for循环： 嵌套循环：
这里有一些技巧可以避免过多的循环，从而获得更好的结果 图1 -标题图像。 您曾经处理过需要使用列表的数据集吗?如果有，你就会明白这有多痛苦。如果没有，你最好做好准备。...让我们直击要点:列表值打乱了您所知道的关于数据分析的一切。如果没有无尽的循环，甚至不能执行最简单的操作。...原则上，我们在“favorite_fruits”列中获得了所需的所有数据。然而，如果我们应用相同的函数，结果是没有帮助的。...但是，我们仍然不能使用标准函数，因为它们不是为列表设计的。 至少我们现在可以使用循环。这个方法适合于小数据集,但会非常慢。例如,我如果分析高达999个标签,大约有500k音乐曲目的数据集。...它依赖于循环，这意味着它将花费大量时间处理大型数据集。然而，在我所尝试的所有方法中，这是最有效的方法。
ui上的一个按钮需要等待个十来秒才有结果，那简直是毁灭性的用户体验。...所以遇到这种需要嵌套循环的时候，应该尽量减少循环的次数；此外，一般情况下将大循环放到内部，将小循环放在外部，也会提高性能。...将id相同的数据分成一组，然后存放到一个ArrayList中；然后这个id作为key存入map里，而这个ArrayList则作为value存入map里。...，具体问题具体分析，因为组长的提醒，我才知道原来嵌套循环还可以这样来优化，代码之道果然是要日积月累才行。...另外关于大循环在内小循环在外的写法的具体分析，可以看看这篇文章：for循环嵌套的效率 可惜暂时我还看不懂。。 警告 本文最后更新于 October 13, 2018，文中内容可能已过时，请谨慎使用。
01 加快alter table的操作速度 MySQL中的alter table操作对于大表来讲，是一个比较严重的问题，MySQL执行大部分alter table的操作步骤是： 用新的结构创建一张表...，从旧的表中查出所有的数据，然后插入到新表中，然后删除旧的表。...一般针对这种大表的更新，常见的操作技巧无外乎两种情况，一种是在一台测试机器上执行alter table操作，然后和线上的的主库进行切换，另外一种是通过创建一张新表，然后通过重命名和删表操作来交换两张表。...这个操作中，其实列的类型、大小、和null值设置都没有改变， 这不是我们想看到的，MySQL中我们完全可以跳过创建新表的步骤，列的默认值实际上存储在表的.frm文件中，所以可以直接修改这个文件...如果使用的是innodb存储引擎，在导入数据的时候可以先删除唯一索引，然后进行alter操作，最后在重新创建删除掉的索引。如果你使用的是Percona MySQL，那么服务本身就会提供这样的操作。
之前加快Android编译的工具相对较少，其中最具有代表性的开源项目当属FaceBook的Buck和 mmin18的LayoutCast，除此之外还有JRebel 和 Jimulabs。...不过前两天google宣布推出Instant Run加快Android 编译速度，相信对其他的工具来说都是一次冲击，这也是写这篇文章的动机。...事实上我们我们可以gradle中添加TaskExecutionListener来监听gradle脚本中每个task的执行时间。 ? ?...执行脚本可以发现主要的费时在dex(包含preDex)以及install这两个步骤。BUCK和LayoutCast的主要工作也是集中于这些费时的步骤上面。 如何加快？...BUCK在依赖规则上狠下功夫推出了ABI，更是进一步的减少了不必要的操作。
============= 问题描述： 在循环结构中，如果没有break语句的话，循环条件的测试次数比循环体的实际执行次数多1，最后一次测试不满足条件，循环结束。...对于嵌套循环结构，在不影响结果的情况下，循环次数少的循环作为外循环时循环条件测试的总次数更少。这一点对for循环和while循环都适用。...运行结果： 在实际使用中，这对代码效率的影响并不大，一来很多情况中交换内外循环会影响功能，二来循环结构运行时间主要取决于循环体代码，循环条件测试次数的减少几乎可以忽略。...并且，嵌套循环结构中内循环次数较多时解释器会进行优化。例如， 虽然第二段代码外循环次数小，循环条件测试的总次数少了很多，但并没有像预期的那样提高速度，反而比第一段代码还慢。...例如， 那么，如何提高循环结构的执行速度呢，下面介绍两种思路，一是尽量减少内循环中不必要的计算，能往外提的计算尽量往外提。
造成痛苦最大的是哪些数据类型？这些问题在不同语言之间有何不同？...在那 11 年中，“ jquery ”（中左）是迄今为止讨论最多的 JavaScript 框架。 Python ? Python 实际上比 JavaScript 出现的时间要长 6 年。...Guido van Rossum 的想法始于 1990 年，如今已演变成数据科学家的一种编程语言。...R 也许是数据科学家所选的第二语言，它与 Python 的不同之处在于它几乎专门用于这一目的。...Python 和 R 都具有出色的数据操作库，尽管在数据可视化方面，有人认为 R 比 Python 更具优势。
前言 IDEA下载gradle的速度真的是非常的慢 故上网查询了一下如何加速下载 解决办法 下载Clash 首先下载Clash Clash官网(Github) 在其中选择taiwan代理或者脚盆鸡 配置...IDEA 根据截图进行操作 配置完成后重新执行配置gradle的命令 结语 感受飞一般的速度吧！
使用简写 查找并删除未使用的 CSS 内联关键 CSS 用 CSS 替换图片 使用颜色快捷方式 删除不必要的零和单位 删除过多分号 使用纹理图集 省略 px 避免需要性能要求的属性 删除空格 删除注释...: 4px; } p { margin: 1px 2px 3px 4px; } 查找并删除未使用的 CSS 使用谷歌浏览器： 查看>开发人员>开发人员工具，并在最近的版本中打开Sources选项卡，然后打开命令菜单...开始分析结果 内联关键 CSS 加载外部样式表需要花费时间，这是由于延迟造成的——因此，可以把最关键的代码位放在 head 中。...用 CSS 替换图片 例，以下这个代码片段可以确保所讨论的图片显示为其自身的灰度版本 img { -webkit-filter: grayscale(100%); /* old safari...删除注释 注释对编译器也没有任何作用,可以在发布前删除 Sass 的检查 输出文件不一定最优 设置缓存 服务器上设置缓存头，非覆盖式发布等 其它 服务器使用 HTTP/2 和 gzip 压缩
参考链接： Java中的循环 很多初学者到for循环这里就学不会了，今天，我来讲解一下for循环以及嵌套循环，还有中断。...当i为1时，符合外层for循环的判断条件（i<9），进入另一个内层for循环主体，由于是第一次进入内层循环，所以j的初值为1，符合内层for循环的判断条件值(j<=1)，进入循环主体，输出i*j的值(1...此时，i会+1成为2，符合外层for循环的判断条件，继续执行内层for循环主体，知道i的值大于9时离开嵌套循环。...循环的中断： break语句 可强迫中断循环，当程序执行到break语句时，即会离开循环，继续执行循环外的下一个语句，如果break语句出现在嵌套循环中的内层循环，则break语句只会跳出当前循环。...其他要点： Java的数据类型可分为基本数据类型和引用数据类型数据类型的转换可分为“自动类型转换”和“强制类型转换”在循环中可以声明变量，但声明的变量只是局部变量，只要跳出循环，这个变量便不能再使用。
更为深入的介绍可以阅读以下文档： ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 313 - page 321 ug871(v2018.1) High-level
Dijkstra算法 Dijkstra算法的探索路径是从源一直往目标前景，那么加速它的一个角度就是从源开始探索的时候，同时从目标点向源开始探索，这种算法即Bi-Directional Search。...两个方向的搜索意味着，在初始化的时候将有两个路径值： :向前搜索最短路径、 向后搜索最短路径；两个最小优先级队列 、 ；对应的前一个节点指向 、 ;以及 、 向前搜索：沿着源点向目标搜索 向后搜索：...对于选出的顶点u,当他'同时'被前向搜索和后向搜索处理完成，或者说是‘同时’从 、 中删除了，此时可以结束。 当 Bi-Directional Search的结束的时候，如何找到最短路径？...可能想到的思路是，如果u是第一个满足结束条件的，那么沿着各自的前向指针，即可找到最短路径。...)} 向后搜索：从 中移除最小值为 =5,执行边(s,u)的Relax操作，可以计算出 ={a(6),s(10)}, ={t(0),b(3),u(5)} 此时的u达到了终止的条件，同时从 和 中删除，
通过各种高科技功能同步到Hajeekn 的博客 上篇我们介绍了 Cloudflare Argo Tunnel 的玩法 本篇讲述如何部署网站到 Cloudflare 加快速度 配置 Cloudflare...为了减少部署时间,推荐使用编译仓库(也就是 Hexo 生成 HTML 的仓库) 选择后无脑下一步 之后 Cloudflare Pages 就会开始部署你的 Hexo 了 自定义域名 打开 Cloudflare...Partner 平台和你的 DNS 解析商 这里用辣椒和 DNS.LA 演示 新建一条解析(两边都是) 记录名写你博客的子域名,一般都是 blog 你的 DNS 解析商的 CNAME 海外写 blog.xxx.xx.cdn.cloudflare.net...把他复制填写进记录值然后保存就行 接着打开你的 Cloudflare Pages 页面 选择刚部署好的项目 进入自定义域 点击添加,自定义域就写 记录值.域名 然后等待 SSL 的启用就行了 配置缓存...记得把博客记录名.域名替换成你自己的 比如我的是 blog.slqwq.cn 就写 blog.slqwq.cn 今天又水了一篇文章,真棒(๑•̀ㅂ•́)و✧
我们可以发现几乎每一个面都有明显的改进! 我们先从Vue 3的体积大小说起。 目前，Vue运行时的减压和压缩后的Vue运行时的大小约为20kB（当前2.6.10版本为22.8kB）。...根据测试，它的速度大约快了2倍! 这种改进特别重要的原因是，使用getters/setters，Vue必须递归地查看所有的对象和它们的属性并对它们进行转换。而使用代理的时候，这个过程就简单多了。...最新的应该会尽快得到这些信息。可惜的是，只有一位卖冰淇淋的小姐姐，在 "主线 "的客人都还没有上菜之前，她是不会回答任何问题的。...这样一来，无论需要进行多少次加载或重新渲染，APP都能保持响应速度。这正是Vue 3中的工作方式。 Evan You就是这样介绍Vue 3中的时间分割功能的。...输出代码将更容易为JavaScript编译器进行优化 输出的代码一般会有更好的优化 由于修补算法的改进，将避免不必要的父/子重现 另外，在接下来的日子里，你可以期待Evan You的一篇深度文章，介绍他们专门为
这里，问题在于无数头文件的重复load与解析，以及密集的磁盘操作。 下面从各个角度给出一些加快编译速度的做法，主要还是针对上面提出的这个关键问题。...3、ccache compiler cache, 通过cache上一次编译的结果，使rebuild在保持结果相同的情况下，极大的提高速度。...三、编译资源 要提高速度，要么减少任务，要么加派人手，前面两个方面讲得都是减少任务，而事实上，在提高编译速度这块，加派人手还是有着非常重要的作用的。...，我们还可以做的就是加快磁盘速度。...◦A的build成功，这里虽然B的build失败了，但都只是失败在最后的link上。 ◦重新link B中的project。
这些庞大的模型通常需要数百个GPU进行数天的训练才能发挥作用，幸运的是，多亏了迁移学习，我们可以下载预训练的模型，并在我们自己的更小的数据集上快速地以低成本调整它们。...第一种和第二种方法通常意味着对模型进行重新训练，而后两种方法则是在训练后完成的，本质上与您的特定任务无关。 如果推理速度对用例极为重要，那么很可能需要尝试所有这些方法以生成可靠且快速的模型。...请记住，结果会随着特定的硬件、包版本和数据集而变化。 ? 推理时间的范围从平均每个样本约50 ms到数据集上的0.6 ms，这取决于硬件设置。...我们还可以看到，理想的批处理大小取决于使用的GPU: 对于T4来说，最好的设置是用8个批次的样本运行ONNX，这比pytorch上的批大小为1的速度快了大约12倍 对于批量为32或64的V100，与GPU...我们可以看到，从16到64 batch_size降低了20%的推理速度，而排序数据的推理速度提高了10%。
R语言在使用 install.packages() 安装package的时候，默认会在官方的源（https://cran.rstudio.com/）搜索R包，然后下载到你的电脑或者服务器上。...但是官方的源并不在中国，下载速度往往会受到很大的限制，因此当我们安装好R之后，第一步就应该是把R的安装源修改为国内的源（也称镜像，Mirror）。...1 修改 install.packages 的安装源 如果你使用的是有图形界面的RGui，选择 Packages --> Set CRAN mirror --> China (Guangzhou) 如果你使用的是...2 修改 bioconductor 的安装源 绝大部分的生物信息相关的R包（如DESeq2, limma, clusterProfiler）都在 bioconductor，并不在官方的源里面，所以通过...install.packages() 命令会找不到对应的R包。
设置完成后，可以解决 Let's Encrypt OCSP 验证地址 http://ocsp.int-x3.letsencrypt.org 被 GFW 屏蔽造成的网站卡顿问题。
(通常就是 batch 大小)划分多份，并传送到多个 GPU 上； 收集(Gather)：从多个 GPU 上传送回来的数据，再次连接回一起； 并行的应用(parallel_apply)：将第三步得到的分布式的输入数据应用到第一步中拷贝的多个模型上...github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks 得到的不同框架在采用单个 GPU 和 4 个 GPU 时运算速度的对比结果，如下所示： 从图中可以看到数据并行操作尽管存在多...GPU 之间交流的问题，但是提升的速度还是很明显的。...而 PyTorch 的运算速度仅次于 Chainer ，但它的数据并行方式非常简单，一行代码即可实现。...并且为了加快速度，还添加了一个新的方法--share_memory_()，它允许数据处于一种特殊的状态，可以在不需要拷贝的情况下，任何进程都可以直接使用该数据。
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