最近在优化引擎代码，在优化的过程中发现一个很奇怪的问题，一个简单的对象，存放在std::vector v中，如果v定义的时候为每个元素指定初值，那么后面对v中每个元素的写就飞快；相反的，如果v定义的时候...缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。...为了确认是否是因为CPU Cache而导致的性能差异，所以将测试分成两个独立的程序进行，即分别执行uninitialized_performance()和initialized_performance(...perf工具 perf是用来进行软件性能分析的工具,可以利用PMU、tracepoint和内核中的特殊计数器来进行性能统计，用来分析内核和应用程序的性能。...关键字 AdItem() = default; 修改之后，再次编译，运行，未初始化版本和初始化版本的性能结果基本一致，进一步验证了我们的猜想lazy allocation引起的性能差异。
本文首发于公众号【高性能架构探索】，文章链接vector初始化与否造成巨大的性能差异 关注公众号，回复【pdf】，可免费获取电子书 你好，我是雨乐！...缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。...为了确认是否是因为CPU Cache而导致的性能差异，所以将测试分成两个独立的程序进行，即分别执行uninitialized_performance()和initialized_performance(...perf工具 perf是用来进行软件性能分析的工具,可以利用PMU、tracepoint和内核中的特殊计数器来进行性能统计，用来分析内核和应用程序的性能。...lazy allocation引起的性能差异。
「这是我参与2022首次更文挑战的第28天，活动详情查看：2022首次更文挑战」 ---- 数组合并可以说是我们在操作数组中最常遇到的场景之一！...本篇将简要分析三种数组合并的方法，并带来它们的性能差异分析~ 它们是： Concat Push Spread Syntax 闲言少叙，冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ Concat Concat 是 JavaScript...，并返回该数组的新长度。...； 合并方法如下： 一行就解决： 图片来源 性能对比 以上 3 中数组合并方法的性能测评基于第三方库 https://github.com/ecofic/article-efficiently-merging-arrays-in-javascript...； 对象数组； 基本类型和对象混合的数组； 得到以下数据： 绿块代表着数组合并的性能较优，红色反之较差； 可以很明显的看到：扩展运算法的合并方法性能较优，但是不适用于长度较大的数组，会得到 N/A
需求是要比较最近两个月的值，进行数据检验！所以我用自关联，来将两个月的数据放到一行上，然后进行比较！ sql语句类似于： select b.ny,b.dwdm,。。。。..., a.js as sy_js , b.js, --取出上下两个月的同一列的指标。 。。。。。。。 ...结论：一直以来，我认为在sql中，ny列是varchar2(6) a.ny=b.ny-1 或者a.ny=201507这种写法都是对的。因为都能正确执行。我认为oracle会自动把数字转为字符串!...但今天遇到这个超大表时，展示出的性能差异说明oracle对上面两种情况都不能利用索引， 因为右侧相当于一个函数，可能要遍历每一行记录， 切记：ny='201507' 不要再写做 ny=201507
也许大家认为少存一条数据并没有什么，但是在数据量变的非常庞大以后一页4条数据和一页5条数据将会产生明显的性能差异。...实际上我们要让一个数据页中存放更多行的数据主要是出于性能的考虑。...SQL Server进行数据库读写操作的基本单位是页，如果一页中存放了更多的数据，那么对表进行扫描和查找时进行的IO操作将减少，毕竟IO操作是非常消耗时间影响性能的。...就一个字节的差别，一个是5秒另一个是10秒，对性能的影响非常明显。...尽量将字段设置为不允许为NULL，因为NULL值在存储和数据处理时系统需要专门的处理，降低了性能。
注意：Python 3.X 不支持该方法。...python3 去除了has_key()方法，参考：https://docs.python.org/3.1/whatsnew/3.0.html Python 3.7环境测试： >>> dict = {'...已经不支持has_key了 Python 3.X 里不包含 has_key() 函数，被 __contains__(key) 替代: >>> print("Value : ",dict....print(dict1["name"]) ... z ##输出键name对应的value 那么，下面我们继续探索这三种用法在性能方面上的差别 对字典大小为100到10000的字典分别使用in dict...结论 在判断一个值item是否是某个字典dict的键值时，最佳的方法是if item in dict，它是最快的，其次的选择是if dict.has_key(item)，绝对不要使用if itme in
VPI是VISION PROGRAMING INTERFACE的缩写，即视觉编程接口，是NVIDIA 用于高性能计算机视觉处理的下一代 API 特点： -使用所有计算加速器创建高效的计算机视觉管道...1/4 -1920x1080 输入性能：低质量——每帧 1.7 毫秒；高质量——每帧 3.1 毫秒 -用于将图像分解为频段 -由 CUDA 和 CPU 后端实现 -对应高斯金字塔表示的可选输出 -逆运算...—480x270x16bpp，最多 64 个差异：2.61ms -输出置信度图 -检测无效的差异 -亮点：使用颜色输出更新的立体样本： VPI Python编程 编程模式 -支持 Python 2.7..._2D…Created arrays are initially empty (size == 0) 封装一个现存的1D numy 数组 arr = vpi.asarray(buffer [,type]...对于 NVENC 后端的密集光流，所有 Jetson 都支持它。 问：如果我想让我在 AGX Xavier 上的 C 程序只为许多巨大的矩阵执行低级矩阵乘积运算，我应该选择什么 API？
VPI是VISION PROGRAMING INTERFACE的缩写，即视觉编程接口，是NVIDIA 用于高性能计算机视觉处理的下一代 API 特点： -使用所有计算加速器创建高效的计算机视觉管道...1/4 -1920x1080 输入性能：低质量——每帧 1.7 毫秒；高质量——每帧 3.1 毫秒 -用于将图像分解为频段 -由 CUDA 和 CPU 后端实现 -对应高斯金字塔表示的可选输出 -逆运算...—480x270x16bpp，最多 64 个差异：2.61ms -输出置信度图 -检测无效的差异 -亮点：使用颜色输出更新的立体样本： VPI Python编程 编程模式 -支持 Python 2.7..._2D … Created arrays are initially empty (size == 0) 封装一个现存的1D numy 数组 arr = vpi.asarray(buffer [,type...对于 NVENC 后端的密集光流，所有 Jetson 都支持它。 问：如果我想让我在 AGX Xavier 上的 C 程序只为许多巨大的矩阵执行低级矩阵乘积运算，我应该选择什么 API？
数组几乎可以是所有软件工程师最常用到的数据结构,正是因为如此,很多开发者对其不够重视. 而面试中经常有这样一类问题: 「100万个成员的数组取第一个和最后一个有性能差距吗?为什么?」...当然,在一些动态语言中例如Python的列表或者JavaScript的数组都可能是非连续性的内存,也可以存储不同类型的元素....查找、删除、读取」这四种基本的操作,我们会逐一分析这些操作带来的性能差异....这里的性能并不是绝对意义上速度的快慢,因为不同的设备其硬件基础就会产生巨大的速度差异,这里的性能是我们在算法分析中的「复杂度」概念. 2.1 插入性能 我们已经知道数组是一段连续储存的内存，当我们要将新元素插入到数组...这个思想应用非常广泛: 前端框架的虚拟DOM就是将对DOM的大量操作先储存在差异队列中,然后再一次性更新,避免了DOM的回流和重绘.
作者：Benedikt Droste 编译：1+1=6 前言 如果你使用Python和Pandas进行数据分析，循环是不可避免要使用的。...Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。 我们创建了一个包含65列和1140行的Dataframe。它包含了2016-2019赛季的足球比赛结果。...通过adding.values，我们得到一个Numpy数组： Numpy数组是如此之快，因为我们引用了局部性的好处： 访问局部性（locality of reference） 在计算机科学中，访问局部性...展示强访问局部性的系统是通过使用诸如在处理器核心的流水线级处的高速缓存，用于存储器的预取和高级分支预测器的技术的性能优化的良好候选者。...我们注意到了速度方面的巨大差异： 请记住： 1、如果确定需要使用循环，则应始终选择apply方法。 2、否则，vectorization总是更好的，因为它更快！
做成这样一个庞大的项目并非易事，因为 TensorFlow 本身是个巨大的库，能完成从文件读取、矩阵计算、梯度计算、图像变换和GPU、TPU 并行计算和分布式网络计算的能力，包含上千个 API。...使用这些库的优点是整个 C＃ API 都可用，但另一方面，在某些情况下必须从 C＃ 调用 Python 的开销会影响性能。...AI开发者套件迭代与完善计划 AI 开发者套件也是机器学习开发者最关心的，据了解，SciSharp AI 开发套件目前包括视觉、NLP 支持、高端 API 等模块，George 透露未来还可能会开发Keras.NET...NumSharp 将内部存储替换为非托管内存，以便在库之间轻松转换并提高性能。未来，该团队计划逐步迁移更多功能还计划通过创建 IL-Generator 以尽可能提高性能。...）存在性能问题；2）没有开发者持续维护；3）和流行的 Python 库语法差异巨大，即便是微软大神米格尔亲自操刀制作的TFSharp，也只能做模型推理，不能开发模型和训练模型，目前正处于无人维护的状态。
选项一：整型数组 可能也是最简单的选项：把doc IDs存储在数组中。这将使得迭带变得很简单，但是压缩变得很差。...x 轴使用以10为底的对数，代表稠密的doc id集合。举个例子，-2表示10的-2次方也就是1%的文档被包含在集合中。 迭带性能： ?...这里我们测量了迭代性能，本质上是关于你把一个filter包装在constant-score query中的性能。数组实现战胜了其他的实现by a factor of 2。...插入的数字就是我们在文档中迭带时需要跳过的（不管有没有匹配）。普遍说来，当插入一个 匹配将近1/N的全部文档的查询时会引起跳过N个文档的情况。...其他实现与bitmap之间的性能对比就是当稠密度增加时，roaring bitmaps拥有最优雅的性能下降。 你或许疑惑为什么在这么高的稠密度上，能观察到roaring bitmaps很微小的跳跃。
性能和效率：Go 语言和 Java 语言在性能和效率上有一定差异。由于 Go 语言的设计目标是高效和简洁，因此在性能和效率上具有优势，尤其是在大规模并发和网络编程方面。...Go 语言 与Python 语言 对比 语法风格：Go 语言和 Python 语言在语法风格上存在差异，Go 语言注重简洁和可读性，避免过多的语法和关键字；而 Python 语言则更加注重代码的可读性和简洁性...并发模型：Go 语言和 Python 语言在并发模型上存在差异。...Go 语言采用了自动垃圾回收机制，可以自动管理内存，减少内存泄漏等问题；而 Python 语言也支持垃圾回收机制，但由于其实现方式和算法不同，可能存在一些性能和效率上的差异。...性能和效率：Go 语言和 Python 语言在性能和效率上有一定差异。由于 Go 语言的设计目标是高效和简洁，因此在性能和效率上具有优势，尤其是在大规模并发和网络编程方面。
不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。 最近，便有人使用Julia、Python和R对于CSV读取速度进行了基准测试。...因为它是唯一直接以其高级语言完全实现功能的，这有别于先用C实现然后由R或Python工具进行封装。 因此，Julia代码的后续性能将有着更多的可能。...有些网友对于Julia给予了极大的期待： 在过去的十年中，大多数生态系统在Python上都具有巨大的价值，尤其是将MATLAB抛在脑后。...不过，也有网友表达了对“更新重置成本”的担忧： 我认为Python的生态系统已经成熟，并且在过去的1-2年中已成为标准，这具有巨大的价值。...从Python2过渡到3已经是一场噩梦。 我知道Julia和Python之间存在一些互操作性，但是很多东西是无法互操作的，并且数组索引等方面存在令人讨厌的差异。
而目前提出的针对目标检测任务的知识蒸馏方法大都对知识进行了特定的约束，比如控制蒸馏的正负样本比例或只蒸馏GT相关的区域。此外，这些方法大都不能同时应用于多种目标检测框架中。...General Instance Selection Module 在检测模型中，预测结果能够指出信息最丰富的区域，而teacher和student的丰富区域的差异恰恰就是性能的差异。...为了量化每个结果的差异，选择可辨别实例用于蒸馏，论文提出了两个指标：GI score和GI box，在每次迭代中动态计算。...但因为检测输出往往存在正负样本不平衡或过多负样本的情况，如果直接将detection head的所有输出进行蒸馏，这种情况带来的噪声反而会损害student的性能。 ...图片 选择的GI box可视化，前面为5000迭的选择，后面为90000迭的选择。绿色代表GT，红色为正样本，黄色为中间(非正非负)样本，青色为负样本。
谢赛宁（Saining Xie） 谢赛宁在加州大学圣迭亚哥分校（UCSD）获得博士和硕士学位，师从 Zhuowen Tu 教授。...谢赛宁的主要研究方向包括深度学习和计算机视觉，并致力于改进表示学习技术，以帮助机器理解和利用大量的结构化信息，以及通过学习更好的表示来推动视觉识别的边界。...ResNeXt 是 ResNet 和 Inception 的结合体，它不需要人工设计复杂的 Inception 结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。目前，该论文的引用量已超 7600。...该表示法有助于对神经网络的架构和预测性能有更深层的理解。...逐渐将标准 ResNet「升级（modernize」为视觉 Transformer 的设计，并在此过程中发现了导致性能差异的几个关键组件。仅半年时间，论文引用量就已超过 200。
这是大多数 Python 程序员都不习惯的。 尽管列表或字典的理解是相对于数组的，有时与数组的用法类似，但是在性能和操作上，列表/字典和数组之间还是存在巨大差异。...知道这个巨大的区别可以通过用 NumPy 操作替换循环来帮助您加速代码。 正如我们在前面的示例中提到的，性能的提高归因于 NumPy 数组中一致的dtype。...总结 在本章中，我们介绍了 NumPy 及其ufunc的基本操作。 我们看了 NumPy 操作和 Python 循环之间的巨大差异。 我们还研究了广播的工作原理以及应避免的情况。...当您使用不同的方式初始化 NumPy 数组时，我们看到了内存布局和性能上的巨大差异。 我们还了解了记录数组（结构化数组）以及如何在 NumPy 中操纵日期/时间。...per loop In [23]: %timeit y.T 1000000 loops, best of 3: 1.36 µs per loop 此示例显示了转置时ndarray和matrix之间的巨大性能差异
JVM优化意义意义进行JVM性能优化通常基于两种情况：目标导向的JVM性能优化，例如，我们可能为了减少程序暂停时间或为了提高程序的最大处理能力而进行优化。...总的来说，JVM性能优化的步骤包括：明确JVM性能优化的目的。分析当前JVM的运行状态。设置JVM性能优化参数。通过压力测试来观察优化后的效果。将优化后的配置应用于生产环境。...3.设置JVM性能优化参数常见的JVM性能优化参数包括：调整堆内存大小：通过设置-Xms（初始堆大小）和-Xmx（最大堆大小）来调整堆内存大小，减少垃圾回收的频率。...调整新生代与老年代的比例：通过设置-XX:NewRatio参数来优化内存分配。...因此，可以通过-XX:MaxMetaspaceSize=来设置元空间的最大容量。4.通过压力测试观察优化效果JVM参数调整后，需要通过压力测试来比较调整前后的差异，以验证优化效果。
4 部分数据库系统部署于虚拟化平台，且存在单点故障，对业务连续性产生巨大挑战。 沃趣科技的数据库架构师、专家成立了专项小组，针对客户数据库平台的现状及不足，量身设计出一套针对性的解决方案。...通过采用沃趣QData高性能数据库云平台作为SCRM、赋码系统、PDC等业务平台，以专业的技术服务与规划，从本质上解决现有数据库部署不合理等诸多问题，极大地提升客户核心业务系统可用性。...6台高性能X86服务器组成数据库计算层，两两部署成三组RAC集群，运行不同的数据库系统。 2台100Gb infiniband高带宽低延迟的交换机提供计算和存储的互联互通能力。...沃趣打造数据库基础设施风向标 加码制造业数字化迭新升级 当前，新一代信息网络技术与制造业深度融合，“十四五”强调信息化与工业化的深度融合，制造业数字化转型行动已经被列为重点工作内容。...沃趣科技作为数据库云生态领域佼佼者，将专业的数据库解决方案沉淀到产品中，以高性能、高可用的数据库服务及数据库管理平台对制造业的智能化转型升级和提高竞争力提供有力的技术与服务支撑。
（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框架中得到广泛应用，为各业务线提供系统的性能指标、健康状况、实时告警等服务。...我们今年将对开源版本进行较大的迭代与更新，未来也会持续把公司内部一些比较好的实践推广出去，欢迎大家跟我们一起共建这个开源社区。...++、Python、Node.js、Golang 客户端，基本覆盖了主流的开发语言。...目前支持的主流语言使用指南： Java C/C++ Python Node.js Golang 性能提升 消息采样聚合 消息采样聚合在客户端应对大流量时起到了至关重要的作用，当采样命中或者内存队列已满时都会经过采样聚合上报...在每年全球 QCon 大会、全球架构与运维技术峰会等都有持续的技术输出，受到行业内认可，越来越多的企业伙伴加入了 CAT 的开源建设工作，为 CAT 的成长贡献了巨大的力量。 ?
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