缓存机制的基本原理 NumPy 使用连续的内存块来存储数组数据，保证了内存访问的高效性。...比较循环与矢量化 # 数据准备 size = 10**6 data = np.random.rand(size) # 使用循环计算平方 import time start = time.time()...result_loop = [x**2 for x in data] end = time.time() print(f"循环计算耗时：{end - start:.4f} 秒") # 使用矢量化计算...秒") 输出示例： 循环计算耗时：2.3456 秒 矢量化计算耗时：0.0123 秒 通过矢量化计算，可以显著减少 Python 循环的开销。...本文详细讲解了内存布局、广播机制、多线程加速等优化方法，并通过实际案例展示了如何处理复杂任务。 如果你觉得文章还不错，请大家 点赞、分享、留言 下，因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力！
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。 for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。...for循环来遍历df，根据apply函数逻辑添加新的特征，如下： >>> # 不赞同这种操作 >>> @timeit(repeat=3, number=100) ... def apply_tariff_loop...三、矢量化操作：使用.isin选择数据 什么是矢量化操作？ 如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。
除了关于链表的一点感悟，还有最近了解到的工程中遇到的几个实际问题： ①libevent由于阻塞，将所在进程挂起 ②使用线程池时由于线程属性没有设置为分离属性，造成内存泄漏 ③Linux的共享内存与C++...一、链表的分类 学习前先分类，从大的方面来分，链表属于线性表；线性表从存储方式来分可分为顺序存储结构与链式存储结构——即链表。链表根据特点又可以再具体分为单向链表、循环链表和双向链表等。...二、链表的操作 那按照不同的分法简直太多了，20来个。。。这次简单介绍几个，其中重点介绍如何逆转一个链表。...r->link = p; // list = &p; } 这个使用到了遍历，因为链表不能随机访问节点，想下哪些操作还需要使用到遍历？...可以类比如何交换两个数的程序，需要使用一个中间变量来进行临时存储： a, b, c, c = a; a = b; b = c; 第一次执行： 通过tmpList节点来临时存储新链表的节点， 新的节点指向原来链表的头结点
在这篇文章中，我将展示两种使用 GBM 模拟价格路径的方法： 使用 for 循环迭代价格路径的数量和每个路径中的时间步数 向量化，我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环的 GBM 模拟 for 下面是在嵌套循环中运行...GBM 模拟的矢量化方法 R 中的许多操作都是矢量化的——这意味着操作可以在后台并行发生，或者至少可以使用用 C 编写的、对用户隐藏的紧密循环运行得更快。 向量化的经典例子是两个向量的元素相加。...z\[i\] <- x\[i\] + y\[i\] } z 通过矢量化，我们可以简单地做到： z <- x + y z R 中的许多操作都是矢量化的——事实上，R 的设计就是考虑到这一点。...让我们在我们的 GBM 模拟中对一个操作进行矢量化来演示。 不像我们在循环版本中那样为每天的每个模拟生成一个新的随机数，我们将在一开始就生成一个包含整个模拟所需的所有随机数的矩阵。...我会得到如下所示的价格路径： nsim <- 50 ggplot(aes) + geom_line() + theme(leend.poon = 'none') 让我们模拟50,000 条价格路径，看看我们是否在循环版本中获得了加速
MATLAB在大规模数据分析和处理中具有一些性能优化策略，其中包括以下几个方面： 1.矢量化向量化操作：使用矢量化向量化操作能够同时处理多个数据点，减少循环的数量，提高程序的效率。...6.避免不必要的数据拷贝：尽量避免在程序中进行多次的数据拷贝操作，减少数据传输及内存使用。...8.使用稀疏矩阵：在处理大规模矩阵时，可以使用稀疏矩阵来存储数据，以减少内存使用和计算时间。...9.使用GPU加速计算：如果有可用的GPU，可以使用GPU加速计算工具箱来加速计算，特别是在涉及大规模矩阵运算时。...总的来说，常用的性能优化策略包括矢量化操作、函数使用、并行计算、适当的数据结构、预分配内存、避免数据拷贝、编译器优化、使用稀疏矩阵、GPU加速计算和缓存等。
为了避免这些异常，您可以使用 MemoryFailPoint 类型来检查是否有足够的内存资源来执行操作。 在 .NET 7 中，MemoryFailPoint 类型仍然可用。...以下是一个示例，演示如何确定方法在执行时所需的内存量： try { // 估算出业务逻辑需要多大的内存 // Determine the amount of memory needed...推荐使用 MemoryFailPoint 场景是： 当应用程序需要分配大量的托管内存（例如，处理大型文件、图像或数据集）时，可以使用 MemoryFailPoint 来检查是否有足够的内存资源，避免出现...当应用程序需要在多线程环境中并发执行多个内存密集型的操作时，可以使用 MemoryFailPoint 来控制并发度，避免出现内存竞争或争用的问题。...当应用程序需要在有限的内存资源中运行时（例如，在移动设备或嵌入式设备上），可以使用 MemoryFailPoint 来优化内存使用，避免出现内存泄漏或内存碎片的问题。
为了给你一些相关信息，两个星期前，我在帖子中展示了如何使用直方图的方向梯度和线性支持向量机来建立一个目标检测系统。...所以你可能会问自己：「这 100 倍加速是从哪里来的？」 答案是我们移除了一个内部循环结构。 上周提出的实现方法需要一个额外的内部循环来计算边界区域的大小和重叠区域的比率。...我们不再使用内部 for 循环来对单独对每个框进行循环，而是使用 np.maximum 和 np.minimum 对代码进行矢量化，这使得我们能够在坐标轴上找到最大值和最小值而不仅仅是一个数。...当我把算法从 Matlab 移植到 Python 时，我花了很长时间来解决这个问题。第 47 行和第 48 行也被矢量化，在这里我们计算每个矩形的宽度和高度来进行检查。...但通过使用矢量化代码，我们能够在非极大值抑制上实现 100 倍加速！ 运行更快的非极大值抑制方法 让我们继续并研究几个例子。我们从这张照片的顶部的一个恐怖的小女孩僵尸开始： ?
该框架包括SIMD、硬件加速和流水线执行等优化。 In-Memory 矢量化连接特性是深度矢量化框架的关键。通过使用SIMD向量处理，该框架优化了哈希联接的各个方面，例如哈希、构建、探测和收集。...数据库以流水线方式执行内核，以加速整体操作。 3、内存中矢量化联接的工作方式 向量化联接功能是内存中深度向量化框架的关键方面。...该操作使用SIMD优化的哈希表数据结构，而不是传统的哈希表。 数据库从联接的左侧和右侧确定匹配的行，并使用矢量化技术将它们发送回父SQL运算符。...您可以使用 SQL Monitor 来确定查询是否使用矢量化联接。在“SQL Monitor”报告中，单击“Information”列中“HASH JOIN”操作旁边的双筒望远镜图标。...5、In-Memory 矢量化连接示例 此示例说明了哈希联接如何从深度矢量化中受益。
这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...在那之后，仅仅是将切片乘以适当的费率，这是一种快速的矢量化操作。 这与我们上面的循环操作相比如何？首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。...▍使用HDFStore防止重新处理 现在你已经了解了Pandas中的加速数据流程，接着让我们探讨如何避免与最近集成到Pandas中的HDFStore一起重新处理时间。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。
似乎在使用 Pandas 时坚持这个“无循环”规则是加速计算的最佳方法。 函数式编程用递归代替循环。虽然递归也会出现各种问题（这个我们这里不考虑），但是对于科学计算来说使用矢量化是最好的选择！...矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...让我们以矢量化的方式使用核心 NumPy 数组来做同样的事情： %time tps_october['f1001'] = big_function(tps_october['f0'].values,...事实上我们不能完全抛弃循环。因为并非所有数据操作操作都是数学运算。...但是每当发现需要使用一些循环函数（例如 apply、applymap 或 itertuples）时，花点时间看看想要做的事情是否可以矢量化是一个非常好的习惯。 数据类型，dtypes！
在优化效果上，Web 应用使用 KAE 硬加速 Nginx，相比主流加速卡性能提升 35%；大数据使用硬加速库启用数据安全加解密，CPU 性能损耗小于 5%；分布式存储使用硬加速库，混合读写（7:3）带宽性能最高提升...软件加速库方面，薛永辉重点介绍了如何通过软件编码提升软件性能的几个技巧，如通过解决 IO（访存）瓶颈、改善流水线、算法优化提升性能等，此外，还有一些其他的常见优化技巧，如指令重排、循环展开、标量替换、循环分块...会上，魏伟还分享了毕昇编译器的几个优化技术，如： 循环优化。循环优化是编译器中极为重要的一个优化手段，具有极为广泛及多样化的优化措施。编译器通过不同的优化方法来提高循环的性能。 结构体内存布局优化。...毕昇编译器重点优化了循环矢量化及 SLP 矢量化，充分保持程序局部性，高效提升计算密集型场景的性能。 Pipeline 优化。编译器在做后端基于硬件流水线的优化，在特定场景下可以带来很多收益。...具体实现上，ExaGear 将 guest 应用的 x86 或 ARM32 指令翻译成 ARM64 指令，并模拟 guest 应用调用的操作系统 API。
主要的作用为在软硬层面上（与算法本身的设计无关）实现对算法的底层加速。在 Halide 中计算定义了如何生成输出图像像素的方式，可以包括简单的像素级操作、复杂的算法表达式以及各种变换和滤波操作。...一个计算，可以简单的按照最原始的模式一个一个执行，也可以利用各种特殊硬件如专门的存储或者计算组件来加速这个过程。...循环节点与一个函数和一个变量（维度）相关联。循环节点还包含循环是按顺序运行、并行运行还是矢量化运行等信息。存储节点：表示存储待使用的中间结果。计算节点：调度树的叶子，表示正在执行的计算。...特别是，我们只允许最内层循环（不是任何其他循环节点的祖先的循环节点）的矢量化，并且只允许确定宽度循环的矢量化和展开。对于任意的算子，可以定义其默认调度。...它将使用适当的属性（并行、矢量化、展开）开始相应的循环，按顺序递归访问每个子节点，并结束相应的循环。
所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。...在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...，矢量化操作所花费的时间几乎快 1000 倍。...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。 例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。
for循环求和函数') %timeit py_sum(a) print('# numba加速的for循环求和函数') %timeit nb_sum(a) print('# numpy求和函数') %timeit...此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...cuda.select_device(1) @cuda.jit def CudaSquare(x): i, j = cuda.grid(2) x[i][j] *= x[i][j] #numba的矢量化加速...，用循环逐行处理效率很低。...%timeit pd.eval("df1 + df2 + df3 + df4") 5、Cython优化 Cython是一个基于C语言的Python 编译器，在一些计算量大的程序中，可以Cython来实现相当大的加速
这些矢量器关注不同的优化机会，使用不同的技术。SLP矢量器将代码中发现的多个标量合并为向量，而循环向量器则扩展循环中的指令，以在多个连续迭代中操作。...-fno-vectorize file.c Command line flags 循环矢量器使用成本模型来确定最佳矢量化因子和展开因子。但是，矢量器的用户可以强制矢量器使用特定的值。...用户可以使用命令行标志“-force vector width”来控制矢量化SIMD宽度。...，使用别名分析来确保访问不会出现别名。...内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。 例如，以下函数对其输入（a1，b1）和（a2，b2）执行非常相似的操作。基本块向量器可以将这些组合成向量操作。
XLA：将JAX转化为加速器支持操作的中坚力量 XLA（加速线性代数）是一个线性代数代码的特定领域编译器，它是允许JAX将python和numpy表达式，转化为加速器支持的操作的中坚力量。...除了允许JAX将python + numpy代码转换为可以在加速器上运行的操作（如我们在第一个示例中看到的那样）之外，XLA还允许JAX将几个操作融合到一起。...启用对此操作重写的支持与使用就像用@jax.jit来修饰一个函数一样简单： 像所有其他JAX函数一样，jax.jit是完全可组合的： 尽管Autograd和XLA构成了JAX库的核心，但是还有另外两个JAX...如果您有多个应该全部矢量化的输入，或者要沿除轴0以外的其他轴矢量化，则可以使用in_axes参数指定此输入。 JAX的SPMD并行处理实用程序遵循非常相似的API。...JAX对你打算如何使用它做了很少的假设，这样做给了你在其他框架中做不到的灵活性。 每当您将一个较低的API封装到一个较高的抽象层时，您就要对最终用户可能拥有的使用空间做出假设。
让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。 传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。...一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...优化的低级指令:像NumPy这样的库使用优化的低级指令(例如，现代cpu上的SIMD指令)来对数组执行操作，充分利用硬件功能。这可以显著提高速度。
另外，如果运算符一次只处理一行，不能利用CPU的SIMD指令集（例如SSE或AVX）进行加速。...本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。 2 CPU矢量化 矢量化是将算法从一次操作一个值转换为一次操作一组值的过程。...所以如果你的表使用的是Parquet文件格式，查询这些表的时候将不能利用矢量化查询执行来提升性能。...在Hive中而不是Parquet库中实现vectorized parquet reader可以避免额外的内存复制操作来创建批次，从而进一步提高了性能。...Vectorization通过减少虚函数调用的数量，并利用CPU的SIMD指令来获得这些性能提升。当满足某些条件(如受支持的字段类型或表达式)，使用Hive查询就会使用矢量化执行。
为了自动化这些手工操作，本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...import pandas as pd df = pd.read_excel('D:\split_text.xlsx',dtype={'姓名':str, '出生日期':str}) 图3 不使用循环，而是使用矢量化操作...上述操作：创建一个公式然后下拉，对于编程语言来说，被称为“循环”。当我们使用pandas来处理数据时，我们不会使用循环，相反，我们使用矢量化操作来实现快速处理。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...在Python中，矢量化操作是处理数据的标准方法，因为它比循环快数百倍。后续我们会讨论为什么它要快得多。
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