总计66条指令，比编译型语言慢至少17倍（假设每条指令执行时间相同。但事实上，访存/跳转类指令消耗的时间常常是加法指令的十倍甚至百倍）。...它甚至能根据上次运行结果实时profile，然后花大力气优化关键代码，从而得到比C更快的执行速度。 不过，理想很丰满，现实很骨感。...虽然局部热点的确可能更快，但Java的整体效率仍然比C/C++差上很多——这个原因就比较复杂了。...和C/C++/Java那种投入海量资源经过千锤百炼的编译器不同，python的JIT甚至可称得上“蹩脚”。 加加减减，仅一个循环，慢上十几甚至几十倍还是很正常的。...就好像有个numpy，谁敢说python做不了向量运算呢？ ——当然，和行家说话时，你得明白，这是找C之类语言搬救兵了。睁眼说瞎话把它当成python语言自己的能力是有点丢人的。
所以，我一一的拒绝了他们。 关于这套面试题，有很多内容，我都写过文章的！今天，我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询快？ ? 关于，这个问题，我网上看了很多答案。...大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？MyISAM 适合读多，并发少的场景；这个问题要分场景来看。...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 的区别，可以看我的这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗？》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？...说白了，为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢？因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务，也是它查询快的一个原因！
大数据文摘出品 96岁高龄的伊丽莎白二世逝世，在英国乃至全球引发了强烈的情绪波动。 显然，王室成员和她的好友都在为失去一个他们熟悉并且亲切的人而悲伤，但是为什么普通民众会这么伤心呢？...哲学家路易丝·理查森引用了一个被称为【假设世界】的理论，该理论认为一个人对世界有着强烈的、基础的假设。 女王的去世实际上只是打破了普通人的【假设世界】。...她说:“我们所悲痛的是那些扰乱了这个假设世界的损失，这可以解释为什么人们对女王去世感到悲痛。” 换句话说，人们可能只是对“女王一直存在”的【假设世界】崩塌而感到悲痛。...此外，英国爱丁堡大学的哲学家和伦理学家迈克尔•乔尔比(Michael Cholbi)则表示，人们会为公众人物的离去而悲伤，这是有道理的。...来得也快，去的也快 但是对于一些疏远的人，比如女王，安迪•兰福德认为这种悲伤会比失去一个亲近的人更快消失。 他说，我们与某人之间的联系取决于三个变量：时间、距离和亲密度。
很多人都在吐槽C++，为什么要设计的这样复杂？就一个程序语言，还能搞出这么多值类别来？...所以要想解释清为什么会有这些概念，我们就要从C语言开始，去猜测和体会C++设计者的初衷，遇到的问题以及「找补」的手段，这样才能真正理解这些概念是如何诞生的。...在C++中生命周期比在C中更加重要，在C中讨论生命周期其实仅仅在于初始化和赋值的问题（比如说局部static变量的问题），但到了C++中，生命周期会直接决定了构造和析构函数的调用，因此更加重要。...既然本质是指针，那么指针的解类型就是可以手动定义的，同理，变量的引用类型也是可以手动定义的。（本质上就不是别名，如果是别名的话，那类型怎么能变化呢？）...C++之所以会出现这么多难搞的值类别，就是为了在兼容C方式的同时，提供一种更高级的语义封装。所以C++纠结就纠结在这里，一方面希望提供一些高级的语法，让程序员可以屏蔽掉一些底层的概念。
就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...毫无疑问，直观印象里，排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快，甚至不需要理由，就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽，冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支，如果处理器能够像我一样提前预判，那累加的操作就会快很多，对吧？...我需要刷很多次图才能正确地预测地图上的路线，处理器需要排序才能提高判断的准确率。 计算机发展了这么多年，已经变得非常非常聪明，对于条件的预测通常能达到 90% 以上的命中率。
问题 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： C++ 代码 #include #include using namespace std; int main() { string...正因为这个兼容性的特性，导致 cin 有许多额外的开销，如何禁用这个特性呢？...通常，输入流都是从缓冲区读取内容，而 stdio 和 iostreams 都有自己的缓冲区，如果一起使用就会出现未知的问题。...（如果调用 std::ios_base::sync_with_stdio(false)，程序就需要考虑到这点，以免出现未知错误） 为了避免这种情况，C++ 默认使 cin 与 stdio 同步，这样就不会出现问题
在以前的一段时间里，我曾经认为因为组件是一棵树，所以它的更新就是理所当然的深度遍历这棵树，进行递归更新。本篇就从源码的角度带你一起分析，Vue 是怎么做到精确更新的。...在不进行手动优化的情况下），这是性能上的灾难。...Vue的更新粒度 那么，Vue 这种精确的更新是怎么做的呢？其实每个组件都有自己的渲染 watcher，它掌管了当前组件的视图更新，但是并不会掌管 ChildComponent 的更新。...这里的 msg 属性在进行依赖收集的时候，收集到的是 parent-comp 的`渲染watcher。（至于为什么，你看一下它所在的渲染上下文就懂了。）...总结来说，这次 msg 的更新不光触发了 parent-comp 的重渲染，也进一步的触发了拥有slot的子组件 slot-comp 的重渲染。
现在有一个需求是根据商品名称或skuId模糊匹配查询包含该sku的送货单列表。...： 二次优化 这次优化的目标就是去掉临时表以及filesort。...再分析我们的业务场景：在我们的业务场景中，一个送货单对应多个商品，属于典型的一对多，使用exists就可以避免使用group by或distinct，其性能肯定能好于join。...最后，我们的order by使用的是create_time字段。...实际上，create_time和主键id是等效的，所以可以使用order by id来替换order by create_time，以进一步利用唯一索引的自然顺序来进一步提升查询性能。
问题 下面这段 C++ 代码，数组排序后，执行速率快了近 6 倍。...按道理说，也不应该是缓存造成的。仔细看一下这些代码，做的无非就是判断，加法这些很平常的运算。到底是什么导致了这样的差异呢？ 回答 其实这是由分支预测（Branch Prediction）造成的。...分支预测的专业解释可以参考下维基上的 分支预测器。我这里简单解释下，就是让 CPU 找到一个规律，可以猜到下一条要执行的是哪一条指令，然后直接跳过去，这样速度就变快了。...测试环境：Core i7 920 @ 3.5 GHz C++ – Visual Studio 2010 – x64 Release // Branch - Random seconds = 11.777...已排序的和无序的执行时间有很大差异。
•自动化维度和图形间距 添加新的设置选项控制图形的维度和间距，以更好的解决多子图所带来的图形间距问题。比自带的tightlayout更友好。...•colormap和属性循环 matplotlib中的 ListedColormap[1] 和 LinearSegmentedColormap[2] 着实难用。...•.proplot文件夹 matplotlib很难设计自己的colormap和颜色循环，而且也没有内置的方法保存以便以后使用。此外，使用自定义的.ttc、.ttf和.otf字体文件也很困难。...通过register_cmaps[3], register_cycles[4], and register_fonts[5]可以手动加载这些文件，而无需重启Ipython。...就先介绍这么多了，感兴趣的可以去安装了！让我再趴一会！
，向量化运算，别提有多爽，不用一层一层的for循环了，python本身是不能够向量化运算的，但numpy却可以。...要节省很多的时间，下面我们看为什么numpy的速度快？...如何正确的使用numpy 知道了numpy运行快的原因了，那我们怎么使用numpy才能达到加速的效果呢？...View不会复制东西，速度快，而copy则速度慢。在numpy中，a=2是用view方式，而a=a2则是用copy的方式。...numba库使用jit（just-in-time）加速python低效的for语句，前面我们提到过C比python快的一个原因是C会先编译好再运行，而jit的原理就是先编译python，让代码变得静态，
这将使您获得C++的速度，同时保持在主应用程序中轻松使用Python。 当然，这样做的挑战是，您必须用C++重新编写代码;这是一个非常耗时的过程。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...但是即使是Numpy代码也没有Numba优化后的机器代码快。下面的代码将执行与前面相同的数组操作。...cuda选项主要用于具有许多并行操作的非常大的阵列，因为在这种情况下，我们可以充分利用GPU上有这么多核心的优势。...当应用以下这些领域中，Numba将是最有效的: Python代码比C代码慢的地方(通常是循环) 将相同操作应用于某个区域的位置（即对多个元素执行相同操作） 在这些区域之外，Numba可能不会给您提供太快的速度
通过前面学习，我们已经在centos系统中安装了docker，也成功的拉取了docker的hello-word镜像及运行成功了。...整个流程如下图： 图片 思考2：docker为什么会比VM虚拟机快呢？ 我们来看看一个形象的docker和VM虚拟机的对比图。如下图： 图片 那么docker为什么会比VM虚拟机快呢？...主要有以下两点： 1：docker有着比虚拟机更少的抽象层 由于Docker不需要Hypervisor(虚拟机)实现硬件资源虚拟化，运行在docker容器上的程序直接使用的都是实际物理机的硬件资源； 我们知道虚拟机是需要虚拟出...这比docker来说，多了很多抽象层的。如下图： 图片 因此在CPU、内存利用率上docker将会在效率上有明显的。...2：docker利用的是宿主机的内核，而不需要加载操作系统的OS内核 当新建一个容器时候，docker不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核。
利与弊: 利 Python + NumPy 利 与Theano类似的计算图抽象化 利 编译时间比Theano快很多 利 用TensorBoard进行可视化 利 同时支持数据并行和模型并行 ...利与弊: 利 适合前馈网络和图像处理 利 适合微调已有的网络 利 定型模型而无需编写任何代码 利 Python界面相当有用 弊 需要用C++ / CUDA编写新的GPU层 弊 不适合循环网络...CNTK的全称是“计算网络工具包。”此学习库包括前馈DNN、卷积网络和循环网络。CNTK提供基于C++代码的Python API。...Deeplearning4j的所有功能参见功能介绍。 为什么用Java 经常有人问我们，既然有如此之多的深度学习用户都专注于Python，为什么还选择Java来实施开源深度学习项目。...虽然Java的速度不及 C 和 C++，但它仍比许多人想象得要快，而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度，节点可以是 GPU 或者 CPU。也就是说，如果要速度快，多加几盒处理器就好了。
俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba 不过在介绍 numba 之前，我们还是得来看看 python 为什么这么慢： 为什么...python 这么慢 用过 python 的人都知道， 尤其是在有循环的情况下，python 会比 C++ 慢很多，所以很多人都避免在 python 代码里引入复杂的 for 循环。...因为即使是 numpy 也没有 numba 转换为机器码快，numba 尤其擅长加速 numpy 的基本运算 (如加法、相乘和平方等等) ，其实准确来说如果 numpy 函数是对各个元素采用相同的操作的情况下...数组进行基本的数组计算，比如加法、乘法和平方，numpy 都会自动在内部向量化，这也是它可以比原生 python 代码有更好性能的原因。...但是在特定情况下，numpy 的代码也不会和优化过的机器代码速度一样快，此时 numba 直接作用于 numpy 运算也能起到一定的加速效果。
本文来讲述一下科学计算库Numpy中的一些常用操作～ 看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Numpy Python中常用的基本数据结构有很多，通常我们在进行简单的数值存储的时候都会使用list来进行...Numpy的主要特点 具有运算快，节约空间的ndarray，提供数组化的算数运算和高级的广播功能； 使用标准数学函数对整个数组的数据进行快速运算，不需传统的循环编写； 读取/写入磁盘上的阵列数据和操作存储器映像文件的工具...numpy中提供了arange函数使得我们可以通过循环的方式设置起始位置以及步长来生成数组。...numpy中也提供了大量的数学函数，并且这些函数的运行速度要比math等库中的函数快很多（具体快多少可以自己实践证明一下），常用的数学函数如下： sqrt()：计算序列化数据的平方根 sin(),cos...()：三角函数 abs()：计算序列化数据的绝对值 dot()：矩阵运算 log(),log10(),log2()：对数函数 exp()：指数函数 cumsum(),cumproduct()：累计求和，
作为 ClickHouse 的最初设计者、Github 上 ClickHouse 开源项目的主要提交者，Alexey Milovidov 也是高性能 C++、分析应用程序和 SQL 数据库方面的专家。...这当中有哪些技术点是客户真正需要的，我们在合作的前期也都进行过讨论。 在阿里云瑶池峰会上我们提到的 SharedMergeTree，它可以把整个弹性做得比原来社区版本更高效。...为什么不把一个产品变成全能产品呢？虽然不是马上就能实现，但我看到了有这样融合的可能性。如果一个数据库就能解决的问题，为什么要用另外一个数据库呢？如果要用到搜索，为什么分析型数据库不能做搜索？...InfoQ：可能阻碍大家做融合的第一个问题是性能，是不是融合到一起势必要牺牲一些性能，ClickHouse 最开始引得大家这么大的关注，在社区内火的这么快，也是因为 ClickHouse 性能非常突出，...很多企业跟我们聊的时候会说，ChatGPT 非常火，但要把这个技术变成一个企业级应用的时候，一些数据处理的技术是相当关键的，数据库这么多年积累下来的技术会对这方面的工作有很大帮助。
NumPy 还提供了用于线性代数、傅里叶变换和矩阵领域的函数。NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建，是一个开源项目，可以免费使用。为什么使用 NumPy？...在 Python 中，我们有列表来实现数组的功能，但是它们处理起来速度较慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。...数据科学：是计算机科学的一个分支，研究如何存储、使用和分析数据以从中获得信息。为什么 NumPy 比列表快？...NumPy 数组在内存中是连续存储的，而不像列表那样存储不连续，因此进程可以非常高效地访问和操作它们。这种行为在计算机科学中称为局部性引用。这就是 NumPy 比列表更快的主要原因。...NumPy 是一个 Python 库，部分是用 Python 编写的，但大多数需要快速计算的部分是用 C 或 C++ 编写的。
而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。...（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的） 例如：Python语言的numpy向量化语句为什么比for快？...总计66条指令，比编译型语言慢至少17倍（假设每条指令执行时间相同。但事实上，访存/跳转类指令消耗的时间常常是加法指令的十倍甚至百倍）。...使Numpy包的切片、运算符和函数来替代代码中的for循环以及运行速度较慢的代码片段，可以显著提高代码的性能。...规则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式，善用python的numpy库中的内置函数。例如：np.exp ,np.log ,np.maxmum(v,0) 等。
TensorFlow 的利与弊 (+) Python + NumPy (+) 与 Theano 类似的计算图抽象化 (+) 编译时间比 Theano 快很多 (+) 用 TensorBoard 进行可视化...GPU 上快109倍。...DL4J：为什么用Java？ 经常有人问我们，既然有如此之多的深度学习用户都专注于 Python，为什么还选择 Java 来实施开源深度学习项目。...虽然 Java 的速度不及 C 和 C++，但它仍比许多人想象得要快，而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度，节点可以是 GPU 或者 CPU。...也就是说，如果要速度快，多加几盒处理器就好了。 最后，我们也在用 Java 为 DL4J 打造 NumPy 的基本应用，其中包括 ND-Array。
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