这世上有三样东西是别人抢不走的：一是吃进胃里的食物，二是藏在心中的梦想，三是读进大脑的书 为什么处理排序的数组要比非排序的快 问题 以下是c++的一段非常神奇的代码。...---- 我首先得想法是排序把数据放到了cache中，但是我下一个想法是我之前的想法是多么傻啊，因为这个数组刚刚被构造。 到底这是为什么呢？ 为什么排序的数组会快于没有排序的数组？...所以他们得花费很长的时间开车和减速。 是不是有个更好的办法呢？你猜测哪个是火车正确的行驶方向 如果你猜对了，火车继续前行 如果你猜错了，火车得停下来，返回去，然后你再换条路。...如果你猜错太多次，那么火车会花费很多时间来停车，返回，然后再启动 ---- 考虑一个if条件语句：在处理器层面上，这是一个分支指令： image.png 当处理器看到这个分支时，没办法知道哪个将是下一条指令...貌似只能暂停执行，直到前面的指令完成，然后再继续执行正确的下一条指令？ 现代处理器很复杂，因此它需要很长的时间"热身"、"冷却" 是不是有个更好的办法呢？你猜测下一个指令在哪！
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库，专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式，提供主流数据预处理函数。...相比实际的机器学习，开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题，但大多数，比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。...扩展 Keras 这样的库并不是一个轻松的活儿。常见的解决方案是简单粗暴地（重新）实现所需功能。但实现一个强鲁棒性的数据流水线，能按需加载、转换、扩充、处理图像仍然很具挑战性，并且有很高时间成本。...下面是节选的一段 nuts-ml 示例代码，展示了训练神经网络的流水线，>> 指示操作流。...该示例的完整代码在这里。 Nuts-ml 的作用，是帮助开发者在深度学习任务重更快地创建数据预处理流水线。产生的代码根据可读性，修改后还可试验不同的预处理方案。
Java问题是：为什么处理一个排序数组要比非排序数组快的多。...另一个流行的Java问题是：为什么在Java中有关密码的地方更加喜欢使用char[]而不是String？...四、为什么这段代码使用随机字符串打印出了”hello world” 问题链接： http://stackoverflow.com/questions/15182496/why-does-this-code-using-random-strings-print-hello-world...五、为什么两个时间戳相减(in 1927)得出一个奇怪的结果？...其实，这是一个时区的问题。 1927年12月31号24:00，上海时间往回调整了5分钟52秒，因此”1927-12-31 23:54:08”发生了两次，Java将后面一次实例化成了本地的这个时间。
Flink中的事件时间和处理时间有什么区别？为什么事件时间在流计算中很重要？...Flink中的事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）是两种不同的时间概念，用于对流数据进行处理和分析。...处理时间（Processing Time）： 处理时间是流处理引擎处理数据的时间，它是指数据到达流处理引擎的时间。处理时间是由流处理引擎自己生成的，与数据本身无关。...在Flink中，默认使用处理时间进行处理，即使用数据到达流处理引擎的时间作为事件的时间戳。...下面是一个使用Flink处理事件时间的Java代码示例，演示如何计算每分钟的访问量： import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
关键点在于，在线程模式中，具体哪个任务执行由操作系统来处理。但编程人员则只需简单地认为：它们的指令流是相互独立且可以并行执行。...什么邮箱、通道、共享内存、、、 唉：（ 一些程序用多处理机而不是多线程来实现并行运算。虽然具体的编程细节是不同的，但对于我们要研究的模型来说是一样的。 下面我们来介绍一下异步编程模型，如图3所示 ?...由于没有实质上的并行，从我们的图中可以看出，一个异步程序会花费一个同步程序所需要的时间，可能会由于异步程序的性能问题而花费更长的时间。 因此，就要问了，为什么还要使用异步模型呢？...图4 同步模型中出现阻塞 在图4中，灰色的部分代表这段时间某个任务被阻塞。为什么要阻塞一个任务呢？最直接的原因就是等待I/O的完成：传输数据或来自某个外部设备。...一个典型的CPU处理数据的能力是硬盘或网络的几个数量级的倍数。因此，一个需要进行大I/O操作的同步程序需要花费大量的时间等待硬盘或网络将数据准备好。正是由于这个原因，同步程序也被称作为阻塞程序。
在没有太多无关细节的情况下，我们的任务是处理来自船舶的 GPS 信号，并在应用其它算法之前，通过一组多边形算法，对信号进行过滤。 为什么这段代码如此慢？...或许，在生产环境中进行繁重的任务处理，matplotlib 不是合适的工具？既然代码中已经在使用 pandas 了，为什么不试试 geopandas 呢？...测试跟踪还显示，即使创建 GeoDataFrames，也要比基于 matplotlib 的整体处理，花费更长的时间。 所以，我们有一个选择题。...并行处理方面，我们使用了 rayon。 有用吗？ 当然有用。否则，这篇博文会很无聊的…… 测试数据是完全相同的。...考虑到后续的过滤算法，Rust 处理时间约占任务总运行时间的 20%，因此添加更多线程几乎没有意义，除非任务的其他部分可以受益。 生产环境的提升 以上小修改的具体代码，已经部署在正式生产环境中。
在这篇文章中，作者介绍了Python中的发行包的一些基本概念，并讨论了为什么发行Python包会这么难。...在大多数语言中，这些文件都是发布的同义词，但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的，因为使用最广泛的那些包，大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢？...这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码，这种发行版（在其现代迭代中）被称为 binary wheels。...但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译，因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。...在使用自动编译程序（buildbot）并行构建不同的发行版之后，这个问题变得更加常见，二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。
这意味着要花费15秒的时间来编写代码，并且在15毫秒的时间内跑出结果。 当然，根据数据集的不同，库文件、硬件版本的不同，所以实际结果可能会有所不同。 那么什么是向量化？...现在的numpy.where()，只查看数组中的原始数据，而不必负责Pandas Series带来的内容，如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位！...代码如下： 如果添加了.values： 4 更复杂的 有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...contains基本上和re.search做的是一样的，它会给我们相同的结果。 为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。...这和最终结果是一样的，只是下面的那个代码更长。 4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。
通过大量并行化技术及其他技术，我们能够将这些任务所需的时间减少一个数量级（与以前的转储实用程序相比较）。...在本文中，我将重点介绍加载程序的实现方法。您可以在第4部分中了解到在转储程序中所做的工作，转储程序的性能要比加载程序大得多。...事实上 mysqlpump 已经做到了并行处理，但是它的粒度限制为每个表一个线程（仅适用于转储，加载是单线程的）。如果您的大多数表的大小都差不多，那会很好。...众所周知，InnoDB在以主键值顺序插入行的情况下工作得最好。但是这已经由转储程序处理了，因为它按照顺序查询和写入行。排序可能会使转储查询花费更长的时间，但会使数据为加载做好准备。...与加载等效的.sql转储文件相比，从Shell转储中还原大型数据库仅需花费一小部分时间。当需要紧急恢复时，这可以释放一些宝贵的时间！
你有没有想过，为什么我们要花将近一个月的时间，才能把几行代码修改交付给我们的明星客户或忠实客户？当所做的更改符合产品、营销和应用程序管理人员的要求时，有什么会妨碍它立即发布？...为什么管理人员会针对维护发布列出一个在你看来如此“不现实”的时间表呢？这些是我在编写生产级代码的最初几个月里的思考。 在大学的时候，我总以为完成项目就是开发，就是永无止境地编写代码。...开发人员需要编写清晰的文档说明如何使用该特性。不要太长，那令人厌倦。也不要太短——他们肯定会回来问你更多的问题。文档的资源占用经常被低估。它确实会花费你大量的时间来解释如何使用这个特性。...为什么要花近一个月的时间来发布几行代码？ 假设我们的目标是一次维护发布，我们只执行开发、测试和文档编制的步骤（步骤 4-6）。...对于一名 S/W 开发人员来说，代码更改看起来可能需要两天的时间，但是考虑到上面的步骤，实际上可能需要几周到一个月的时间。我用下图来说明一下。 ? 为什么我们经常要花将近一个月的时间来发布几行代码?
关于 2.3.0 版本的新特性，本篇不做任何介绍。本文需要讲的是为什么要切换为Gradle而非Maven。...为什么要切换 Spring Boot 团队考虑由 Maven 切换到 Gradle 的主要原因为了减少构建项目所需的时间。...在开发和测试过程中，等待构建完成所花费的时间增加了修复错误和实现新功能所花费的时间。 为了解决这个问题，团队曾尝试利用 Maven 对并行构建的支持。...但 CI 的构建仍需要一个小时或更长时间。此外，由于针对的是模块化 CI 构建，因此并没有使得开发人员本地构建效率有所改变。...切换的好处 迁移Gradle方式后，能带来哪些好处呢？以下是官方给出的一组数据： 就减少项目构建时间而言，在 CI 和开发人员机器上，基于 Maven 的完整构建都需要一个小时或更长时间。
主要操作包括加载，合并，排序和聚合数据 Dask-并行化数据框架 Dask的主要目的是并行化任何类型的python计算-数据处理，并行消息处理或机器学习。扩展计算的方法是使用计算机集群的功能。...即使在单台PC上，也可以利用多个处理核心来加快计算速度。 Dask处理数据框的模块方式通常称为DataFrame。...在这种情况下，与将整个数据集加载到Pandas相比花费了更多的时间。 Spark是利用大型集群的强大功能进行海量计算的绝佳平台，可以对庞大的数据集进行快速的。...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。...从1.5开始，您可以通过julia -t n或julia --threads n启动julia，其中n是所需的内核数。 使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。
②、编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行的源代码。 ③、多线程并行处理运算。 对于第一点，程序=数据结构+算法，选择合适的数据结构和算法无疑对于提高程序的运行效率有很大的影响。...限制编译器只进行安全的优化，会消除一些造成错误的运行结果，但是这也意味着程序员必须花费更大的力气写出程序使编译器能够将之转换为有效机器代码。 ...下面有评论指出乘法指令要比加法指令慢很多，这里的add1是两次加法指令，而add2是一次乘法指令，按道理来讲是add1要比add2快，但我这里为什么说add2要快呢？...例如，当表明一个系统有“4GHz”处理器，这表示处理器时钟运行频率为 4*109 千兆赫兹。每个时钟周期的时间是时钟频率的倒数。...通常ICU会在当前正在执行的指令很早之前取指，这样它才有足够的时间对指令译码，并把操作发给执行单元 EU（Execution Unit ,EU），然后由EU完成ICU产生的基本操作。
（适用于科学计算、后台处理等若干交互场景） 并发收集器[停顿时间优先] CMS、G1 用户线程和垃圾收集线程同时执行（但并不一定是并行的，可能是交替执行的），垃圾收集线程在执行的时候不会停顿用户线程的运行...如果虚拟机完成某个任务，用户代码加上垃圾收集器总共耗时100分钟，其中垃圾收集器花费了1分钟，那吞吐量就是 99 / 100= 99%。...第三步、最终标记（STW)，为了修正并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变动的那一部分的标记记录。这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段稍微长，但是要比并发标记要短。...如果虚拟机完成某个任务，用户代码加上垃圾收集器总共耗时100分钟，其中垃圾收集器花费了1分钟，那吞吐量就是 99 / 100= 99%。...如果是单核心，并且没有停顿要求，默认收集器，或者选择带有选项的-XX:+UseSerialGC 如果允许停顿时间超过1秒或者更长时间，默认收集器，或者选择并行-XX:+UseParallelGC 如果响应时间最重要
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。...虽然代码调通了，但是发现输出的预测结果均滞后于实际值，更像是对原始数据的拟合而不是预测，这个文章主要是想请教一下： 1、代码问题在哪里？ 2、如果代码没问题，预测功能是怎么体现的？...str_to_float(s): s = s[:-1] s_float = float(s) return s_float # 定义series_to_supervised()函数 # 将时间序列转换为监督学习问题...# 确保所有数据为float类型 values = values.astype('float32') # 特征的归一化处理 scaler = MinMaxScaler(...n_predictions] test_X, test_y = test[:, :n_obs], test[:, -n_predictions] # 把输入重塑成3D格式 [样例， 时间步
在开发和测试过程中，等待构建完成所花费的时间增加了修复错误和实现新功能所花费的时间。 为了解决这个问题，团队曾尝试利用 Maven 对并行构建的支持。...但 CI 的构建仍需要一个小时或更长时间。此外，由于针对的是模块化 CI 构建，因此并没有使得开发人员本地构建效率有所改变。...虽然现有 Gradle 生态系统对 Spring Boot 构建几乎空白，需要从头通过编写很多通用的 gradle 插件来应用到 Spring Boot，但迁移到 Gradle 的提交从代码库中删除了近...切换结果 就减少项目构建时间而言，将构建迁移到 Gradle 无疑是成功的。如上所述，在 CI 和开发人员机器上，基于 Maven 的完整构建都需要一个小时或更长时间。...migrating-spring-boot-s-build-to-gradle Gradle 在随行付标准化实践：一行代码带来的变革！
这种模式的缺点是成本更高，且更为复杂。 在本文中，我们将首先分解传统的编码 Saga 模式来处理事务复杂性，并看看为什么它不起作用。接着，我将更深入地解释开发团队如果不关注这个管道代码问题会发生什么。...如果一个事务需要比预期更长的时间才能返回结果（例如，移动连接出现问题或数据库达到峰值负载并需要更长时间来响应），软件必须能够适应这种情况。...转折点是当编写新功能所花费的时间和精力开始急剧增加的时候。这时候才真正意识到管理长期事务的复杂程度。我将描述它是什么，为什么会发生以及草率编写管道代码不是解决这个问题的正确方法。...编写那些代码需要时间，现在，开发者必须扩展代码以应对引入的每个新的质变。 他们会这样做一段时间，但情况会越来越糟。最终，随着他们添加更多的事务，开发者将花费更多的时间来维护管道代码。...他们花费的时间编写事务管理代码比处理看板上的软件功能还多。这会导致开发人员过度疲劳，最终导致流失。 防止临界点 如何避免这个“临界点”，使曲线变平滑，保持软件功能和开发时间之间的线性比例？
现在你可能会有疑问了，为什么会这样？ 栈长起初也有疑问，并行流（ParallelStream）怎么会比顺序流（Stream）还要慢。。...既然使用 Fork/Join 是会有损耗的，那对于单条数据的处理的时间最好是理论上要超过用并行流（ParallelStream）本身的损耗，这种情况下就比较合适。...也就是说，如果对于流中的每条数据的处理比较费时间，并且没有顺序要求，这种场景下用并行流（ParallelStream）会更快，更合适。...（ParallelStream）的处理速度都要比顺序流（Stream）要快几倍！！...而且我程序中的处理逻辑只休眠了 5 毫秒，如果实际处理单条数据的耗时要比这个更长，那并行流（ParallelStream）的处理效率还会更明显。
在数据预处理之后，实际训练过程用到了 60 台计算服务器和 29 台参数服务器。训练模型花费了 70 分钟，训练损失最终降低到了 0.1293（训练损失可以看作最终预测准确率的粗略近似）。...Sterbenz 也尝试了不同的建模技术，看看能否继续降低训练损失。不过各种好方法基本都会带来更长的训练时间。最终他选用了深度神经网络，训练时有 3 个 epoch，一共花费了 78 小时训练完毕。...他们认为，自己的带有 GPU 的 POWER9 服务器同样做前一项训练任务的话，要比谷歌云平台的这 89 台服务器快多了。 ?...可以看到，相比于运行在 TensorFlow 上，IBM 不仅通过 Snap ML 得到了很短的训练时间，训练损失也要稍低一些。 46 倍的速度提升毕竟不是一个小数目，那么其中的改进具体有哪些呢？...IBM 团队还表示：「我们还为系统中的算法设计了一些新的优化手段，可以更适合处理稀疏的数据结构。」 以上总总因素汇合起来，IBM 通过更好地利用 GPU 性能打败了谷歌的云服务器似乎还挺合理。
本文对三种不易用Python多处理表示的工作负载进行了基准测试，并比较了Ray、Python多处理和串行Python代码。请注意，务必与优化的单线程代码进行比较。...工作负载被扩展到核心的数量，所以更多的核心需要做更多的工作（这就是为什么serial python在更多的核心上花费更长的时间）。...工作负载被扩展到核心的数量，所以更多的核心需要做更多的工作（这就是为什么serial python在更多的核心上花费更长的时间）。...状态通常封装在Python类中，Ray提供了一个参与者抽象，这样类就可以在并行和分布式设置中使用。...下面是一个有趣的示例，它使用并行任务一次处理一个文档，提取每个单词的前缀，并在末尾返回最常见的前缀。前缀计数存储在actor状态中，并由不同的任务进行更改。
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