你的代码糟粕比精华要多得多 新的研究发现，一个程序的核心功能仅在于一小部分封装的代码。...如果你是一个软件开发人员，有人问你，你写的代码中有多少是真正在实现实际功能的，有多少是填充物、无价值的或者只是因为实际运行编程语言所需要的？ 95％？ 75％？ 50％？都不是！...新的研究发现，只有大约5％的代码是真正在提供核心功能。 研究人员认为，就像自然语言一样，一些——甚至可能是绝大多数——写下的代码其实对于功能是不起作用的。...首先，MINSET本身是不可执行的：它只是表征了核心功能的代码的最小集合。剩下95％中的一些代码（前面称之为糟粕）也不是无用的，因为还需要它们来运行程序。...研究人员指出了MINSETs的潜在应用： 改进代码搜索——MINSETs可用于基于相似查询的代码搜索结果排名。
一、背景 今天一个朋友问了一个问题，测试环境比线上的代码多了几行代码怎么办？ 是不是要新建分支？有没有更好的办法？...下面提供一个比较简单的通用的方案，希望对大家有帮助。 二、方法 我们可以写一个环境工具类，然后再特定环境的代码上用这个工具类进行判断。...1 if (environmentHelper.isQa()) { // 测试环境专用代码 } // 其他代码2 }...如果预发和线上服公用同一套缓存框架，通过环境工具类获取环境的名称和key组合成一个新的key字符串，即可实现环境的隔离。 三、总结 方法不难，在开发中偶尔也会用到。...另外建议大家多看Spring的官方文档，很多场景都有专门的类提供了相关的功能，而不是遇到一个问题一个问题去查，去问。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务（AWS）机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your...3 月 28 日上午 10:00，Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件的算法设计的题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your machine learning code is...这里，Alex 介绍了在推荐系统中的用例： ? ? 可以看出，在这种情况下，内存消耗较大、运行时间较长。 然而，更好的工程代码是可以大大缩短运行时间的，怎样做到的呢？ ? 协同过滤带来的影响： ?...在这一部分，Alex 首先解释了向量化如何提升运行速度。 ? 之后，介绍了关于 SimHash 算法用例（Simhash 是用来网页去重最常用的 hash 方法，速度很快） ? ? ? ? ?...节省&资源效率 用小内存的廉价 GPU 编程网络 速度 用机器和 GPU 进行线性延展； 在单个机器上也有高效率 简单性 混合命令式和说明式的代码 关于代码的简洁以及效率 ?
谷歌广告（Google Adsense）是许多站长网站的收入来源之一，但有时我们会发现谷歌广告加载很慢，影响网站的整体加载速度。本文将介绍如何优化谷歌广告加载速度，让您的网站加载更快。...理论上适用于包括 Google Analytics（谷歌分析）、Google Tag Manager 和 Google AdSense 等的所有广告和统计代码。...谷歌广告加载速度慢的原因 谷歌广告加载慢的主要原因是加载了大量的 JavaScript 文件，这些文件需要从谷歌的服务器下载，因此会增加网站的加载时间。...优化谷歌广告加载速度的方法 1、减少代码中的 JS 请求 谷歌广告代码中常见的一个问题是多次加载 adsbygoogle.js 文件，导致加载速度变慢。...通过 JS 监听加载的方式，在网站加载完成后再开始加载谷歌广告的 JS，避免广告加载慢影响网站整体加载速度： window.onload = function() { let
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。...比我的基准要快得多： ack test_blah ~/code/ 104.66s user 4.82s system 99% cpu 1:50.03 total ag test_blah ~/code.../ 4.67s user 4.58s system 286% cpu 3.227 total Ack和Ag发现了相同的结果，但是Ag的速度是34倍（3.2秒vs 110秒）。...运行构建脚本（它运行aclocal，automake等）： .
但是，同一个函数(cv2_resize)在一个数组上运行比另一个数组慢 100 倍，为什么捏？...由于这些代码很丑陋，你不能确定它是否正确地调整了图像大小，因此还有一些代码在那里测试非零图像的调整大小。如果你运行它，你将得到以下华丽的输出图像： 我们真的获得了 100 倍的加速吗？...相对于直接使用 pixel3d 数组调用它，我们使 cv2.resize 的运行速度提高了 100 倍。...Unsafe Python 上面的代码使用“C 风格的知识”来加快速度（Python 通常会隐藏数据布局，而 C 则会自豪地暴露它。）...在 Python 中调用这些高性能库（例如在科学计算和深度学习中）的代码比在 C/C++ 中更多。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...或者pyo文件反编译成源代码。
代码可在https://github.com/bigD233/AMFD.git获取。 I Introduction 行人检测是计算机视觉中的一个关键问题，应用范围从自动驾驶车辆[1]到监控系统[2]。...数据集的图像以2.5 FPS的频率采样，与其他针对驾驶场景的多光谱行人检测数据集相比，这要低得多，避免了相邻帧之间过于相似的过程以及随后用户对数据集的清理。...学生网络的融合是通过图8所示的融合模块进行早期的图像级融合。 训练细节 所有网络都在单个Nvidia GeForce GTX 1080Ti GPU上进行训练。训练时的批处理大小设置为2。...MD [19]在蒸馏后使学生网络的降低了1.62%，这表明学生网络相对于作者提出的知识转移模块表现良好。 MD方法减少了推理时间（不进行后处理）36.3%。...这种蒸馏方法能有效地提高学生网络的性能，从而有效地压缩教师网络，大幅减少多光谱网络的推理时间。 实验表明，在AMFD下，简单且推理速度更快的学生网络可以与教师网络表现相当。
来源于网络 如有侵权，请联系删除 python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...或者pyo文件反编译成源代码。
误区2：==比===慢 很多教程（尤其是那些B站上随处可见的视频）都会告诉你：“千万别用==，它比===慢得多！”于是很多新手就信了，以为==是个拖后腿的选手，写代码必须用===才能“跑得快”。...误区4：JavaScript因为单线程所以慢 “JavaScript单线程，所以肯定比多线程的语言慢！” —— 这句话听着好像很有道理，但实际上只是对JavaScript机制的一种误解。...误区5：console.log()会严重拖慢代码运行速度 很多新手开发者总担心代码里多写几句console.log()会让程序“跑得像蜗牛”，甚至一行调试代码都不敢留，生怕影响性能。...它的运行速度远没有你想得那么慢，不至于拖累整个程序。真正需要注意的是生产环境，也就是应用上线后。如果你的代码在生产环境中频繁输出大量数据，那不仅会浪费资源，还可能把不必要的信息暴露给用户。...误区9：为了性能别用try-catch “try-catch会拖慢代码运行速度，能不用就不用！” —— 这样的说法你是不是也听过？
因此数据库保证，若事务在单独运行时正常运行，则它们在并发运行时仍正确，即DB能防止所有可能的竞争条件。 若可串行化比弱隔离级别好得多，那为何没啥人用？...当事务所需数据都在内存，事务处理的执行速度要比等待数据从磁盘加载时快得多。 数据库设计人员意识到 OLTP 事务通常执行很快，而且只产生少量读写操作。...单线程执行的系统有时可以比支持并发的系统效率更好，尤其是可以避免锁开销。但吞吐量上限为单 CPU 核吞吐量。为充分利用单线程，需要与传统形式的事务做出不同调整。...在这种数据库中，为了获得合理的性能，需同时处理多个事务。 因此，采用单线程串行执行的系统不支持交互式的多语句事务。应用程序必须提前将整个事务代码作为存储过程提交给DB。这些方法差异如图-9。...3.1.3 分区 串行执行所有事务使并发控制更简单，但DB事务吞吐量被限制为单机单核速度。虽然只读事务能使用快照隔离在其它地方执行，但对写入吞吐量较高应用，单线程事务处理器可能成为一个严重瓶颈。
然而，它并没有赢得任何速度奖牌。 ? 就速度而言，Java与C或c++或c#或Python相比如何? 答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。...用.NET实现的叫IronPython，Java的叫Jython，用Python实现的叫PyPy 我想回答这个问题:当Python比另一种语言慢2 - 10倍完成一个可比较的应用程序时，为什么它慢，我们不能使它更快...net CIL是一样的，. net公共语言运行时(CLR)对机器代码使用即时编译。 那么，如果Python都使用虚拟机和某种字节码，那么为什么在基准测试中它比Java和c#慢那么多呢?...CPython的启动时间已经比较慢了，PyPy比CPython慢2 - 3倍。众所周知，Java虚拟机的启动速度很慢。...因此，如果您正在使用Python开发命令行应用程序，那么每次调用CLI时都必须等待JIT启动，这将是非常慢的。 CPython必须尝试并服务尽可能多的用例。
又或者觉得，数据预处理就是在“浪费时间”？ 一位毕业于哥廷根大学、做机器学习的小哥也发现了这个问题：原本只是想设计个模型，结果“实现比设计还麻烦”。...于是他自己动手做了个项目igel （德语中意为“刺猬”，但也是Init、Generate、Evaluate Machine Learning的缩写），无需编写任何多余代码，就能设计出想要的模型。 ?...也就是说，用户只需要知道各种机器学习模型的原理，但不需要再自己动手写代码。 相比于Keras，这个项目进一步简化了预处理、输入输出的工作，就像“模型包”一样简便。...在那之后，就是选择具体的算法参数、并提供你所选的数据集了。 例如，想用随机森林处理数据，那么，只需要提供参数给系统（以及数据集、配置文件路径），它就会帮你训练： ?...但后者同样几行代码就能做机器学习，那么scikit-learn和这个项目有什么区别？ 作者对此回应称，最大的区别在于，相比于编写代码，这个项目旨在以更“可读”的方式设计想做的模型。 ?
例如，Python 有非常丰富的语法糖，非常适合处理数据，而且代码简短而富有表现力。但为了实现这一点，它需要运行在解释器上，在默认情况下，这比编译后在裸金属上运行的 Go 或 C 是要慢的。...NodeJS 的外部工具可能是最丰富的，但它是单线程的。要在多核机器上运行 NodeJS，必须使用像 PM2 这样的东西，但这样的话，就必须保持代码是无状态的。 数据库也是一样。...SQL 提供了图灵完备性来查询和处理数据，但这是有代价的——没有缓存，SQL 几乎总是比 NoSQL 慢。 除此之外，数据库通常是读取优先或写入优先的。...多服务器 当一台计算机不够用的时候，可以用两台。当两台不够用的时候，可以买三台，以此类推。 但也有一个陷阱：从 1 到 2 比从 2 到 3 或从 10 到 20 要难得多。...可能存在的瓶颈 单线程、有状态、不可扩展的服务器。为了实现负载均衡及运行多台服务器，代码必须是无状态的。 服务器做数据库的工作。将任何与数据相关的工作移到数据库中。 单数据库实例。
例如，Python 有非常丰富的语法糖，非常适合处理数据，而且代码简短而富有表现力。但为了实现这一点，它需要运行在解释器上，在默认情况下，这比编译后在裸金属上运行的 Go 或 C 是要慢的。...NodeJS 的外部工具可能是最丰富的，但它是单线程的。要在多核机器上运行 NodeJS，必须使用像 PM2 这样的东西，但这样的话，就必须保持代码是无状态的。...SQL 提供了图灵完备性来查询和处理数据，但这是有代价的——没有缓存，SQL 几乎总是比 NoSQL 慢。 除此之外，数据库通常是读取优先或写入优先的。...多服务器 当一台计算机不够用的时候，可以用两台。当两台不够用的时候，可以买三台，以此类推。 但也有一个陷阱：从 1 到 2 比从 2 到 3 或从 10 到 20 要难得多。...可能存在的瓶颈 单线程、有状态、不可扩展的服务器。为了实现负载均衡及运行多台服务器，代码必须是无状态的。 服务器做数据库的工作。将任何与数据相关的工作移到数据库中。 单数据库实例。
然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。 在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？...根据我这些年来进行语言基准测试的经验来看，Python 比很多语言运行起来都要慢。...如果你还没有写过多线程执行的代码，你就需要了解一下线程锁的概念了。多线程进程比单线程进程更为复杂，是因为需要使用线程锁来确保同一个内存地址中的数据不会被多个线程同时访问或更改。...这会对 Python 程序的性能有什么影响？ 如果你的程序只有单线程、单进程，代码的速度和性能不会受到全局解释器锁的影响。...既然 Python 像 Java 和 C# 那样都使用虚拟机或某种字节码，为什么 Python 在基准测试中仍然比 Java 和 C# 慢得多呢？
我们知道内存比硬盘要快得多，大概能快出一两个数量级（当然价钱也贵得多）。不过，硬盘的问题并不只是速度慢。硬盘的一个基本特征是不适合做频繁小量读取。所谓频繁小量读取，就每次读取的数据量很小，但次数很多。...寻道是个非常慢的机械动作，比读数慢得多。即使每次读出的数据块没有浪费，在随机读取时的寻道成本却可能超过读取本身。使用机械硬盘时要特别注意避免频繁的随机读取。...那么，如果计算任务只需要连续批量读取数据（比如遍历汇总），使用硬盘的性能是不是就只由其本身速度决定了呢？对于单个的单线程任务确实是这样。但现代高性能计算不可能不考虑并行，还有许多运算服务要支持多并发。...对于机械硬盘这个后果常常很严重，如果线程切换频繁，甚至会发生多线程比单线程更慢的奇怪现象。也有些单任务时性能尚可的场景，一旦并发了性能就会急剧下降。...类似的场景是列式存储，数据按列存放，需要多列计算时，即使单线程也会发生硬盘随机读取现象。由于硬盘的这个性能特征，内存和外存的运算实现会采用完全不同的算法，甚至连运算本身的定义都应该不同。
我也将在本文中提及其他的解释器。 我想要回答这样一个问题：当运行同一个程序时，为什么Python会 比其他语言慢2到10倍？为什么我们无法将它变得更快？...如果一个进程是CPU密集型，那么其负载可以被多核同时处理，从而有效提高大多数应用的速度。 当我写这篇文章时，我的Chrome浏览器同时拥有44个线程。...如果你的应用基于单线程、单解释器，那么讨论速度这一点就毫无意义，因为去掉GIL并不会影响代码性能。...那么，如果Python用的是和Java和C#一样的虚拟机和某种字节代码，为什么在基准测试中它却慢得多？首先，.NET和Java是采用JIT编译的。...CPython启动时间已经相对较慢，PyPy比CPython还要慢2-3倍。众所周知，Java虚拟机的启动速度很慢。
，然后将处理完成的数据交给下一个依赖它结果的消费者，完成处理。...如果增加一个锁（仍是单线程、没有竞争、仅仅增加锁），程序需要耗时 10000ms，慢了两个数量级。如果增加一个线程，耗时224000ms。使用两个线程对计数器自增5亿次比使用无锁单线程慢1000倍。...这比单线程无锁要慢，但是要比加锁快的多。 ?...也就是说必须清楚的了解机器的组成和运行原理，才能让代码和机器更好的契合，写出更高效，流弊的程序。这不禁让我这个跨专业入行计算机的泥腿子哭晕一万多次。为毛数学系不开《计算机组成原理》的课。。。...这样势必拖慢处理时间，而且，如果涉及的是两个线程同时对A 和B进行写的时候，就出现线程的写冲突了，虽然，是不同的线程操作不同的数据。
这就是为什么能够识别代码中的瓶颈并测量改进的原因。尤其是在为浏览器开发JavaScript时，要注意到你写的每一行JavaScript都有可能阻塞DOM，因为它是一种单线程语言。...与其胡乱猜测代码中哪一部分是慢的，不如用上述这些函数来测量。 要追踪它，首先把你的 console.time 语句放在慢的代码块周围。...然后测量它们的不同部分是如何执行的，如果其中一个部分比其他部分慢，那么就继续下去，每次深入到那里，直到找到瓶颈。 这些语句之间的代码越少，跟踪不感兴趣的内容的可能性就越小。...注意输入值 在实际应用中，给定函数的输入值可能会发生很大变化。仅针对任意随机值测量函数的速度并不能提供我们可以实际使用的任何有价值的数据。 确保使用相同的输入值运行代码。...要知道，你的开发机器通常比你的网站所使用的普通手机浏览速度要快得多。 为了感受一下这个样子，浏览器有一个功能，可以让你节流你的CPU性能。 有了这个，那些10或50ms很快就变成了500ms。
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