本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
前一段时间在做代码性能比较的时候用到了jmh这个工具，原本以为拥有了这个方便的工具就能hold住java微基准测试这个命题。但是事实上，用着用着就发现自己的理解还非常不深入，有很多在测试的时候难以解释的现象。于是查阅了相关资料，才发现这里面的水比我想象要深，趁着记忆还热乎，赶紧记录一下。
不能以偏概全哈，就我个人而言，在日常编程中一般都会用到两个编译器——Pycharm和Jupyter，在刷算法、写爬虫时会用到前者，因为我习惯用Pycharm里的Debug功能调试，很容易找出代码中的Bug。
| 导语 数据库在执行过程中经常会遇到有SQL执行时间超长，互相阻塞的问题。如何快速找出罪魁祸首，并且干掉此类语句让流程继续，本文将简单为大家讲明。
在过去很长的一段时间里，JavaScript开发人员不得不依赖回调来处理异步代码。如果遇到赋值的逻辑，会发现，特别难处理维护，代码看起来也特别的糟糕。
– (id)performSelector:(SEL)aSelector withObject:(id)object;
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public static boolean isEqual(byte[] a, byte[] b) {
GPU需要大的kernel吞吐量来体现GPU的运算优势，但是以前的研究都是针对单个kernel的运行优化，但是单个kernel一般都无法充分利用GPU的资源。而现在的GPU调度都是一个kernel占据GPU然后运行完之后再进行下一个kernel的执行。因此论文提出了一些优化策略，主要思想就是kernel slicing。也就是将大的kernel通过分成较少的block的方式，让多个kernel能够并行执行，以提高GPU的利用率。
现代的应用程序早已不是以前的那些由简单的增删改查拼凑而成的程序了，高复杂性早已是标配，而任务的定时调度与执行也是对程序的基本要求了。
原文地址：https://henon.wordpress.com/2019/06/05/using-python-libraries-in-net-without-a-python-installation/
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用: 我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几 十表了. 这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询… 数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句, 当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句. 这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须 完全相同(包括空格,换行等).
排序的重要性在第2章中已经说明。要高效地搜索数据集，比如采用第1章中介绍的二分搜索，数据集必须是有序的。就像大城市的电话号码簿，如果没有按照字母顺序排序，想象一下你该如何找一个需要的号码。实际生活中的大多数情况如同上述例子，得处理数百万的对象。因此排序算法的效率非常重要，换句话说，即使数据集很大，我们也需要能在相对短的时间内进行排序。对同一个数据集，不同的算法可能差别很大。
在上篇文章中我们提到了算法的设计要求中我们要尽量满足时间效率高和存储量低的需求.这里的时间效率大都指算法的执行时间.
原文链接：http://www.toutiao.com/a6730869910135636494/
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
小编寄语 亲爱的DBA同胞们，你们是否记得在你找工作时，印象最深刻的面试题呢？那些看似简单的题目，实则蕴藏很大的玄机。今天我们通过一道经典的 ORacle DBA面试题目，去发现我们在面试中，到底还缺少那些能力？ 这道题看起来很简单，然而，90%的面试者都不知道答案。。。 面试题描述： 对于一个NUMBER(1)的列，查询中的WHERE条件如果分别是大于3和大于等于4，二者是否等价。 乍一看，这个问题并不难。请读者朋友们在继续读下文之前，用30秒的时间思考。 接下来我们通过杨长老的博客，来说明面试者在这
《Redis设计与实现》读书笔记（十七） ——Redis时间事件与事件调度 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、时间事件 1、概述 redis的时间事件分为两类，一类是定时事件，在某个时刻执行；另一类是周期性事件，每隔一段时间执行一次。 时间事件由三部分组成——全局id，标识事件，新的事件比旧的事件id大；unix毫秒级时间戳，记录时间事件的到达时间；事件处理器，时间事件到达时调用相应的处理器进行处理。 一个时间事件是定时还是周期性，取决于其返回值：如果返回的是AE_NOMORE
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
如果要执行一些简单的定时器任务，无须做复杂的控制，也无须保存状态，那么可以考虑使用JDK 入门级的定期器Timer来执行重复任务。
利用 Console API 测量执行时间和对语句执行进行计数。 这篇文章主要讲： 使用 console.time() 和 console.timeEnd() 跟踪代码执行点之间经过的时间。 使用 console.count() 对相同字符串传递到函数的次数进行计数。 测量执行时间 time() 方法可以启动一个新计时器，并且对测量某个事项花费的时间非常有用。将一个字符串传递到方法，以便为标记命名。 如果您想要停止计时器，请调用 timeEnd() 并向其传递已传递到初始值设定项的相同字符串。 控制台随后会
算法(Algorithm)是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢? 其实这两个概念从字面意思上也能看出一二： 时间复杂度：就是说执行算法需
第一个方法是最常见的, 如果php服务器上没有权限去crontab, 也可以找一个自己的机器定期crontab去请求服务器
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
阻塞和非阻塞赋值的语言结构是Verilog 语言中最难理解概念之一。甚至有些很有经验的Verilog 设计工程师也不能完全正确地理解：何时使用非阻塞赋值何时使用阻塞赋值才能设计出符合要求的电路。他们也不完全明白在电路结构的设计中，即可综合风格的Verilog模块的设计中，究竟为什么还要用非阻塞赋值，以及符合IEEE 标准的Verilog 仿真器究竟如何来处理非阻塞赋值的仿真。本小节的目的是尽可能地把阻塞和非阻塞赋值的含义详细地解释清楚，并明确地提出可综合的Verilog模块编程在使用赋值操作时应注意的要点，按照这些要点来编写代码就可以避免在Verilog 仿真时出现冒险和竞争的现象。我们在前面曾提到过下面两个要点：
最近使用了 bcc 工具集中的 dbslower ，这个工具可以探测 MySQL 指定阈值下的慢 query ，使用非常方便。
在Kotlin编程中，inline和crossinline是两个非常重要的关键字。这两个关键字可以帮助开发人员编写更加高效和灵活的代码。在这篇文章中，我们将探讨inline和crossinline的使用，以及如何在Kotlin中使用它们来提高代码质量和可读性。
主流操作系统的线程模型有三种：内核线程模型、用户线程模型、混合线程模型，感兴趣的可以自己查阅相关资料 HotSpot虚拟机使用的是内核线程模型(Kernel-Level Thread, KLT)：由操作系统内核（Kernel，下称内核）支持的线程，这种线程由内核来完成线程切换，一个线程对应一个内核线程，注意内核线程也是进程
在本篇文章，我会继续为你讲解更多更高级的测试方法。这会涉及testing包中更多的 API、go test命令支持的，更多标记更加复杂的测试结果，以及测试覆盖度分析等等。
即从k开始，f(n)永远无法超过cg(n)，则称g(n)为f(n)的渐近上界，写作
今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。
“算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。” “在谈到算法时，我们不得不去了解一下什么是时间复杂度和空间复杂度这两个概念” 计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用大O符号（大O符号（Big O notation）是用于描述函数渐进行为的数学符号。 空间复杂度：它是用来评估算法内存占用大小的一个式子。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的，如果你没有特殊的配置，redis内部默认是FIFO排队，即你对redis的访问都是要在redis进行排队，先
在线程池的实际使用中，参数的配置总让人难以把握。在网上搜了一下，主要有以下的方案。跟大家分享。
佩林数（Perrin numbers）是一个整数数列，以P(n)表示，其中 n 为非负整数。佩林数列的定义如下：
Python 中的 timeit 模块可以用来测试一段代码的执行耗时，如一个变量赋值语句的执行时间，一个函数的运行时间等。
Go语言提供了一些优秀的分析工具，可以帮助我们定位程序的性能问题。本文关注最关键的两个工具：pprof和trace。pprof和trace都是Go语言自带的性能分析工具，pprof可以采集内存分配、goroutine等信息，使用trace可以分析并发、阻塞事件以及GC情况。
我们都知道，对于同一个问题来说，可以有多种解决问题的算法。尽管算法不是唯一的，但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的，这里可能有人会问区分好坏的标准是什么？这个要从「时效」和「存储」两方面来看。
最常用的:按索引取值和赋值( v = a [i]-->取值操作, a [i] = v-->赋值操作)
通过上面定义可以看出，负载测试下用户是持续增长的，我们可以设定一个时间范围，在这个范围内用户保持一定的速率增长。
算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。
上次学到了算法，也只是简单的介绍了一下，接下来我们将有关算法的小知识学完，哈哈哈。
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
jQuery EasyUI的Datagrid组件功能算是很强大了，不过性能确实不怎么乐观，而对于性能问题，网络上几乎也找不到相关的优化资料，所谓的牛人们可能都望而却步了。本博客以后会带着分析Datagrid组件的性能问题，并且给出优化方案，也希望大家能集思广益，给出一些好的想法。
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