Python生产力提升技巧不仅能帮助开发者更快速、更高效地编写代码，还能提升代码的性能和可读性。以下是10个实用的技巧，每个技巧配有具体应用场景、案例代码、时间复杂度和空间复杂度分析，以及使用前后的性能对比。
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
提升SQL生产力是数据库管理和优化的关键。以下是五个关键技巧，每个技巧都配有具体应用场景、案例代码以及使用前后的性能对比。
涉及到如下方面 txt文本的读取,utf8的处理 字符串的基本操作 dict的基本操作 list(数组)的基本操作 #!/usr/bin/python print "Hello World" str_seperator = "==================================================================================" timePointName = ["enter OpenNextImage at",#0
腾讯微信团队于2018年9月底宣布开源 MMKV ，这是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，主打高性能和稳定性。近期也已移植到 Android 平台，一并对外开源。
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
文章来源：阿里开发者公众号，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/MAszOfaRMinhTbLFmxDacQ
本文来告诉大家我实际使用基准测试的在 .NET Core 3.1 的链表 LinkedList 和 Dictionary 字典的在元素增删的性能对比
Paper: https://arxiv.org/abs/1906.04979v1
Sharding-JDBC是当当网研发的开源分布式数据库中间件，从3.0开始Sharding-JDBC就被包含在Sharding-Sphere中，之后该项目进入Apache孵化器，4.0版本之后就是Apache版本。
向大家介绍ClickHouse的基本特性和概念，特别是性能对比数据，包括和Hive/Spark/Druid的性能对比。
A closer look: Small object detection in Faster R-CNN Improving Small Object Proposals for Company Logo Detection
arXiv: https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf
结构重参数(Structural Re-parameterization)已在多领域证实了其优秀的"涨点"优势
自从BasicVSR提出以来，双向信息流传播已成为视频复原(尤其是视频超分)的标配，不仅取得了NTIRE2021视频增强相关竞赛的冠军，同时基于该思路的方案还取得了MobileAI2021视频超分竞赛的冠军。此外，前段时间刷榜的VRT同样采用了类似的机制。不得不说，对于视频超分而言，BasicVSR的双向信息流传播就是YYDS！不接受辩驳！
在进行全参考视频质量评价的时候，常常会遇到无失真参考视频和失真视频帧率不同的情况，而帧率的改变也影响了视频的体验质量。因此，如何捕捉由于帧率改变和压缩损伤而带来的视频质量下降的因素，成为了视频质量评价这一研究领域中的一个重要主题。
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
大核卷积的实用往往伴随着性能与速度的下降，为此，我们总结了5条大核卷积高效使用的指标方针。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
论文: Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition
由于其所具有的长距离依赖建模能力，Vision Transformers已被成功应用到图像识别任务中。然而，其性能与计算量距离优秀的CNN仍存在差距。
刚入行的时候，身为一个PHPER，接触频率最高的词汇应该是LAMP了，但是目前的情况来看，LNMP大有取代LAMP的态势。一字母只差，足可以看出NGINX + PHP-FPM的搭配在行业中的认可度之高
【导语】继图像领域之后，现在的 CV 领域，大家都在研究哪些内容？近日，Facebook AI 实验室的 Christoph Feichtenhofer、何恺明等人发表一篇论文，在视频识别领域提出了一种 SlowFast 网络，并且在没有预训练模型情况下，此网络在 Kinetics 数据集上取得79.0% 的准确率，是当前该数据集上的最佳表现。在 AVA 动作检测数据集上，同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。
到底 SlowFast 网络是怎样的设计、有什么特征、效果如何，下面就一起来看一下~
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.10175.pdf
Plato 开源地址：https://github.com/tencent/plato
arXiv: 2112.11010, code: https://git.io/MPViT
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1：配置方案选择 Chapte
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
今天给大家介绍天津大学张长青老师等人在IEEE T-PAMI 2020上发表的文章“Deep Partial Multi-View Learning”。为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能，增强潜在表示的完备性，本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上，基于提出的CPM-Nets算法，引入对抗策略，对缺失视图进行处理，提高了模型的完备性，并提出一种非参数分类损失进行优化。
虚拟线程是 Java19 开始增加的一个特性，和 Golang 的携程类似，一个其它语言早就提供的、且如此实用且好用的功能，作为一个 Java 开发者，早就已经望眼欲穿了。
全球顶级嵌入式会展Embedded Word2020这个月底就开了，各路厂家都将拿出看家本领。
本文对比了GPT系列模型中最新版本的ChatGPT与之前版本在自然语言处理领域的性能和表现差异。首先，介绍了人工智能、自然语言处理和语言模型的基本概念，并引出了GPT系列模型作为其中重要代表。随后，重点介绍了ChatGPT作为GPT-3.5的最新版本，在语言生成方面的优势。接着，通过对比模型规模、语言生成质量、多样性和创造力等指标，详细分析了ChatGPT与之前版本的差异。此外，还探讨了不同版本在实际应用中的影响和可能面临的挑战。最后，展望了GPT系列模型在未来的发展趋势，以及可能的改进方向。通过对比和分析，我们更深入地认识了ChatGPT在自然语言处理技术领域的地位和潜力。
上次整理了近期目标检测比较亮眼的论文汇总，详见： 一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等）。很多CVers在后台和微信社群反映：这些都是很新的论文，我刚入门都看不懂怎么办？
论文《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length》提出了字节跳动的 GPU Transformer 推理库 ——ByteTransformer。针对自然语言处理常见的可变长输入，论文提出了一套优化算法，这些算法在保证运算正确性的前提下，成功避免了传统实现中的冗余运算，实现了端到端的推理过程的大幅优化。另外，论文中还手动调优了 Transformer 中的 multi-head attention, layer normalization, activation 等核心算子， 将 ByteTransformer 的推理性提升至业界领先水平。与 PyTorch, TensorFlow, NVIDIA FasterTransformer, Microsoft DeepSpeed-Inference 等知名的深度学习库相比，ByteTransformer 在可变长输入下最高实现 131% 的加速。论文代码已开源。
Transformer在CV领域的成功到底是什么呢？最近一年来各种Transformer与MLP架构设计意义真的有那么大呢？CV老将“水哥”颜水成团队最新提出的MetaFormer可能提供了一个非常有价值的参考。这会不会意味着Transformer的终章呢？
前段时间，何恺明团队提出MAE在CV届引起极大轰动，自上传到arxiv之后，各种"YYDS", "Best Paper预定"等，关于MAE的介绍可参考以下两个介绍：
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
作者 | 屠正松 苏钰 责编 | 梦依丹 出品 | APISIX 技术团队投稿 云原生时代下，企业逐渐向云上迁移，越来越多的应用和服务都在进行容器化改造，服务之间的流量也开始爆发性的增长。为了能高效地管理这些规模庞大的 API，API 网关开始在技术领域大展身手。 用户除了需要 API 网关提供请求代理、熔断限流、审计监控等常规能力外，更多开始关注云原生兼容性、支撑场景的多样性，以及更好的性能及稳定性。在这样的背景下，以 Apache APISIX 和 Kong 等为代表的云原生 API 网关
本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成，提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块，它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
首先，请和我一起高呼——“treevalue——通用树形结构建模工具 + 极简树形结构编程模型”。
随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用 OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时，性能是一个非常重要的因素。因此，本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现，以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。
目前intel haswell系列处理器已经正式开卖，关于各代处理器的性能对比的话题也热了起来。最近hardware info就收到了不少网友的请求，希望对近几代移动和桌面处理器进行性能对比。有别于桌面处理器，移动处理器并不零售，其性能也受到内存和其他环境的影响。所以对移动平台进行性能测试并非易事，所以也很少有评测将移动处理器和桌面处理器放在一起。
Go 并没有提供删除切片元素专用的语法或函数，需要使用切片本身的特性来删除元素。
TBN:Convolutional Neural Network with Ternary Inputs and Binary Weights ECCV_2018 paper
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