前言 经常会看到这样的面试题，让面试者手动实现一个 map 函数之类的，嗯，貌似并没有什么实际意义。但是对于知识探索的步伐不能停止，现在就来分析下如何实现 map 函数。...[1, 2, 3] // 传入一个对象 _.map([{name:'Kevin'}, {name: 'Daisy', age: 18}], {name: 'Daisy'}); // [false,...当指定迭代器回调接受参数的个数超过4个，就用 arguments 代替。为什么要这样处理？原因是因为 arguments 存在性能问题，且 call 比 apply 速度更快。...也就是这样： _.map([{name:'Kevin'}, {name: 'Daisy', age: 18}], {name: 'Daisy'}); // [false, true] 在 cb 函数内部使用了...同时在梳理过程中，遗留了两个问题： arguments 存在性能问题 call 比 apply 速度更快 这两个问题将会在下一篇中进行详细的分析。
最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能， 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀，对于灰度图，速度基本和CV的一致，但是 CV没有针对二值图做特殊处理，因此...，这个函数对二值图的速度和灰度是一样的，但是这个函数，如果使用的话，估计大部分还是针对二值图像，因此，我对二值图做了特别优化，速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。 ...使用halcon的也做了类似的测试，halcon里对于规则的图像有一些特别的函数，比如 gray_dilation_rect， gray_dilation_shape，他的这些算子和我的标准优化的版本速度差不多...说到这，我正好也抽空研究了下read_gray_se这个函数，如果我要在Halcon里实现其他非规则形状的腐蚀，只能通过这个函数，这个函数的需要从文件里读取一些列数据，而这个文件我在百度搜索，基本没看到有详细的说明...这个确实比较强大，但是测试表明，如果有这些值，函数的计算速度可能会急剧下降，比如前面的测试代码中gen_disc_se (SE, 'byte', 31, 31, 0)， 如果更改为gen_disc_se
我们一直认为，交易速度是趋势跟踪策略之间的一个重要区别因素，我们一直在持续研究这一主题。在这里，我们先讨论选择交易速度的挑战以及选择背后的理由，然后再讨论我们研究的其他重点领域。...同样，很容易事后来解释为什么一种速度比另一种速度好。这就产生了一种诱人的暗示，即这种解释可以帮助我们了解在不久的将来，什么样的交易速度可能表现最好。...尽管在现实中，预测哪种交易速度在未来可能是最佳的， 并调整策略以应对很难。 到了21世纪末，我们开始放慢趋势跟踪策略的速度，在我们的研究中发现，我们当时运行的更快的策略的性能呈下降趋势。...幸运的是，我们考虑的资产增加的同时，放慢交易变得有利，因为我们不必牺牲速度与交易成本——交易速度越慢越好。...我们的经验告诉我们，深思熟虑的、基于证据的方法对于设定交易速度是多么重要。例如，如果我们对2012年速度更快的系统的表现反应过度，那么在此后的投资期内，我们的表现就会很差。
在创建 Child 的实例时，不能向 Parent 传参 二、借用构造函数(经典继承) function Parent () { this.names = ['kevin', 'daisy'...方法都在构造函数中定义，每次创建实例都会创建一遍方法。...融合原型链继承和构造函数的优点，是 JavaScript 中最常用的继承模式。...跟借用构造函数模式一样，每次创建对象都会创建一遍方法。...这种方式的高效率体现它只调用了一次 Parent 构造函数，并且因此避免了在 Parent. prototype 上面创建不必要的、多余的属性。 2. 与此同时，原型链还能保持不变； 3.
emmm，网站已经抛弃阿里云了，唉阿里云啊，阿里云轻服务器是30M网络，价格一般般，但是让人感动的是那一个月封IP一次的奇妙idea，动不动就墙你IP，这真的神仙，害的我找V**备份数据，太草了 现在这个服务器稍微高档点...，但也是有奇妙的地方，服务器基本配置如下 2h1g（2核心1gb内存） 磁盘比较小，也不说了 位置在美国洛杉矶，宽带那可是震惊我草了，太奇妙了1Gib/s 啥概念呢？...就是理论上125MB/S的下载上传速度，我们家普遍是100M，200M网下载速度就12.5MB/s，25MB/s 但也别太高兴，这机器有时候总会出问题，比如下载极慢，一会超级快，一会超级慢，给?...笑了 延迟比较大，毕竟来回2趟数据要2万km，所以延迟有100~200ms，本想弄个cdn的，但都太贵，免费的也只有美国节点.......下面是下载测速 这里可以看到下载速度为85.1MB/s，虽然达不到理论速度，但这 TM也太快了吧 所以，速度还可以，但是连得上连不上还是问题 PS:原阿里云一直被封和我搭建V**也有关系，我搭建是ss，
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。...例如，我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下: daisy_pg1 = sales.groupby(["store", "product_group"]).get_group(("...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...但是对于展开以后的操作还是需要一个累计函数来堆区操作。例如它与cumsum函数一起使用，结果将与与sum函数相同。
为了更好的学习 Python，我将以客户流失数据集为例，分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用的函数和方法。...通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...，函数的列表作为参数传递。...我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。
本文提出了Squareplus激活函数，这是一个类似softplus的激活函数，但只需要通过简单的代数运算来实现：加法、乘法和平方根。...由于Squareplus在CPU上的计算速度比softplus快约6倍。 11 Squareplus 激活函数是深度学习体系结构的核心组成部分。...类似地，Softplus的导数是经典的logistic s型函数，Squareplus的导数是“Sigmoid”函数 (相应缩放和移动)。...同样，缩放x(不缩放激活输出)或改变b也可以产生相同的激活: 虽然Squareplus表面上类似于Softplus，但当|x|增长较大时，Squareplus接近ReLU的速度明显慢于Softplus...类似于函数本身的缓慢渐近行为，当x<0时，Squareplus的梯度接近零比Softplus的梯度更慢。这个属性在实践中可能是有用的，因为“死亡”梯度通常是不受欢迎的，但这可能是依赖于任务的。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。...10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。...如果我们需要n个最大的值，可以用下面的方法： sales.groupby("store")["last_week_sales"].nlargest(2) store Daisy 413..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...但是对于展开以后的操作还是需要一个累计函数来堆区操作。例如它与cumsum 函数一起使用，结果将与与sum函数相同。
效率高的明显好处是：单位时间内能完成更多的工作。但这只是冰山一角，假如工作速度快，你就会倾向于低估做事的成本，因此乐于完成更多的工作。 举个例子，假设你每写一篇博客都要花6个月。...换句话说，是速度带来了更多邮件，因为发送者心中低估了这种信息交换的成本。他们知道自己所做的事会得到回应，所以更愿意去做。 现在网络发达了，公认的一件事就是网站响应速度低会流失用户。...反应迟钝的网页就像崩溃了一样，它会使用户受挫，或许就是因为用户的行为没能即时得到回报。 Google速度远近闻名。因为它知道，如果搜索响应快，你就会搜索更多。...公司里最有价值的员工却因为做事比较快而要干最多的活。 总结一下，规则就是：速度快的系统因为吃得快，所以被喂的就更多，速度慢的系统会饿死。 再举两个例子。适用于个人的这些道理，同样也适用于组织。...你会看到在大数据领域流行的两种语言Scala和Python，提高开发速度和更优雅是它们的目标之一，也使他们更流行。Scala集成了函数编程和对象编程的优点，程序语言处理数据变得更简单。
', '20'); console.log(child2.name); // daisy console.log(child2.age); // 20 console.log(child2.colors...); // ["red", "blue", "green"] 优点：融合原型链继承和构造函数的优点，是 JavaScript 中最常用的继承模式。...原型继承 function createObj(o) { function F(){} F.prototype = o; return new F(); } 缺点： 包含引用类型的属性值始终都会共享相应的值...var person = { name: 'kevin', friends: ['daisy', 'kelly'] } var person1 = createObj(person);...", "kelly", "taylor"] 寄生式继承 创建一个仅用于封装继承过程的函数，该函数在内部以某种形式来做增强对象，最后返回对象。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...10、最大的Top N max函数返回每个组的最大值。...如果我们需要n个最大的值，可以用下面的方法： sales.groupby("store")["last_week_sales"].nlargest(2) store Daisy...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...但是对于展开以后的操作还是需要一个累计函数来堆区操作。例如它与cumsum 函数一起使用，结果将与与sum函数相同。
自动读取flash中的数据并运行，这个是使用最频繁的方式。...这个SPI的接口速度是可以配置的，如果使用Vivado编写程序，并直接生成bin文件固化。重新上电程序的加载速度较慢（就是FPGA通过SPI读取数据的速度慢）。...要想加快FPGA的加载速度，需要提高SPI的速度，具体做法就是在约束里面增加语句： set_property BITSTREAM.CONFIG.SPI_BUSWIDTH 4 [current_design...（对速度影响最大的一句话）； 这个是使用4线SPI，如果使用的是1线SPI的话，则只需要增加最下面一句话。...这样加载速度就很快了。
，或者对磁盘的权重做了修改，也会触发这个迁移的过程，本篇是用剔除OSD的方式来对这个修复的控制做一个探索 大部分场景下要求的是不能影响前端的业务，而加速迁移，忽略迁移影响不在本篇的讨论范围内，本篇将用数据来说明迁移的控制...本次测试在无读写情况下进程的 几个需要用到脚本和命令 磁盘本身的大概速度 [root@lab8106 ~]# ceph tell osd.0 bench{ "bytes_written": 1073741824...的迁移速度 运行后的效果如下： 2017-08-08 17:14:33 12017-08-08 17:14:34 22017-08-08 17:14:35 22017-08-08 17:14:36 12017...防止缓存影响 同步数据然后清空缓存 syncecho 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 重启OSD进程 systemctl restart ceph-osd.target 磁盘的读写速度...上面测试了几组参数: sleep=0;sleep=0.1;sleep=0.2;sleep=0.5 从上面的图中可以看到： 迁移速度从12降低到1-2个 磁盘读取占用从40Mb/s降到 8Mb/s左右 磁盘写入的占用从
在一些并发量比较高的"中小型"应用中，如果短期内有大量的数据插入，利用msmq中转是一个不错的选择(petshop就是这么干的)，想知道msmq一秒钟内到底能发多少条记录吗？ ...i.ToString().PadLeft(8, '0'); 27 //msg.Recoverable = true;//设置消息可恢复（即服务器重启后，消息还在，但是启用这个选项将会使发送时间加倍，因为"可恢复"的机制就是先在服务器硬盘生成文本文件...，多了一次写文件的IO操作） 28 queue.Send(msg); 29 } 30 31 stopWatch.Stop... } 64 } 65 66 Console.ReadLine(); 67 } 68 } 69 } 70 71 在我的IBM...T60上跑出来的结果，大概1s钟能发2500条左右(也就是说下订单的话，一秒钟能顺畅下2500张单子，中小型购物系统中应该够用了)
上次我们介绍了几个pandas函数，如nlargest()、pct_change()和explode()，《学会这些好用的pandas函数，让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等...今天，我们再介绍几个好用的pandas函数，让大家在新增数据列、数据筛选或进行数据微调的时候继续快人一步。 目录： 1....df.assign(c= ['100','200']) temp_c c Portland 17.0 100 Berkeley 25.0 200 它还支持调用函数的方式进行赋值...temp_k Portland 17.0 62.6 290.15 Berkeley 25.0 77.0 298.15 1.2. eval() eval()是pandas里的顶层函数...我们在之前《推荐几个好用的python内置函数》里关于字符串操作里介绍过python内置函数eval()，其作用是接受字符串参数，并返回该字符串的求值结果，其实在这里也差不多，具体见下面案例介绍。
php自带排序函数sort()和用自己用php实现的快速排序算法，速度比较。...0.0px 0.0px; line-height: 19.0px; font: 13.0px 'Helvetica Neue'; min-height: 15.0px} 我今天特地试验了一下两者的性能...php自带的排序函数 100000的数据 排序 平均耗时0.068s for ($i = 0; $i<100000;$i++){ $arr[] = rand(0,10000); } $t1 =...($t2-$t1); 自己写的快速排序 平均耗时1.0s $t1 = microtime(true); $returnAr = quickSort($arr); $t2 = microtime(...quickSort($right_array); return array_merge($left_array, array($base_num), $right_array); } 明显是php自带的函数排序速度快很多
spout对应的topic消费速度明显低于其他topic的指标，每个spout分配10个并发消费速度到了1w左右完全就上不去了，通过监控埋点分析出spout以及下游的bolt代码块里面的业务代码执行耗时完全不高于其余可以正常消费的...最后只能摘出有问题的代码新做一个demo进行测试，发现把nextTuple中 collector.emit()这个方法的调用注销，只保留读取kafka的逻辑后demo程序的消费kafka速度也同样卡在了一个很低的速度...产生问题的原因是由于storm的spout在nextTuple代码执行的时候，emit方法每次执行后会在内存里更新一个emitted-count的变量值，如果spout的发现emitted-count跟上次调用完毕后的值一致...，表明nextTuple函数没有发送出去消息，此时会调用spout-wait-strategy的的emitEmpty方法，默认这个方法会sleep一毫秒。...所以在没有emit的情况下nextTuple理论上最大的调用频率就是1000/s 。
慢速访问的Wordpress前台解决方案 就是把调用的谷歌的文件链接换成国内的链接。...在你的后台主题编辑中，在所有的文件中Ctrl+F搜索关键字“google”，如果搜到相关谷歌的链接诸如fonts.googleapis.com大家可以把这个文件下载下来放到自己网站里完了更换成自己网站的文件链接就可以...对此，360网站卫士的解决方案是把fonts.googleapis.com替换为fonts.useso.com；将类似ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.2...解决办法一： 把含有谷歌链接的代码注释掉，这个道理大家应该明白。...注意：实际上，第二种方法可以直接解决访问wordpress网站正面和背面的速度较慢的问题。
如何提高访问github的速度？ 原因 为什么访问速度慢、下载慢？github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。Ping github.com 时，速度只有300多ms。...解决方法 绕过dns解析，在本地直接绑定host，该方法也可加速其他因为CDN被屏蔽导致访问慢的网站。...Windows 10 平台为案例 1、在这里https://github.com/racaljk/hosts 下载最新的host文件 2、百度网盘下载地址： hosts文件下载 tools.exe下载...注：如果遇到无法保存，请右键文件hosts并找到 属性 -> 安全，选择你登录的用户名， 点击 编辑 ，勾选 写入 即可。 （3）刷新本地DNS：ipconfig /flushdns （4）重启浏览器
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