CPU times: user 2.33 s, sys: 81.6 ms, total: 2.41 s
CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间，也就是程序在处理器上实际运行的时间。
临时处理一个Numpy的二进制文件，分析知道里面是dict类型，简单小记一下，如果Numpy和Python基础不熟悉可以看我之前写的文章（贴一下Numpy的）
因为程序员相信时间不会倒流，就是记录下当前时间timeA，然后程序处理一些事情后，再记录当前时间timeB，程序员认为 timeB - timeA 一定是正数，因为现在的时间永远发生在过去时间之后。按照这种想法写程序有时候程序里就可能埋藏着bug。但实际上是可以为负数的，因为有闰秒的存在。
仿真时间（simulation time）
默认情况下的对象复制是将对象的每个成员变量逐个进行复制，可以通过定义拷贝构造函数或重载赋值运算符"operator="来改变默认操作。
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对网站日记分析其实比较常见，今天模拟演示一下一些应用场景，也顺便说说Pandas，图示部分也简单分析了下
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线上mongo 4分片集群，版本percona 4.2，查看实时qps发现shard1的update很高，而剩余3个shard的update都很低。
time包提供了时间的显示和测量用的函数。日历的计算采用的是公历。 time 类型
time包提供了时间的显示和测量用的函数。日历的计算采用的是公历。 time 类型 type Time struct { // wall and ext encode the wall time seconds, wall time nanoseconds, // and optional monotonic clock reading in nanoseconds. // // From high to low bit position, wall encodes a 1-bit flag (hasMon
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。
虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。
mongodb是一款基于分布式文件存储的数据库，具有高性能、可扩展、易部署、易使用等特点。官方也提供了丰富的命令行工具来操作。
Gazebo中的世界文件（.world）包含模拟环境中的所有对象。这些对象是机器人模型、环境、照明、传感器和其他对象等。
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据（超过100GB）操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。 在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
但无论这些工具包处理数据的时间多快，在碰到例如10G以上的数据时，都还是会耗费一些时间的，快的可能几十秒，慢的可能几十分钟，然后再进行一些特征抽取等等，快的话也得几十分钟，而此时，为了节省时间消耗，我们就需要将这些中间结果线存储到磁盘上面，而不同格式的存储，带来的差别是巨大的，比如：
但对计算机而言，这个时间不一定是单调递增的。因为人觉得当前机器的时间不准，可以随意拨慢或调快。
ros@ros:~$ ros2 topic -h usage: ros2 topic [-h] [--include-hidden-topics] Call `ros2 topic <command> -h` for more detailed usage. ...
集成方法是将两个或多个单独的机器学习算法的结果结合在一起，并试图产生比任何单个算法都准确的结果。
作为高性能计算软件的用户，我们经常可以在软件的输出文件中看到各种时间统计。最常见的就是计算使用的时间，也就是wall-clock time或者wall time。这个很好理解，它就是我们从计算开始到计算结束等待的时间。除此之外，CPU time也是一个常见的时间数据。CPU time衡量的是CPU用来执行程序的时间。当软件使用一个线程时，由于需要等待IO完成或者用户输入等原因，CPU并不总是100%被使用，这导致CPU time一般比wall time小。当我们使用多线程的时候，程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两个数据理解多线程程序的并行效率呢？
这次我打算用一部127W字的小说——《天龙八部》作为数据示例，这样能更好表现出效率高不高！
与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。
来源：DeepHub IMBA本文约3300字，建议阅读10+分钟本文中，我们了解了 JAX 是什么，并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库： 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy ， jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似，几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
Once upon a time there was a greedy King who ordered his chief Architect to build a wall around the King’s castle. The King was so greedy, that he would not listen to his Architect’s proposals to build a beautiful brick wall with a perfect shape and nice tall towers. Instead, he ordered to build the wall around the whole castle using the least amount of stone and labor, but demanded that the wall should not come closer to the castle than a certain distance. If the King finds that the Architect has used more resources to build the wall than it was absolutely necessary to satisfy those requirements, then the Architect will loose his head. Moreover, he demanded Architect to introduce at once a plan of the wall listing the exact amount of resources that are needed to build the wall.
如果你不喜欢命令行的操作方式，或者想要和python 的生态进行更好的结合，那么你可以尝试使用python-cdo，利用python脚本语言的优势来处理气象数据。命令行的方式有其优势，比如简单易操作，可扩展性更强等，利用cdo的python接口也有其特有的优势，比如：
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
Python 本身是一门运行较慢的语言，因此对于计算场景，最好的优化方式就是优化代码写法。你可以使用现有的科学计算库：比如 Numpy 和 Scipy。但如果想要在不使用低级语言（如 CPython、Rust 等）实现扩展的前提下实现一个新的算法时，该如何做呢？
如果你不喜欢命令行的操作方式，那么你可以尝试使用python-cdo，利用python脚本语言的优势来处理气象数据。命令行的方式有其优势，比如简单易操作，可扩展性更强等，利用CDO的python接口也有其特有的优势，比如：
墙上时钟：也称为墙上时间。大多是1970年1月1日（UTC）以来的秒数和毫秒数。墙上时间可以和NTP（Network Time Protocal，网络时间协议）同步，但是如果本地时钟远远快于NTP服务器，则强制重置之后会跳到先前某个时间点。
使用Python的timeit模块，它将会执行一个语句100，000次(默认情况下)，然后给出运行最快3次的平均值。
Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区都频繁使用它。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。我最喜欢的一个功能是魔术命令。这些快捷方式可显着扩展Notebook的功能。以下是你应首先学习的五种命令列表，以便成为更好的数据向导。
在此案例前需完成： ☞ 蓝桥ROS之f1tenth案例学习与调试（成功） 📷 📷 ---- 遥控肯定不过瘾，那么如何用一个PID程序使小车自动沿墙跑呢？？？ 📷 公式如上…… 跑一跑看看？ 📷 阅读pdf文档： 📷 python程序模板： #!/usr/bin/env python from __future__ import print_function import sys import math import numpy as np #ROS Imports import rospy f
要在我们的笔记本中使用Cython，我们将使用IPython magic命令。Magic命令以百分号开始，并提供一些额外的功能，这些功能可以增强工作流。通常，有两种类型的Magic命令:
上一章节我们介绍了lua的前世今生，虽然看的小伙伴并不是很多，同时也并没有上推荐没有流量；大部分觉得没什么营养，其实我个人并不这么认为：“你喜欢一门语言，是不是需要去了解这门语言的由来；作者为什么会创造这门语言？解决了哪些痛病？它自身的优势以及过往历程？”。至少通过翻译外文去了解lua语言的过往，感觉它一路挺不容易的。
沙漏程序实现了一个基本的物理引擎。一个物理引擎是模拟物理物体在重力作用下下落，相互碰撞，按照物理定律运动的软件。你会发现在视频游戏、计算机动画和科学模拟中使用的物理引擎。在第 91 到 102 行，每一粒沙子检查它下面的空间是否是空的，如果是，就向下移动。否则，它检查它是否可以向左下方移动（第 104 到 112 行）或向右下方移动（第 114 到 122 行）。当然，运动学，经典物理学的一个分支，处理宏观物体的运动，远不止这些。然而，你不需要一个物理学学位来制作一个沙漏中沙子的原始模拟，它看起来是令人愉快的。
我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。
在命令下还有一些关于通讯的命令。有些还允许实时的通信，提供功能性的chat，当其他人允许你给他发送邮件。
B. Trace time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output One day, as Sherlock Holmes was tracking down one very important criminal, he found a wonderful painting on the wall. This w
最后是这样的， 很方便有木有（如果不行可以尝试重启一下jupyter notebook）。
官网位置在https://developer.android.com/reference/android/os/SystemClock.html
对此，Zilliz 软件工程师 Filip Haltmayer 指出，将 GPTCache 与 LangChain 集成，可以有效解决这一问题。
Pandas 对于Pythoner的搞数据分析的来说是常用的数据操作库，对于很多刚接触Pandas的人来说会发现它是一个很方便而且好用的库，它提供了各种数据变化、查询和操作，它的dataframe数据结构和R语言、Spark的dataframe的API基本一样，因此上手起来也非常简单。但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高，而且有时候占用大量内存，并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll￢ω￢)，今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法。
200行Python代码实现贪吃蛇 话不多说，最后会给出全部的代码，也可以从这里Fork，正文开始； 目前实现的功能列表： 贪吃蛇的控制，通过上下左右方向键； 触碰到边缘、墙壁、自身则游戏结束； 接触
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