前言 说到文本搜索工具，大家一定会知道 grep, 它是 linux 最有用并最常用的工具之一。 但如果要再一个大的工程项目中搜索某个关键词，大家也一定知道它比较耗时。...所以就有了很多替代工具，之前最出名的是 Ack，Ag 而最近又有了新的替代者 Ripgrep, 这个工具和 Ack/Ag 一样都使用了多线程的方法，但 rg 比它们更快 简介 ripgrep 是一个以行为单位的搜索工具...， 它根据提供的 pattern 递归地在指定的目录里搜索。...> 路径分隔符，在 linux 上默认是/ –pre 用处理文件，并将结果给 rg 可能有巨大的性能惩罚 例如 case “$1” in *.pdf)...我相信它对于每一个码农的价值都是无限大的，特别是结合FZF之后。 唯一的弱点是对正则的支持，但这是一个取舍，如果采用如PCRE那样的库的话，一定会极大影响速度。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境，为开发者提供了一个永不间断的云端工作站，支持绝大部分编程语言，包括 HTML5、PHP、Python、C/C++、.NET 小程序等等。...为了满足更多用户对部署功能的需求，我们现已将一键绑定自定义域名功能上线！用户可以用其搭建网站、博客，绑定自己的域名，让其他人方便的访问。 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。...点击左下角的『终端』，接下来就进入敲命令时间。...打开该 md 文件，开始你的写作吧！ ? 第三步 生成 写完 md 源文件后，我们需要 Hexo 帮忙生成静态文件，以便能在浏览器中看到渲染后最终的效果。...目录中会多出一个 public 文件夹，刚才生成的文件都放在其中。 ? 第四步 部署 准备工作：注册域名并进行实名认证，然后绑定域名 点击右边的【绑定域名】填入自己的域名和端口 (8080)。
大家好，我是 somenzz，今天我们来研究一下 Python 中最快的循环方法。...，但是消耗的时间却各不相同，你可以猜测一下哪一个方法最快，然后看下面代码的执行结果： import timeit def main(): l_align = 25 print(f'{"...numpy 内置的 sum 要比 Python 的 sum 快 numpy 主要是用 C 编写的，相同的功能，肯定是 numpy 的快，类似的，numpy 的 arange 肯定比 Python 的 range...生成器比列表推导式更快 生成器是惰性的，不会一下子生成 1 亿个数字，而列表推导式会一下子申请全部的数字，内存占有较高不说，还不能有效地利用缓存，因此性能稍差。...最后 本文分享了几种遍历求和的方法，对比了它们的性能，给出了相应的结论，如果有帮助，还请点个赞哈，如果在看+转发的话，感激涕零。
是不是把第一个算法改进一下，改成逐个比较字符串的Hash值就可以了呢，答案是，远远不够，要想得到最快的算法，就不能进行逐个的比较，通常是构造一个哈希表(Hash Table)来解决问题，哈希表是一个大数组...，这个数组的容量根据程序的要求来定义，例如1024，每一个Hash值通过取模运算 (mod)对应到数组中的一个位置，这样，只要比较这个字符串的哈希值对应的位置又没有被占用，就可以得到最后的结果了，想想这是什么速度...是的，是最快的O(1)，现在仔细看看这个算法吧 int GetHashTablePos(char *lpszString, SOMESTRUCTURE *lpTable, int nTableSize)...解决该问题的方法很多，我首先想到的就是用”链表”,感谢大学里学的数据结构教会了这个百试百灵的法宝，我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决，只要在哈希表的每个入口挂一个链表，保存所有对应的字符串就OK了。...中国有句古话”再一再二不能再三再四”，看来Blizzard也深得此话的精髓，如果说两个不同的字符串经过一个哈希算法得到的入口点一致有可能，但用三个不同的哈希算法算出的入口点都一致，那几乎可以肯定是不可能的事了
大家好，我是 somenzz，今天我们来研究一下 Python 中最快的循环方式。...，但是消耗的时间却各不相同，你可以猜测一下哪一个方法最快，然后看下面代码的执行结果： import timeit def main(): l_align = 25 print(f'{"...numpy 内置的 sum 要比 Python 的 sum 快 numpy 主要是用 C 编写的，相同的功能，肯定是 numpy 的快，类似的，numpy 的 arange 肯定比 Python 的 range...生成器比列表推导式更快 生成器是惰性的，不会一下子生成 1 亿个数字，而列表推导式会一下子申请全部的数字，内存占有较高不说，还不能有效地利用缓存，因此性能稍差。...最后 本文分享了几种遍历求和的方法，对比了它们的性能，给出了相应的结论，如果有帮助，还请点个赞哈，如果在看+转发的话，感激涕零。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境，为开发者提供了一个永不间断的云端工作站，支持绝大部分编程语言，包括 HTML5、PHP、Python、Java、Ruby、C/C++、.NET...Cloud Studio 提供了完整的 Linux 环境，并且支持自定义域名指向，动态计算资源调整，可以完成各种应用的开发编译与部署。 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。...点击左下角的『终端』，接下来就进入敲命令时间。...打开该 md 文件，开始你的写作吧！ 第三步 生成 写完 md 源文件后，我们需要 Hexo 帮忙生成静态文件，以便能在浏览器中看到渲染后最终的效果。...第四步 部署 准备工作：注册域名并进行实名认证，然后 绑定域名 点击右边的【绑定域名】填入自己的域名和端口 (8080)。
假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位，将此操作重复执行上万次，最终耗费的时间也将增长上万倍。...while 和 for 是 Python 中常用的两种实现循环的关键字，它们的运行效率实际上是有差距的。...当循环的次数足够多，就出现了明显的效率差距。...这里的思路就是，既然循环的效率低，一段代码要重复执行上亿次。 索性直接不要循环，通过数学公式，把上亿次的循环操作变成只有一步操作。效率自然得到了空前的加强。...最后的结论（有点谜语人）： 实现循环的最快方式—— —— ——就是不用循环 对于 Python 而言，则尽可能地使用内置函数，将循环中的纯 Python 代码降到最低。
为了应付突发的访问压力，我们常常会使用弹性伸缩功能，在系统遭遇突发压力的时候迅速生成新的主机加入集群来分担压力。但是随着系统越来越大，打包的系统镜像也越来越大，生成主机的速度也就越来越慢。...我的一些服务器扩容速度从一开始的1分多中已经增加到了8分中左右，对突发性访问压力的响应速度大打折扣，用户体验也开始受到影响。...2 、关机打包CBS系统盘的完整镜像 3 、确保弹性伸缩的启动配置里面，系统盘使用的是CBS而不是本地硬盘。...也就是说，确保这三件事：被打包的系统盘是CBS盘，被生成的服务器系统盘是CBS盘，并且打包的时候关机了。...原理是，满足这几个条件的情况下，生成镜像的时候会同时生成CBS快照（云盘快照），并且创新新主机的时候会采用云盘快照的回滚机制进行回滚创建，比原来的系统镜像方式生成主机快的多。
具体的阻塞相关的文章推荐查看深入理解 Python 异步编程。由于异步可以提升效率，所以对于 Python 来说，异步是最好的提升性能的方式之一。这也是为什么要选择 异步 Web 框架的原因。...所以我们选择框架并不是要选最快的，而是要又快又好用的。...可能有些框架会明确的说明框架中自带的 Run 方法仅用于测试环境，不要使用自带的 Run 方法用于部署环境。但是 Sanic 所创建的不止是一个用于测试环境的应用，更是可以直接用在生产环境中的应用。...或许有的小伙伴会说 Flask 也有完善的中文文档，但是那是在不同的站点上的，Sanic 的所有文档都有 Sanic 官方进行发布支持。...你也可以和志同道合的使用者分享自己的使用经验。这是一个完全开放的环境….
是不是很好理解，就是开一个比最大数据大或者等于的一个数组，然后相应的桶遇到数就++，最后输出就行了。
来源：juejin.im/post/5ea63f3ef265da47b177b4b6 JavaScript 几种遍历方法中for执行最快，它没有任何额外的函数调用栈和上下文。...for 我是最早出现的一方遍历语句，在座的各位需称我一声爷爷。我能满足开发人员的绝大多数的需求。...console.log(profile[i]) // 对象的键对应的值 }) map 我也是ES5版本发布的，我可以创建一个新数组，新数组的结果是原数组中的每个元素都调用一次提供的函数后的返回值...遍历对象上的可枚举属性，包括原型对象上的属性，且按任意顺序进行遍历，也就是顺序不固定。遍历数组时把数组的下标当作键值，此时的i是个字符串型的。它是为遍历对象属性而构建的，不建议与数组一起使用。...循环的语法糖，还有诸多参数和上下文需要在执行的时候考虑进来，这里可能拖慢性能； map() 最慢，因为它的返回值是一个等长的全新的数组，数组创建和赋值产生的性能开销很大。
request, exception): return text("Yep, I totally found the page: {}".format(request.url)) 蓝图 和flask中的蓝图一样...Sanic(__name__)app.register_blueprint(bp)app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True) 总结 sanic将是一个非常流行的框架...．因为它基于python3.5+，使用了许多新的特性，这些特性让程序速度更快。
DNS DNS（Domain Name System，域名系统），万维网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使用户更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。...通过域名，最终得到该域名对应的IP地址的过程叫做域名解析（或主机名解析）。DNS协议运行在UDP协议之上，使用端口号53。...在RFC文档中RFC 2181对DNS有规范说明，RFC 2136对DNS的动态更新进行说明，RFC 2308对DNS查询的反向缓存进行说明。...Cloudflare Dns Cloudflare 联合APNIC 推出了公共的Dns: 1.1.1.1 和备用的Dns: 1.0.0.1 。...非常简单好记，而且 DNS 监测工具 DNSPerf 将 1.1.1.1 评为全球速度最快的 DNS 服务。 ?
autoconf和automake的使用 这个资料是非常完整的，本文大部分内容都是从这篇资料借鉴过来的 感谢作者YuChen。...AUTOMAKE_OPTIONS为设置的Automake选项。...它有三种等级提供给用户选择：foreign，gnu,gnits,默认等级为gnu.在此使用foreign，它只检测必须的文件。 bin_PROGRAMS定义要产生的执行文件名。...hello_SOURCES定义为产生hello这个可执行程序所需要的原始文件。如果其是由多个文件组成的，则必须用空格进行隔开。...➜ project git:(master) ✗ 参考资料 autoconf和automake的使用 这个资料是非常完整的，本文大部分内容都是从这边资料拷贝过来的 感谢作者YuChen 例解 autoconf
本来想用CLion写OpenCV，但是倒腾了好久没弄好，索性换成了OpenCV+VisualStudio 下面是配置OpenCV+VisualStudio的步骤： 首先，安装VS。...语言包”中勾选英语 如果你已经安装过VS并且没有安装英语语言包，请打开Visual Studio installer 点击修改 补充安装英语语言包 接下来安装vcpkg 你可以自己根据github上的文档安装...vcpkg，也可以按照下方的操作安装vcpkg+opencv： git clone https://github.com/microsoft/vcpkg ....opencv2/opencv.hpp> #include using namespace std; using namespace cv; int main() { //读取本地的一张图片便显示出来
MMO游戏中，视野对服务器造成的压力主要来源于两点： 一，玩家频繁移动造成视野列表的频繁更新的压力； 二，广播视野列表的带宽压力。...因为视野列表中的玩家频繁变化，有的玩家离开当前玩家的视野，有的玩家新进入当前玩家的视野，因此当前玩家的视野列表需要进行频繁的增、删、查操作，因此增、删、查操作的时间复杂度要尽可能的低，从而缓解视野列表频繁更新的压力...如果从Me的视野列表中删除He，首先查找He在Me的A数组的索引，单独查找索引的算法并非O(1)的算法，但批量查询索引的算法是O(1)的算法，详情见下文：视野管理的流程。...2.2.3 位标记 游戏中需要频繁的判断两个玩家是否相互可见，然而采用无序数组+双向链表的数据结构，最快只能采用遍历双向链表的方法，该时间复杂度为O(n)，因此采用第三个数据结构：位标记辅助完成这项工作...因为视野是相互的，根据Me的A数组中记录的Me在He的A数组中的位置，将Me也从User1的视野列表中删除。对User2采用同样操作。
随着物联网(IoT)、边缘计算和自主机器人等领域的车载视觉处理技术的出现，人们对复合高效卷积神经网络模型在资源受限的硬件设备上进行实时目标检测的需求越来越大。...相关工作 传统上，在机器人杯类人机器人比赛中，基于颜色分割的技术被用来检测足球场的特征，如球门和球。这些技术是快速和可以实现良好的精度在简单的环境，例如使用橙色的球，控制室内照明和黄色的目标。...基于颜色分割的技术在这些具有挑战性的场景中无法发挥作用，主要推动了实现多种神经网络方法的竞争。 基于CNN的模型在复杂场景中的目标检测精度方面取得了很大进展。...因此，开发轻量级、计算效率高的模型，使CNN能够使用更少的内存和最少的计算资源，是一个活跃的研究领域。 ? 最近发表了大量关于适合于低端硬件设备的目标检测的轻量级深入学习模型的研究论文。...每年的RoboCup比赛都会带来新的挑战，在比赛开始的时候，模型必须使用收集到的图像进行再训练。
且不管他这 "5000" 并发是怎么计算出来的。今天，我们就来探讨下 table insert 最快的方法。 CASE 1 题外话：根据 Lua Wiki 上的优化建议，local 化的变量会更快。...通过对比二者的 trace log，可以发现它们几乎没有明显区别，但是都调用了 lj_tab_len 来获取 t 的长度，这个操作的时间复杂度为 O(log n)，那么完成整个 insert 动作的时间复杂度就是...CASE 3 我们尝试将 lj_tab_len 干掉，自己来计算 t 的长度。那么理论上完成整个 insert 动作的时间复杂度就简化为了 O(n)。...CASE 4 CASE-3 的性能已经非常好了，但还是漏了一个优化的点：table 的扩容。...table 的扩容用的是 hashpow2，它是不小于 table hash or array 区域数量的 2^n^ 形式的整数 local table_new = require "table.new
这篇文章主要介绍了聊聊MySQL的COUNT(*)的性能,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 前言 基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用...其实程序员在开发的过程中，在一张大表上统计总行数是非常耗时的一个操作，那么我们应该用哪个方法统计会更快呢？ 接下来我们就来聊一聊MySQL中统计总行数的方法和性能。...从上面的实验我们可以得出，count(*)和count(1)是最快的，其次是count(id)，最慢的是count使用了强制主键的情况。...因为InnoDB二级索引树的叶子节点上存放的是主键，而主键索引树的叶子节点存放的是整行数据，所以二级索引树比主键索引树小。因此查询优化器基于成本考虑，优先选择的是二级索引。...count(*)是会总计出所有NOT NULL和NULL的字段，而count(id)是不会统计NULL字段的，所以我们在建表的尽量使用NOT NULL并且给它一个默认是空即可。
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