,可能有以下几个原因:
对于这个问题,建议可以采取以下几个解决方法:
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过去的投资者在选择投资对象时将收入增速视为首要因素,而现在投资者的关注点似乎有所改变,那么哪些公司更易获得投资者的青睐呢? 自从2月份达到最低点3.3 以来,预期估值倍数在六个月里平均每月提高6%。...增速为75%的公司估值回升速度很快,几乎达到预期估值的两倍。这并不令人意外,因为这些公司的利润率在过去六个月里一直很高,并未发生质变。...但盈利能力始终是影响估值的重要因素。 在公开市场中,能兼顾收入增速和盈利的公司往往更受青睐。 我们对80多家软件贸易公司进行了分析,得出的结论是,收入增速已不再是估值的绝对影响因素。...投资者不再只关注收入增速,也不愿意将过多资金投资给高增速的公司。 在公司估价时,收入增长的地位被弱化了 股票市场近来有所回升,几家技术公司又进行了IPO,再次鼓励了投资者对其进行投资。...将公司的自由现金流和收入增速相结合比单纯的盈利率更有说服力 收入增长依然很重要,但是盈利率同样重要。收入和盈利率都比较高的公司估值也相对较高。 这对现在的企业家来说意味着什么呢?
4. 2020年,微信通过其小程序促成了1.6万亿元(接近2500亿美元)的年交易量。这一数字是2019年的两倍多。 5. 抖音推出电子钱包。...Facebook 的硬件和软件设备已经在一定范围内进行了试验,这对于Facebook来说是一个优势,毕竟在开始销售 VR 头戴设备之前,Facebook没有任何销售硬件的相关经验。...但是,给开发者一个以苹果或者 Facebook 为核心的平台,由此开发的产品是很难卖出去的。 那么接下来会发生什么呢? AR/VR 产业陷入了寻找救世主的死循环。...苹果和 Facebook 似乎对在 VR/AR 项目上取得成功没有任何疑虑,这也是为什么他们在这个项目上投入的工作人员比其他任何项目都要多。...我们认为这些早期的 AR/VR 设备将会比预期到来得更晚,功能也比预期得少。当然,事情将会越来越不同于智能手机时代的移动设备模式——这是我们无法预料的。
由于某些水凝胶具有多个细胞条形码,所以期望中唯一的细胞条形码的数量通常会大于seuqenced的细胞的数量。下面的黄色样本的细胞条形码数量似乎至少是其他样本的两倍。 ?...未分类样品中检测到的基因数量非常少,因此线粒体表达似乎较高,主要是由于这一事实。未分类样品的质量差似乎不是由于细胞死亡或垂死。由于预计hPSC样品的线粒体表达水平较高,因此建议不要对该标准使用阈值。...在Unsorted的样本中检测到的基因数量非常少,因此线粒体的表达似乎更高。未分选样本的质量差似乎不是由于死亡或濒临死亡的细胞造成的。...尽管hPSC样本比Sorted样本多一点,但其他样本的线粒体表达却很少。由于预期hPSC样本的细胞类型具有更高水平的线粒体表达,因此不使用该指标的阈值可能是明智的。 ?...未分类的样本的肩部比预期的大,但按此指标还不错。 除了Unsorted样本外,所有样本的复杂性看起来都很好,因此在这些样本中不太可能存在低复杂性细胞类型的污染。
为走量而生的特斯拉Model 3,产能到底有渣? 预期产能每月2万辆,结果真正开产的首个季度……1542辆。...最近微微好一点,单周产能稳定到了2000辆,但离上季度财报预期里的5000辆\周,还有不小差距。 Model 3的产能,为何如此渣渣渣? ?...我们认为特斯拉在Model 3生产线上使用的自动化技术过于野心勃勃。很少有人见过,但我们知道:特斯拉在单位产能上的花费达到传统OEM的两倍。” ?...实际上,每辆车节约的劳动力成本净额只有50美元。但要在工厂中部署自动化,所需投入的单位资本开支似乎比常规工厂高出4000美元。如果产品使用7年,就会额外产生每单位550美元的折旧。...但潜在的风险也显而易见,增发筹资,股权必会受到稀释,股价如果继续走低,投资者就可能抛售,股权就会进一步被稀释,如此循环往复,结果可能比被苹果或Alphabet收购还差。 ?
加持了Lecun的Buff,PyTorch似乎更加鲜亮了起来。不过,尽管PyTorch看起来势不可当,作者还是对PyTorch的缺陷进行了较客观的评价,包括与Tensorflow的对比。...虽然如此,但数据说明了一个相当简单的事实。到目前为止,TensorFlow是最广泛的深度学习框架。它每个月在StackOverflow上得到的问题几乎是PyTorch的两倍。...一个好的经验是:你可以在TensorFlow中做任何PyTorch能做的事,只是要花两倍的精力来编写代码。即使在今天,它也不够直观,而且感觉很不python。...因此,大学生们可能会得到比TensorFlow多得多的关于PyTorch的见解。...因此,可以预期,PyTorch的生态系统可能会伺机超过TensorFlow。
作为揭发者,丁香园“为民除害”的行为赢得了一片赞誉,可它自己却惹上了麻烦,起因是一双售价1980元的天价鞋垫。丁香园曾经声讨权健售卖高价鞋垫,它们家卖的鞋垫却比权健还要贵将近两倍。...他们表示,大量转发的是“权健的经销商和权健球队的球迷”。同时,他们欢迎网友找丁香诊所的医生询问相关疾病。 @丁香医生 随即转发该微博并进行了辩护。 ?...而丁香园的这款产品虽然价格高出将近两倍,但相关资质齐全。贵,有贵的道理吗? 矫形鞋垫是医疗器械吗? 对于大众来说,矫形鞋垫可能有点陌生。...一幅牙套的售价为几千元,一对助听器售价为上万元,矫形鞋垫的使用效果尚且存疑,但同为矫形器具,在同类型产品的比较之下,售价两千元似乎也有点道理。 资料显示,目前制作矫形鞋垫的方法不外乎两种。...一种是用石膏给患者脚部建立一个石膏模型,根据模型个性化地制作相对应的鞋垫,从而实现预期的治疗效果。第二种是预先设计出型号,接着根据型号批量制作产品。前者比后者耗费的工艺、时间要多很多,效果也好很多。
自那以来,该公司股价一直徘徊在30美元左右,几乎是其首次募股规模16-18美元的两倍,这使其成为最具价值的上市企业SaaS公司之一。...对于仍在快速增长的企业SaaS公司来说,像PE和EV/EBITDA这样的传统估值比率并不相关,因此我们使用Sentieo的可比分析功能,研究了企业价值比销售倍数以及各种企业SaaS公司的关键运营指标:...然而,Dropbox的营业利润率更高,调整后的EBITDA利润率为21.4%,Box为-3.2%。 通过深入挖掘营业利润率,我们发现两家公司之间的差异似乎取决于其增长策略。...自IPO以来,Atlassian的股价一路飞涨,几乎达到了季度收入的两倍。 Atlassian的成功创造了迄今为止同行业中收入最高的营收倍数,16.9倍的销售额。...Dropbox公布其IPO后的第一季收益时,得到各方的密切关注,华尔街似乎预计该公司会超过预期,从而导致其股票在业内人士锁定期内出现上涨。
这个专题讲一些日常运维的异常处理 今天讲一个SQL 语句,他有很多标量子查询,其中有的是使用了函数 1. 现象 开发人员反映有条语句非常慢 ? 2. 原因查找 2.1 查看整体执行计划 ?...可以看出语句非常简单,由于 from后的表没有任何where条件 估算的是一行,实际看下了下有9000+的数据,单独查询1s不到 总体执行下来需要10分钟 接下来我们需要知道慢在哪里 2.2 找出慢的地方...这里我们采用笨的方法,注释掉其他的标量子查询只用其中一个 这时我们可以找出DCWIP.GET_WIRETYPE(CONTROL_LOT)这段占用了绝大多数的时间 到这里我们知道可能的原因是该语句循环执行了该函数近...可以看到其中有一个全表扫描,数据量3W比左右,执行时间0.03s 这里执行不频繁还好,如执行太多则会造成CPU大量消耗 接下来我们优化这个语句 我们有2种栏位选择 bdg_device 和 bdg_diepart...优化成果: 由于这是一个报表,还有其他语句,但是总体时间从原来的40分钟下降到15分钟 达到预期效果
Lua 运行了一个垃圾收集器来收集所有死对象 (即在 Lua 中不可能再访问到的对象)来完成自动内存管理的工作。...垃圾收集器间歇率控制着收集器需要在开启新的循环前要等待多久。 增大这个值会减少收集器的积极性。 当这个值比 100 小的时候,收集器在开启新的循环前不会有等待。...设置这个值为 200 就会让收集器等到总内存使用量达到 之前的两倍时才开始新的循环。 垃圾收集器步进倍率控制着收集器运作速度相对于内存分配速度的倍率。...增大这个值不仅会让收集器更加积极,还会增加每个增量步骤的长度。 不要把这个值设得小于 100 , 那样的话收集器就工作的太慢了以至于永远都干不完一个循环。...默认值是 200 ,这表示收集器以内存分配的"两倍"速工作。
然而,上一代的性能提升并不像最初预期的那样引人注目,过高的价格让人担心这些卡的销路。才刚开卖几周,质量问题就浮出了水面,使得早期问题更加复杂。...然而,对于如此众多的 2080 Ti 用户来说,类似的问题似乎也令人担忧。 一些用户还对支付退货运费的要求感到不满。...Tim Dettmers 在博客中表示,单从性能上来看,RTX 2080 Ti 无疑是非常强的,它在卷积网络或循环网络都比 1080Ti 有更好的效果。...如下展示了各计算硬件在不同神经网络上的性能: ? 经归一化的原始性能数据,RTX 2080 Ti 差不多是 GTX 1080Ti 的两倍速度(0.77 vs 0.4)。...他们表示在 RTX 2080 Ti 和 TensorFlow 上用单精度(FP32)训练 CNN 比 1080 Ti 快 27%到 45%,用半精度(FP16)训练 CNN 比 1080 Ti 快 60
名称冲突 当一个对象自己的属性与它的原型上的属性有名称冲突时,它就会打破预期,从而使程序崩溃。 例如,我们有一个函数 foo,它接受一个对象。...上述所有选项的运行时复杂度为O(n),因为我们必须先构造一个键的数组,然后才能得到其长度。 iterate 循环遍历对象也有类似的复杂性 我们可以使用 for...in循环。...图片 但细微之处在于,当数量并不真正多时(低于100000),Map 在插入速度上 是Object 的两倍,但当规模超过 100000 时,性能差距开始缩小。...图片 虽然我们中的大多数人永远不会在一个 Object 或 Map 中拥有超过1 00 万的条数据。对于几百或几千个数据的规模,Map 的性能至少是 Object 的两倍。...它们的插入速度比 Map 快65%,迭代速度快16%。 接着, 扩大范围,使键中的最大整数为 1200。 图片 似乎现在 Map 的插入速度开始比 Object 快一点,迭代速度快 5 倍。
但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。 我将R与Julia进行了比较,展示了Julia是如何为数据科学社区带来全新的编程思维方式的。...正如预期的那样,其中的专用运算符具有最高的性能和更清晰的代码。 我也尝试了Map-Reduce操作,但没有耐心等到它们完成……如果你追求性能,这不是一个好的方式。...向量化的性能相当不错,大约是4x C的CPU时间,但在向量化操作上,也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好,因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!...的3倍多); 原生 R总是比原生Python更好。...每当您无法避免在Python或R中循环时,基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文,并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。
本文对Kubernetes集群在虚拟机和裸机上在CPU、内存、存储和网络性能方面的表现进行了详细的比较和分析。...许多人认为部署在物理机上的 Kubernetes 集群性能比部署在虚拟机上的要好,但直到现在还没有任何证据支撑这一假设。...计算 π 是一个 CPU 密集型任务,因此基准测试可以清楚地表明所测试 CPU 的性能。 以下是 CPU 速度比较结果: 图 3:物理机集群的 CPU 速度比虚拟机集群的 CPU 快两倍多。...这意味着物理机集群的 RAM 速度比虚拟机集群的 RAM 快约三倍。 存储 TPS 和延迟 为了测试存储性能,我们运行了一个 PostgreSQL 集群,并使用 pgbench 基准测试。...如果我们使用不同位置的节点,这将增加互联网延迟,而互联网延迟是不稳定的,并且可能因提供商而异。我们在合成条件下保持纯净;它们可能无法在实际环境中复制。但是,可以预期普遍趋势得以重现。
测量 Rust 中 HashMap 的开销 在处理将大量数据放入 HashMap的项目时,作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算,得到的常驻内存是预期的两倍多。...作者当下没有那个问题的答案,所以他决定测量并找出答案。如果你只是想知道答案,请跳到文章最后一节;当你看到图表时,你就会知道你在那里。此外,如果您想进行自己的分析,可以使用所有支持代码和数据。...随着万物互联时代的发展,时序数据库成为了物联网行业的底层基础架构。...传统的时序数据库因为时间线膨胀和数据采样频率提高,产生了比较大的系统瓶颈;同时,时序数据库在云原生环境上的部署与资源管理也成为企业面临的挑战。...CnosDB2.0 是一款云原生时序数据库,具有高可用、高性能、高压缩比的特点。本报告主要讲述在云原生时代时序数据库面临的挑战、构建云原生时序数据库的技术以及时序数据库未来的发展前景。
她补充说,这最终“是一个不可能实现的目标......这是一个恶性循环,害怕出错的恐惧导致方法变得缓慢和笨重,这反过来实际上增加了出错的可能性,并阻碍了从故障中快速恢复的能力。”...超越工程团队的思考 鉴于改变围绕人在弹性中角色的文化思维模式的挑战性,扩大其范围似乎有点奇怪。然而,思考工程团队(开发或运维)如何嵌入到更广泛的组织结构中,可以帮助我们广泛思考弹性。...“知道它正在及时解决问题,然后知道事后我们进行了深入调查,了解了为什么会发生这种情况,这很好。” 特别重要的是,我们不应该认为这些事情微不足道。...这似乎与弹性所依赖的大量角色的重要性相矛盾。但重点是,它需要有人来领导所需的流程、工具和思维方式,以便有效地进行运维弹性。 准备、培训和心理安全 但是组织为了应对运维弹性的挑战实际需要什么?...“我们预期不知道发生了什么,这很正常,责任是共享的,我们充分意识到他们所处的情况”。
然而,在传统的模型中,开发(devs)和运维(ops)团队是分开的,导致编写代码的团队在客户开始使用代码时不负责代码的工作方式。开发团队将把代码扔到给运维团队安装和支持。...度量一切:SRE将度量与反馈循环相结合,以度量操作并识别改进的机会。它还根据需要为风险和手工操作构建度量标准,通过度量使其更具可预测性。...通过应用度量数据,团队可以设置适当的目标,同时保持对性能的合理预期。 既然我们知道了为什么SRE很重要,那么让我们继续讨论在拥抱SRE文化时必须遵循的SRE最佳实践。...您最多可以提供0.1%的错误(最好略低于0.1%),用户将愉快地继续使用该服务。 看看这个表格,看看百分比是如何转化为时间的: 乍一看,错误预算似乎没有那么重要。...监视错误和可用性 为了识别性能错误并维护服务可用性,SRE团队需要查看他们的系统中发生了什么。需要监控来验证应用程序/系统是否按照预期运行。
仅查看训练循环(training loop)时,SageMaker 比 Colab Pro 快 19.6%。...当以单精度训练 XSE-ResNet50 时,结果相反,SageMaker 的执行速度比 Colab Pro High RAM 慢 95.9%, 训练循环比 Colab Pro 慢 93.8%。...在单精度下,SageMaker 训练的结果再次翻转,总体上 SageMaker 比 Colab Pro 慢 72.2%。训练循环比 Colab Pro 慢 67.9%。...这里的结果符合预期,更多的 CPU 核意味着更少的绘制时间,并且在相同的核数下,较新的 CPU 的性能优于较旧的 CPU。...Colab K80 在半数 Imagenette epoch 上进行训练花费的时间大约是 Colab Pro 实例的两倍。
改进后的短期反转因子显示出更高的回报和更低的风险,并且随着时间的推移仍然有效,最终相比传统反转因子获得两倍以上的风险调整后绩效。对短期反转因子的分析表明,溢价源于供需之间的暂时失衡。...与一般短期反转因子可能与短期行业动量和因子动量背道而驰的预期一致,我们观察到这些因子的负荷确实是显著负的,具有两位数的t统计量。此外,回归的r平方从不到10%急剧上升到60%左右。...控制这些因子会大幅提升反转因子的Alpha,这比该因子的原始回报高得多。这说明,只要能够防止不利的风险敞口,就可以获得短期反转溢价。...增强型STR策略经风险调整后的绩效在每个地区都更高,包括新兴市场。增强型策略的夏普比率在0.4到0.7之间,比普通策略平均高出一倍多。...和以前一样,很难在两个备选方案中确定一个明显的赢家,尽管残差STR策略在大多数情况下似乎稍微有效一些。
Marvell股票2019年的预期收益是20倍,并在周一上证3.8%,超过纳斯达克综合指数2%的涨幅。...该公司股票2019年的预期收益是13倍,市值为210亿美元,我们也不清楚它将是捕食者还是猎物。...该五巨头的总市值接近6000亿美元,约为其他75家美国交易所上市半导体公司的两倍。...但它仍然是故事的一部分。” 在2018年半导体业务停滞不前之后,技术管理团队似乎在今天的市场重新看到了价值。 其中一些已经反映在股票价格中。...费城半导体指数(SOX)今年以来上涨了近17%,尽管它仍然比52周高点下跌8%,而更多的并购有望帮助该行业创出新高。
最后一列显示了使用 useMemo 的基准测试的结果。这些值是我们的基准组件渲染时间超过10000次的平均值。 当使用 useMemo 时,初始渲染会慢19% ,这比预期的5-10% 要高得多。...复杂度 n = 100的结果 在复杂度为100的情况下,使用 useMemo 的初始渲染变慢了62% ,这是一个相当大的数量。后续的重新投票似乎平均要稍微快一点或者差不多。...总之,复杂度为100的初始渲染显著地慢,而随后的重新渲染相当类似,最多只是稍微快一点。在这一点上,useMemo 似乎还没有什么意思。...我们预计初始性能损失大约为5-10% ,但发现这在很大程度上取决于数据/处理的复杂性,甚至可能导致500% 的性能损失,这比预期的性能损失多100倍。...我们已经重新运行了几次测试,甚至在得到结果之后,我们可以说后续的结果是非常一致的,类似于我们已经记录下来的最初结果。
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