假设我有一个对象列表。我需要反复更新它,使其成为一个过滤版本。什么时候,我应该通过重新填充现有列表而不是创建新列表来完成此任务?也就是说,在这种情况下,在什么情况下对象重用比创建新对象更有效?一个简单的实验表明“从不”,这让我很惊讶。 为了说明这一点,请考虑以下代码的速度(Python 3.8,Win 10)。这很容易解释吗?stmt="lst[:]=(x for x in lst if
下面的博客文章显示,如果列表不是随机调整的,整数列表处理得更快。由于缓存的局部性,由于其相邻元素位于内存中的邻接位置,因此取消调整列表的处理速度更快。我尝试了以下方法,以便重新排序被洗牌的列表,并在内存中连续地排列相邻的元素。在洗牌后,我还尝试了以下修改,这也没有提高性能。# Approach 2
# Ap
在课程课程"TensorFlow in Practice -- Sequeneces,Time Series and Prediction“中,第二周的第9段视频使用回调来动态提高(而不是降低)学习率。我理解为什么我们需要动态地调整速率;但是这个回调随着时代的发展而提高了学习速度。难道我们不想做相反的事情,并且随着神经网络学习的更多而逐渐降低学习速度吗?
我有一个包含数千条记录的表格。我做了很多这样的选择来找出一个人是否存在。SELECT * from person WHERE personid='U244A902'
因为person ID不是纯数字的,所以我没有使用它作为主键,而是使用了自动递增。但现在我正在重新考虑我的策略,因为我认为随着表填满,SELECTS变得越来越慢。我认为这种缓慢背后的原因是因为personid不是主键。所以我的问题<e