在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...除此之外，你还需要设置AFL的fork服务器（AFLNOFORKSRV=1），或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。...如果在DynamoRIO的编译环节遇到问题的话，可以参考这篇【文档】。 第三步：构建代码覆盖工具 mkdir buildcd buildcmake ..
有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是，在大多数情况下，有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...使用Python循环时，特别是在进行大量迭代时，常常会出现性能问题。有许多有用的技巧可以改善代码并使之运行得更快，但这超出了本文的范围。...它提供了许多有用的例程来处理数组，但也允许编写紧凑而优雅的代码而没有循环。 实际上，循环以及其他对性能至关重要的操作是在numpy较低级别上实现的。numpy与纯Python代码相比，这可使例程更快。...±303 µs（平均±标准偏差，运行7次，每个循环100个循环） 在某些情况下，嵌套的for循环可用于列表推导，从而带来额外的好处： %%timeit z = [[x[i][j] + y[i][j]...在所有这三种情况下，简单循环都比嵌套循环快一点。 numpy提供的例程和运算符可以大大减少代码量并提高执行速度。在处理一维和多维数组时特别有用。
、对象嵌套不要太多 对于多次访问的嵌套对象，应该用变量缓存起来 DOM编程 不要频繁修改DOM，因为修改DOM样式会导致重绘(repaint)和重排(reflow) 如果要修改DOM的多个样式可以用cssText...如果你忽略这两个步骤，那么在第二步所产生的任何修改都会触发一次重排。...第二种方式比第一种方式要更快，因为它避免了临时字符串的产生 你也可以用一个语句就能达到同样的性能提升 str = str + 'one' + 'two' 快速响应用户界面 对于执行时间过长的大段代码...Array字面量 const obj = new Object() const newObj = {} const arry = new Array() const newArry = [] 使用字面量会运行得更快...，并且节省代码量 位操作在JavaScript中性能非常快，可以使用位运算来代替纯数学操作 x =* x // 用位运算代替 x <<= 1 如无必要，不要重写原生方法，因为原生方法底层是用C/C++
在这篇文章中，我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法： 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化，我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...这个循环实际上运行得很快。...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生，或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。...让我们在我们的 GBM 模拟中对一个操作进行矢量化来演示。 不像我们在循环版本中那样为每天的每个模拟生成一个新的随机数，我们将在一开始就生成一个包含整个模拟所需的所有随机数的矩阵。...这就是下面代码中的矩阵 epsilon 。 然后，我们可以在单个操作 中 将该矩阵转换 nsim * t 为具有我们所需参数的 GBM 的实现。
标签：Python，Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。...本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。 我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。...pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。然而，默认情况下，所有Python代码都在单个CPU线程上运行，这使得pandas运行慢。...当使用默认设置运行pandas代码时，大多数CPU内核都不做任何事情，只有少数在工作（大体上只有9%的CPU在工作）。 使代码运行更快的一种方法是同时使用多个CPU核，即多处理。...虽然没有测试这四个库的每个方面，但所测试的操作在数据分析工作中非常常见。结果表明，用polars替换pandas可能会将Python程序的速度提高至少2-3倍。
Python这种伪代码本质是它最大的优点之一，它使你能够专注于解决问题而不是搞明白语言本身。...跨平台（可移植性）：Python已经被移植在多个平台，在任何平台都可以在不修改源码的情况下运行Python程序。...可扩展性：如果需要关键代码运行得更快或希望某些算法不公开，可以把这一部分使用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。 丰富的库：Python标准库很庞大。...操作系统管理、服务器运维和自动化脚本：在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版和MacOS都集成了Python,可以在终端直接运行Python。...注意： break/continue只能用在循环中，除此以外不能单独使用。 break/continue在嵌套循环中，只对最近的一层循环起作用。
只有在 switch 语句中使⽤ break 才能在跳出 switch 语 句，如果某⼀个 case 语句的后边没有 break 语句，代码会继续玩下执行，按顺序执行其他 case 语句中的代码，直到遇到...七、循环的嵌套 三种循环 while ， do while ， for ，这三种循环往往会嵌套在⼀起才能更好的解决 问题，就是我们所说的：循环嵌套 题目：找出100~200之间的素数，并打印在屏幕上。...，在多层循环的代码中，如果想快速跳出 使⽤ goto 就非常的方便了。...本来 for 循环想提前退出得使⽤ break ，⼀个 break 只能跳出⼀层 for 循环，如果3层循环嵌套 就得使⽤3个 break 才能跳出循环，所以在这种情况下我们使⽤ goto 语句就会更加的快捷...9.3 time 在程序中我们⼀般是使⽤程序运⾏的时间作为种⼦的，因为时间时刻在发生变化的。
并发编程的挑战 并发编程的目的是为了让程序运行得更快，但是，并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。...在进行并发编程时，如果希望通过多线程执行任务让程序运行得更快，会面临许多挑战，比如上下文切换的问题、死锁的问题，以及受限于硬件和软件的资源限制问题，本章会介绍几种并发编程的挑战以及解决方案。...让我们先来看一段代码，这段代码会引起死锁，使线程t1和线程t2互相等待对方释放锁。...但是，在复杂的场景中，可能会遇到这样的问题，比如t1拿到锁之后，因为一些异常情况没有释放锁（死循环）。又或者是t1拿到一个数据库锁，释放锁的时候抛出了异常，没释放掉。...比如使用连接池将数据库和Socket连接复用，或者在调用对方webservice接口获取数据时，只建立一个连接。 3.4 在资源限制情况下进行并发编程 如何在资源限制的情况下，让程序执行得更快呢？
**它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点，也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题，是GRU的一种扩展。...GRU的优点是这是个更加简单的模型，所以更容易创建一个更大的网络，而且它只有两个门，在计算性上也运行得更快，然后它可以扩大模型的规模。 LSTM更加强大和灵活，因为它有三个门而不是两个。 7....值得注意的是，这两个激活函数都是饱和的，也就是说在输入达到一定值的情况下，输出就不会发生明显变化了。如果是用非饱和的激活函数，例如ReLU，那么将难以实现门控的效果。...在生成候选记忆时，使用Tanh函数，是因为其输出在−1～1之间，这与大多数场景下特征分布是0中心的吻合。此外，Tanh函数在输入为0附近相比Sigmoid函数有更大的梯度，通常使模型收敛更快。...激活函数的选择也不是一成不变的，但要选择合理的激活函数。 8. 代码实现 ?
时间&空间复杂度 数据结构和算法的本质是解决“快”和“省”的问题：即如何让代码运行得更快、更省存储空间。 用什么来衡量呢？就是用复杂度来，包括时间复杂度和空间复杂度，通常用大 O 复杂度表示法。...只关注循环执行次数最多的一段代码； 2. 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度； 3. 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积。 最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 1....最好情况时间复杂度（best case time complexity）：最理想的情况下，执行一段代码的时间复杂度。 2....最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）：最糟糕的情况下，执行一段代码的时间复杂度。 3....case1: 若 x 在第一个位置出现，则查找时间复杂度为 O(1)，该情况为最好时间复杂度； case2: 若 x 在该数组中不存在，则需要遍历整个数组，复杂度为 O(n)，为最坏状况复杂度； 而平均复杂度就是根据
但是普通的for或do while循环都是串行执行的，脚本耗时每个循环耗时*循环次数，在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下，串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。...假设for里面执行的是scp，在没有pam_limits和cgroup限制的情况下，很有可能同一时刻过多的scp任务会耗尽系统的磁盘IO、连接数、带宽等资源，导致正常的业务受到影响。...一个应对办法是在for循环里面再嵌套一层循环，这样同一时间，系统最多只会执行内嵌循环限制值的个数的进程。不过还有一个问题，for后面的wait命令以循环中最慢的进程结束为结束（水桶效应）。...这种使用队列模型管理进程的方式在控制了后台进程数量的情况下，还能避免个别“慢”进程影响整体耗时的问题： ?...4总结 并行多进程的循环语句能提高脚本执行效率。 例1这种没有控制机制，同一时间可能触发大量并发进程的脚本在生产环境中尽量避免使用，嵌套循环也尽量少用。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：让你的Python提速30%！（上） 使它更快 现在进入有趣的部分。让我们帮您的Python程序运行得更快。...我（基本上）不会向您展示一些能够神奇地解决性能问题的黑客、技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略，当使用时，它们可以对性能产生巨大的影响，在某些情况下可以提高30%的速度。...谨防字符串 在循环中使用例如module（%s）或.format（）运行时，对字符串的操作可能会非常慢。我们还有什么更好的选择？...生成器本身并不是更快的，因为它们允许延迟计算，这节省了内存而不是时间。但是，节省的内存可能会导致程序实际上运行得更快。怎样？...但是，在优化代码时要小心，因为它可能会导致代码难以阅读，因此难以维护，这可能会超过优化的好处。
2023 年要学习的 10 大 DevOps 技能 DevOps 是两个不同领域的混合体，即开发和运维。这提高了更快地发布软件应用程序的能力，与传统软件开发方法相比，具有快节奏的改进和演变。...持续集成涉及将已完成的功能或新代码与剩余代码集成。这有效地节省了本应花费在整个项目集成上的时间。在此之后，持续交付使代码准备好部署，只需最少的人工干预。 4....这是因为，为了促进快速装运，重复的手动过程应该花费最少的时间，并且应该在没有任何人为干预的情况下进行。自动化不仅可以提高速度，还可以通过减少错误数量和交付高质量产品来提高准确性。...云还有助于简化自动化，并且在任何情况下如果丢失或损坏，始终可以检索所有数据和代码。...9.容器命令 容器镜像是一个独立的、轻量级的单元，它打包软件代码，使软件应用程序运行得更快、更可靠，因为它是同一环境中存在的其他容器所独有的。
降低认知复杂度是帮助您编写安全、可维护和可靠代码的关键，这将使开发人员（包括您自己）更快乐。...降低认知复杂度是帮助你编写安全、可维护和可靠的 干净代码 的关键，这将使其他开发人员（包括你自己）在长期内更快乐。以下是如何采取纪律性方法。 1. 编写团队会感谢你的代码 软件开发非常像团队运动。...如果所有代码都是一个接一个的命令链 - 没有循环或曲折 - 你就不会有任何问题在脑海中理清所有事情。在代码中添加循环和分支会使理解和处理代码变得越来越困难。 每次这样做都会使代码的认知复杂度逐渐增加。...了解代码的认知复杂度可以帮助你确定何时何地需要简化。 3. 嵌套会很快造成混乱 例如，嵌套代码（循环嵌套在循环中）难以理解。你嵌套代码越深，理清头绪并理解你正在处理的每一部分代码就需要付出更多努力。...switch 语句是一种很好的方法，可以帮助消除一系列嵌套的 if 或 if/else 语句，这些语句使代码变得模糊不清，并且不会增加代码的认知复杂度。
相同的地方是它们都在不改变程序功能的情况下修改代码；不同的地方是重构为了让代码变得更加容易理解、易于修改，性能优化则是为了让程序运行得更快。...这里还得重点提一句，由于侧重点不同，重构可能使程序运行得更快，也可能使程序运行得更慢。 重构可以一边写代码一边重构，也可以在程序写完后，拿出一段时间专门去做重构。没有说哪个方式更好，视个人情况而定。...如果你专门拿一段时间来做重构，则建议在重构一段代码后，立即进行测试。这样可以避免修改代码太多，在出错时找不到错误点。 重构的原则 事不过三，三则重构。即不能重复写同样的代码，在这种情况下要去重构。...但我觉得以下八种是比较常用的： 提取重复代码，封装成函数 拆分功能太多的函数 变量/函数改名 替换算法 以函数调用取代内联代码 移动语句 折分嵌套条件表达式 将查询函数和修改函数分离 提取重复代码，封装成函数...移动语句 让存在关联的东西一起出现，可以使代码更容易理解。如果有一些代码都是作用在一个地方，那么最好是把它们放在一起，而不是夹杂在其他的代码中间。最简单的情况下，只需使用移动语句就可以让它们聚集起来。
一.简介 数据结构和算法本身解决的是如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。...三.时间复杂度分析 3.1 只关注循环执行次数最多的一段代码 大O这种复杂度表示方法只是一种变化趋势。 我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。...3.3 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 int cal(int n) { int ret = 0; int i = 1; for (; i < n; ++i)...就像我们刚刚讲到的，在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的第一个元素，这个时候对应的时间复杂度就是最好情况时间复杂度。 最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...只有同一块代码在不同的情况下，时间复杂度有量级的差距，我们才会使用这三种复杂度表示法来区分。
这是使定义并发性如此具有挑战性的问题之一，因为技术之间的差别很大 性能技术：并发的关键点在于让你的程序运行得更快。...如果你只有一个处理器，那么任务切换的成本也由该处理器承担，将并发技术应用于你的系统会使它运行得更慢。 这可能会让你决定，在单个处理器的情况下，编写并发代码没有意义。...然而，有些情况下，并发模型会产生更简单的代码，实际上值得让它运行得更慢以实现。 在克隆体敲门等待的情况下，即使单处理器系统也能从并发中受益，因为它可以从等待（阻塞）的任务切换到准备好的任务。...如果有一种方法可以在更快的机器上运行你的程序，或者如果你可以对其进行分析并发现瓶颈并在该位置交换更快的算法，那么请执行此操作。只有在显然没有其他选择时才开始使用并发。...由于我们能够提高时钟速度流（至少对于传统芯片），速度的提高是出现在多核处理器的形式而不是更快的芯片。为了使你的程序运行得更快，你必须学习利用那些超级处理器，这是并发性给你的一个建议。
另外，对开发者进行安全、受控的生产环境访问可以显著地减轻运维团队在重复任务上的操作负担，使他们能够优先把资源用于高价值任务，如基础设施扩展或安全增强。...这种能力在高压情况下特别有益，比如系统故障，开发者对代码库的第一手经验通常意味着更快地找到问题组件，并确切知道需要收集哪些日志、事件或数据来进行故障排除和诊断。...改进反馈循环 在传统设置中，来自运维团队的反馈可能需要时间才能传达给开发者。然而，通过直接访问生产环境，开发者可以通过收集日志、数据样本和事件，即时了解他们的代码对性能、扩展性的影响。...此外，来自实时环境的数据和见解使开发者能够做出明智的决定，根据实际用户交互精炼他们的代码，并逐步改进软件。 这个反馈循环支持持续改进，导致更快、更可靠的更新。...这种直接访问加速了问题解决，消除了不必要的重新迭代支出。成本优化也影响运维团队：在开发者自主解决某些问题的情况下，运维团队可以更好地分配资源，优先处理需要他们特定专业知识的任务。
具有良好局部性的程序比局部性差的程序更多地倾向于从存储器层次结构中较高层次处访问数据项，因此运行得更快。...一般而言，有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。 如下所示的函数sumvec，它对一个向量的元素求和。...在这个例子中，变量sum在每次循环迭代中被引用一次，因此，对于sum来说，有好的时间局部性。另一方面，因为sun是标量，对于sum来说，没有空间局部性。...1）让最常见的情况运行得快。程序通常把大部分时间都花在少量的核心函数上，而这些函数通常把大部分时间都花在了少量循环上。所以要把注意力集中在核心函数里的循环上，而忽略其他部分。 ...2）尽量减小每个循环内部的缓存不命中数量。在其他条件（例如加载和存储的总次数）相同的情况下，不命中率较低的循环运行得更快。
**它⽐⻔控循环单元的结构稍微复杂⼀点，也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题，是GRU的一种扩展。...它的计算与上⾯介绍的3个⻔类似，但使⽤了值域在[−1, 1]的tanh函数作为激活函数，如下图所示： ?...GRU的优点是这是个更加简单的模型，所以更容易创建一个更大的网络，而且它只有两个门，在计算性上也运行得更快，然后它可以扩大模型的规模。 LSTM更加强大和灵活，因为它有三个门而不是两个。 7....值得注意的是，这两个激活函数都是饱和的，也就是说在输入达到一定值的情况下，输出就不会发生明显变化了。如果是用非饱和的激活函数，例如ReLU，那么将难以实现门控的效果。...在生成候选记忆时，使用Tanh函数，是因为其输出在−1～1之间，这与大多数场景下特征分布是0中心的吻合。此外，Tanh函数在输入为0附近相比Sigmoid函数有更大的梯度，通常使模型收敛更快。
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