作者 | Nahla Davies 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文讨论了 Java Collections Framework 背后的目的、Java 集合的工作原理，以及开发人员和程序员如何最大限度地利用...随着需要处理的数据量不断增加，Java 引入了新的处理集合的方法来提升整体性能。在 2014 年发布的 Java 8 引入了 Streams——旨在简化和提高批量处理对象的速度。...事实上，程序员经常发现使用 Streams 反而会减慢处理速度。 众所周知，网站用户只会等待几秒钟的加载时间，然后他们就会离开。...因此，为了提供最好的用户体验并维护开发人员提供高质量产品的声誉，开发人员必须考虑如何优化大型数据集合的处理。虽然并行处理并不总能保证提高速度，但至少是有希望的。...开发人员需要熟悉如何使用这些特性，并了解可以时候可以使用原生特性，什么时候应该使用并行处理。 作者简介： Nahla Davies 是一名软件开发人员和技术作家。
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！
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，
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。...音频或视频标签 调查数据中的开放式问题 参与创作作品的所有作者、艺术家、制作人等的名单 图2 -一个有趣的猫有关的视频的标签列表。 我最近参与了多个项目，这些项目要求我分析这类数据。...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。...根据您的列表在dataframe格式化方式的，有一种简单的或复杂的解决方案。在任何情况下，您都可以使用我提供的代码。...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。
本文阐述如何解决 Kubernetes 中与 CPU 限制相关的 Java 应用启动缓慢的问题。...出现这种情况的原因是：Java 应用程序在初始化期间所需的 CPU 资源通常比标准工作期间多得多，解决办法两难： 如果Java应用指定了只适合常规操作的请求和限制，则可能会导致启动时间过长。...我们还可以考虑如何在 pod 就绪后自动在集群上应用这些更改，为此，我们将使用 Kyverno。...一旦我们部署了应用程序，一个新的 pod 就会启动。我们可以验证其当前的资源限制。正如你所看到的，它仍有 2 个 CPU。 我们的应用程序启动时间约为 10-15 秒。...如果我们一开始将 CPU 限制设置为 500 毫核，那么启动我们的应用程序需要多长时间？对于我的应用程序和这样的 CPU 限制，大约是 40 秒。所以差异是显着的。
这主要是因为其简单、动态计算图的优点。 pycuda 是一个 python 第三方库，用于处理 Nvidia 的 CUDA 并行计算 API 。 本文目录如下： 如何检查 cuda 是否可用？...如何获取更多 cuda 设备的信息？...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。
作者 | Michael Shpilt 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 本文深入探讨了大型企业和遗留应用程序开发速度缓慢的现象，并分析了导致这一问题的根本原因。...此外，致力于一个不断变化的目标，一个正在积极开发的项目是困难的，而且优化的速度通常慢于新问题出现的速度。 所以，我们如何处理这些问题呢？当一个应用程序变得足够庞大时，其中一些问题似乎是无法避免的。...以下是一些建议，来自我的个人经验： 将内部开发流程视为一等公民。在处理构建优化、内部工具、CI/CD 以及整体开发者体验的团队中，将一些资深工程师置于前沿。 将工程工具看待为公共工具。...为了保持合规性，大公司付出了极大的努力，而这是有代价的。下面，我们来详细探讨每个合规性类别所带来的代价。 安全 安全问题究竟如何拖慢开发进程？...避免浪费时间的唯一方法是并行处理多个任务。 原因七：数据驱动的决策 小公司更愿意冒险，推出创新性产品。拥有成功产品的成熟公司不想冒险失去这只金鹅。
如果你的Python程序太慢，你可以按照下面给出的提示和技巧 - 抽象化 避免过度抽象，尤其是在微小函数或方法的形式下。抽象往往会产生间接性，并迫使解释器工作更多。...如果间接寻址的级别超过完成的有用工作量，则程序将变慢 避免循环开销 如果循环的主体很简单，则 for 循环本身的解释器开销可能是大量的开销。这是地图功能以更好的方式工作的地方。...唯一的限制是 map 的循环体必须是函数调用。...newlist = map(str.upper, oldlist) 使用列表理解 列表理解的使用比 for 循环使用更少的开销 让我们看看使用列表理解实现的相同示例 - newlist = [s.upper...这些被认为是循环的最佳替代方法，因为它避免了一次生成整个列表的开销。
Numba 简介 Numba 是一个可以将 Python 代码转换为优化过的机器代码的编译库。通过这种转换，对于数值算法的运行速度可以提升到接近 C 语言代码的速度。...那么，如何采用 Numba 加速循环操作呢，代码如下所示： import time import random from numba import jit num_loops = 50 len_of_list...target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上 parallel 选项在大部分情况是快过...小结 numba 在以下情况下可以更好发挥它提升速度的作用： Python 代码运行速度慢于 C代码的地方，典型的就是循环操作 在同个地方重复使用同个操作的情况，比如对许多元素进行同个操作，即 numpy...数组的操作 而在其他情况下，Numba 并不会带来如此明显的速度提升，当然，一般情况下尝试采用 numba 提升速度也是一个不错的尝试。
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...如果这种方法处理的表的数量很大，那么这样的操作将会花费很长时间，而且这个操作在旧版本中还会锁表，导致插入中断。...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...既然我们知道直接修改frm文件可以改变表的记录结构，那么也可以通过下面的方法来进行alter一个字段属性的操作（有一定的数据损坏风险，测试之前请备份）： 1、创建一张有相同结构的空表，并进行所需要的修改...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。
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。...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？...那么ContextImpl又是如何获取相应的服务的，查看ContextImpl类可以发现， ?...Instant Run Instant Run 对资源文件的处理和LayoutCast基本类似，但是在细节的处理上有所不同，比如Instant Run 通过对ActivityThread类中的mPackages...资源文件修改的处理相对于Java文件的处理较为复杂，这中间涉及到aapt、attribute唯一性 、ID值一致等问题都增加了资源文件处理的难度。
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...div {padding:0px; margin:0px;} div {padding:0; margin:0} 避免需要性能要求的属性 影响性能的属性 border-radius box-shadow
上次我们介绍了几个pandas函数，如nlargest()、pct_change()和explode()，《学会这些好用的pandas函数，让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等...5 + 32) temp_c temp_f Portland 17.0 62.6 Berkeley 25.0 77.0 关键它还支持同时进行多个数据列的新增处理...数据筛选 关于更多的数据筛选大家可以参考之前的文章《Pandas学习笔记03-数据清洗(通过索引选择数据)》，这里介绍的是query()，一个也是接收字符串表达式参数，然后返回满足条件的数据部分的方法，...数据微调 这里介绍的是replace()方法，将原有数据中特定的数据用指定的数据进行替换。...用B替换，特定的某些数据用另外一组数据替换，满足条件的某些数据用另外的数据替换等等。
如何更快 从上面得知，主要影响我们启动速度的是两个点，文件 I/O 和代码编译。我们分别来看如何优化。...既然模块依赖会产生很多 I/O 操作，那把模块扁平化，像前端代码一样，变成一个文件，是否可以加快速度呢？...未来思考 其实，V8 本身还提供了像 Snapshot 这样的能力，来加快本身的加载速度，这个方案在 Node.js 桌面开发中已经有所实践，比如 NW.js、Electron 等，一方面能够保护源码不泄露...，一方面还能加快进程启动速度。...另外，Java 的函数计算在考虑使用 GraalVM 这样方案，来加快启动速度，可以做到 10ms 级，不过会失去一些语言上的特性。
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✧
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。...对于某些页面，这可能会导致非常糟糕的用户体验，这取决于你的Vue组件需要多少时间来加载或重新渲染。 为了让它更可靠，最好是将这个脚本评估 "切割 "成块，看看每块之后是否有用户输入需要处理。...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。...注意到脚本执行时间线中的小缝隙了吗，这些缝隙是用来处理用户输入的。 能够轻松识别为什么要对组件进行重新渲染 工具和开箱即用的性能同样重要。...在下一篇文章中，我们将探讨新的Vue 3 API将如何影响我们编写Web应用的方式。我们将看看各种API，包括最近流行的Component API，并看看我们如何利用它来写出更好、更可维护的代码。
C++代码一直以其运行时的高性能高调面对世人， 但是说起编译速度，却只有低调的份了。...可以想象，如果不加以重视，编译速度极有可能会成为开发过程中的一个瓶颈。那么，为什么C++它就编译的这么慢呢？...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。...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。
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。
首先，我们将快速了解如何将Pytorch模型导出为相关的格式/框架，如果您不想阅读代码，则可以跳至结果部分。...如何导出模型 常规pytorch 尽管有不同的处理方法，但在Pytorch中保存和加载模型非常简单。...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...序列长度和批处理策略的影响 另一件需要考虑的事情是序列长度。Transformer通常被限制为512个标记的序列，但在这个范围内，不同序列长度的速度和内存需求存在巨大差异。 ? ?...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%。
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