安装 pip install m3-dbfpy # python 2.7 使用 from dbfpy import dbf def read(): db = dbf.Dbf('attend.DBF
减少编译时间 不编译 彻底不编译 无用 pod 库 少用 pod 库 去除无用代码 引入 SwiftLint 规范代码 移除无用方法 过期方法警告⚠️ 尽量不编译 模块化 权限 声明为 private...swift extension IBOutlet 优化 OC 头文件 使用 @class 属性移到 .m 文件 编译快点 减少类型推断 使用独立sb 简单布局用纯代码 减少编译时间.png
我花了15年的时间用断言验证代码。我开发了基于断言的技术，Microsoft将其包含在Bing搜索引擎中。我知道规格可能会很棘手。这就是为什么当我开发VeriTensor时，我确保它是实用的。...请注意，第4行和第5行在Python世界中。在Python世界中，您可以使用循环，调用任意函数；它比Tensorflow世界中的方法容易得多。...这样可以将图形从数百个节点减少到十二个左右，从而使人类研究变得切实可行。自动断言生成减少了写下断言所需的时间。 在张量方程评估中，您将检查Python世界中的每个方程。...Python世界比Tensorflow世界更容易。 其次，在Tensorflow中发现错误的来源令人生畏。人们花费大部分时间来定位错误的来源。一旦知道了来源，通常即可轻松修复该错误。...例如，损失函数应随时间减少。但是在任何时间点，包括调试时，这些数字都可以上升或下降。没有正确的值使您很难识别出是否有问题。将此与断言进行比较：您知道发生断言冲突时情况不对。
概要 减少HTTP请求文件的大小 精简html的DOM元素数量 压缩css，js代码 图片文件选用合适的格式。对于色彩数不是很丰富的图片，使用png格式 压缩图片。...使用类似智图的工具 服务器端启用gzip压缩 静态资源放在没有cookie的domain下 减小cookie大小 减小网站标题图标（favicon.ico）的大小 减少HTTP请求数 合并文件。...图标类图片做成图片精灵（CSS Sprites） 缓存 静态资源的缓存 ajax的缓存 减少样式和脚本的内联。...因为内联的是没法被缓存的 减少网页等待时间 避免资源的404 脚本文件放在前 对图片进行Lazyload 一块一块的输出html。可参考Facebook的Bigpipe的思想。
后来，这座城市变得越来越堵，上班通勤的时间变得越来越长，从最初的半小时变成了一个半小时——这还是单程。晚高峰的时候会稍微好一点，大约会用到一个小时。...由于我的工作大多是规划，计划，审查等特别烧脑的事情，所以需要很多时间来进行转换和缓冲，例如适当闲聊，冲咖啡什么的。所以我自己测算过，每天正真有效地工作时间最多四小时。...那么问题来了，每天用150分钟的通勤时间换来在公司240分钟的有效工作时间，我是不是傻掉了？？？ 理性分析促使我采取行动，换工作和搬家暂时都不太现实，所以我开始尝试错峰出行。...试行了一段时间，效果不错。慢慢地，我们摸索出了一套远程工作与协作的方法，以及与之相配合的网络工具。...2014-2015年冬天，我搬去三亚住了四个月，当中陆陆续续回了几次公司，但差不多一大半时间都在三亚。在三亚的日子里，一直都采用远程的方式来控制和推进项目，效果也比较理想。
PostgreSQL 14新特性--减少索引膨胀 PG12中索引的存储更加高效，PG13添加索引条目去重功能进一步提升存储效率。...PG14将带来“自底向上”的索引条目去除功能，旨在减少不必要的页面分裂、索引膨胀和更新大量索引带来的碎片。...为什么会出现索引膨胀 对于B-tree索引，表中每个行版本都有一个未死的索引条目（对所有人可见）。执行vacuum删除死记录时，也会删除对应的索引条目。和表一样，同样会在索引页中创建空的空间。...PG14如何进一步减少索引膨胀 自下而上的索引元组删除比之前方法更进一步：他在索引页分裂即将发生前就删除指向死元组的索引条目。...这可以减少索引条目的数量并避免昂贵的分裂，以及稍后VACUUM清理参数的膨胀。 在某种程度上，这执行了之前VACUUM的部分公众，在这点上可以避免索引膨胀。
B-Tree索引可能会碎片化，这会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。...否则，对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说，速度可能会降低很多倍；对于索引覆盖扫描这点更加明显。 表的数据存储也可能碎片化。然而，数据存储的碎片化比索引更加复杂。有三种类型的数据碎片。...行间碎片对诸如全表扫描和聚簇索引扫描之类的操作有很大的影响，因为这些操作原本能够从磁盘上顺序存储的数据中获益。...对于一些存储引擎如 MyISAM，可以通过排序算法重建索引的方式来消除碎片。老版本的 InnodB没有什么消除碎片化的方法。...不过最新版本 InnodB新增了“在线”添加和删除索引的功能，可以通过先删除，然后再重新创建索引的方式来消除索引的碎片化。
但随着时间的推移，一些镜像变得越来越大，对应的CI构建也变得越来越慢。 如果能在喝完一杯咖啡的时间（不超过5分钟）内完成构建，将是一个理想状态。否则，则会减慢开发人员的生产力。...本篇文章带大家通过两个小的改变，来提升Docker的构建时间。...拉取完整镜像可能需要一些时间，但也不能保证层可以被重用。...小论 本文介绍了两种小的改变，可以让整个Docker构建时间大幅缩减的方法，希望在实践的过程中对大家有所帮助。
采取以下步骤以确保 GC 停顿时间最少且最短。 长时间的 GC 停顿对应用程序是不利的，它会影响服务的 SLA，进而导致糟糕的用户体验，并对核心应用程序的服务造成严重损害。...高垃圾回收率也会增加 GC 停顿时间。因此，优化应用程序以创建更少的对象是减少长 GC 停顿的有效策略。这可能是一个耗时的工作，但百分百值得去做。...从老年代收集垃圾比从年轻代收集垃圾要花费更多的时间。因此，增加年轻代的大小有可能减少长时间的 GC 停顿。可以通过设置两个 JVM 参数之一来增加年轻一代的大小： -Xmn ：指定年轻代的大小。...减少在服务器上运行的进程的数量，以便它可以释放内存（RAM）。 减少应用程序的堆大小（我不建议这么做，因为它会导致其他副作用。不过，它可能会解决你的问题）。 5....但它仍然会导致应用程序遭受长时间的 GC 停顿。 当有严重的 I/O 活动时，你会注意到 real 的时间明显高于 user 的时间。
问题 今天在之前的代码中发现了一个bug，有个计算当前时间减少一个月的函数，其报出下面的异常信息： ValueError: day is out of range for month 看一下代码： import...后来想了一下，发现问题原因是3月30日减少一个月是2月30日，而2月没有30日，所以就抛出了上面的异常信息。 ---- 解决办法 对于日期操作，网上的写法都不太一样，而且不确定存在什么bug。...日期函数是靠时间来验证的，没准一年以后就出现了（我这个bug是在指定的3月29日以后才能出现，神奇不:D）。 所以我找了一个现有的日期扩展库，希望别人已经踩过大部分坑了。...安装这个库也很简单，执行命令pip install python-dateutil。
SDK都不支持Modbus通讯，而Modbus通讯底层最重要的就是对帧结尾t3.5和字节间隔t1.5的检测，而SDK提供了定时器的驱动，所以还是很容易实现，例如我们假定用定时器1来做modbus的两个时间检测...定义配置定时器结构体，初始化定时器，而定时器定时的装载值跟波特率有关，那么这个时间是怎么算的呢，已经在公众号讲过很多次了，不知道小伙伴门还记得吗？...3.5/波特率，而t1.5应为11*1.5/波特率，为了节省硬件定时器资源，使用一个定时器同时来检测t1.5和t3.5，那么两者的公约数就是t0.5，所以开一个定时0.5个字节的定时器，进三次就是t1.5时间到...，进7次就是t3.5时间到，置检测标志。
Windows10自带的索引功能还是有些鸡肋，搜索速度一直上不去，还会占用系统资源（不低啊）。...特别是使用了Everything等第三方快速搜索工具的朋友，就不会再用Win10自身的搜索功能了，因此索引服务就成了摆设... ? “索引器”功能使用演示如图： ?...关闭步骤 1.登录到win10系统桌面，点击开始菜单 - 控制面板，打开控制面板并且使用小图标查看方式查看，拖动滚动条找到“索引选项”双击打开。 ?...2.在弹出的索引选项窗口中，点击“高级（D）”进入高级设置窗口。 ? 3.接着在弹出的高级选项窗口中，点击“重建（R）”按钮删除和重建索引，然后在弹出框里点击确定关闭窗口。 ?
在Kafka的数据路径下有很多.index和.timeindex后缀文件： .index文件，即Kafka中的位移索引文件 .timeindex文件，即时间戳索引文件。...2 TimeIndex - 时间戳索引 2.1 定义 用于根据时间戳快速查找特定消息的位移值。...TimeIndex保存对： 时间戳需长整型存储 相对偏移值使用Integer存储 因此，TimeIndex单个索引项需要占12字节。...向TimeIndex索引文件中写入一个过期时间戳和位移，就会导致消费端程序混乱。因为，当消费者端程序根据时间戳信息去过滤待读取消息时，它读到了这个过期时间戳并拿到错误位移值，于是返回错误数据。...虽然Kafka能重建索引，但随意删除索引文件很危险！ 建立分区初始化的时候，log-segment的位移索引和时间索引文件将近有10M的数据？
然而，与H.264/AVC编码器相比，libvpx编码速度较慢，会产生较长的turnaround时间。...由于不同的tile列尺寸以及边界上的内容变化导致不同的线程处理时间，由此产生的损耗。...上面讨论的基于行的多线程方法确保了由于变化的线程处理时间而产生的损耗是最小的。当线程的数量超过tile列的数量时，这种方法会带来编码性能的改进。该方法对BD-rate的影响微乎其微。...不同分辨率下基于行的多线程方法在2 pass模式下编码速度提升 （双倍计算资源，Threads=2 * Max column tiles） 从表1和表2中可以看出，这次改进在turnaround时间层面上有高达...60-70%的提升，改进后的libvpx版本大幅减少了计算成本和turnaround时间。
经常在代码中，会遇到，有大量的写if ...else...结构的内容，但是如果大量的if else，可能会减少代码的可阅读性，那么我们是否可以有方案减少if...else...呢，答案是可以的...return actions[choice] choice = "1" result = run_action(choice) print(result) 结果： 当然 还有其他方式可以实现减少
发生这种情况时，我们使用帕累托原则重新集中精力，力求在消除技术债务中投入的时间能得到最大的回报。 这种不太好的开发体验的一个例子是 Control Plane 的主后端服务的部署时间过长。...至少在理论上，让一个 node 进程加载.js 文件，而不是用 ts-node 包装器，这将大大减少启动时间，正如我们在第二个火焰图中观察到的那样。...在开发过程中，结果更加突出： 之前（秒 之后（秒 改进 （％ 冷启动构建时间 40 ~ 90 9 ~ 13 77 ~ 85 热重启时间 无 0.5 ~ 0.9 ∞ 服务器就绪 与冷启动相同 1 97...~ 98 以下是我们用来大幅减少启动时间的 webpack 配置： 安装需要的依赖： npm install --save-dev webpack webpack-cli @types/webpack-env...减少第三方代码造成的内存泄漏的机会。 更少的带宽使用。 更快的传输时间。
部字符串索引切片 vs. 精准匹配精确索引截断与花式索引日期/时间组件 DatetimeIndex 主要用作 Pandas 对象的索引。...能解析为时间戳的日期与字符串可以作为索引的参数： In [99]: ts['1/31/2011'] Out[99]: 0.11920871129693428 In [100]: ts[datetime.datetime...00 -0.072718 2013-02-27 23:59:00 -0.681192 2013-02-28 00:00:00 -0.557501 [83521 rows x 1 columns] 截止时间是索引的一部分...正如上节所述，局部字符串依靠时间段的精度索引 DatetimeIndex，即时间间隔与索引精度相关。...反之，用 Timestamp 或 datetime 索引更精准，这些对象指定的时间更精确。注意，精确索引包含了起始时点。
作者 / Yacine Rezgui 应用启动时间是应用性能的关键衡量指标。应用启动后，用户期望能够得到快速响应并加载内容，当不符合预期时用户会感到失望。...每减少一个 ContentProvider 通常会有约 2ms 的收益，这可以显著提高应用启动速度。App Startup 还可以简化 延迟初始化组件 操作，从而帮助您进一步提高启动性能。
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