此外，用户还证实，他们不再看到存储驱动器的性能问题，操作系统感觉更快。 “不仅是在NVMe上，甚至我的SATA SSD现在也更快了。
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。...其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN，采用 SPL 分情况提供的高性能算法，可以利用不同类型 JOIN 的特征提速，让 JOIN 跑得更快。...对于 JOIN 的不同分类和场景，程序员有针对性的采取上述高性能算法，就能获得更快的计算速度，让 JOIN 跑得更快。 重磅！开源SPL交流群成立了 简单好用的SPL开源啦！
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。...其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN，采用 SPL 分情况提供的高性能算法，可以利用不同类型 JOIN 的特征提速，让 JOIN 跑得更快。...对于 JOIN 的不同分类和场景，程序员有针对性的采取上述高性能算法，就能获得更快的计算速度，让 JOIN 跑得更快。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
一旦确认了这些热点，就可以使用以下各小节中介绍的技术让程序运行得更快。 使用函数 很多人开始使用 Python 时都是用它来编写一些简单的脚本。...速度的差异与局部变量与全局变量的实现机制有关（涉及局部变量的操作要更快）。...因此，如果想让程序运行得更快，可以将脚本中的语句放入函数中即可： # somescript.py import sys import csv def main(filename): with...通常可以用 from module import name 的导入形式以及选择性地使用绑定方法（bound method）来避免出现属性查询操作。...确保你程序正确的运行通常比让它运行更快要更重要一些（至少开始是这样的）。
std::string firstName = name.substr(0,3);
导语 | 开通微信时，系统如何判断你输入的手机号没被注册？如何使用更少的存储空间、更快的速度解决这个问题？...“开通微信时，系统如何判断你输入的手机号没被注册？如何使用更少的存储空间、更快的速度解决这个问题？” 对于这个问题，最暴力的方法为： 通过遍历来判断是否被注册。...那如何既保证查询效率，又保证低内存占用？ 下面我们的主角闪亮登场——布隆过滤器。...方案对比结论： 五、附录 1.公式推导 （1）k次哈希函数某一bit(长度为m）未被置为1的概率为： （2）插入n个元素后依旧为 0 的概率和为 1 的概率分别是： （3）k个位置均被设为1的概率： 2.如何让误识率降到最低...推荐阅读 这篇Redis文章，Antirez看了都说好 分布式一致性算法Raft Java Web开发API Boy如何进阶？ 总结 Kafka 背后的优秀设计 ---- ?
在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称作回表过程，而且这个回表过程是可以被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。...先说结论，如果一个索引的字段包含了所有要查询的字段，这个索引就称作覆盖索引，覆盖索引可以减少回表过程，能有效提高查询效率。...那么我们删除 age 这个单列索引，创建一个覆盖索引 (age,name)， 把要查询的 name 字段也添加到索引中来。...age 和 name 字段，免去了到主键索引上查询数据的过程，其实也就是只遍历了一个 B+ 树，可以大大提升查询效率。...所以我们平时写 sql 语句的时候，select 后面只写查询需要用到的字段，去掉不需要的字段，避免回表操作。 ??
在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称作回表过程，而且这个回表过程是可以被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。...先说结论，如果一个索引的字段包含了所有要查询的字段，这个索引就称作覆盖索引，覆盖索引可以减少回表过程，能有效提高查询效率。...那么我们删除 age 这个单列索引，创建一个覆盖索引 (age,name)， 把要查询的 name 字段也添加到索引中来。...age 和 name 字段，免去了到主键索引上查询数据的过程，其实也就是只遍历了一个 B+ 树，可以大大提升查询效率。...添加索引虽然能提升查询效率，但索引也是需要占用额外空间的，而且索引还需要维护成本，所以通常加不加索引需要根据实际需求来权衡。
废话不多说，进入主题，如何操作让你的旧 iphone 跑得更快更舒爽？： 备份现在的手机ios 系统。 升级手机 ios 系统到11.3。 关闭多余的系统动效，特效，Duang。...一、备份现在的手机ios 系统 之前写过一篇文章，如何使用 imazing 来备份你的 iphone ，其实有很多人说可以用 itunes 来备份，但是呢，itunes 备份可慢了，甚至分分钟卡机，然后软件崩溃
但我们只担心如何将3x3滤波器和输入通道分解成更小的卷积，从而形成一个更紧凑的网络，这在不但性能相同，而且速度也快的多，更重要的是内存比较便宜。
前言 之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/...这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上，参考的Github工程地址为：https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。 2....结论 本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。
在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding
这也促使作者重新思考如何执行独立于batch的Norm，并在工作中提出Proxy Normalized Activations。...在训练过程中使用较小的图像可以使用更少的内存更快地训练出一个给定的模型，或者在相同的时间内训练一个较大的模型。
在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding...如何针对 Transformer 模型结构特点，结合 GPU 硬件特性充分释放 GPU 并行计算的能力，对于实现 Transformer 的极致加速至关重要。...如何对此过程进行优化是问题的关键所在。...让每一种不同类型的计算单元都可以执行自己最擅长的任务，从而达到卸载业务运算瓶颈，提高性能、节省成本、节约能耗的目的。
使用NumPy或Pandas：NumPy和Pandas是用于数值计算和数据分析的Python库，它们针对大型数据集进行了优化，通常比纯Python代码更快。
如何通过索引让 SQL 查询效率最大化 什么时候创建索引？ 如果出现如下情况，可以创建索引。 字段的数值唯一性的限制 索引可以起到约束的作用，比如唯一索引，主键索引，都可以起到唯一约束的作用。...频繁作为 Where 查询条件的字段 在表数据量比较大的时候，某个字段在 SQL 查询的 where条件时，就学英语给这个字段创建索引。...运⾏时间为0.699s，你能看到查询效率还是⽐较低的。当我们对user_id字段创建索引之后，运⾏时间为 0.047s，不到原来查询时间的1/10。...经常需要 Group By 和 Order By 的列 索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 Group By 对数据查询或者使用 Order By 对数据进行排序的时候，就需要对分组或者排序字段建立索引...SELECT DISTINCT(user_id) FROM `product_comment` 运⾏结果（600637条记录，运⾏时间0.627s）：建立索引，SQL 查询效率上有所提升。
如何提升效率? 聚合签名 为了提升效率，一个直觉的思路是：避免n-n的通讯。...管线设计(Pipelining)可以减少投票的次数，它的基本思路如下：让每个节点在投第 i 轮的prepare阶段时，同时也是对其前一个内容 i-1 的commit阶段投票。...[1240] 图2：HotStuff Pipelining 只让部分节点参与共识：最小生成树 另外一种提高效率的方法，就是避免使所有的节点参与共识，这也正是比原链BBFT采取的作法。...接下来我们来看看，上述的协议是如何确保这两者。...首先，是最小生成树的产生方式，如何同时兼顾去中心化与效率？其次是BBFT仅采取单轮投票作为共识，在引入视域变换的情况之下，可能会发生分岔，这样的网络也会遭受日蚀攻击的威胁。
如何提高交通标志检测与识别技术的准确性和实时性，是该技术走向实际应用时需要解决的关键问题。
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