在 Vue.js 中，data 属性通常是一个函数而不是一个对象，这是为了确保每个组件实例都有独立的数据副本。以下是详细解释：1....使用函数确保独立性通过将 data 定义为一个函数并返回一个对象，Vue 可以确保每个组件实例都有自己的数据副本。这样可以避免数据污染和意外的副作用。...}; }});在这个例子中，每个组件实例都会调用 data 函数并获得一个新的数据对象，从而确保数据的独立性。3. 性能优化使用函数返回数据对象还可以提高性能。...这样可以确保每次创建新实例时都生成新的数据对象，而不会影响其他实例。4....总结将 data 定义为一个函数而不是一个对象，可以确保每个组件实例都有独立的数据副本，从而避免数据污染和意外的副作用，同时提高性能。
往InnoDB表新增数据时，都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据，会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后，就会分裂成多个数据页，这时就需要索引页去指向各个数据页。...若数据页太多，那么索引页里里的数据页指针也就会太多了，索引页也必然会放满的，于是索引页也会分裂，再形成更上层的索引页。...数据页/索引页里面的记录都是组成一个单向链表，按数据大小有序排列 数据页/索引页互相之间组成双向链表，也都按数据大小有序排列 所以B+索引树是个完全有序的数据结构，无论是页内还是页间，这才能让查找数据时...下一个页的所有值必须＞上一个页的所有值 所以不停增删改查，必然会导致各个数据页之间的值大小可能会没有顺序，比如下一个数据页里插入了一个比较小的值，居然比上一个数据页的值要小...所以你要是一个表里搞的索引太多，很可能导致你的增删改的速度较差，也许查询速度确实是可以提高，但是增删改就会受到影响，因此不建议一个表里搞的索引太多的！
方法不检查别名而产生错误的结果； if-else 控制流程存在 bug。 我经常会遇到这样严重的错误，足以让我质疑 Julia 中复杂计算的正确性，在尝试新的包或者函数的组合时尤其如此。...； Colwise 和 pairwise 会返回不正确的 distance； offset 数组的权重向量访问内存越界。...Patrick 还谈到： 我记得我的一个 Julia 模型训练失败的时候，我非常不开心。我断断续续地花了几个月的时间试图让它 work，尝试了能想到的每一个 trick。...积极的一面是，这迫使我深入研究代码，并了解到很多关于我正在使用的库的信息。但是我发现自己需要花费大量时间调试代码，而不是进行本职研究。 可见，Julia 的问题是如此普遍。...我认为最重要的不是 Julia 是一门多棒的语言，而是它的设计让实现代码复用的能力提升了一大截。
1e10 可以被解析为数值文本 1 乘以变量 e10 因此，Julia中 以 0x 开头的表达式，都被解析为十六进制文本 以数字文本开头，后面跟着 e 或 E ，都被解析为浮点数文本 运算方法 常用的...既然是做科学计算，那肯定是少不了矩阵,先从简单的向量说起 首先定义一个简单的矩阵，在REPL中看返回的类型 a = [1,2,3,4] >>4-element Array{Int64,1}: 1...2 3 4 Julia中也可以像MATLAB中定义步进向量 aa = (1:2:5) aa.start aa.step aa.stop first(aa) step(aa) last(aa) Int8...#表示把矩阵内部的Array作拼接 # 矩阵索引，从1开始 x[1] >>1 x[6] >>1 size(x) >>(2,3) length(x) >>6 sum(x) >>6 矩阵运算 a = collect...matlab中的函数Julia中基本也有，用法也基本一致 eg. rand(10) rand(2,3) rand(Int32,2,3) reshape(1:6, (2,3)) 注：如果有些常用的数学函数发现在
最近，密码学方面取得的突破可以在无需进行解密的情况下，直接计算加密数据。在我们的例子中，用户可以将加密数据（例如图像）传递给云 API，以此运行机器学习模型，并返回加密的答案。...它使用加密数据评估了 f，并返回了另一个与基于加密值评估 f 的结果对应的加密值。这一性质正是我们将这种技术称为「同态加密」的原因。...*28 的输入图像的话，要计算 8*8 的卷积窗口） 将每个窗口中的相同位置收集到一个向量中，即对每张图来说，都会有包含 64 个元素的向量，或当批处理大小为 64 时，会得到 64*64 的元素向量...矩阵乘法 接下来看看矩阵乘法是如何实现的。我们利用这样的事实——可以旋转向量中的元素，来重排序乘法索引。特别是，要考虑向量中矩阵元素的行优先排序。...然后，如果以行大小的倍数移动向量，就可以得到列旋转的效果，这可以提供充足的原语来实现矩阵乘法（至少是方阵）。
这允许通过编码表示形式的字节索引而不是字符索引有效地索引字符串，而这对于Unicode字符串的可变宽度编码既不能有效实现，也不能简单地实现。...由于采用可变长度编码，字符串（由给出length(s)）中的字符数并不总是与最后一个索引相同。如果遍历索引1至endof(s)索引到s，则不会引发错误的返回字符序列是组成字符串的字符序列s。...c, j = next(str,i)在索引处或索引之后返回下一个字符，i并在其后返回下一个有效字符索引。使用start()和时endof()，可用于迭代中的字符str。...，该位置将m.captures包含一个子字符串，而不是一个子字符串，nothing并且m.offsets其偏移量为零（请注意，Julia中的索引是从1开始的，因此字符串的零偏移量是无效的）。...字符串，但是，\x转义始终代表字节，而不是码点，而\u和\U逸出始终表示代码点，其在一个或多个字节编码。
矩阵乘法的复杂度是立方的，而内存分配的规模是线性的，所以用非分配（non-allocating）内存的方式来操作向量的优先级并不高； 2....目前AI加速的工作主要集中于GPU内核加速，让指令运行尽可能快，由于这些大型矩阵-矩阵操作在GPU上是最快的，并且也是大模型的主要瓶颈，所以性能基准基本上只是衡量这些特定内核的速度； 3....如果你一直在利用GPU带来的好处而不去研究细节，那么这个事实可能会让你大吃一惊！GPU被设计成具有许多内核的慢速芯片，因此它们只对非常并行的操作有效，例如大型矩阵乘法。...但同样，在小网络的情况下，由于缺乏并行计算，使用GPU内核的性能可能还不如设计良好的CPU内核。 矩阵操作只有在能够使用批处理（A*B中的B矩阵的每一列都是一个单独的批处理）时才会发生。...在大部分科学机器学习的情境下，如ODE邻接中的向量Jacobian乘积的计算，这种操作是矩阵-向量乘法。这些操作的时间复杂度只有O(n^2)，在这种情况下内存开销会被放大。
在Julia中，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲，Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为： ?...多个返回值 在Julia中，返回一个元组值以模拟返回多个值。但是，可以在不需要括号的情况下创建和分解元组，从而产生一种幻想，即返回多个值而不是单个元组值。...) 如果在交互式会话中调用它而未在任何地方分配返回值，则将看到返回的元组： julia> foo(2,3) (5, 6) 但是，这种返回值对的典型用法是将每个值提取到变量中。...例如，给定以下定义： function f(x, a=b, b=1) ### end 将b在a=b指的是b在一个外部范围，而不是随后的参数b。...(vector1,vector2)将返回由一个新的向量f(vector1[i],vector2[i])为每个索引i（抛出异常，如果载体具有不同的长度）。
但是在R中，随着控制的增加，性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...性能方面）并不明显，也没有明显的赢家尤其是如果包括了动态添加元素的情况（此处未介绍）； R不是最快的，但是跟Python差不多：R中最慢的实现比最快的实现慢约24倍，而Python的实现是343x（Julia...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...简而言之，Julia 的推断： 匿名函数的返回类型（map的第一个参数）（总是）是整数，因此，映射的输出是一个整数数组。...修改此代码非常简单：a = Int []（而不是a = []）将完成此工作，因为它指定了元素的类型。 最后 从本文涵盖的所有语言来看，Julia显然是编写高效代码的最简单方法。
单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能。...与 Python 不同，Julia 没有 pass 关键字。 在 Julia 中，数组、字符串等的索引从 1 开始，而不是从 0 开始。...Julia 的切片索引包含最后一个元素，这与 Python 不同。Julia 中的 a[2:3] 就是 Python 中的 a[1:3]。 Julia 不支持负数索引。...特别地，列表或数组的最后一个元素在 Julia 中使用 end 索引，而不像在 Python 中使用 -1。 Julia 的 for、if、while 等代码块由 end 关键字终止。...例如，每次无输入参数调用时，函数 f(x=rand()) = x 都返回一个新的随机数在另一方面，函数 g(x=[1,2]) = push!(x,3) 在每次以 g() 调用时返回 [1,2,3]。
我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。...海量文件的打开 任意长度的字符串的操作 矩阵的乘积 迭代求解的使用 等等 源文件包含在以下目录中： 复制代码 C\ Fortran\ IDL\ Java\ Julia\ Matlab\ Python...在后续的每个项中，前一个项中每个整数出现的次数连接到该整数的前面。如，一个项 1223，接下来将会是 112213 ，或“一个 1，两个 2，一个 3”。...在 Justin Domke 的博客（ Domke 2012 ）中展示了 MATLAB、C 和 Julia 的代码，该博客指出，这个算法是“矩阵乘法的重复序列，然后进行归一化”。...输入 / 输出： 虽然有些语言运行测试的速度比其他语言快，但在本地 Mac 上而不是处理器节点上运行测试的话，可以获得最大的性能提升。因为处理器节点使用机械硬盘，而 Mac 用的是固态硬盘。
面向科学计算设计的语言 Julia来自麻省理工CSAIL实验室，设计初衷就是想要一个既有C的速度又有Ruby的动态性、既能像Matlab一样使用数学表达式又有Python的通用性。...具体到机器学习来说，Julia执行各类算法包括矩阵运算的速度都比Python快得多。 Julia生态里也有自己的开源深度学习框架Julia Flux。...此外Julia还在语法上对线性代数、数据处理这些场景有额外的优化。 比如支持Unicode数学符号，数字乘以变量时候可以省略「*」，以及索引从1而不是0开始更符合人类直觉…....相比之下，用Python做矩阵运算感觉就……不是那么好。...Python生态虽然强大，但人们对其中的混乱也有不少诟病，各种重复开发的包管理系统让配置好Python开发环境都不是一件容易事。
，可以用convert()来完成 x = convert(Int32, a[1])::Int32 从上面我们讲的这些内容也可以知道优化代码的一个策略：程序越简单越好，让编译器明确知道自己想干什么，而不是让编译器去猜我们的目的...在Julia中，多维矩阵是以列优先原则排列，这跟MATLAB中是一样的 x = [1 2; 3 4] # 把x转换为1维矩阵 x[:] 也就是说，Julia中矩阵的每一列的数据在内存上的地址是连续的...下面举一个矩阵拷贝的例子。...向量化并不会提高Julia的运行速度 很多用过MATLAB和Python的同学都会觉得向量操作肯定要比循环操作要快很多，但在Julia中并没有这个规则，这一点要由为注意。...中向量运算并不会优化速度，这一点在Julia官网也多次说明。
常规版本的python需要在安装完成后另外下载相应的第三方库来安装库文件。而若安装的是Anaconda版本的Python，则不需要一个一个安装第三方库，可能已经同时安装了这些库。...Numpy库是专门为应用于严格的数据处理开发的，它提供了一个非常强大的N维数组对象array和实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，可以存储和处理大型的矩阵，Scipy，matplotlib,pandas...在Scipy 中，分解LU的方法有两种：1.标准方法是scipy.linalg.lu 该方法返回三个矩阵L,U,P。...2.方法lu_factor与lu_solve结合起来使用，L和U一起存储在n*n的数组中，存储序列矩阵P的信息只需要一个n整数向量即轴向量来完成。 ...，DataFrame结构的数据有一个行索引和列索引，且每一行的数据格式可能是不同的。
函数声明 我们写一个非常简单的求和函数，它会对一个向量 A 求和 函数声明使用 function 关键字开头搭配 end 关键字，所有的 Julia 函数都会返回函数声明的最后一行，这其实是一种函数式语言的特性...return 关键字往往只用于在运行过程中返回。也许一开始你对这个 end 不是很喜欢，或许会问为什么不像 Python 一样呢？为什么不用 {} 呢？...但是仅仅声明了类型还远远不够，我们还需要对复数定义复数运算，方便起见我们这里仅重载 * 算符： 首先我们需要将要重载的东西从 Base 模块中拿出来（而不是自己声明一个新的，为什么？...而一旦你在类型声明中声明了一个自己的构造函数，默认的构造将被覆盖。...总结一下 Julia 有这样的特点：廉价的类型和多重派发 + 类型树的结构，我们可以继承类型的行为（behavior）而不能继承类型的成员，而多重派发让所有 Julia 类型很自然地变成了鸭子类型（
相信很多朋友刚开始做算法时应该都是用matlab做理论模型的验证，后来Python又大火，很多小伙伴又争相学起来python，可过了没多久，一个更牛逼的语言又进入了我们的视野--Julia，号称是有...相信又有不少朋友蠢蠢欲动了，而小编发现在刚开始学习某种语言时或者在多个语言之间来回切换时，很容易把它的语法跟其他语言搞混，所以今天我们就整理了一份Julia/Python/Matlab三种算法工程师常用的编程语言的基本语法的比较...数，python中int型是没有大小限制的，理论上位宽可以无限大使用方法：x=1 matlab中默认都是double类型，也可以用int16(x)将x转为16位有符号数使用方法：x=1 在64位系统中默认是...（Julia在矩阵操作方面跟MATLAB基本类似，函数用法也基本一致）矩阵 合并x = np.ones((2,3)) y = np.zeros((2,3)) np.hstack((x,y)) np.vstack...，并不是将矩阵内的元素拼接矩阵索引x的索引从0开始x的索引从1开始x的索引从1开始矩阵维度x.shapesize(x)size(x)矩阵求和x.sum()sum(x)sum(x)函数操作函数 定义def
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...} } return count; } } 第一个...for循环控制行,第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标(此时 Low=high=第一个负数下标), 让count+(总长度-low)
单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能。...在Julia 1.0里为自定义类型扩展广播和实现高效的GPU和向量化硬件上的扩展都更加容易，为未来实现更高的性能铺平了道路。...点算符现在可以被重载，并且允许类型使用类似于 obj.property 的方式表示某种意义，而不是用来设置和获取合成类型（struct）的 成员。...这将常常使得我们可以简单地通过定义了一个函数参数默认值的函数来实现迭代器。更加重要的是，这将使得 实现一个只有在尝试返回值失败之后才知道需要结束的迭代器成为可能。...这种迭代器在I/O，网络和生产者/消费者模型中普遍存在；而Julia现在 可以以更加直接和正确的方式表达这样的迭代器。 作用域的规则被简化了。
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrix[i][j]表示点i到点j的距离或者权重， 而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...[]; // 降低的预期！ // 公主上，打一个，降低预期的值，只维持最小！ let mut slack: Vec = vec!...// slack，连过，但没允许的公主，最小下降的幅度 // map，报价，所有王子对公主的报价 // 返回，from号王子，不降预期能不能配成！...as usize], d); } else { // 如果当前的路符合预期，尝试直接拿下，或者抢夺让之前的安排倒腾去
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