表达式树是一种C#中的数据结构，它以树的形式表示某些代码内部的结构。每个节点是一种称为表达式的C#对象，例如二元运算，方法调用，常量等。这种数据结构主要用于LINQ查询的内部机制和动态编程。在C#中，表达式树使在编译时表达式的结构和操作被保留下来，而不是像通常的.net代码那样被直接编译成IL。这使得你可以在运行时操作这些表达式或将它们转换成其他形式。例如，你可以将一个表达式树转换为可重用的Lambda表达式，或者用于创建动态查询。或者，你可以遍历表达式树来读取和解析表达式的结构。这种技术是.NET Framework中LINQ的基础，特别是在使用LINQ to SQL和LINQ to Entities时，因为它允许在运行时将LINQ查询表达式转换为SQL查询。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。
同样是实现一个投票系统,一个是python程序员,基于django-framework,用了半小时就搭建了一个完整系统,另外一个是标准的SSM(Spring-SpringMVC-Mybatis)Java程序员,用了半天,才把环境刚刚搭好.
众所周知， React 是一个 JavaScript 库，它是当今最流行和行业领先的前端开发库。
“让这代码跑得快一点！！”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序，总共含有超过 3 万行的代码。
如果您曾经为UIKit或AppKit（Apple的iOS和macOS原始用户界面框架）编程，您会知道它们使用类而非结构体来构造视图。SwiftUI并非如此：我们更喜欢将结构体用于整体视图，这有两个原因。
如果您曾经为 UIKit 或 AppKit（Apple 的 iOS 和 macOS 原始用户界面框架）编程，您会知道它们使用类而非结构体来构造视图。SwiftUI 并非如此：我们更喜欢将结构体用于整体视图，这有两个原因。
在当今的云原生世界中，随着基础设施的飞速发展，大规模构建云计算环境需要可再现性和弹性，因此需要从一开始就优先考虑快速更改和扩展基础设施的能力。
使用脚本语言可以更加快速地开发游戏逻辑，而不必担心由于 C++ 程序员的粗心大意所造成的后果。使用已有的脚本语言可以节省开发新型自定义语言的时间和开销，并且这些语言通常要比自己创造的语言更加的强大。
在开发和设计的时候，我们需要考虑编译时，运行时以及构建时这三个概念。理解这几个概念可以更好地帮助你去了解一些基本的原理。下面是初学者晋级中级水平需要知道的一些问题。 Q.下面的代码片段中，行A和行B所标识的代码有什么区别呢？ public class ConstantFolding { static final int number1 = 5; static final int number2 = 6; static int number3 = 5; st
让我们从一个小例子开始，来看看 Kotlin 代码长什么样子。这个例子定义了一个 Person 类来表示“人”，创建一个“人”的集合，查找其中年纪最大的人，并打印结果。尽管这是非常小的一段代码，从中也可以看到 Kotlin 许多有趣的特性。
本系列文章适合有一定java经验的开发者，文章主要内容来自于Dmitry Jemerov的《Kotlin实战》,并加以自己学习过程中的感悟，总结以及实战中的经验。
Java 主导着企业级应用。但在云计算领域，采用 Java 的成本比它的一些竞争对手更高。原生编译降低了在云端采用 Java 的成本：用它创建的应用程序启动速度更快，使用的内存更少。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 本文来源「优达学城」 原作：Ravi Shankar Rajan ，译者：欧剃 “让这代码跑得快一点！！”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序，总共含有超过 3 万行的代码。 整个 App 加载数据的过程非常之慢，显然用户并不喜欢这种体验。 然而，我必须承认，这个项目的代码写的挺不错，数据库调用很合适，只在有需要的地方进行循环，模组化也实现的很到位。我花了两天时间，绞尽
在开发和设计的时候，我们需要考虑编译时，运行时以及构建时这三个概念。理解这几个概念可以更好地帮助你去了解一些基本的原理。下面是初学者晋级中级水平需要知道的一些问题。
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
今天在优化代码的时候发现了一段代码运行时候极其缓慢，从而引发了我对 try catch 的性能优化深度思考 关键代码拆解成如下图所示（无关部分已省略）： 起初我认为可能是这个 getRowDataItemNumberFormat 函数里面某些方法执行太慢，从 formatData.replace 到 unescape（已废弃，官方建议使用 decodeURI 或者 decodeURIComponent 替代） 方法都怀疑了一遍，发现这些方法都不是该函数运行慢的原因。 为了深究原因，我给 style.
作为一个充满激情的开发人员，我很高兴地见证了PHP这个广受赞誉的服务器端脚本语言在过去二十年中的发展。
Go语言与PHP有许多不同之处，并且有着天然的优势，以下是Go语言与PHP的一些比较
我们学院的一位教授之前去美国开会，入境的时候海关官员就问他：既然你会计算机，那你说说你用的都是什么语言吧？
JVM本质上就是一个软件，是计算机硬件的一层软件抽象，在这之上才能够运行Java程序，JAVA在编译后会生成类似于汇编语言的JVM字节码，与C语言编译后产生的汇编语言不同的是，C编译成的汇编语言会直接在硬件上跑，但JAVA编译后生成的字节码是在JVM上跑，需要由JVM把字节码翻译成机器指令，才能使JAVA程序跑起来。
回到和语言相关的问题，我现在还是想说说LINQ。微软 Visual Stuido .NET 的产品经理 Tony Goodhew 在一次访谈中说过，微软的研究表明越来越多的人倾向于在编程中使用2种或者更多的语言来工作。好像现在有一种感觉，这就是语言只是 syntactic sugar 语法糖块。你选择某种语言是因为你对他最满意。
在软件测试中，如果想在一个耗时严重的操作中找出其耗时的瓶颈时，一般采用的方法是在每个被调用的函数中写进测试代码，在运行时打出日志。如果该操作涉及到的业务逻辑特别复杂时，插入这些测试代码不仅工作量十分巨大，而且难以维护。如果后期剔除不干净，不仅增加了无关的代码量，还会在执行时造成不必要的资源浪费。 像在手机管家的清理加速模块中，垃圾扫描这个功能的耗时是性能优化的重点，如何快速测试和分析扫描过程中的函数耗时一直是性能测试想克服的难题。但是在数以千计的函数中插入测试代码简直是一场恶梦，所以优化过程一直是不知道从何
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。
WebAssembly，或 Wasm[1]，是一种标准化的二进制格式，它允许用任何语言编写的软件在任何平台上、在沙箱或运行时（即虚拟机）内以接近本机的速度运行，无需定制。由于这些运行时与它们的宿主环境是隔离的，WebAssembly 系统接口（WASI）为开发人员提供了一种单一的、标准的方法来调用任何平台上存在的低级函数。采用 Wasm 的开发人员可以自由地编写软件，不用理软件将在哪里运行。
arroyo[2] 是一个 Rust 实现的分布式流处理引擎，旨在高效地对数据流进行有状态计算。与传统的批处理不同，流处理引擎可以处理有界和无界的数据源，并在结果可用时立即输出。
计算机程序由两部分组成，数据和语句。每一类数据有一个对应的数据类型，不同编程语言有不同的分类方法，但是不管怎么说，任何语言都有整数、小数、字符串。但是程序都是需要对数据进行处理的，我们用语句来实现数据的处理，语句主要有两大类——条件语句和循环语句（当然还有赋值语句啥的）。在条件语句中，我们通常会写if … else …或者 if … elif … else …，这两个语句大家用的多应该都知道是如何执行的，我就不讲了。刚学编程的新手经常都会认为if和else必须成对出现，要么只能有if，反正就是不能单独出现else。实际上else可以脱离if而存在，但是else自己不能单独存在，但也不是所有的语句都能够和else缠在一起的，比如import语句。能够和else缠在一起的语句有3种：try … except … else …，while … else …，for … else …。下面将一一介绍这三种。
大家在编写程序的时候，多多少少都会出现各种问题。有的时候会让你的程序根本无法运行起来，有的时候会让你的程序在运行过程中出毛病。如果是第一种情况，我们把这个问题叫做程序错误；如果是第二种情况，我们把这个问题叫做程序异常。
翻译自 WebAssembly for the Server Side: A New Way to NGINX 。
首先，可执行程序存储在磁盘中(当然也可以是其它介质)，可执行程序中实际上主要包含两部分内容：机器指令以及指令依赖的数据；
8 月 7 日，Rust 基金会发布了 2022 年度 Rust 调查报告结果，报告显示 Rust 采用率不断提高，超过 90% 的调查受访者表示自己是 Rust 用户；29.7% 的受访者表示，他们在工作中的大部分编码工作都使用 Rust，比上一年显着增加了 51.8%。
都说人生三大法宝：“多喝热水”，“记得吃药”，“重启一下试试”，重启已经成为了当代人必备的生活技能。作为新时代的有为青年，自从家里购入了电脑我就开始了没日没夜的上网冲浪之旅。不过伴随着时间流逝，家里的电脑也就慢慢开始闹别扭了：鼠标突然没反应，键盘也没反应，黑屏死机蓝屏更是家常便饭。但是这时候，只要你轻点一下主机那个小小的重启键，等到熟悉的XP蓝天白云界面的出现，一切都回归正常。
方法重载是Java中一个重要的概念，它允许在同一类中编写多个具有相同名称但参数不同的方法。这种技术使代码更清晰，易于维护，并使代码更加灵活，因为您可以根据需要选择使用不同的方法。在运行时，Java编译器通过参数类型和数量选择最合适的版本来调用方法。然而，尽管方法重载能够使代码组织得更好，但计算机必须在运行时确定哪个方法最有效，并且这可能会影响性能。下面将探讨如何评估方法重载的性能优劣。
Python因其强大、灵活且易于使用等特性，而赢得了声誉。这些优点使其在各种各样的应用程序、工作流程和领域中得到了广泛应用。但是就语言的设计，也就是它天然的解释能力还有它的运行时的动态性而言，Python总是比C或C ++这样的机器本地语言慢一个数量级。
首先介绍一下我做的这样一个智能运维平台，在这个智能运维平台里面，大致分为这样4个部分：
在这个重学系列的课程中，都会假设大家对 JavaScript、CSS、HTML 有了一定的了解。而这个重学的过程其实是帮助我们在这些过去的知识里面建立一个新的秩序，也就是建立知识体系的过程。在重学 JavaScript 的过程将会带着大家以 JavaScript 的语法为线索，从细到粗的跟大家完整学习一遍 JavaScript 的语言知识
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
结构化查询语言（SQL）是数据科学行业中一项不可或缺的技能，一般来说，学习这个技能是挺容易的。不过，很多人都忘记了写查询只是SQL的第一步。我们还得确保查询性能优异，或者符合正在工作的上下文环境。
——为了今天要写的内容，运行了将近7个小时的程序，在数据库中存储了1千万条数据。——
这是一个由 simviso 团队对 JSConf.Asia 中关于 前端框架设计取舍 相关话题进行翻译的文档，内容并非直译，其中有一些是笔者自身的思考。而分享者正是 Vue.js 的作者 @尤雨溪。
在 Vue RFC 中有一个关于样式的提案 SFC style CSS variable injection，这个 RFC 为Vue开发者提供了一种使用组件的响应性数据作为CSS变量的方法。
现如今，技术发展十分迅猛，开发者只有通过不断的学习才能跟得上时代的步伐。而为了便于学习和工作（减少996），涌现了很多优秀的开发工具用以帮助开发者提高工作效率。现在我把我工作多年来收集实用的开发利器分享出来，希望能够给同学们参考借鉴（以下排名不分先后）。假如各位同学有更好的值得推荐的利器欢迎在文末留言或者去GitHub知识库中留下你宝贵的Issues。
Rust vs. Go，在2024年，应该选择哪一个？或者说应该选择哪种语言——GoLang还是Rust。这可能是许多程序员在选择语言时考虑的一个问题。选择理想的编程语言被视为在这个不断变化的环境中取得成功的重要抉择。
Scala和Python都是强大的编程语言，广泛用于各种应用程序。它们有一些相似之处，例如是高级编程语言，但它们也有一些重要的区别。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
在之前我们已经学过了二分查找和简单查找，我们知道二分查找的运行时间为O(㏒ n)， 简单查找的运行时间为O(n)。除此之外，还有没有更快的查找算法呢？ 可能有人会说数组的查找速度更快，查找速度为O(1)。没错，但是我们今天讲的是一种进化版的类似于数组的数据结构—散列表。 散列表的性能取决于散列函数，那什么是散列函数呢？ 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。专业术语来描述就是：将输入映射到数字。 散列函数需要满足一些要求： 它必须是一致性的，就是同样的输入必须映射到相同
答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。没有一个基准测试是完美的，但是计算机语言基准测试游戏是一个很好的起点。
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