我们的发现。 关于为什么我更喜欢Seaborn而不是其他第三方库的原因： Seaborn与Matplotlib比需要少得多的代码就可以生成类似的高质量输出 Chartifys的视觉效果不是很好（Spotify-有点太笨拙了 单变量分布图 如果您发现了一个随机变量，其分布有一定规律，那么Seaborn的调度功能将非常有用。 图1：随机单变量分布 联合分布 在这里，我们尝试传达更多更复杂的动态信息。我们有两个我们认为应该关联的变量，但是如何可视化这种关系呢？
如有变动则执行一次区域传送，进行数据同步。区域传送将使用TCP而不是UDP，因为数据同步传送的数据量比一个请求和应答的数据量要多得多。 服务端从中筛选并确认使用的加密协议和加密方法，同时生成一个随机数b。如果版本无法一致，服务端将关闭加密通信；如果达成一致，服务端发送随机数b以及服务器证书，证书内含公匙，。 客户端使用根证书验证服务器发送证书的合法性；如果合法，客户端生成一个随机数c，使用证书中的公匙加密，发送给服务器端。 其次，公开密匙加密和共享密匙加密相比其处理速度要慢。 在该过程中，握手阶段客户端和服务端交换随机数c时，是非对称加密(客户端公匙加密该随机数，服务端私钥解密)，确保密匙无法被第三方获知。 在握手阶段，我们仅仅是要交换一下客户端生成的随机数，所以使用非对称加密保证绝对的安全；而在会话阶段我们要发送大量的数据，非对称加密代价很高，这个时候使用来对称加密提高加密速度。
这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略： allkeys-lru：不管 Key 是否设置了过期，淘汰最近最少访问的 Key。 除了因为备份的原因生成 RDB 之外，在主从节点第一次建立数据同步时，主节点也会生成 RDB 文件给从节点进行一次全量同步，这时也会对 Redis 产生性能影响。 内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的 IO 负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。 释放 Redis 的 Swap 过程通常要重启实例，为了避免重启实例对业务的影响，一般先进行主从切换，然后释放旧主节点的 Swap，重新启动服务，待数据同步完成后，再切换回主节点即可。 在开发过程中，业务层面的优化建议如下： Key 的长度尽量要短，在数据量非常大时，过长的 Key 名会占用更多的内存。
根据 MySQL索引原理及慢查询优化 整理 索引相关 索引的目的 索引的目的在于提高查询效率。 索引的原理 通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。 数据库则复杂得多，不仅需要面对等值查询，还有范围插叙(<, >, between, in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。 简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。 这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量小。这也是为什么B+树要求把真实数据存储到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。 慢查询优化 建立索引的几大原则 最左前缀匹配原则。 MySQL会一直想有匹配直到遇到范围查询(<, >, between, like)就停止匹配。 =和in可以乱序。
为此该论文提出了相对鉴别器，并在给定真实数据下估计它们比随机采样的假数据要真实的概率。 SGAN 有两种生成损失函数变体：饱和的和非饱和的。实践证明，前者非常不稳定，而后者则稳定得多 [Goodfellow et al., 2014]。 此外，一些非常成功的的方法（如 WGAN-GP [Gulrajani et al., 2017]）对计算的要求比 SGAN 高得多。 我们证明该属性可以通过使用一个「相对鉴别器」（Relativistic Discriminator）导出，该鉴别器在给定真实数据下估计它们比随机采样的假数据要真实的概率。 在一般的 GAN 训练中，我们通常会发现生成器在初始化后训练地非常慢，它要经过很多次迭代才开始不再生成噪声。
这就是为什么能够识别代码中的瓶颈并测量改进的原因。尤其是在为浏览器开发JavaScript时，要注意到你写的每一行JavaScript都有可能阻塞DOM，因为它是一种单线程语言。 performance API提供的功能远比只返回时间戳要多得多，它能够测量导航计时、用户计时或资源计时。请看这篇文章，里面有更详细的解释。 与其胡乱猜测代码中哪一部分是慢的，不如用上述这些函数来测量。 要追踪它，首先把你的 console.time 语句放在慢的代码块周围。 注意输入值 在实际应用中，给定函数的输入值可能会发生很大变化。仅针对任意随机值测量函数的速度并不能提供我们可以实际使用的任何有价值的数据。 确保使用相同的输入值运行代码。 要知道，你的开发机器通常比你的网站所使用的普通手机浏览速度要快得多。 为了感受一下这个样子，浏览器有一个功能，可以让你节流你的CPU性能。 有了这个，那些10或50ms很快就变成了500ms。
算法建模者就不用担心选择特征的问题：只需将它们全部交给随机森林，让它找出哪些是重要的；训练之后，要认识到拟合模型只是从特征到目标诸多映射中的一种可能表示。 这些模型解释技术可以适用于从随机森林到神经网络的任何模型，并提供对各个模型预测的合理解释。 不过，Breiman对缺乏可解释性的担忧仍然是有效的。算法开发的速度比解释快得多。 Breiman指出，更多的变量意味着更多的信息，而更有效的模型应该能够从噪声中挑选出信号。像随机森林这样的模型可以用大量特征得到准确预测，即使变量的数量远超数据点的数量。 数据模型适用于一小部分问题，但我们现在在数据科学中面临的挑战要大得多。用于解决这些问题的技术也应当扩展。 科学的其他部分正朝着更大的复杂性发展，为什么统计学要仍然坚持最简单的模型呢？ 我的回答是，没有预测准确性的模型无法提供有关问题的任何有用信息。它可能提供模型权重，但如果不能导致准确预测，我们为什么要尝试从中学习呢？
这是因为从版本 60 开始，Firefox 将 performance API 的精度降低到了 2ms。你可以在本文的末尾找到有关此内容的更多信息。 performance API 提供的功能比仅返回时间戳要多得多。它可以测量导航时间、用户时间或资源时间。 如果一个比另一个慢，那就继续往下走，直到发现瓶颈为止。 这些语句之间的代码越少，则跟踪到不感兴趣的内容的可能性就越小。 注意输入值 在实际应用中，给定函数的输入值可能会发生很大变化。 如果仅针对任意随机值测量函数，那么速度并不能为我们提供任何有实用价值的数据。 要确保运行代码时使用的输入值是相同的。 这是一个很好的例子，说明了为什么应该在多个引擎中进行测量。如果仅用 Chrome 进行测量，你可能会得出：forEach 相对于 for 而言还算不错这样的结论。
概述 要重用RDD（弹性分布式数据集），Apache Spark提供了许多选项，包括： Persisting Caching Checkpointing 下面我们将了解每一个的用法。 重用意味着将计算和数据存储在内存中，并在不同的算子中多次重复使用。通常，在处理数据时，我们需要多次使用相同的数据集。例如，许多机器学习算法（如K-Means）在生成模型之前会对数据进行多次迭代。 这就是为什么Hadoop MapReduce与Spark相比速度慢的原因，因为每个MapReduce迭代都会在磁盘上读取或写入数据。 这通常比 Java 对象更具空间效率，但是这种方式读取数据会消耗更多的CPU。 与堆上相比，从堆外内存访问数据有点慢，但仍然比磁盘上访问好得多。 以下是使用上述存储级别持久保存RDD的代码。
这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略： allkeys-lru：不管key是否设置了过期，淘汰最近最少访问的key volatile-lru：只淘汰最近最少访问并设置过期的 除了因为备份的原因生成RDB之外，在主从节点第一次建立数据同步时，主节点也会生成RDB文件给从节点进行一次全量同步，这时也会对Redis产生性能影响。 内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。 但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！ 释放Redis的Swap过程通常要重启实例，为了避免重启实例对业务的影响，一般先进行主从切换，然后释放旧主节点的Swap，重新启动服务，待数据同步完成后，再切换回主节点即可。
3、数据类型越短越好，尽量避免NULL（NULL索引，统计，比较更复杂,可为NULL的列需要的存储空间更多) 4、整数(tinyint 8位，smallint 16位，mediumint 24位，int char适合存储固定长度，或长度相近的数据。 枚举列，字符串列表是固定的，每次添加修改都需要使用alter table。将char,varchar 和枚举类型关联时，会比直接cahr,varchar关联慢。 （防止页分裂，磁盘随机读取，MD5,sha,uuid产生的字符串会分布在很大的空间内，导致insert,select 慢） 17、in 查询，mysql会先把in列表数据进行排序，然后使用二分查找方式确定列表的值是否满足条件 对于in中有大量值时，in查询比or快 18、mysql 文件排序需要的空间比想象的要大得多，因为mysql会给排序记录分配足够长度的固定长度的空间，排序消耗的临时空间比磁盘上原有空间大得多。
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