比R中的aggregate()更快的函数 - 腾讯云开发者社区

技术背景在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。...在可并行化的算法中，比如计算两个矢量的加和，或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等，都是可以直接并行的算法，而且实现起来难度不大。...CUDA实现的简单函数ReducedSum，这个函数中调用了CUDA的atomic.add方法，用这个方法直接替代系统内置的加法，就完成了所有的操作。...CUDA官方针对此类问题，提供了atomic的内置函数解决方案，包含有求和、求最大值等常用函数。而这些函数的特点就在于，线程与线程之间需要有一个时序的依赖关系。...就比如说求最大值的函数，它会涉及到不同线程之间的轮询。经过测试，CUDA的这种atomic的方案，实现起来非常方便，性能也很乐观，相比于自己动手实现一个不断切割、递归的规约函数，还是要容易快捷的多。

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比pandas更快的库

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。...2.datatable：与R的data.table库密切相关。 3.modin：使用所有可用的CPU核来运行pandas，基本上是pandas的替代品。...在100万行数据集和1000万行数据集中执行的测试中看到了类似的结果。 1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。...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。

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比读写锁更快的 StampedLock

其中，写锁、悲观读锁的语义和 ReadWriteLock 的写锁、读锁的语义非常类似，允许多个线程同时获取悲观读锁，但是只允许一个线程获取写锁，写锁和悲观读锁是互斥的。...StampedLock 支持读锁和写锁的相互转换我们知道 RRW 中，当线程获取到写锁后，可以降级为读锁，但是读锁是不能直接升级为写锁的。...StampedLock 提供了读锁和写锁相互转换的功能，使得该类支持更多的应用场景。之所以性能比 ReentrantReadWriteLock好，其关键就是支持乐观读。...} } } finally { sl.unlock(stamp); } } } 上述例子中，...这个是在使用中必须要特别注意的。另外，StampedLock 的悲观读锁、写锁都不支持条件变量，这个也需要注意。

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PySpark｜比RDD更快的DataFrame

01 DataFrame介绍 DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。...如果你了解过pandas中的DataFrame，千万不要把二者混为一谈，二者从工作方式到内存缓存都是不同的。...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...具体的时间差异如下图所示： ? 由上图可以看到，使用了DataFrame(DF)之后，Python的性能得到了很大的改进，对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...""") ) 转换成DataFrame： swimmersJSON = spark.read.json(stringJSONRDD) createOrReplaceTempView() 我们可以使用该函数进行临时表的创建

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一文读懂SQL中的Aggregate(聚合) 函数和Scalar(标准)函数

目录前言：一、SQL Aggregate 函数1、AVG() 函数2、count()函数3、MAX() 函数4、MIN() 函数5、SUM() 函数6、SQL GROUP BY 语法7、SQL HAVING...大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。...一、SQL Aggregate 函数SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。...有用的 Aggregate 函数：AVG() - 返回平均值COUNT() - 返回行数MAX() - 返回最大值MIN() - 返回最小值SUM() - 返回总和1、AVG() 函数AVG() 函数返回数值列的平均值...COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目（NULL 不计入）SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;COUNT(*) 函数返回表中的记录数

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Java比优化的Rust程序更快

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写了一个程序，为编译器设置了许多优化标志以获得最佳性能，并在java中写了实例...在热身时间过后，我看到JVM的表现令人惊讶，它是一头野兽，在性能上可以击败Rust。...伟大的语言，巨大的生态系统，和惊人的性能。阿里巴巴、Linkedin、Twitter、Amazon等公司80%的后端工作都使用JVM。...这不仅仅是为了JVM的独立或生产力它是为了惊人的性能和惊人的稳定性来源： https://www.toutiao.com/a7069215736744509986/?...感谢您对IT大咖说的热心支持！

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ag 比 grep 更快的搜索工具

https://github.com/k-takata/the_silver_searcher-win32 1.下载 release 包 2.安装 git bash 3.把 ag.exe 移动到 git 的...keyword 关键字 ag keyword 2) 在 dir 目录下搜索 keyword 关键字 ag keyword dir/ 3) 在当前所有目录下搜索 keyword 关键字，并显示关键字的前后

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

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Zed，比Visual Studio Code更快的IDE？

今天介绍一款程序员非常值得关注的一款新的轻量级IDE工具 -- Zed 简而言之， Zed是Visual Studio Code的替代选择。...Zed的官网是：https://zed.dev/ Zed简介 Zed的优势与特点相比VSC，Zed的最大优势体现在它的性能上。...允许多个人共享及编辑同一个共享的空间支持远程开发支持插件，当前已提供许多插件内置了许多主题，插件中也有非常多主题可供下载基本上做为一个IDE，大多数需求已经支持与提供了。...Zed是由谁开发的 VSC是由微软的团队开发与维护的。而Zed则是由Atom的开发者领导的团队新开发的工具，它是一款由程序员主导的开源的软件，相对更纯粹与可靠。...如果你正在寻找一个性能更佳的轻量级IDE，那我今天介绍的这款Zed，是值得你关注与考虑的。

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比 Bert 体积更小速度更快的 TinyBERT

映射函数为 g(m) = 3 * m, m 为 student encoder 层数。...在 TinyBERT 中，这个 loss 是 teacher BERT 预测的概率和 student BERT 预测概率的 softmax 交叉熵，在 BERT-PKD 模型中，这个 loss 是 teacher...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。

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「R」tidyverse 中的公式函数

构造数据本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

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R中的替换函数gsub

R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子我们使用gsub函数...，并转换成因子我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

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比 md5 更快更安全：全新的哈希函数 | 开源日报 No.294

team/BLAKE3https://github.com/BLAKE3-team/BLAKE3 Stars: 4.8k License: Apache-2.0 BLAKE3 是 BLAKE3 密码哈希函数的官方...具有以下特点和优势：比 MD5、SHA-1、SHA-2、SHA-3 和 BLAKE2 快得多。...除了作为常规哈希函数外，还可以用作伪随机函数（PRF）、消息认证码（MAC）、密钥派生函数（KDF）和可扩展输出函数（XOF）。只有一种算法，适用于 x86-64 和较小的架构，具有良好的性能。...包含负责任 AI 的 FAQ 和指南，确保有效和负责任的使用。...提供丰富的配置选项，方便用户根据自己的需求进行定制化设置。

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R」R 的函数

首先构造一个函数，它有一个参数x。这个函数的参数列表中还包含了一个省略号，因此这个省略号将成为我们调用的summary函数的参数。...这有点类似于shell中通过$引用相应的参数。看来很多的编程语言都存有相同的参数传递机制。函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...解释器将这样递归地在各个环境中寻找直到找到该符号或到达全局环境。加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。

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业界 | Facebook开源Mask R-CNN的PyTorch 1.0基准，比mmdetection更快、更省内存

相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能相当，并拥有更快的训练速度和更低的 GPU 内存占用。...mmdetection 第一个版本中实现了 RPN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN，近期还计划放出 RetinaNet 和 Cascade R-CNN。...和 Faster R-CNN 基线模型所有的基线模型都使用了和 Detectron 相同的实验设置，检测模型权重使用 Caffe2 中的 ImageNet 权重初始化，这和 Detectron 是一样的...预训练模型通过下表中的 model id 链接获取。 ? 和 Detectron、mmdetection 的性能对比训练速度下表中的数据单位是秒/迭代，越低越好。...这个来自 PyTorch 的效用函数可以产生我们想要使用 GPU 数目的 Python 进程，并且每个 Python 进程只需要使用一个 GPU。

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R中的stack和unstack函数

我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。

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R中的expand.grid() 函数

在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。

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R中的grep和grepl函数

在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

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「R」获取R包中的函数和对象列表

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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Google 开源的依赖注入库，比 Spring 更小更快！

来源：GinoBeFunny zhuanlan.zhihu.com/p/24924391 Guice是Google开源的一个依赖注入类库，相比于Spring IoC来说更小更快。...相比于new，更容易想到的改进是使用工厂方法，但是工厂方法在测试中仍存在问题（因为通常使用全局变量来保存实例，如果在用例中未重置可能会影响其他用例）。...(Integer.class).annotatedWith(Names.named("login timeout seconds")).toInstance(10); @Provides方法绑定模块中定义的...范围的注解可以应该在实现类、@Provides方法中，或在绑定的时候指定（优先级最高）： @Singleton public class InMemoryTransactionLog implements...；模块的处理必须要快并且无副作用在Providers绑定中当心IO问题：因为Provider不检查异常、不支持超时、不支持重试；不用在模块中处理分支逻辑尽可能不要暴露构造器

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用CUDA写出比Numpy更快的规约求和函数

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