example: moduleName: github.com/traefik/pluginproviderdemo 总体来看，APISIX Ingress 提供了更多种的扩展方式，可以根据实际情况进行灵活选择...而 Traefik 目前则只支持通过 Go 语言进行开发，选择较少。 生态 在进行技术选型时候，除了考虑一些性能表现，还需要对产品的整个生态支持进行考察。...从生态合作角度来看，APISIX Ingress 比 Traefik 提供了更为广泛的集成能力，尤其是与基础组件。因此在进行技术选型时，可以结合当前自己所用的基础组件的情况进行权衡。...也可以通过 ApisixPluginConfig 进行插件模板的配置，在其他的 ApisixRoute 资源中进行引用。
在中国各个行业收入如此巨大的今天，人们普遍觉得软件行业挣钱，而且比较起来比别的行业高那么多，是真的付出的就比别的行业多嘛，事实也不尽如此，你能说在富士康车间的工人比做软件的轻松嘛？...那么为什么程序员比其他的行业工资高？...程序员的门槛相对比较高，这个门槛不是指的是学历，很多人都在倒在入门的路上，因为开始学习总会遇到这种那样的不会，很容易让人放弃，有的人选择参加培训，培训费用贵的吐血不说，关键是零基础的参加培训基本听不懂，
如果需要根据自身的业务场景进行功能定制，APISIX 提供了多种扩展方式，可以根据自身情况自由选择、组合。...使用户能够利用一些现有的业务逻辑，还可以根据公司已有技术栈或研发喜好自行选择，而无需学习新语言。 以上扩展方式，APISIX Ingress 都能够完整的支持，无需进行额外的开发。
比apply函数快344倍！ 如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...现在的numpy.where()，只查看数组中的原始数据，而不必负责Pandas Series带来的内容，如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位！...它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。所以在这种情况下，将坚持使用np.where()！ 一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！...为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。使用.apply执行基本的Python是更快的选择。...5 其他 一种选择是使用apply跨CPU核并行化操作。因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！
现在，你可能会想为什么这个list要花更多的时间呢?原因是，list以对象格式存储数据，当我们首先尝试存储值类型时，它将其转换为引用类型，然后再存储。...伙计们，for循环比foreach循环快得多。让我们看看下面的例子。 ? 不要担心，我已经在发布模式下测试了这个示例，这个屏幕截图是在几次测试运行后拍摄的。...现在很明显，结构体要比类快得多。同样，我在发布模式下测试了这段代码，并获得了至少20个输出，以使程序达到稳定的位置。 现在最大的问题是“为什么结构体比类快?”...如果是对象类型，则创建引用，并将值存储在内存的其他位置。基本上，值存储在一个可管理的堆中，指针创建在堆栈中。以这种方式在内存中实现一个对象，通常要比结构体变量花费更多的时间。...05 — 选择分配类数据成员的最佳方式 在为类变量赋值之前，我建议你现在查看以下代码和输出屏幕。 ? 是的，我们的输出屏幕是说，使用属性分配数据成员比直接分配要慢得多
一些特征可以证明它们在表示样本时的稳健性，而其他特征则不能。 可能存在一些类型的特征，会降低分类问题的准确性或增加回归问题的误差，进而影响训练模型的结果。...特征选择只选择特定类型的特征，不包括其他类型的特征。例如，只需选择f1和f3并删除f3。特征向量长度变成了6而不是9。在特征约简中，可以排除每个特征的特定元素。...因为我们问题的目标是选择最好的一组特征元素，所以如果选择或不选择，每个特征元素都可能影响结果。因此，每个特征元素都被视为一个基因。染色体将由所有基因（即所有特征元素）组成。...根据训练数据，SVC将使用人群中每个解决方案选择的特征元素进行训练。经过训练后，根据测试数据进行测试。 根据每个解的适合度值，我们可以选择其中最好的作为父母。...import numpy import sklearn.svm def reduce_features(solution, features): selected_elements_indices = numpy.where
为了搭建神经网络，可以选择的是选择隐层里用哪个激活函数，还有神经网络的输出单元用什么激活函数 有一个函数总比sigmoid函数表现好，那就是a=tanh(z)（双曲正切函数）， 函数介于+1和-1...如果你的输出值是0或1，如果你在做二元分类，那么sigmoid很适合作为输出层的激活函数，然后其他所有单元都用ReUL。...如果你不确定隐层应该用哪个，那就用ReUL作为激活函数 还有个带泄露的ReUL（z小于0是有一个缓缓的斜率，）通常比ReUL激活函数好，不过实际中使用的频率没那么高 在实践中使用ReUL激活函数，学习速度通常会快得多...，比使用tanh或sigmoid激活函数快得多，因为ReUL没有函数斜率接近0时，减慢学习速度的学习速度的效应 说一下几个激活函数 sigmoid 除非用在二元分类的输出层，不然绝对不要用，或者几乎从来不会用...最常用的默认激活函数ReLU，不确定用哪个，就用这个，或者带泄露的ReLU（max(0.01z, z)） ###3.7 为什么需要非线性激活函数（nonlinear activation function
为什么 Redis 单线程设计会带来如此高的性能？如果利用多个线程并发处理请求不是更好吗？ 在本文中，我们将探讨使 Redis 成为快速高效的数据存储的设计选择。...基于内存存储 访问内存比访问磁盘快几个数量级 Redis 是在内存中进行键值存储。 Redis 中的每次读写操作都相当于从内存的变量中进行读写。...访问内存比直接访问磁盘快几个数量级，因此Redis 比其他数据存储快得多。...为什么我们不能在只有确定套接字中的数据已准备好读取时，才执行系统调用嘞？ 这就是 I/O 多路复用发挥作用的地方。 I/O 多路复用模块同时监视多个套接字，并且仅返回可读的套接字。...操作速度很快， 所以 Redis 做出了以下决定， 使用 I/O 多路复用来缓解网络 I/O 缓慢问题 使用单线程架构减少锁开销 结论 四个原因 综上所述，单线程架构是 Redis 团队经过深思熟虑的选择
这种基于数据库的工作方式使得locate命令的查找速度极快，特别是在大型文件系统中，因此locate命令在查找文件时通常比find命令快得多。...它通常通过cron作业或其他定期任务进行更新，这意味着它可能无法找到最新的文件，尤其是在最近一次更新数据库后新创建或修改的文件。...三、总结 综上所述，locate命令在查找文件时通常比find命令快得多，这主要归功于其基于数据库的工作方式。然而，这种速度优势是以牺牲实时性为代价的。...因此，在选择使用locate还是find时，需要根据具体需求进行权衡。如果需要快速查找文件且不介意可能无法找到最新文件的情况，那么locate是一个很好的选择。...如果需要确保找到最新文件，那么find可能是更好的选择。---- 参考文档： man locate man find
了解为什么在Wasm中使用Rust而不是其他编程语言。 image.png WebAssembly（Wasm）是一项技术，可以重塑我们为浏览器构建应用程序的方式。...在有关Rust和Wasm生态系统状态的本文中，我将尝试解释为什么Rust是可以释放WebAssembly真正潜力的语言。 什么是WebAssembly？...WebAssembly的启动和运行速度比JavaScript快得多，因为二进制格式对于浏览器而言非常简单，而且易于浏览器以高度优化的方式运行。...其他语言 可以将许多不同的语言编译为WebAssembly，包括C＃和Go ，那么为什么不使用它们代替Rust？ 尽管编程语言的使用始终受个人喜好影响，但有很多原因使Rust成为工作的最佳工具。...但现实情况是，这些技术可能始终是新建项目的最佳选择。 C和c++运行时非常小，就像Rust一样，因此可以实用地嵌入现有的应用程序和库。
为什么是这样的？...运算和数据处理 Numpy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数据表达式，否则需要编写循环，用数组表达式代替循环的做法通常称为失量化.失量化的运算比普通的Python运算更快. ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where
为什么要使用PHP框架? 本文将列出10个比较流行的PHP框架来帮助您进行选择。 PHP框架提供了简化web应用程序开发的基本结构。我们使用它们是因为它们加快了开发过程。...为什么？因为它可以安全地处理复杂的web应用程序，速度比其他框架快得多。 Laravel简化了开发过程，简化了常见的任务，比如路由、会话、缓存和身份验证。...与其他框架相比，CodeIgniter要快得多。由于它还提供了可靠的性能，所以当您想要开发轻量级应用程序以在普通服务器上运行时，它是一个不错的选择。...而且，因为它允许开发人员“做所有事情”，所以它可能比其他框架要慢。 4. CakePHP ? 如果您正在寻找一个简单而优雅的工具包，那么就不要再寻找了。...由于它相对较新，所以不太受欢迎，用户社区也比其他框架小。 10. ThinkPHP ? ThinkPHP是为了简化企业级应用开发和敏捷WEB应用开发而诞生的。
后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。...这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。 3.R具有很强的互动性。...另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。 总结来说：R语言简单易学，完全免费，使用者众多，擅长统计与绘图。R语言是新手入门编程的最好选择。
: 其他方式比常规方式 快了 1.8倍 (44.87%) ....常规 str_replace('a', 'b', $string); 其他方式 strtr($string, 'a', 'b'); 性能 我创建了一个包含 500 万个随机字符串的数组。...避免循环头部中的函数调用 (在每次迭代中调用的 for (i=0; i<count(array); i) 中的 count() 中) 注销消耗内存变量 首选 switch 语句而不是多个 if 语句 优先选择...但我认为，如果有更快的替代方案，例如，在 regex 更容易处理和维护的情况下，为什么不使用它们呢？...总结 我们已经看到，即使使用当前的 PHP 7.4 (已经比以前的 PHP 版本快得多)，也有可能使用其他方法进一步提高脚本性能。
为什么 Redis 单线程设计会带来如此高的性能？如果利用多个线程并发处理请求不是更好吗？ 在本文中，我们将探讨使 Redis 成为快速高效的数据存储的设计选择。...github 地址：https://github.com/wayn111/waynboot-mall ” 基于内存存储 访问内存比访问磁盘快几个数量级 Redis 是在内存中进行键值存储。...访问内存比直接访问磁盘快几个数量级，因此Redis 比其他数据存储快得多。...为什么我们不能在只有确定套接字中的数据已准备好读取时，才执行系统调用嘞？ 这就是 I/O 多路复用发挥作用的地方。 I/O 多路复用模块同时监视多个套接字，并且仅返回可读的套接字。...操作速度很快， 所以 Redis 做出了以下决定， 使用 I/O 多路复用来缓解网络 I/O 缓慢问题 使用单线程架构减少锁开销 结论 四个原因 综上所述，单线程架构是 Redis 团队经过深思熟虑的选择
那为什么不直接改用Julia呢？ 害，其实是舍不得Python那无可替代的生态。 当初从原版Torch使用的Lua改用Python就是看中了生态这一点。...最后做出来的Julia采用即时编译（Just In Time），速度比需要解释器的Python快得多，又没有失去交互性。...具体到机器学习来说，Julia执行各类算法包括矩阵运算的速度都比Python快得多。 Julia生态里也有自己的开源深度学习框架Julia Flux。...这位要提醒大家Julia自身就带有和其他语言的交互功能，他平常会在Julia代码里调用Huggingface的Python模型作开发，两种生态都用上才是坠吼的。...最后，有人很不理解PyTorch开发团队不选择迁移到Julia的做法，既然Julia语言有所有他们需要的特性，还要花时间在Python里重新造轮子是自找麻烦。
特征选择能够改善你的机器学习模型。在这个系列中，我简单介绍你需要了解的特征选择的全部内容。本文为第一部分，我将讨论为什么特征选择很重要，以及为什么它实际上是一个非常难以解决的问题。...我将详细介绍一些用于解决当前特征选择的不同方法。 我们为什么要关心特征选择？ 特征工程对模型质量的影响通常比模型类型或其参数对模型质量的影响更大。...在这方面没有模型类型要比其他更好。决策树可以陷入多层神经网络甚至陷阱。删除噪声特征可以帮助模型聚焦于相关的pattern。 并且特征选择还有其他的好处。如果我们减少特征的数量，模型通常能训练得更快。...如果我们没有使用完整的搜索空间，也许会跳过最优解，但是这种方法比穷举的方法要快得多。而且，我们通常会以更快的速度获得很好解决方案，有时甚至会获得最优解。...那么，在我们的下一篇文章中，我们将讨论另一种启发式搜索，既可以在更大的数据集上使用，也往往比前向选择和后向消除提供更好的结果。
在输出层，如果我们需要输出的数据介于0至1而不是-1至1，相比tanh函数，则选择Sigmoid函数更好。...2.tanh函数 tanh函数图像 tanh函数的表现在各种场合几乎总是比Sigmoid函数要好。使得输入数据的平均值接近0，更有益于神经网络吸收。...tanh和Sigmoid函数都有的缺点是，在输入数据非常大或者非常小时，其函数的斜率趋近于0，从而使得梯度下降算法进行的很慢 3.ReLU函数 ReLU函数图像 ReLU已经成为选择激活函数的默认选择...，如果不确定隐层使用哪个激活函数，那么就用ReLU 由于ReLU的斜率为1，因此如果采用ReLU，我们神经网络的学习速度会比其他激活函数快得多 ReLU的一个缺点是当输出小于0时，其导数为0，不过在实际使用中...，因此没有什么影响 4.Leaky ReLU Leaky ReLU函数图像 对ReLU的改进就是提出了Leaky ReLU，Leaky ReLU在输入小于0时，依然有一个斜率，尽管很缓，他的表现通常比ReLU
他们为什么会呢？如果他们能够进入那里，他们就可以继续徘徊在我们的数据和活动上，而我们将是一个明智的选择。您最近是否使用过任何公共Wi-Fi网络或通过蓝牙连接了未知设备？您的手机可能已被黑客入侵。...这就是为什么我们现在将引导您完成一些步骤，您可以按照这些步骤检查手机是否被黑客入侵。” 如何找出您的手机是否被黑客入侵 有很多事情需要注意，这可能表明您的手机已被黑客入侵。...如果您的设备比平时更热，请尝试找出原因。如果您无法深入浅出，可能会发生一些麻烦。 ＃2您的电池不能持续使用足够长的时间 多余的热量也会增加功率。...即使您没有感到高温，您仍可能会注意到电池的电量消耗比以前快得多。同样，这可能是由于始终在后台运行未知程序。 ＃3您似乎正在使用比平时更多的数据 接下来是其他两个。...他们通过强迫受害者查看比平常更多的广告来做到这一点。如果您注意到比平时更多的广告，则您的手机可能已感染了广告软件，并且很可能已被黑客入侵。 ＃6您的手机上有尚未安装的新应用 始终注意手机上的应用程序。
在这篇文章中，作者详细论述了“为什么我觉得TensorFlow很逊”这个有趣问题。 本文为作者观点，不代表量子位立场。 ?...在你完成这个任务的时候，其他人已经用Pytorch创立第3个AI公司了。 对于像我这样的机器学习实践者来说，TensorFlow也不是一个很好的选择，框架的声明性特性使调试更加困难。...对我来说，最有趣的问题是为什么纯声明式开发方式有明显缺陷，谷歌还是要选择它。...以标准的交互式Web应用程序React Javascript库为例，在React中，数据流通过应用程序的复杂性有助于隐藏开发人员，因为Javascript的执行顺序通常比更新DOM快得多。...所以，我们为什么要编写更多行、更难于理解和维护的代码呢？Pytorch的界面比TensorFlow的界面要好得多。 结论 对于快速开发原型来说，TensorFlow太低层了。
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