// 每日前端夜话 第468篇 // 正文共：1200 字 // 预计阅读时间：10 分钟 实验 先做一个实验：来看看立即解决的 Promis 和立即超时（ 0 毫秒的超时）哪个执行的更快？...立即解决的承诺比立即超时处理得更快。 是因为 Promise.resolve(true).then(...)...., 0) 之前被调用了，所以 promise 的处理过程会更快吗？...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？
新智元报道 来源：Reddit 编辑：小芹 【新智元导读】PyTorch可以和TensorFlow一样快，有时甚至比TensorFlow更快了？这是怎么回事？...近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？ ?...在这种情况下，为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢？ 我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗？...关于 OP 的观点，我真的不知道为什么有时候会更快。我可以想到的唯一猜测是数据格式，或者某些 ops 调用 CUDA/cuDNN 的方式。...这并不能解释为什么有时候 PyTorch 更快，这在一定程度上来自 NCHW (尽管并不总是这样)，而且还来自算法为不同的操作进行的选择 (cuDNN 的 benchmark flag)。
新智元报道 来源：Reddit 编辑：小芹 PyTorch可以和TensorFlow一样快，有时甚至比TensorFlow更快了？这是怎么回事？最近Reddit的一个帖子引起热议。...近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？ ?...在这种情况下，为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢？ 我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗？...关于 OP 的观点，我真的不知道为什么有时候会更快。我可以想到的唯一猜测是数据格式，或者某些 ops 调用 CUDA/cuDNN 的方式。...这并不能解释为什么有时候 PyTorch 更快，这在一定程度上来自 NCHW (尽管并不总是这样)，而且还来自算法为不同的操作进行的选择 (cuDNN 的 benchmark flag)。
你有没有好奇：为什么必须要用GPU？CPU被淘汰了吗？ 今天我们就来一起学习一下，为什么GPU比CPU更快。 1、GPU和CPU的区别有哪些？...GPU的指令集专门针对图形渲染任务进行了优化，可以同时处理大量的数据，因此GPU在处理大规模的计算任务时速度更快。...这是因为GPU具有更多的流处理器和更高的内存带宽，这些使得GPU可以更快地读取和写入数据。 指令集：CPU的指令集比较复杂，可以执行各种类型的任务，而GPU的指令集则专门针对图形渲染任务进行了优化。...因此，GPU在处理图形和视频数据时速度更快。 能耗：由于GPU的特殊结构和指令集，它的能耗比CPU低。在某些情况下，使用GPU可以节省能源成本。...图片 总之，GPU在处理大规模的并行计算任务时比CPU更快，这是由于其特殊的结构和指令集优化所导致的。在需要处理大量数据和执行并行计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算效率。
在本文中，我们将了解为什么 C 语言代码比 Python 运行得更快。 Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。...您可以通过将数字 1 添加到变量或将其与给定值进行比较来验证变量的值是否在 Python 代码中，以查看它是否小于、大于或精确等于该值。...这不是更快吗？不，实际上不是。 尽管使用缓存字节码更快，但它的执行或操作速度不如机器代码快。 运行代码的真正 CPU 不是虚拟计算机。...为什么 Python 比 C 慢？ Python 执行大量健全性检查 - 整数永远不会溢出，无效内存永远无法访问，类型永远不会（静默地）不正确，数组永远不会被写入或读取超过它们的末尾。...结论 在本文中，我们了解了为什么 C 语言代码执行比 Python 更快的不同原因。
什么是带环链表 带环链表，意思就是在一个单链表中，链表中纯在环形结构 给定一个链表，判断链表是否由环 141....环形链表 - 力扣（LeetCode） 思路： 对于这个题，我们用快慢指针就可以解决，即慢指针一次走一步，快指针一次走两步，两个指针从链表其实位置开始运行，如果链表，带环则一定会在环中相遇...quick) { return true; } } return false; } 扩展： 1.为什么快指针走两步...我们这么理解，快慢指针不同时进入环，快指针先进入环，然后慢指针再进入，当慢指针进入后，就和快指针形成了“追及相遇”问题，因为快指针比慢指针快，所有能追上慢指针，当追上慢指针后就返回true即可；...答案是不一定 这里从数学层面来解释 给定一个链表，返回链表开始入环的第一个结点。
迭代法是每次比较两个结点，把较小的加到结果链表中，并且这个指针向后移动；递归法即每次比较两个链表的头部，将较小的头部单独取出来，剩下的两个部分继续递归。...在本题中，设置快指针走两步，慢指针一次走一步，如果快指针走到了尽头，则说明链表无环，如果快指针和慢指针相遇就说明链表有环。为什么呢？...我们假设一个有环链表，快慢指针最后都会走到环上，而这个环就像一个环形跑道一样，慢指针在后面，快指针在前面，但实际上快指针也在追慢指针，希望能超慢指针一圈。...思考：快排和归并排序的时间复杂度都是O(nlogn)，实践证明快排的速度比归并排序的速度更快，对于数组排序成立，为什么在链表中归并排序更快呢？...一是，可以很快地进行元素的读取(相对于链表，数组的元素是顺序摆放的，而链表的元素是随机摆放的)，数组的partion这步就比链表的partion这步快。
c++11有哪些特性，你实现一下shared_pt tcp为什么可靠？...为什么不参加实习生的招聘？ 你有什么问题吗？...5 某行 你知道预编译吗 你说了define，那你说他和函数有啥区别 哪个更快，为啥 你提到了栈，那你说一下栈和堆 你实习过吗，华为实习主要做啥 你们班有几个人实习了 做了一道简单的算法题 有没有转正...加班吗 你想做什么方向，c++还是java还是python 毕设做什么 几个人做 数据库会吗 机考做了几道题 家在哪里 打算在哪里工作 喜欢武汉吗 有女朋友吗 差不多就这些 6 追一科技 为什么不用CNN...每个进程都有自己的内存，为什么可以访问共享内存 你知道希尔排序吗，比直接插入排序快吗，为什么，时间复杂度平均多少 单链表快排 写一下反转单链表 7 总结 如果尝试国企，研究所，银行等，可以通过提前参加他们的培养生计划
为什么B类树可以进行优化呢？...总结：每次深度加1就会进行一次磁盘IO的查询，将当前高度的数据加到内存中，再进行数值比较。...既然hash比B+树更快，为什么mysql用B+树来存储索引呢？ 答：一、从内存角度上说，数据库中的索引一般时在磁盘上，数据量大的情况可能无法一次性装入内存，B+树的设计可以允许数据分批加载。...二、从业务场景上说，如果只选择一个数据那确实是hash更快，但是数据库中经常会选中多条这时候由于B+树索引有序，并且又有链表相连，它的查询效率比hash就快很多了。...B+树是在B树的基础上进行改造，它的数据都在叶子结点，同时叶子结点之间还加了指针形成链表。 下面是一个4路B+树，它的数据都在叶子结点，并且有链表相连。 ? 问题5：为什么B+树要这样设计？
插入效率对比 如果从头部插入,LinkedList更快 如果从中间插入ArrayList更快 如果从尾部插入,在不扩容的情况下ArrayList略快,扩容次数多时LinkedList更快 get(int...index) ArrayList更快 遍历ArrayList更快 ArrayList新循环(迭代器)和普通循环遍历效率差不多 LinkedList 新循环(迭代器)比普通循环效率高很多(每次get(int...index位置 elementData[index] = e LinkedList 添加元素流程 list.add(Object e) 直接将元素添加到队尾 list.add(int index...，都是 数组+链表/红黑二叉树。...第一次添加元素的时候(tab == null) tab.length8 ++size > threshold table 的 length 为什么是 2 的 n 次幂 为了利用
这是一种更好、更快地在线程间共享数据的方法 从这个站点，你可以下载到一篇解释什么是Disruptor及它为什么如此高性能的文档 首先介绍ringbuffer。...，1这样的数字 sequence & （array length－1） = array index 比如一共有8槽，3 &（8 －1）= 3，HashMap就是用这个方式来定位数组元素的，这种方式比取模的速度更快...它是数组，所以要比链表快，而且有一个容易预测的访问模式 这是对CPU缓存友好的,也就是说，在硬件级别，数组中的元素是会被预加载的，因此在ringbuffer当中，cpu无需时不时去主存加载数组中的下一个元素...因为只要一个元素被加载到缓存行，其他相邻的几个元素也会被加载进同一个缓存行 可以为数组预先分配内存，使得数组对象一直存在（除非程序终止） 意味着不需要花大量的时间用于GC,此外，不像链表那样，需要为每一个添加到其上面的对象创造节点对象
为什么旗舰电视芯片里面的影像处理效果技术是最先进的？因为电视在众多消费级产品里面面板尺寸是最大的，因此它对画质的要求相对也是最精细的。...关于Wi-Fi 7会带来的用户体验提升，在联发科认为，主要包括更快、更稳和更高效。...所谓的更快，就是在近场短距离的高速传输情况下，Wi-Fi 7可以带来2.7倍的吞吐率，所以在文件分享时会更快速、更方便。...串流音乐服务在整体唱片行业的占比在2021年已经达到65%，预计串流音乐在整体唱片行业的占比还会呈逐年提升的趋势。...所以用联发科芯片的手机，系统的综合性能比相对更优秀。
不过话说回来天天追剧 刷综艺的日子也很是枯燥，羡慕你们这些正常上班的人，每天都有正经工作内容，感觉你们过的很充实。...可能有人会问为什么不直接用连续存储，我们还能用二分查找，用链表是想继续保留它修改时间复杂度低的优势。那我们如何优化单次查找的速度？...中的skiplist主要是为了实现sorted set相关的功能，红黑树当然也能实现其功能，为什么redis作者当初在实现的时候用了skiplist而不是红黑树、b树之类的平衡树？...而且显然红黑树比skiplist更节省内存啊！ Redis的作者antirez也曾经亲自回应过这个问题，原文见https://news.ycombinator.com/item?...我大致翻译下： skiplist并不是特别耗内存，只需要调整下节点到更高level的概率，就可以做到比B树更少的内存消耗。
# 栈 # 栈是什么 在 LIFO (后进先出) 数据结构中，将首先处理添加到队列中的最新元素。 栈是一个 LIFO (后进先出) 数据结构。...栈既可以用数组来实现，也可以用链表来实现。用数组实现的栈，我们叫作顺序栈，用链表实现的栈，我们叫作链式栈。 # 为什么需要栈 相比数组和链表，栈只是对操作进行了限制，似乎并没有任何优势。...为什么不直接使用数组或者链表？为什么还要用这个 “操作受限” 的 “栈” 呢？...# 为什么需要队列 为什么需要队列和为什么需要栈，是同样的道理，参考 为什么需要栈 # 队列的应用场景 （1）阻塞队列 阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。...这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。 # 参考资料 数据结构与算法之美 Leetcode：栈和队列 数据结构 线性表 栈 队列
数据结构实现：ArrayList 是动态数组的数据结构实现，而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。...随机访问效率：ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高，因为 LinkedList 是线性的数据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。...相对于ArrayList，LinkedList的插入，添加，删除操作速度更快，因为当元素被添加到集合任意位置的时候，不需要像数组那样重新计算大小或者是更新索引。...为什么要用Arraylist取代Vector呢？ 线程安全：Vector 使用了 Synchronized 来实现线程同步，是线程安全的，而 ArrayList 是非线程安全的。...七、LinkedList 底层结构 LinkedList是基于双向循环链表实现的，除了可以当作链表操作外，它还可以当作栈、队列和双端队列来使用。
提到Redis，大家的第一反应是去做Redis缓存，为什么呢？因为“快”是Redis的最大特点，用于做缓存，减少I/O操作，Redis非常适合，但为什么Redis会这么快呢？...三、双向链表 链表作为一种常用的非线性结构，提供了高效的节点重排能力，在Redis中，通过双向链表来实现一系列功能： 双向链表带有表头指针和表尾指针，这样获取头节点和尾节点就是O(1)；另外，通过len...属性，获取链表长度也是O(1)。...解决键冲突 Redis的哈希表用链地址法来解决键冲突；并且，为了更快的速度，Redis总是将新节点添加到链表的表头位置（时间复杂度为O(1)）。...，并且新元素的类型比集合中现在所有的类型都要长，则需要先讲整数集合升级，才能将新元素添加进来（整数集合不支持降级），这是为了节约内存。
行早 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 就在正在召开的CES 2022上，英伟达推出了比“性能猛兽”3090更强悍的新一代旗舰显卡GeForce RTX 3090 Ti。...用最直白的数据来说，RTX 3090 Ti有40T的算力，比3090还快11%。 网友看完之后甚至直接表示，这应该叫$3090 Ti…… 话不多说，具体参数细节，我们接着往下看。...在其他方面对比3090来说，3090 Ti的CUDA核心增加到10752个，每秒浮点运算次数提升到40TFLOPS，比3090快11%。...RT内核（用于光追计算）数量增加到84个，光追运行速度达78TFLOPS；Tensor内核（用于深度学习计算）数量增加到336个，AI计算运行速度达到320TFLOPS。...而这么多项性能提升的代价就是功耗，3090 Ti的热功耗比3090高了足足100W，达到450W。
五年前，英伟达推出了DLSS技术，通过每个GeForce RTX GPU中的Tensor Core实现神经渲染来提高性能，在图形领域带来了速度更快、图像质量更高的图形处理革命。...这是一种全新的AI模型，采用了光线重建（Ray Reconstruction）技术，能为密集型光追游戏和应用程序，创建更高质量的光追图像。...这样就在采样的光线之间生成了更高质量的像素，从而提高了所有GeForce RTX GPU的光追图像质量。...DLSS 3.5的训练数据比DLSS 3多了5倍，因此它能够识别不同的光追效果，以更智能的方式决定如何使用时间和空间数据，并保留高频信息，从而实现优质超分辨率。...而GeForce RTX 20和30系列用户，则可以在超分辨率和DLAA的基础上，将光线重建添加到AI强化工具中。 光线重建是开发人员提高光追游戏图像质量的新选择，也是DLSS 3.5的一部分。
我们可以说for循环比for-each好吗？ 答案是否定的。在下一个基准测试中，我们将ArrayList更改为LinkedList。 同样，这里是测试结果。...原因分析 一些初学者可能想知道为什么ArrayList使用for循环方法遍历得更快，而LinkedList则更慢，速度也非常慢？ 这由ArrayList和LinkedList数据结构决定。...LinkedList的底层是一个双向链表。使用for循环实现遍历，每次都需要从链表的头节点开始。时间复杂度为O（n*n）。...结论 使用ArrayList时，for循环方法更快，因为for-each由迭代器实现，并且需要执行并发修改验证。...使用LinkedList时，for-each比for循环快得多，因为LinkedList是通过使用双向链表实现的。每个寻址都需要从头节点开始。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
