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想提高计算速度？作为数据科学家你应该知道这些 python 多线程、进程知识

每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。...为了避免这种情况，我们必须小心不要引入太多相互依赖的锁。 活锁：活锁是指线程在循环中继续运行，但没有任何进展。这也是由于互斥锁设计不当和使用不当造成的。...现在让我们在这个任务中引入一些并行性来加快速度。在开始编写代码之前，我们必须在线程和多处理之间做出决定。正如你目前所了解到的，当任务的瓶颈是 IO 时，线程是最好的选择。...我正在使用 python 标准库中的 concurrent.futures.threadpoolexecutor 类进行线程处理。...另外，我正在计时代码中完成模型拟合核心工作的部分。

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精读《高性能 javascript》

前言 本期我来给大家推荐的书是《高性能JavaScript》，在这本书中我们能够了解 javascript 开发过程中的性能瓶颈，如何提升各方面的性能，包括代码的加载、运行、DOM交互、页面生存周期等。...管理浏览器中的 JavaScript 代码是个棘手的问题,因为代码执行阻塞了其他浏览器处理过程，诸如用户 界面绘制。...改善循环性能的最好办法是减少每次迭代中的运算量，并减少循环迭代次数。 一般来说，switch 总是比 if-else 更快，但并不总是最好的解决方法。...使用性能分析器找出脚本运行时速度慢的部分，检查每个函数所花费的时间，以及函数被调用的次数，通过调用栈自身提供的一些线索来找出哪些地方应当努力优化。...虽然花费时间和调用次数通常是数据中最有价值的点，还是应当仔细察看函数的调用过程，可能发现其 它优化方法。这些工具在那些现代代码所要运行的编程环境中不再神秘。

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三个比它们等效 ES5 速度慢的 ES 6 函数，另附国外开发者如何“喷”人

造成这种痛苦的原因有两个主要原因：reduce 和 forEach 需要执行一个回调函数，这个函数被递归调用并使堆栈膨胀，以及对执行代码进行的附加操作和验证（在此描述 https://www.ecma-international.org...我们假设你有一个你注意到的服务很慢。你有两个选择。选项 1 占用了团队中的一个或几个开发人员，让他们花一些时间来优化代码以提高速度。选项 2 正在投入一些资金来扩展您的硬件。...- 好吧，在我工作的地方，我们每天处理大约550亿个事件，这意味着每秒大约700k个事件，当我们尝试在这种环境中运行节点时……你知道其余的事情。...让我们说，为了论证，20％ 的事件（每秒 140k）正在进行一些繁重的工作并循环超过一万件事情。现在，假设您将这些循环从 forEach 优化到 for 循环。您的“基准”可为此更改节省 67 微秒。...在优化性能时应该做的第一件事是找到应用程序的实际瓶颈。否则，花费时间来优化对实际执行时间没有实际影响的代码。我是一名软件架构师，我最喜欢的一件事就是让代码快速发展。

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中科院计算所牵头「低熵云计算」专辑登Intelligent Computing！

低熵云计算系统包括：可以在硬件层实现区分、隔离和优先化(DIP)约束的标签化处理器架构、提供10倍速增长的标签化网络栈、可以显著降低尾延迟的用于配置自动调优的机器学习方法、可以用控制模式约束限制编程熵的分形并行模型...基于排队理论的低熵标签化网络栈的性能分析 理论建模是对计算机系统进行量化分析和性能预测的一种流行的方法，同样适用于云计算系统。随着云计算系统的发展，“低熵云”正在成为一种新的趋势。...在该分析方法的指导思想下，我们以突发流量为例，使用非侵入式的基础测试获取网络服务各阶段处理速度，基于负载和系统特征识别处理速度最慢的瓶颈阶段，对基于LNS的服务器、基于mTCP的服务器和基于Linux的服务器分别建立了能感知阶段处理速度变化的模型...基于贝叶斯优化的流数据处理系统资源配置调优 大数据时代，流数据处理系统越来越受欢迎。...初步结果表明，FPM与许多基本的并行计算模型（如BSP和交替图灵机）一样强大。因此，我们得以说明FvNA也普遍适用于ML以外的各种领域。 5.

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Changes in GreatSQL 8.0.25 (2021-8-26)

当集群中各节点该选项值设置为不同的时候，就被认定为设置了不同的地理标签。...但是该数据结构在高并发应用场景中，大量的锁竞争会造成事务处理的瓶颈。 在GreatSQL中采用全新的无锁哈希结构，显著减少了锁的临界区消耗，提升事务处理的能力。...4.2 InnoDB并行查询优化 根据B+树的特点，可以将B+树划分为若干子树，此时多个线程可以并行扫描同一张InnoDB表的不同部分。...优化后，在TPC-H测试中表现优异，最高可提升30倍，平均提升15倍。该特性适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。 使用限制： 暂不支持子查询，可想办法改造成JOIN。...单位：毫秒 新增状态变量 PQ_threads_running global级别，当前正在运行的并行执行的总线程数。 PQ_memory_used global级别，当前并行执行使用的总内存量。

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几个小细节帮你提升java代码运行效率

引言 千万不要小看代码细节的优化，有时候一个很小的优化就要你的代码执行效率数倍提升，如果这个优化点调用比较频繁，甚至有可能解决你整个系统的性能瓶颈。...简单的size计算可能对性能影响不大，但是如果循环中的方法计算是类似从数据库count等耗时类的操作，有可能就成为系统的性能瓶颈。 集合数组类的对象初始化指定初始长度。...如果没有指定初始值，StringBuilder在append过程中要多次分配空间，拷贝数据。而且在接近1000的时候如果再次分配也是直接翻倍的增加空间，就造成了空间的浪费。...使用并行流 这里说的是stream和parallelStream的区别。 parallelStream并行流就是一个把内容分成多个数据块，并用不不同的线程分别处理每个数据块的流。...最后合并每个数据块的计算结果。处理的线程数就是机器的处理器核心数。

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Unity基础教程系列(新)（六）——Jobs（Animating a Fractal）

我们将在CreatePart中手动构造一个新的游戏对象。这是通过调用GameObject构造函数方法完成的。通过提供该字符串作为参数来为其赋予分形部分名称。用变量跟踪它，然后使分形根为其父代。 ?...我不会详细分析生成的代码，性能的提高已经说明一切。但是，切换到最右边的显示模式（.LVM IR优化诊断）有助于了解Burst的功能，这很有用。它当前包含以下对我有用的信息： ?...它是超字级（superword-level）并行性的简写。 4.8 Mathematics 库 我们当前使用的代码并未针对Burst优化。...我们可以简单地使用标签的类型名称，当然也可以使用其他标签。 ? 现在将Vector3的所有用法替换为float3，除了用于缩放Update中边界的矢量。我不会列出所有这些更改。...通过将两个参数传递给BurstCompile构造函数方法，可以启用更多的Burst优化，从而使速度更快。这些是常规参数，因此必须在属性分配之前。

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Codegen技术学习

Codegen在spark中的应用 除了前面查询优化中讲到逻辑优化器之外，Spark在1.5版本中引入了比较大的一个动作就是DataFrame执行后端的优化，引入了codegen技术。...case这样的选择逻辑，虽然Switch循环本身会被编译器进行一定程度的优化，但是最终机器码中的分支指令会一定程度上阻止指令的管道化(instruction pipelining)和并行执行(instruction-levelparallelism...为了接上述瓶颈，Google研发的Tenzing技术里面提出基于LLVM编译框架实现动态生成代码Codegen这个技术，并且通过这个技术基于MapReduce分布式框架下面的类SQL系统的性能也能接近商业收费并行数据库的水准...那么使用Codegen的好处如下： 其一是简化了条件分支，因为在生成代码的时候，程序已经获知运行时的信息，通过展开for循环(因为我们已经知道循环次数)和解析数据类型，所以可以将if/switch这些分支指令这样的语句就能优化掉...所以Codegen完全会根据具体的指令集支持来编译具体的执行代码，使其能尽可能地利用最新的指令集。

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Python 中的迭代器、生成器与性能优化编写高效可维护的代码

总的来说，迭代器和生成器是Python中强大的工具，可以提高程序的性能和效率，特别适用于处理大型数据集和需要节省内存的场景。通过合理地应用迭代器和生成器，可以让我们的代码更加简洁、高效和可维护。...使用生成器优化循环在循环处理大型数据集时，可以考虑使用生成器来逐步生成数据，而不是一次性加载整个数据集到内存中。这样可以降低内存消耗，并提高程序的运行效率。4....使用并行处理对于需要处理大量数据的任务，可以考虑使用并行处理技术来提高程序的执行效率。...生成器函数可以更清晰地表达逻辑，并且可以更容易地扩展和维护。此外，生成器函数可以包含更复杂的逻辑和状态，使其在处理某些问题时更灵活。8....因此，我们应该充分利用这些强大的工具，并在实际开发中不断尝试和实践，以不断提升自己的编程能力和代码质量。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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【专家答疑】每个Oracle DBA说不出的痛—性能优化

客户端和服务器端缓存，函数缓存等 资源：优化资源，也可以增加资源（有时增加资源不起作用，因为有瓶颈存在，资源无法被利用。...说道数据库的性能优化的作用。我试着这样解释一下： 在一个系统中，当出现性能瓶颈时，这个瓶颈可能会出现在任何一个组件上。比如：操作系统，网络设备，中间件或者数据库。...例如，这些促销中的负载，可能这些负载是高CPU的，也可能是有很多其他争用，也可能会造成一些RAC相关的问题，也可能是IO问题。...当然，促销造成的瓶颈也不一定就在数据库，这样根据性能测试的结果而定了。...4.写PL/SQL时注意： 1）将For循环转换成数组处理（10g及之后的版本会自动转换） 2）对DML尽量采用数组处理 3）尽量减少循环次数 4）把较少发生的情况放在AND前面，把较多发生的情况放在OR

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Spark企业级应用开发和调优

1.Spark企业级应用开发和调优 Spark项目编程优化历程记录，主要介绍了Spark企业级别的开发过程中面临的问题和调优方法。...2.核心技术优化方法对比 首先如下图（2.1），Spark应用开发在集群（伪分布式）中的记录,每一种不同颜色的折线代表一个分布式机器 最终,图4中四条折线并行达到峰值(即CPU100%).降低了处理时间...= None) 其中, map map(f, preservesPartitioning=False) 返回一个新的RDD,并对RDD中的每个元素做操作(如功能函数的运算或者定义的循环,针对的元素级别的...= None) 返回一个新的RDD,包含满足功能函数的元素....在项目中,实现返回cellist中元素去除None元素,保证RDD后续业务操作正确性. 2.2.3.如何优化处理数据过大的中间结果 RDD的collect操作可以实现元素级别的聚合,但是这个执行过程会造成单一

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如何分析和提高(CC++)程序的编译速度？

硬件、编译器造成的 使用好点的电脑无疑是一个操作上的最佳选择，其次，对于编译器也是可以编译选项优化的，例如在VS环境中，可以通过配置属性来实现，具体步骤如下，大家可以参考：https://blog.csdn.net...复制初始化首先使用指定构造函数创建一个临时对象，然后用复制构造函数将那个临时对象复制到正在创建的对象” 还有一段说到： 通常直接初始化和复制初始化仅在低级别优化上存在差异，然而，对于不支持复制的类型，或者使用非...静态变量是低效的，当一块数据被反复读写，其数据会留在CPU的一级缓存（Cache）中 代码冗余度 避免大的循环，循环中避免判断语句 在写程序过程中，最影响代码运行速度的往往都是循环语句，我记得当时在写matlab...因此，如果代码循环嵌套超过 3 层，建议重新设计循环或将循环内的代码改写成一个子函数。...，使得编译器不能对循环进行优化处理，降低程序的执行效率 if (condition) { for (i = 0;i < n;i++) { /*处理代码*/ } }

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用CPI火焰图分析Linux性能问题

更高效的编译器或者解释器；新的编译器或者解释器，可能对同样的源代码，生成更少的机器码。 用更底层的语言优化；这是为何 Linux 内核代码使用 C 语言，并且还喜欢内联汇编。...很多人认为 CPU 利用率高就是程序的代码在疯狂运行。实际上，CPU 利用率高，也有可能是 CPU 正在忙等一些资源，如访问内存遇到了瓶颈。...这是一个最简的小程序，其中包含如下两个函数： cpu_bound 函数主体是 nop 指令的循环；由于 nop 指令是不访问内存的最简指令之一， 因此该函数 CPI 一定小于 1，属于典型的 CPU...其中颜色最深的是 _raw_spin_lock，这是自旋锁的等待循环引起的。 蓝颜色为标记为 Memory Bound 的函数。...而应用开发者则可以通过优化相关函数，来提高程序的性能。例如，通过优化代码减少 Cache Miss，从而降低应用的 CPI 来减少处理器因访存停顿造成的性能问题。

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Web性能优化_知识点精讲

❝歌德说：”一旦你信任了你自己，你就会明白怎样生活“ ❞ 大家好，我是「柒八九」。 今天，我们继续「前端面试」的知识点。我们来谈谈关于「Web性能优化」的相关知识点。...创建专用工作线程方式 「加载 JS 文件」 即把「文件路径」提供给 Worker 构造函数，然后构造函数再在「后台异步加载」脚本并实例化工作线程 worker.js // 进行密集计算 bala bala...和 If-None-Match （协商缓存） JS层面做缓存处理(ServerWorker) ---- React 应用中的优化处理 优化被分成两个阶段。...，做成支持 pic0-5 的 6 个域名 每次请求时随机选一个域名地址进行请求 有 6 个域名同时可用，最多可以并行 36 个连接 域名个数不是越多越好，太分散的话，又会涉及多域名之间无法缓存的问题 服务端数据处理阶段的瓶颈点...的连接 TDK 的优化处理 tilte/keywords/description可以在HTML的标签内定义。

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C#多线程之旅(1)——介绍和基本概念

一旦开始，一个线程的IsAlive属性返回true,直到这个线程结束。当传递给线程的构造函数的委托完成执行时，这个线程结束。一旦结束，这个线程不能重启。...代码在这种不确定的多线程背景下中被保护被叫做线程安全。 注意：在多线程中，共享数据是造成复杂原因的主要，而且会产生让人费解的错误。尽管很基本但还是要尽可能保持简单。...而且它们也是诊断工具可以帮助揭开线程安全的问题； 如果在代码中的任何地方都插入Thread.Yield()，会造成bug。...并行编程 如果工作负荷被共享给正在执行“各个击破”策略的多个线程，则代码在多核或多进程中集中计算可以执行得更快。 预测执行 在多核的机器上，你有时通过预测某些事情需要做，然后提前做，从而可以提高性能。...这个Framework它自己提供了许多的高级线程构造函数，我们后面再介绍。 线程在调度和切换线程时会造成资源和CPU的消耗（当激活的线程数量多余CPU的核的数量时）-而且有创建/销毁损耗。

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找到了性能瓶颈，然后呢？

前言 本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。...，直到有一天，花果山变成了5A级景区…… 小寅的代码在花果山游客大量增加之后延迟过高，已经影响到了其他的业务，而要解决上面的性能问题很简单，只需要将循环内的insert语句移到循环之外即可。...虽然看上去仅改了一行代码，但这一行的改变中就包含了批处理的解决方案，它减少了与数据库的交互，与原代码之间的时间成本天差地别，这就是性能优化带来的的好处。 什么是性能优化模式？...用上面银行活动的案例来看，是否使用水平分割模式的效果对比如下(图中各模块延迟均为胡诌的)： 并行处理的思路并非万能，比如在数据更新的时候，并行处理就会出现数据不一致的问题(如下图)，这也是为什么DB只允许同时只有一个人对一条数据进行更新的原因...另外，还有一种情况，当负载不大时，并行也不会得到很大的性能提升，举个例子：银行窗口排队，如果大厅中没人等待，那么就算再怎么增加窗口数量，排队时间也不会有什么优化的余地(因为本就为0)。

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【深入浅出C#】章节10: 最佳实践和性能优化：性能调优和优化技巧

通过优化性能，可以减少硬件成本。 可伸缩性：性能优化可以提高应用程序的可伸缩性，使其能够处理更多的用户和工作负载，从而支持业务增长。...需要根据具体情况和性能目标来决定何时使用哪种优化方法或两者结合使用。 1.2 常见性能瓶颈 CPU利用率 常见性能瓶颈之一是CPU利用率，它指的是应用程序正在执行的代码在CPU上消耗的时间比例。...避免不必要的循环 在C#中，避免不必要的循环是优化算法和代码性能的关键步骤之一。不必要的循环会增加代码的执行时间，降低程序的性能。...以上这些技巧可以帮助你在C#中避免不必要的循环，提高代码性能和可读性。优化循环通常是提高算法效率的有效方法之一，特别是在处理大型数据集或频繁的操作时。...最终化：垃圾回收器调用对象的析构函数来释放非托管资源（在C#中，一般不需要手动实现析构函数）。

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Java HotSpot 执行引擎架构

在实践中，这不仅是传统语言编写的程序中的内存泄漏，程序错误和崩溃的主要原因，而且也是一个性能瓶颈，也是模块化可重用代码的主要障碍。...平行年轻一代收藏家 上述单线程复制收集器虽然适用于许多部署，但可能成为扩展应用程序的瓶颈，否则将并行化以利用多个处理器。...循环展开也增加了其他优化的有效性。 反馈引导优化：在将Java字节码编译为优化的机器代码之前，服务器虚拟机将在解释器中执行程序的大量概要分析。...性能 除了Java HotSpot VM架构启用的核心面向对象优化之外，VM和Sun Java运行时环境还支持其他一些关键性能优化： 快速反思：Java库现在为经常使用的反射对象（如方法和构造函数）生成字节码存根...该设施适用于Solaris OE和Linux平台。引入了信号链接工具来弥补Java HotSpot VM以前版本中的信号处理问题。

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C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行

以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...对并行计算程序进行性能测试和调优是必要的，以找到性能瓶颈并优化程序。结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。...首先，我们对图像进行预处理，然后传入模型进行推理，并输出预测标签。 这些示例代码仅仅展示了一些应用场景的概念，实际应用中的代码会更加复杂，通常涉及数据的预处理、模型的训练等步骤。...将图像的处理逻辑放在processImage函数中，我们采用OpenMP库中的并行for循环指令#pragma omp parallel for来实现并行计算。...在每个线程中，并行处理不同行的像素，从而加快图像处理的速度。通过在主函数中输出部分处理后的图像数据，我们可以验证并行处理的正确性。

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《PytorchConference2023翻译系列》25 数据加载技术的演进

首先，我们需要从存储系统中获取一些潜在的、可能是未经转换的训练样例。然后，我们需要对数据进行预处理，使其准备好供我们的模型使用。...在其他情况下，他们可能使用索引或元数据文件来直接查找正确的对象进行加载。例如，一个包含对象存储路径的CSV文件。一旦我们从存储系统中获取了原始字节，我们就需要将它们转换为适用于训练循环的张量。...这里我要提醒一点，通常变换或预处理是我们做的不可微分的操作。它与反向传播无关。这一区别所以重要，是因为我们可以将这些操作分别和独立地扩展或并行化到模型中。...hot spot可能形成("hot spot" 通常指的是一个程序中的那部分代码，它占用了大量的计算资源或者是执行时间的瓶颈。...这意味着程序的这一部分是最频繁执行的，可能是一个循环、一个频繁调用的函数或者是一块计算密集型的代码。)。transform延迟可能取决于数据的形状，如图像的大小等。

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