前言之前，我们讨论了在 Swift 中的函数式核心与命令式外壳的概念。其目标是通过值类型提取纯逻辑，并将副作用保持在薄薄的对象层中。本周，我们将展示如何以单向数据流的方式应用这一方法。...这就是我们在函数式核心与命令式外壳的理念下实现单向数据流的方式。但我们仍然缺少副作用。副作用命令式外壳应为我们提供进行副作用操作的方法。...我们将创建一个可以运行的 SwiftUI 应用示例，该应用将展示如何使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现单向数据流和管理副作用。...这个示例展示了如何使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现一个简单的计时器应用，利用 Swift 的最新特性处理异步任务和副作用。...总结这篇文章讨论了如何在 Swift 中结合使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现单向数据流，并详细展示了如何在代码中实现这些理念，包括使用 Swift 并发特性处理异步任务和管理副作用。
这个领域的另一端是命令式的风格，以可变对象、变量可被重新赋值（ Java 里的正常变量）、在数据结构中索引、以及带副作用的方法和控制构造为特征。...这样有助于 Scala 的学习曲线变缓，但随着对 Scala 越来越熟悉，你就会发现自己会更喜欢函数式的。我就是这样。为什么？因为我发现函数型风格往往要比命令式风格的代码更简洁，且更不易出错。...Scala 允许我方便地应用函数式和命令式的风格，结合使用此二者，我就能找到写出清晰代码的最佳方式。 函数式编程和命令式编程简介 什么是函数式编程？...函数式编程的基本特点是： 丰富的数据类型； 函数是运算元； 在函数内保存数据； 函数内的运算对函数外无副作用。 函数式编程只描述在程序输入上执行的操作，不必使用临时变量保存中间结果。...重点是捕捉"是什么以及为什么"，而不是"如何做"。与将重点放在执行连续命令上的过程性编程相比，函数式编程的重点是函数的定义而不是状态机（State Machine）的实现。
一旦数据被输入，层的参数就被设定好了。 训练任何模型都需要定义一个损失函数，计算梯度，并使用一个优化器更新参数。...我们可以从检查点保存和修复模型变量值，这允许我们在 eager（命令式）和 graph（声明式）编程之间轻松转换。这样，启用 eager execution 开发出的模型可以轻松导出到生产部署中。...你可以将一个已有的 numpy/pytorch/matlab 的命令式代码重写成正确的 API 调用。...在测试中，当运行环境设置为 O(n^(1.5)) 操作，如 matmul/conv 时，Eager Execution 的速度要比 PyTorch 慢 20%，或者在大量 O(n) 操作如矢量添加的例子中...在批尺寸=60k，I-BFGS 的 history=5 时，大量的计算效能都被花在了自编码器正向传播上，Eager 的版本要比 PyTorch 慢 1.4 倍。 ?
Hive命令使用记录 1.操作一些常用的Bash Shell 命令： 2.操作HDFS 平台相关的命令： 3.查看当前使用的数据库 4.创建表的时候通过location 指定数据存储位置， 加载数据...5.隐式类型转换的规则如下 ---- ---- 1.操作一些常用的Bash Shell 命令： ❝hive>紧跟一个"!"...JVM, 而 hive>dfs -ls / 命令是在单线程下运行的， 感觉上比前者快很多。...❝注意：将浮点数转换成整数的推荐方式是round()或者floor()函数，而不是使用类型转换操作符cast。...原来用户写一个浮点数（如0.1) 时， Hive会将该值保存为double型， 而之前定义deductions这个Map的值的类型是float型的， 这意味着Hive将隐式地将税收减免值(deductions
然后继续在jupyter使用 %run 的魔法命令来调用他： ? 和前面没有加 byb 函数的效果是一样的，但是我们可以在下一个cell中试试调用 byb() 这个函数： ?...我们不需要使用魔法命令就可以导入包下面某个子模块的所有方法函数或者导入包下面的某个子模块一个方法函数： 导入包下面的某个子模块下的所有方法函数 ?...这段代码和上面列表生成式的代码是一样的，但是使用for训练的明显要比使用Python列表生成式的要慢一些，Python对列表生成式进行了优化。...可以看出执行一次所消耗的事件998 μs，比上面的慢很多，这是因为我们只执行了一次循环，而上面执行了1000次取3次最快的时间然后取平均值，这里也就显示出了一个问题，测试一次时间是不稳定的，当我们再执行一次的时候...这是因为对Python语言来说，sort这个排序函数是有优化的，对于一个已经排好序的数组，sort可以非常快的完成这个排序动作，而对于一个乱序的数组那么就可能需要更复杂的算法进行排序。
INVALID状态只删除数据不删除表的定义、约束、触发器和索引SQL命令类型DDL语句，隐式提交，不能对TRUNCATE和DROP使用ROLLBACK命令DML语句，事务提交（COMMIT）之后才生效，...DELETE后表的大小并不会因此而改变，所以，在对整个表进行全表扫描时，经过TRUNCATE操作后的表比DELETE操作后的表要快得多日志的产生少量日志少量日志大量日志是否可以通过闪回查询来找回数据否否是是否可以对视图进行操作是否是级联删除不能...，所以，无论是大表还是小表执行都非常快，而DELETE是需要读取数据到Undo，所以，对于大表进行DELETE全表操作将会非常慢安全性DROP和TRUNCATE在无备份的情况下需谨慎使用方面想删除部分数据行只能用...（2）TRUNCATE将被隐式提交，不能对TRUNCATE使用ROLLBACK命令，而对DML语句可以执行ROLLBACK命令来撤销未提交的事务。...DELETE操作需要写日志，而TRUNCATE不需要写日志，所以对于大表进行DELETE全表操作非常慢。
如果有恶意攻击者不断请求系统中不存在的数据，会导致短时间大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大，甚至导致数据库承受不住而宕机崩溃。...对于大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感的场景，RDB的恢复速度要比AOF方式更加的高效。...AOF日志劣势 对于相同数据集的数据而言，aof文件要远大于rdb文件，恢复速度慢于rdb。 对于每秒一次同步的情况，aof运行效率要慢于rdb，不同步效率和rdb相同。...Redis4.0的混合持久化 大量数据使用粗粒度（时间上）的rdb快照方式，性能高，恢复时间快。 增量数据使用细粒度（时间上）的AOF日志方式，尽量保证数据的不丢失。...----->操作日志，默认关闭，恢复速度慢，安全 Redis的分布式锁 什么是分布式锁 分布式锁，即分布式系统中的锁。
这就是为什么在编写Android程序时要时刻考虑执行的效率，这些系统不是想象中的那么快，并且你还要考虑它电池的续航能力。...有人会认为本页花了大量的篇幅去讲如何进行“初步优化”（ premature optimization）。虽然有时候微观优化对开发高效的数据结构和算法很困难，但是在嵌入式手持设备上面你毫无选择。...这就是为什么上面两条原则这么重要。Android的成功在于开发程序提供给用户的体验，然而用户体验的好坏又决定于你的代码是否能及时的响应而不 至于慢的让人崩溃。...对于其他原始数据类型，这个原则同样适用。...前面我们谈过间接访问要比直接访问慢，因此这是一个按语言习惯无形执行的例子。 让拥有包空间的内联类直接声明需要访问的属性和方法，我们就可以避免这个问题，哲理诗是包空间而不是私有空间。
mysql 时间线 基准测试 为什么需要基准测试 基准测试策略 基于mysql 单独测试 - 单组件式 对整个系统整体测试 - 集成式 使用整个系统测试原因主要如下 如果不需要关注整体应用，只关注...Mysql 内置，可以测试某些特定操作的执行速度 方便的测试某些特定操作性能，比如md5() 比 sha1() 函数快 基准测试案例： 重点熟悉 sysbench 测试 ，因为和mysql 自身的设计最为贴合...测量到底有多么不准确，记住一点，使用的测量数据而不是实际数据，测量数据也有多种表现。...对于ip地址，最好使用无符号整数存储，而不是varchar(15) inet_aton() 和 inet_ntoa() 函数可以转换 「避免使用md5(),sha1(), uuid()产生的字符串会导致...❞ 全能的枚举 缓存表和汇总表 有时候可以使用在同一张表当中保存冗余数据实现 要每一个小时对于网站的数据生成汇总表可以使用一下方式 每个小时生成一张汇总表 把前23个完整小时统计表的计数全部加起来 使用不严格的计数或者小范围的查询填满间隙的严格计数都要比计算所有行效率要高
（2）AOF（全持久化的方式） 把每一次数据变化都通过write()函数将你所执行的命令追加到一个appendonly.aof文件里面； Redis默认是不支持这种全持久化方式的，需要将...no改成yes 实现文件刷新的三种方式： no:不会自动同步到磁盘上，需要依靠OS（操作系统）进行刷新，效率快，但是安全性就比较差； always:每提交一个命令都调用fsync刷新到aof文件，...缺点： 对于数量相同的数据集来说，aof文件通常要比rdb文件大，因此rdb在恢复大数据集时的速度大于AOF； 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往慢于RDB，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和...针对这类问题，我们首先考虑的是为什么要搭建集群？...位置不同 1. throws 用在函数上，后面跟的是异常类，可以跟多个；而 throw 用在函数内，后面跟的 是异常对象。 功能不同： 1.
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用 但是对于不太了解的python人们，总会评价说python...Python加上了静态类型后的语法，用户可以使用大部分的Python语法，而不需要大幅度调整主要的程序逻辑与算法。...2PyPy PyPy是一种Python编程语言实现，因为是一种即时编译器，就是在代码执行过程中编译，所以速度要比CPython快的多 通过速度对比，PyPy平均要比CPython快4.2倍 就连Python...所以它只允许在一个共享CPU核心上的协作式多任务而非并行，最初不能获得而现在有了某种形式的抢占 像大规模多玩家在线游戏Eve Online的实现和IronPort的邮件平台都是在使用Stackless...的元编程和代码生成 兼容 Python 2 和 Python 3，CPython 和 PyPy 6最后 你知道的越多，你不知道的就越多 对于Python的性能来说，如果要说它慢，那只是没有去寻找提升Python
解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言，所以运行速度相对于编C/C++ 等都是编译型语言，而Java，C#等都是解释型语言。...用C/C++编写的程序运行速度要比用Java编写的相同程序快30%-70%。 编译型程序比解释型程序消耗的内存更少。 不利的一面——编译器比解释器要难写得多。...解释器是复杂的，智能的，大量消耗资源的程序并且它们会占用很多CPU周期和内存。 由于解释型应用的decode-fetch-execute（解码-抓取-执行）的周期，它们比编译型程序慢很多。...这就意味着脚本语言是交互式的(你可以在提示符下敲入命令，并且看到结果)，这是另一个巨大的胜利。这样完全将编译过程从编辑-编译-运行循环中去掉了。...4、速度：以上三点是脚本语言一方面在速度与效率， 一方面在易用性与表示式的强大性之间进行折衷的典型例子。这就使得脚本语言的执行速度比系统语言慢一个数量级。这就是对脚本语言诽谤最多的方面。
速度快 基于键值对的数据结构服务器 丰富的功能、丰富的数据结构 简单稳定 客户端语言多 持久化 主从复制 高可以 & 分布式 3.Redis合适的应用场景？...消息队列、自动过期删除、事务、数据持久化、分布式锁、附近的人、慢查询分析、Sentinel 和集群等多项功能。 8.安装过Redis吗,简单说下步骤？...exists key 15.如何删除数据？ del key 16.redis为什么快？单线程？ redis使用了单线程架构和I/O多路复用模型模型。 纯内存访问。...AOF由于是文本形式，直接采用协议格式，避免二次处理开销，另外对于修改也比较灵活。 32.AOF缺点？ AOF文件要比RDB文件大。 AOF冷备没RDB迅速。...为什么要它？ 命令批处理技术，对命令进行组装，然后一次性执行多个命令。 可以有效的节省RTT(Round Trip Time 往返时间)。 经过测试验证： pipeline执行速度一般比逐条执行快。
12.Redis客户端命令执行的方式？ 13.如何停止redis服务？ 14.如何查看当前键是否存在？ 15.如何删除数据？ 16.redis为什么快？单线程？ 17.字符串最大不能超过多少？...速度快 基于键值对的数据结构服务器 丰富的功能、丰富的数据结构 简单稳定 客户端语言多 持久化 主从复制 高可以 & 分布式 3.Redis合适的应用场景？...消息队列、自动过期删除、事务、数据持久化、分布式锁、附近的人、慢查询分析、Sentinel 和集群等多项功能。 8.安装过Redis吗,简单说下步骤？...AOF由于是文本形式，直接采用协议格式，避免二次处理开销，另外对于修改也比较灵活。 32.AOF缺点？ AOF文件要比RDB文件大。 AOF冷备没RDB迅速。...为什么要它？ 命令批处理技术，对命令进行组装，然后一次性执行多个命令。 可以有效的节省RTT(Round Trip Time 往返时间)。 经过测试验证： pipeline执行速度一般比逐条执行快。
其中Master Server做一些管理数据的存储以及分布式调度工作，实际的分布式数据存储以及读写操作是由Tablet Server完成的，而LevelDB则可以理解为一个简化版的Tablet Server...LSM树结构的问题: 写入速度快，读取速度慢，写放大和读放大都较高。...对于大量的随机写也一样，举一个插入key跨度很大的例子，如7->1000->3->2000 … 新插入的数据存储在磁盘上相隔很远，会产生大量的随机写IO，低下的磁盘寻道速度严重影响性能。...本质上： I/O亲大文件顺序读写，CPU亲多个小文件并行处理 按照我理解LSM，画出下图(可能存在HBase和RocksDB的影子)， 说明： 数据区：数据区主要是存储写入的命令，同时为了方便分段读取...而当writebuffer满了以后直接刷写到磁盘，因为它已经是内存维护的一个有序的数据结构了。
为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存? 缓存分为本地缓存和分布式缓存。...Redis为什么这么快 1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。...可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。 其它 Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。...使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能 4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。 缺点： 1、数据安全性低。...AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）) 缺点： 1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
题目 Oracle数据库中，以下哪个命令可以删除整个表中的数据，并且无法回滚（） A、DROP B、DELETE C、TRUNCATE D、CASCADE A 答案 答案：C。...执行后会自动提交 3、表上的索引大小会自动进行维护不同点分类DROPTRUNCATEDELETE是否删除表结构删除表结构及其表上的约束，且依赖于该表的存储过程和函数等将变为INVALID状态只删除数据不删除表的定义...、约束、触发器和索引SQL命令类型DDL语句，隐式提交，不能对TRUNCATE和DROP使用ROLLBACK命令DML语句，事务提交（COMMIT）之后才生效，可以使用ROLLBACK语句撤销未提交的事务删除的数据是否放入回滚段...，经过TRUNCATE操作后的表比DELETE操作后的表要快得多日志的产生少量日志少量日志大量日志是否可以通过闪回查询来找回数据否否是是否可以对视图进行操作是否是级联删除不能DROP一个带有ENABLE...，所以，无论是大表还是小表执行都非常快，而DELETE是需要读取数据到Undo，所以，对于大表进行DELETE全表操作将会非常慢安全性DROP和TRUNCATE在无备份的情况下需谨慎使用方面想删除部分数据行只能用
文件格式 特点： 只支持insert和select两种操作 只允许自增ID列建立索引 行级锁 不支持事务 数据占用磁盘少 应用场景： 日志系统 大量的设备数据采集 memory...存储引擎 数据都是存储在内存中， 数据都是存储在内存中，IO效率要比其他引擎高很多 效率要比其他引擎高很多 服务重启数据丢失，内存数据表默认只有 服务重启数据丢失，内存数据表默认只有16M 特点：...单工听广播，半双工对讲机，全双工打电话 查询状态： 对于一个 mysql 连 接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么 查看命令 show full processlist / show...因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率 查询的表是系统表 查询语句不涉及到表 为什么 mysql 默认关闭了缓存开启？？...服务器无须保存过多的数据 ， 浪费内存 用户体验好，马上就拿到了数据 如何定位慢sql 业务驱动 测试驱动 慢查询日志 慢查询日志配置 show variables like ‘slow_query_log
For($x=0; $x 函数在外面先计算; 16、在方法里建立局部变量速度最快，97xxoo几乎和在方法里调用局部变量一样快; 17、建立一个全局变量要比局部变量要慢...2倍; 18、建立一个对象属性(类里面的变量)例如($this->prop++)比局部变量要慢3倍; 19、建立一个未声明的局部变量要比一个初始化的局部变量慢9-10倍; 20、声明一个未被任何一个函数使用过的全局变量也会使性能降低...注意：这只对echo起作用，这个函数能接受一些字符串作为参数; 26、在apache服务器里一个php脚本页面比相应的HTML静态页面生成至少要多花2-10倍的时间，建议多用些静态HTML页面和少量的脚步...建议安装个php缓存程序，这样通过去除一些重复的编译来很明显的提高你20-100%的性能; 28、建议用memcached，高性能的分布式内存对象缓存系统，提高动态网络应用程序性能，减轻数据库的负担;...29、使用ip2long()和long2ip()函数把IP地址转成整型存放进数据库而非字符型。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务（AWS）机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your...3 月 28 日上午 10:00，Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件的算法设计的题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your machine learning code is...命令式和说明式编程 语言支持 后端和自动并行 这一部分一开始，Alex 就提出了一个问题：为什么我们还需要另外一种深度网络工具？这是出于对资源效率、速度、简单性的考虑。 ?...说明式编程的优点： 更多的优化机会； 跨不同的语言； 说明式编程的缺点： 不灵活； 下图对命令式编程与说明式编程做深度学习进行了对比。 ? 而 MXNet 将这些特点结合在了一起。 ?...分布式实验： 谷歌 Inception V3； 从 1-47 增加机器量； 如果使用 10 台以上机器，MXNet 要比 TensorFlow 快 2 倍。 ? ? ? AMI 和云形成模板 ?
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