其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...SPL 再次利用主键 oid 的有序性，提供同步分段机制，解决了这个问题：先将有序的订单表分为 4 段，再找到每一段起止记录的 oid 值形成 4 个区间，将明细表也分成同步的 4 段。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN，采用 SPL 分情况提供的高性能算法，可以利用不同类型 JOIN 的特征提速，让 JOIN 跑得更快。...并行计算方面，SQL 单表计算时还容易做到分段并行，多表关联运算时一般就只能事先做好固定分段，很难做到同步动态分段，这就难以根据机器的负载临时决定并行数量。...对于 JOIN 的不同分类和场景，程序员有针对性的采取上述高性能算法，就能获得更快的计算速度，让 JOIN 跑得更快。 重磅！开源SPL交流群成立了 简单好用的SPL开源啦！
其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。...SPL 再次利用主键 oid 的有序性，提供同步分段机制，解决了这个问题：先将有序的订单表分为 4 段，再找到每一段起止记录的 oid 值形成 4 个区间，将明细表也分成同步的 4 段。...有序归并和同步分段并行的原理，详见：SPL 有序归并关联。...回顾与总结 回顾上面两大类、各场景 JOIN，采用 SPL 分情况提供的高性能算法，可以利用不同类型 JOIN 的特征提速，让 JOIN 跑得更快。...对于 JOIN 的不同分类和场景，程序员有针对性的采取上述高性能算法，就能获得更快的计算速度，让 JOIN 跑得更快。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
PyPy如何工作 PyPy使用其他即时编译器中的动态语言优化技术。它分析运行的Python程序，以确定在程序中创建和使用对象时的类型信息，然后使用该类型信息作为指导来加快速度。...高级用户可能会尝试使用PyPy的命令行选项来为特殊情况生成更快的代码，但这种情况通常很少需要。 PyPy也脱离了CPython处理一些内部函数的方式，但它同时试图保留兼容的行为。...如果你的某个功能或模块在JIT上表现不佳，那么pypyjit可以让你获得有关它的详细统计信息。...PyPy没有预编译 PyPy编译Python代码，但它不是Python代码的编译器。...如果你想将Python编译成可以作为独立应用程序运行的更快的代码，那么还是请使用Cython、Numba或当前实验性的Nuitka项目。
1、上代码，原有写法 #include #include static uint32_t s_AllocCount = 0; void* operator...; std::string firstName = name.substr(0,3); std::string lastName = name.substr(4,9); 2、第一次优化 2.1、代码..." allocations" << std::endl; std::cin.get(); } 2.2 运行结果 图片 2.3、用string_view 替换string 3、第二次优化 3.1、代码...; std::cout << s_AllocCount << " allocations" << std::endl; std::cin.get(); } 3.2、运行结果 图片 3.3、修改的代码...4.1、代码 #include #include static uint32_t s_AllocCount = 0; void* operator new(
众所周知，异步是nodejs中得天独厚的特点和优势，但同时在程序中同步的需求（比如控制程序的执行顺序为：func1 -> func2 ->func3 ）也是很常见的。...func3(req,res,function(){ process.exit(0); }) }); }); 这种方法虽然能快速的解决，但暴露的问题也很明显，一是代码维护不方面...，二是代码的深层嵌套看起来很不舒服。...req,req,function(){ count++; executeFunc(funcs,count,sum,req,res); }); } } //同步调用
在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称作回表过程，而且这个回表过程是可以被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器（即时编译器），以此提高运行效率。...不过我们今天不讲这些复杂的工具，看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性，那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢？我们来做个对比实验。...所以使用函数不仅提高可读性，用得好还能让代码运行得更快。...居然更快了。这又是为什么呢？ 因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 getattribute 或者 getattr 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器（即时编译器），以此提高运行效率。 ?...不过我们今天不讲这些复杂的工具，看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性，那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢？我们来做个对比实验。...所以使用函数不仅提高可读性，用得好还能让代码运行得更快。...居然更快了。这又是为什么呢？ 因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 __getattribute__ 或者 __getattr__ 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
如果你想让Python在同一硬件上运行得更快，你有两个基本选择，而每个都会有一个缺点: ·您可以创建一个默认运行时所使用的替代语言(CPython的实现)——一个主要的任务，但它最终只会是CPython...·您也可以利用某些速度优化器重写现有Python代码，这意味着程序员要花更多精力编写代码，但不需要在运行时加以改变。 如何进行Python性能优化，是本文探讨的主题。...由于与现有Python代码保持高度兼容性，PyPy也是默认程序运行时的一个很好选择。...Nuitka(nuitka.net)可以将python代码转换为C++代码，然后编译为可执行文件，并通过直接调用python的api的方式实现从 解析语言到编译语言的转换，并且在转换到C++的过程中直接使用...不过Cython的缺点是，你并不能真正编写Python代码，这样一来，现有代码将 不会完全自动转移成功。
技术人怎能只有技术和代码，如果你对投资理财、保险，英语学习、读书写作有兴趣，都欢迎来公众号【谭某人】与我交流，你总会有些收获。
上游仓库，也就是源分支代码更新了，我们 Fork 的下游分支，怎么同步上游仓库的更新呢？...remote -v 第二步：添加源分支 URL git remote add upstream [源项目 URL] 第三步：检查所有远程库的远程地址 git remote -v 第四步：从源分支获取最新的代码
但我们只担心如何将3x3滤波器和输入通道分解成更小的卷积，从而形成一个更紧凑的网络，这在不但性能相同，而且速度也快的多，更重要的是内存比较便宜。...1609.07061) Universal Deep Neural Network Compression (https://arxiv.org/abs/1802.02271) 想要继续查看该篇文章更多代码
废话不多说，进入主题，如何操作让你的旧 iphone 跑得更快更舒爽？： 备份现在的手机ios 系统。 升级手机 ios 系统到11.3。 关闭多余的系统动效，特效，Duang。...一、备份现在的手机ios 系统 之前写过一篇文章，如何使用 imazing 来备份你的 iphone ，其实有很多人说可以用 itunes 来备份，但是呢，itunes 备份可慢了，甚至分分钟卡机，然后软件崩溃
在这篇文章中，我将列出我最喜欢的快捷键，这些快捷键让我更快的编写代码，也让编码变得更有趣，以下是21 个 VSCode 快捷键，分享给你。 1....我也希望避免尽可能多地使用我的鼠标来解决问题，因为这会让我把手从键盘上抬起来，我很懒，手一起想放键盘上。...代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
前言 之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/...ResNet/DenseNet进行剪枝，见深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战 ，感兴趣的可以去看看。...这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上，参考的Github工程地址为：https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。 2....稀疏训练 2.2 YOLOV3模型剪枝 在稀疏训练之后我们就可以考虑对YOLOV3模型进行剪枝了，即调用工程下的test_prune.py文件，代码解释如下： from models import *...结论 本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。
在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding
这也促使作者重新思考如何执行独立于batch的Norm，并在工作中提出Proxy Normalized Activations。...在训练过程中使用较小的图像可以使用更少的内存更快地训练出一个给定的模型，或者在相同的时间内训练一个较大的模型。
在这篇博文中，我将尝试回答是否属实，如果性能惩罚真的存在，那么严重程度如何。...文章链接，https://pkolaczk.github.io/overhead-of-optional/ 让你的rust代码变得更快 使用Criterion.rs和火焰图进行性能调优。
但如果想要在不使用低级语言（如 CPython、Rust 等）实现扩展的前提下实现一个新的算法时，该如何做呢？ 对于某些特定的、尤其是针对数组的计算场景，Numba 可以显著加快代码的运行速度。...在本篇文章中，我们会谈及以下几方面： 为什么 有时候单独使用 Numpy 是不够的 Numba 的基础使用方式 Numba 是如何在很高的层次上来对你的代码运行造成影响的 Numpy ”爱莫能助“的时刻...那么，还可以优化得更快吗？ 使用 Numba 提速 Numba 是一款为 python 打造的、专门针对 Numpy 数组循环计算场景的即时编译器。显然，这正是我们所需要的。...这种情况下如果想加速代码运行。可能会选择其他低级的编程语言来实现扩展[2]，但这也意味着切换编程语言，会让模块构建和系统总体变得更复杂。...使用 Numba 你可以做到： 使用 python 和拥有更快编译速度的解释器运行同一份代码 简单快速地迭代算法 Numba 首先会解析代码，然后根据数据的输入类型以即时的方式编译它们。
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