你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。
我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。
Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。但是，当处理过于庞大的数据时，单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心，人们不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，为了提高性能而做的这种权衡会带来陡峭的学习曲线。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
http://doc.dpdk.org/guides/prog_guide/mbuf_lib.html
本来不打算写这篇文章，因为网上关于I2C总线通信的资料很多很全。但是最近刚换工作，主要做驱动开发，第一个驱动就是I2C通信，想了想还是结合网上的资料再整理下思路，方便今后的查阅和温习。
SQL统计主要包括按运行时间排序的SQL、按CPU时间排序的SQL、按用户I/O等待时间排序的SQL、按Gets排序的SQL、按读取排序的SQL、按物理读取排序的SQL、按执行排序的SQL、按解析调用排序的SQL、按共享内存排序的SQL、按版本计数排序的SQL、SQL文本的完整列表。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
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算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理，就要遵循食谱上的步骤；同理，要想用计算机解决特定的问题，就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样，比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”，等等。
“ 大家好哇！上一期我们介绍了提交批处理任务的整个流程，包括查看资源、编写脚本、提交作业、查询作业信息等内容。今天呢，我们主要就作业脚本中两个非常重要的概念 Partition和 QoS 进行介绍，并给出一些实用技巧。”
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
我们已经了解了什么是算法，那当我们写出一个算法的时候，如何去衡量这个算法的好坏呢？
作为互联网历史上运行时间最长，最有名的网络问答平台之一，Yahoo Answers将于5月4日关闭。届时Yahoo Answers网站将开始重定向到Yahoo主页，并且该平台的所有档案都将被删除。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
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本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
Linux 下的 /proc 文件系统中提供了许多有用的信息，除了基本的CPU使用率、版本号等，你甚至还可以在这里直接看到内核的输出。下面这张表，简单列举 /proc 中文件的含义：
在 Android Studio 4.0 中，我们已经对 CPU Profiler 的 UI 做了大量调整来提供更加直观的工作流记录，而在 Android Studio 4.1 中，我们基于开发者们的反馈对此功能进行了持续改进，并且新增了更多特性。
文章：Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
在STEP 7（TIA Portal）中，可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令，可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下，"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下，如下图1所示。
为什么要进行算法分析？ 预测算法所需的资源 计算时间（CPU 消耗） 内存空间（RAM 消耗） 通信时间（带宽消耗） 预测算法的运行时间 在给定输入规模时，所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度（Algorithm Complexity） 如何衡量算法复杂度？ 内存（Memory） 时间（Time） 指令的数量（Number of Steps） 特定操作的数量 磁盘访问数量 网络包数量 渐进复杂度（Asymptotic Complexity） 算法的运行时间与什么相关？ 取决于输入的数据。（例如：如果
作者 | Satyam Kumar 译者 | 王强 策划 | 刘燕 Python 是一种流行的编程语言，也是数据科学社区中最受欢迎的语言。与其他流行编程语言相比，Python 的主要缺点是它的动态特性和多功能属性拖慢了速度表现。Python 代码是在运行时被解释的，而不是在编译时被编译为原生代码。 Python 多线程处理的基本指南 C 语言的执行速度比 Python 代码快 10 到 100 倍。但如果对比开发速度的话，Python 比 C 语言要快。对于数据科学研究来说，开发速度远比运行时性能更重要
在实际工作中，我们很少会遇到一次性需要向页面中插入大量数据的情况，但是为了丰富我们的知识体系，我们有必要了解并清楚当遇到大量数据时，如何才能在不卡主页面的情况下渲染数据，以及其中背后的原理。
1、 现场总线高速数据传递：即主站周期的向从站发送输出信息并周期地读取从站的输入信息 2、 Output Valid：输出有效，指的是主站输出有效，表示的是从站将数据帧中对应数据从同步管理器通道上下载下来的一个过程。 3、 Input Latch：输入锁存，锁存信号（LATCH0/1）用于给外部信号打上时间戳（time stamp） (在DC模式下主站对时的过程中，一般指的是从站锁存主站数据帧到达的时间戳，然后将该时间戳数据写入到同步管理器通道上，让主站取走方便主站进行从站之间时间偏移补偿和漂移补偿)。 4、 (Output)Shift Time：指的是主站发送数据帧的起始时间到与从站Sync0 Event事件信号触发之间的时间间隔。 5、 (Input)Shift Time：只对输入模块有效，表示输入有效信号，指的是Sync0 Event事件信号后的一个固定延时时间或者Sync1 Event事件信号，用于设置Input Latch触发信号。 6、 SM Event：EtherCAT总线通信的机制就是Frame数据帧到达从站后会触发SM Event事件信号 7、 Sync0 Event：同步事件信号是由我们在主站TwinCAT上自定义的一个时间同步触发事件信号，SYNC0 是最常用的同步信号，由DC产生，固定周期触发 8、 Sync1 Event：指的是Input Latch输入锁存的一个事件触发信号，SYNC1信号不独立存在，通常是在SYNC0触发之后，延时一段时间触发，SYNC1触发周期可以是SYNC0的整数倍
API 监控报告是一种监测 API 异常的工具。在 API 管理中，查看 API 异常监控的监控报告，是 Eolink Apikit 常用的功能。Eolink Apikit 的监控报告有 3种：
现在，美国和欧洲的许多城市都在谨慎地重新开放。人们被指示要冒险冒险遵守社会疏远规则。但是人们会跟随他们吗？对于城市来说，评估这一点并采取相应的行动可能很重要。如果大多数人跟随他们，那么可以安全地打开更多的地方。但是如果有很多违规行为，则关闭它可能会更安全。这正是迈阿密海滩公园发生的事情。该公园于4月底开放，但在一周之内关闭，因为太多的人无视与戴着口罩和社交疏远相关的规定。该市通过人员监视公园并发出警告来检测到此情况。但是人工监视可能不是实际的解决方案。
今天分享的内容，是收到的FME作品集。相对上一篇推送的用R实现的方式，用FME实现的更多。 下面我将按照：整体思路、关键转换器的方式对各个作品进行逐一解读。 根据作者的意愿与我之前被白嫖的经历，本篇推送只分享思路，不分享具体的实现模板。
最近做了关于Spark Cache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准，分别测试各种Cache下应用程序的运行速度，最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时，发现有很多有趣的调优点，想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的，现把它整理出来一一分析，以供大家参考。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
当当当，本节开始进入到数据结构的学习之旅。什么是数据结构呢，什么又是时间复杂度与空间复杂度呢？学习数据结构的道路并不是一帆风顺的，唯有持续冲锋数据结构的高地。
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
本文阐述了大数据处理框架Spark在大数据处理过程中的优势，包括处理速度快、易扩展、高可用以及支持多种编程语言等特点。同时，文章还介绍了Spark在大数据处理中的数据倾斜问题、高阶函数、广播变量、算子驱动等优化点。最后，本文总结了Spark在大数据处理中的资源调度、数据倾斜、广播变量等方面的技术实践。
场景描述：最近做了关于Spark Cache性能测试，开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准，分别测试各种Cache下应用程序的运行速度，最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时，发现有很多有趣的调优点，想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的，现把它整理出来一一分析，以供大家参考。
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
这是《LoRaWAN102》的译文，即LoRaWAN协议规范 V1.0.2 版本(2016年7月定稿)。
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
在之前的练习中，我们使用了Profiler.java，运行ArrayList和LinkedList的各种操作，它们具有一系列的问题规模。我们将运行时间与问题规模绘制在重对数比例尺上，并估计所得曲线的斜率，它表示运行时间和问题规模之间的关系的主要指数。
对于任何一个程序来说，都可以从三个方面进行分析，分别是 输入、处理、输出，也即 IPO（Input、Process、Output），这种分析方法对硬件和软件程序都是适用的。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
本帖讲解第一节 Basic Quantopian Lessons，旨在说明如何使用 Quantopian 的研究环境和回测环境。目录如下：
Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
本项目自定义了一套上位机和下位机通信协议，协议并不复杂，包含：配置节点、控制节点继电器开关、节点周期上报数据、升级节点和重启节点功能。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
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