// 每日前端夜话 第468篇 // 正文共：1200 字 // 预计阅读时间：10 分钟 实验 先做一个实验：来看看立即解决的 Promis 和立即超时（ 0 毫秒的超时）哪个执行的更快？...立即解决的承诺比立即超时处理得更快。 是因为 Promise.resolve(true).then(...)...., 0) 之前被调用了，所以 promise 的处理过程会更快吗？...这是为什么？ 事件循环 与异步 JavaScript 有关的问题可以通过探索事件循环解答答。先回顾一下异步 JavaScript 的工作原理。 ?...总结 为什么立即解决的 promise 比立即计时器处理得更快？
新智元报道 来源：Reddit 编辑：小芹 【新智元导读】PyTorch可以和TensorFlow一样快，有时甚至比TensorFlow更快了？这是怎么回事？...近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？ ?...在这种情况下，为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢？ 我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗？...关于 OP 的观点，我真的不知道为什么有时候会更快。我可以想到的唯一猜测是数据格式，或者某些 ops 调用 CUDA/cuDNN 的方式。...这并不能解释为什么有时候 PyTorch 更快，这在一定程度上来自 NCHW (尽管并不总是这样)，而且还来自算法为不同的操作进行的选择 (cuDNN 的 benchmark flag)。
新智元报道 来源：Reddit 编辑：小芹 PyTorch可以和TensorFlow一样快，有时甚至比TensorFlow更快了？这是怎么回事？最近Reddit的一个帖子引起热议。...近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？ ?...在这种情况下，为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢？ 我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗？...关于 OP 的观点，我真的不知道为什么有时候会更快。我可以想到的唯一猜测是数据格式，或者某些 ops 调用 CUDA/cuDNN 的方式。...这并不能解释为什么有时候 PyTorch 更快，这在一定程度上来自 NCHW (尽管并不总是这样)，而且还来自算法为不同的操作进行的选择 (cuDNN 的 benchmark flag)。
你有没有好奇：为什么必须要用GPU？CPU被淘汰了吗？ 今天我们就来一起学习一下，为什么GPU比CPU更快。 1、GPU和CPU的区别有哪些？...GPU的指令集专门针对图形渲染任务进行了优化，可以同时处理大量的数据，因此GPU在处理大规模的计算任务时速度更快。...这是因为GPU具有更多的流处理器和更高的内存带宽，这些使得GPU可以更快地读取和写入数据。 指令集：CPU的指令集比较复杂，可以执行各种类型的任务，而GPU的指令集则专门针对图形渲染任务进行了优化。...因此，GPU在处理图形和视频数据时速度更快。 能耗：由于GPU的特殊结构和指令集，它的能耗比CPU低。在某些情况下，使用GPU可以节省能源成本。...图片 总之，GPU在处理大规模的并行计算任务时比CPU更快，这是由于其特殊的结构和指令集优化所导致的。在需要处理大量数据和执行并行计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算效率。
在本文中，我们将了解为什么 C 语言代码比 Python 运行得更快。 Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。...Python比C慢，因为它是一种解释型语言。 Python比C慢，因为它是一种解释型语言。 因此，需要更多真实的 CPU 指令来执行给定的语句。...这不是更快吗？不，实际上不是。 尽管使用缓存字节码更快，但它的执行或操作速度不如机器代码快。 运行代码的真正 CPU 不是虚拟计算机。...为什么 Python 比 C 慢？ Python 执行大量健全性检查 - 整数永远不会溢出，无效内存永远无法访问，类型永远不会（静默地）不正确，数组永远不会被写入或读取超过它们的末尾。...结论 在本文中，我们了解了为什么 C 语言代码执行比 Python 更快的不同原因。
Java、Groovy 和 Kotlin 编写的基于微服务的应用程序； 3、相比Spring Boot已经比较全面； 4、性能较优，编码方式与Spring Boot比较类似； 5、启动时间和内存消耗方面比其他框架更高效
本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。 我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。...pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。然而，默认情况下，所有Python代码都在单个CPU线程上运行，这使得pandas运行慢。...使代码运行更快的一种方法是同时使用多个CPU核，即多处理。...三个比pandas更快的数据分析库 简要介绍以下三个能够快速运行的Python库： 1.polars：一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...其中一些亮点包括： 1.读取csv文件时比pandas快约17倍。 2.合并两个数据框架时，比pandas快约10倍。 3.在其他测试中，比pandas快2-3倍。
预计阅读所需时间 7 分钟，建议收藏 我们先回顾上一篇 ReentrantReadWriteLock 读写锁，为什么有了 ReentrantReadWriteLock，还要引入 StampLock？...之所以性能比 ReentrantReadWriteLock好，其关键就是支持乐观读。
02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python
2、宏观看 Elastic 8.0 新特性 可以简记为： 一个创新（NLP）； 一个增强（向量检索）； 两个简化（安全和 AWS 集成）； 一个不变（为更大规模数据提供更快速度检索的初心不变）。...2.4 一个不变 为更大规模数据提供更快速度检索的初心不变。...3.4 新的 kNN 搜索 API 新的 kNN 搜索 API 允许我们在更大的数据集上以更快的速度运行近似 kNN 搜索。 3.5 更新了倒排索引的内部数据结构，节省了磁盘存储空间。...3.6 更快地索引geo_point,geo_shape和 range 字段 优化了多维点的索引速度，这些字段类型的索引速度提高了 10-15%。...没有最快、只有更快！
1) unix https://github.com/ggreer/the_silver_searcher
_________ Danyal Mh 嗨，起初，我是一个Rust程序员，并为它写了一些项目和一个框架，在听说动态编译技术后，JVM对我有吸引力，我用Rust...
查询能力 数据建立索引后，使用32个客户端对两个单词进行检索，RediSearch的吞吐量达到12.5K ops/sec，Elasticsearch的吞吐量为3.1K ops/sec，RediSearch比Elasticsearch
Python 是一个用途非常广泛的编程语言，拥有成千上万的第三方库，在人工智能、机器学习、自动化等方面有着广泛的应用，众所周知，Python 是动态语言，有全局解释器锁，比其他静态语言要慢，也正是这个原因...，你也许会转向其他语言如 Java、C++，不过先等等，今天分享一个可以让 Python 比 C++ 还要快的技术，看完再决定要不要转吧。...- start}s") 现在运行一下： python isPrime.py total prime num is 664579 cost 1.4398791790008545s 才 1.43 秒，比
将索引存储在磁盘上的能力极大地降低了存储和搜索大量向量数据的成本，因为 SSD 比 RAM 便宜得多。...此外，带有 pgvectorscale 的 PostgreSQL 在相同数据集上，在 90% 的召回率下，实现了比 Pinecone 的性能优化索引 (p2) 低 1.4 倍的 p95 延迟和高 1.5...使用 pgvector 和 pgvectorscale 自托管 PostgreSQL 比 Pinecone 便宜 75-79%。
简而言之， Zed是Visual Studio Code的替代选择。如果你正在使用Visual Studio Code，使用的也主要是JS/TS, Rust, ...
我们在业务中有试过直接用 hard target loss，效果比使用 teacher student softmax 交叉熵下降 5-6 个点。...因为 softmax 比 one-hot 编码了更多概率分布的信息。...MSE 对极值敏感，收敛的更快，但泛化效果不如前者。 所以总结一下，loss 的计算公式为: 其中， 三、实验 TinyBERT 论文中提出了两阶段学习框架，比较新颖。
我们是否可以让 WASM 运行得比原生代码更快？ 这篇文章将介绍我们在 Linux 内核中实现的 WebAssembly 安全运行环境。...为什么要在内核中运行 WebAssembly ？ 主要原因是性能和灵活性。 WASM 是由虚拟机保护的虚拟指令集。我们不需要依靠外部的软件/硬件保护来确保安全性。
FastTree最大的特点就是运行速度快，比传统的PhyML 3.0或RAxML 7快100-1000倍，支持几百万条序列的建树任务，非常适合处理大规模的序列数据集。
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