今天，我们利用健明老师推荐的批量运行多个R脚本代码，见证一下该代码的优势。...然后，我们一个一个打开脚本检查了一下其所用到的R包，下载好所要用到的所有R包。但是在下载R包过程中我们发现RGtk2和rsgcc这两个包一直报错，没有解决掉这个问题。...所以，我们把包含这两个包的5个脚本剔除，把剩下的14个R脚本进行批量运行。 #这两个R包下载失败了,如果你们下载成功了，也欢迎分享以下方法！...具体运行过程 #对以下14个包进行批量运行： setwd("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\KOR_HCC-main\\KOR_HCC-main\\code") fs=list.files.../',pattern = '*.R$') fs lapply(fs, function(x){ print(x) source(x) }) #正常运行结果 [1] "Figure_1A.R
在本文中，我们将了解为什么 C 语言代码比 Python 运行得更快。 Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。...不同之处在于，Python代码不会被CPU立即执行，而是被解释。 就性能而言，这让世界变得不同。 几乎总是使用虚拟机来运行Python代码 虚拟计算机的另一个名称是“字节码解释器”。...Python 的内部组件包括一个分词器、一个词法分析器、一个字节码生成器和一个字节码解释器 - Tokenizer - 它从给定的ASCII文本文件（Python代码）创建一个令牌流。...这不是更快吗？不，实际上不是。 尽管使用缓存字节码更快，但它的执行或操作速度不如机器代码快。 运行代码的真正 CPU 不是虚拟计算机。...运行时可以提供运行时服务，例如动态对象加载，并构建代码将在其中执行的环境。在编译的 C 中，存在运行时。已编译C++具有运行时。 为什么 Python 比 C 慢？
本文将深入探讨唯一索引和普通索引的差异，解释为什么唯一索引在某些情况下可能比普通索引更快，并提供相应的代码示例来演示它们的用法。什么是唯一索引和普通索引？...唯一索引的性能优势现在让我们来讨论为什么唯一索引在某些情况下可能比普通索引更快。唯一索引之所以能够提供性能优势，是因为它在内部的数据结构和查询优化方面有一些不同之处。1....相比之下，普通索引需要存储多个行位置，因为允许重复值存在。这可能导致普通索引相对较大，占用更多的存储空间。2. 查询优化唯一索引可以更快地定位到特定的行，因为它知道每个索引键值只能对应一行。...然后，我们分别创建了一个唯一索引和一个普通索引，分别应用于"email"和"username"列。最后，我们插入了一些示例数据，其中包括一个重复的email值。...而在普通索引的情况下，可能需要在多个具有相同用户名的行中进行比较，这可能需要更多的时间。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) 近日微软为了扩展内核支持，为 Linux 内核提供了一系列的补丁，其中一个值得注意的地方是微软为 Linux 带来了运行嵌套监控程序（Hyper-V...它允许你创建和运行一个称为虚拟机的计算机的软件版本。每个虚拟机都充当运行操作系统和程序的完整计算机。当需要计算资源时，虚拟机可让你更灵活，并且比在物理硬件上运行一个操作系统更高效地使用硬件。...而嵌套虚拟化允许用户在一个 Hyper-V 虚拟机内运行 Hyper-V，与裸机相比，在虚拟机中运行时，Hypervisor 可以显著提高性能。...这个补丁仅有超过 100 行的新代码，如果代码审查顺利的话，这个嵌套的微软 hypervisor 支持可能会在 Linux 6.2 内核周期中合并进主线。...如果你看好一个事情，一定是坚持了才能看到希望，而不是看到希望才去坚持。相信我，只要坚持下来，你一定比现在更好！如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。
pycahrm的多行编辑模式可以允许你多行写像同样的代码， 但是你删除的时候，也不会像以前那样舒服了， 下面就是多行模式的删除的时候出现的问题： 选中删除的时候，会出现部分选中，甚至会出现很长的竖着的输入标志
做压测时，因为需要只需要我去调用服务器工程上的一个service层（springmvc）的方法： ?...我只需要调用这个接口下的call方法，去编写这样的一个脚本是十分困难的，小编h想了一天也没有头绪，后来在同事的建议下还是使用录制脚本的方法去修改录制脚本，进而得到我想要的。...其中我只需要填写入参，提交这些步骤，因为这个步骤是最接近我直接调用call方法的代码过程。因此登录和点击到此页面不是我需要的，因此我在脚本页面做了以下修改： ?...在请求前和请求后加 lr_start_transaction(“Trans_1”);和lr_end_transaction(“Trans_1”,LR_PASS);这两行代码，在压测的分析图中会多出一条曲线...，只显示处理这段代码所用的时间。
前言 其实这篇文章的内容很简单，说白了就是设置一个计划任务，当触发到设定的条件后就运行。 下面的演示是 Win10 系统下 Python3，需要 Python 环境，因为代码就是 Python 的。...接着会看到一个完整的展示，点击完成就好 ? 到了设置好的时间就会运行代码。 ? 补充 如果需要修改，需要点击任务计划程序库，然后找到你设置好的任务，双击，然后就可以修改了 ?...取消勾选，什么时候都能运行。 ? 相关说明 演示的代码这篇文章里面有 题图：Photo by Timothy Paul Smith on Unsplash
一个比ack速度快n倍的代码搜索工具: ag 银搜索者(The Silver Searcher) 一个类似于代码搜索工具ack，着重于速度。...它比一个数量级快ack。 它忽略了你.gitignore和你的文件模式.hgignore。 如果您的源代码中有文件您不想搜索，只需将其模式添加到.ignore文件中即可。...感谢git / hg / ignore，Ag只搜索了700MB。 还有各版本的性能图表。 怎么这么快？ Ag使用Pthreads并行利用多个CPU内核和搜索文件。...运行构建脚本（它运行aclocal，automake等）： ....安装依赖项后，只需运行： ./configure make make install 您可能需要以sudoroot身份使用或运行make install。
◆ 今天写了一个可以测试并发数和运行次数的压力测试代码 介绍一下为什么会写这么一个工具。 介绍一个这个工具怎么用的。...◆ 代码和使用 Copyimport org.eclipse.californium.core.CoapClient; import org.eclipse.californium.core.CoapResponse...main方法中的循环此时是控制 运行数和并发数的 上面run方法，是控制你要测试的代码的。可以自定义。...so 库体积方法总结 阿里一面，说说你对Mysql死锁的理解 Docker看完即掌握 [开源]多应用、多租户、多终端的SaaS平台开发框架，SaaS服务平台 如何在断开连接后保持远程 SSH 会话运行...还在用维恩图可视化SQL的Join连接吗？
如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。 为什么教程会习惯使用内置数据？...示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...如果要使用内置数据，也需要额外提供一些信息： 详细描述内置数据的格式和生物含义，及与真实数据的对应，可以参考画一个带统计检验的PCoA分析结果 提供真实数据的格式示例和读入真实数据的代码，弥补这个“鸿沟...从dim(dune)可以看出这是一个20行X30列的矩阵；可以推测出，每一行是一个样品，每一列是一个物种 （另一个佐证是列名字长度确实为8个字符，与物种名字的4+4缩写一致）。...dim(dune) ## [1] 20 30 这个格式跟我们通常的OTU丰度表 (我们的表通常是每一行是一个物种，每一列是一个样品)略有不同。 3.
Caffe中只需要运行下面的脚本工具即可实现。...运行mnist example 第一步：制作LMDB数据 发现caffe widnow的工具压根无法在windows系统环境下运行，最后我只好下载已经制作好的LMDB数据。...第三步：修改训练配置文件参数 打开lenet_solver.prototxt文件，其中： solver_mode // 表示是CPU运行还是GPU运行 max_iter: 10000 // 表示运行steps...，mnist示例caffe运行get！...我真的一行都代码都没写，Caffe真香！
例如温度数值只保留一位小数。如果输入无效，那么这几种方案可能会引发运行时故障或产生错误输出。...方案一：简单且常见的 Go 代码 作为第一种方案，Ben Hoyt 的要求就是简单且直接，只使用 Go 标准库中的工具：bufio.Scanner 负责读取数据行，strings.Cut 通过“；”进行分隔...对这类 Map-Reduce 问题进行并行化并不困难：把文件拆分成大小相似的多个块（每个 CPU 核心对应一个块）、启动一个线程（在 Go 中叫作 goroutine）来处理各个块，最后把结果合并起来即可...写在最后 也许有人会问，折腾这些有意义吗？ 对于大多数日常编程任务，使用最简单、最常见的代码往往才是王道。...哪怕退一万步，单纯尝试让代码充分发挥机器性能本身也是种既有益、也有趣的尝试，不是吗？
JVM学习第二篇思考：一个Java代码是怎么运行起来的-下篇 在上一篇《JVM学习第一篇思考：一个Java代码是怎么运行起来的-上篇》中咱们知道类一个Java类的生命周期需要经历以下七个阶段：类加载、验证...上面这么多文字，太复杂了，能具体点吗？可以，咱们举个例子： 比如上文中当我们启动main方法的时候，使用了Son这个类。...上一篇思考题解答 在上一篇结束的时候，凯哥(凯哥Java:kaigejava)留下了一个思考： 当一个类存在父类的时候，初始化过程如下图： 编辑 运行结果： 编辑 从运行的结果中我们可以确实可以得到如下结论...： 当一个类存在父类的时候，在初始化该类的时候，会先初始化其父类中的静态代码块中方法，然后在执行子类中静态代码块，接着执行父类非静态代码块，接着父类构造方法，接着子类非静态代码块，最后才是子类的构造方法...当是接口的时候，初始化过程： 编辑 运行结果： 编辑 从运行结果我们可以得到如下结论： 接口中不能使用静态代码块，但可使用静态变量。
JVM学习第一篇思考：一个Java代码是怎么运行起来的-上篇 作为一个使用Java语言开发的程序员，我们都知道，要想运行Java程序至少需要安装JRE(安装JDK也没问题)。...我们也知道我们Java程序员编写的程序代码文件是*.java的，而JRE运行的是*.class的文件。所以，我们需要将java文件编译成class文件然后才可以。...那么，有没有想过上面代码怎么运行的呢？ 选中main方法，然后ruan as...，编译后，运行输出。这个流程我想大家都很熟悉的。那么对应的流程应该是什么样的呢？...加载的同时将加载的这些数据转换成方法区中运行时数据(运行时候数据区：静态变量、静态代码块、常量池等)，作为方法区数据的访问入口 这个很好理解的。我要想使用你，需要先得到你，是不是。...那么请看下面代码，运行后输出的顺序是什么？
问题描述 hdu1061-Rightmost Digit hdu1097-A hard puzzle 这两个oj题目思路几乎一样，都是为了快速求出一个数n次方后的末尾数为都多少？...四个一循环) 7^1=7 7^2=9 7^3=3 7^4=1(四个一循环) 4^1=4 4^2=6(两个一循环) 8^1=8 8^2=4(两个一循环) 9^1=9 9^2=1(两个一循环) 代码实现...下面以hdu1097-A hard puzzle为例 代码1（自己写的傻乎乎） #include using namespace std; int main(){ int...if(b%4==3) cout<<c[2]<<endl; if(b%4==0) cout<<c[3]<<endl; } return 0; } 运行结果...运行及结果 参考 ACM — Rightmost Digit A hard puzzle
EasyTypora EasyTypora是一个为Typora添加私用化图床的实用小工具，要使用本项目，你需要有自己的一台云服务器～ 本项目永久地址： https://github.com/zhaoolee...Typora自定义图床，需要一个可执行文件，而Windows与Linux的shell脚本不可能通用，于是zhaoolee使用Node.js完成了客户端的编写，并使用Node.js神器pkg完成了跨平台打包...你只需满足file，secret_token这两个字段，就可以在网页使用，具体实现方式参考 client/typora.js ，开源代码绝不作假 如果你想省略传secret_token字段，那把conf.js...https协议，如 http://cdn.fangyuanxiaozhan.com) host: "http://cdn.fangyuanxiaozhan.com", // 填写服务端运行的端口号...我通过Nginx加了https， 唯一需要注意的点是，在conf.js中，如果host配置了https, 那客户端的端口client_port需要设置为443 我在前面http的基础上，给nginx配置做一个
1 Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗 Spark SQL 比 Hadoop Hive 快，是有一定条件的，而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快，相反，...一个 RDD 可以包含多个分区，每个分区就是一个数据集片段。...所有 Executor 都注册到 Driver 上之后，SparkContext 结束初始化，接下来往下执行我们自己的代码。 每执行到一个 Action，就会创建一个 Job。...(TaskRunner 将我们编写的代码，拷贝，反序列化，执行 Task，每个 Task 执行 RDD 里的一个 partition) 5 为什么要用 Yarn 来部署 Spark?...如果一个节点上有多个 Spark 程序，那么相应就会启动多个执行器。所以说一个 Worker 节点可以有多个 Executor 进程。
编译 ｜ 核子可乐、Tina 徒手用 1000 行 C 语言实现，不依赖庞大的外部库，Mac 即可运行。 如今这年头，徒手写神经网络代码已经不算事儿了，现在流行手搓大模型训练代码了！...该模型有 700 亿参数，主要包含两个文件，分别是参数文件，文件大小为 140GB，以及运行这些参数的代码，以 C 语言为例需要约 500 行代码。...两年前，Karpathy 就曾基于 PyTorch，仅用 300 行左右的代码就写出了一个小型 GPT 训练库，并将其命名为 minGPT，用这份代码揭开了 GPT 神秘的面纱。...为此需要下载 GPT-2 权重并将其保存为可在 C 中加载的检查点： python train_gpt2.py 该脚本会下载 GPT-2（124M）模型，对单批数据进行 10 次过拟合迭代，运行多个生成步骤...现在我们可以使用这些权重进行初始化并在原始 C 代码中进行训练。首先编译代码： make train_gpt2 在 train_gpt2 编译完成后即可运行： OMP_NUM_THREADS=8 .
1.1 多线程一定快吗 下方的代码演示串行和并发执行并累加操作的时间，请分析：下面的代码并发执行一定比串行执行快吗？...又或者是t1拿到一个数据库锁，释放锁的时候抛出了异常，没释放掉。 现在我们介绍避免死锁的几个常见方法。 2.1 如何避免死锁 避免一个线程同时获取多个锁。...避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量保证每个锁只占用一个资源。 尝试使用定时锁，使用lock.tryLock（timeout）来替代使用内部锁机制。...例如，之前看到一段程序使用多线程在办公网并发地下载和处理数据时，导致CPU利用率达到100%，几个小时都不能运行完成任务，后来修改成单线程，一个小时就执行完成了。...比如使用连接池将数据库和Socket连接复用，或者在调用对方webservice接口获取数据时，只建立一个连接。 3.4 在资源限制情况下进行并发编程 如何在资源限制的情况下，让程序执行得更快呢？
WebAssembly 和新功能 API 的出现，使得编写一个基于 WebAssembly 的操作系统成为可能，它可以完全在浏览器中运行 Node.js，它比本地环境更快、更安全、更一致，以实现无缝的代码协作...设置本地环境是一个巨大的麻烦--尤其是当你想快速建立一个很酷的想法的原型，尝试一个新的开源库，创建一个 bug 重现或与同事合作（"嘿，你可以在本地快速检查这个分支吗？" ?）。...它也完全在你的浏览器中运行，这产生了一些关键的好处。： 比你的本地环境更快。构建完成的速度比 yarn/npm 快 20%，软件包安装完成的速度比 yarn/npm 快 5 倍以上。...由于它完全在浏览器的安全沙盒中运行，服务器响应的延迟比 localhost 更小，并保护你的网络服务器免受 localhost 的攻击。...运行时 未来计划增加多语言的支持，但是目前只支持 nodejs 原生二进制和 npm postinstall 脚本 不安全的软件包 http 网络请求 被限制在浏览器里请求网络的能力，不太可能连接上
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