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用Numba加速Python代码

这将使您获得C++的速度，同时保持在主应用程序中轻松使用Python。 当然，这样做的挑战是，您必须用C++重新编写代码;这是一个非常耗时的过程。...更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。另外,因为我们的排序算法是O (n²),当我们添加更多的项目列表,我们的运行时增加成平方! 让我们用numba加快速度。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.001196秒——大约是2倍的加速。添加一行代码也不错! 它总是这么快吗？...当应用以下这些领域中，Numba将是最有效的: Python代码比C代码慢的地方(通常是循环) 将相同操作应用于某个区域的位置（即对多个元素执行相同操作） 在这些区域之外，Numba可能不会给您提供太快的速度

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从Java视角理解系统结构（二）CPU缓存

CPU缓存 网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速查询, 常在内存设置一个缓存, 减少对磁盘(慢)的IO....所以如果你访问一个long型数组, 当有一个long被加载到cache中, 你将无消耗地加载了另外7个. 所以你可以非常快地遍历数组....例如以下程序, 有一个二维long型数组, 在我的32位笔记本上运行时的内存分布如图: ?...32位机器中的java的数组对象头共占16字节(详情见 链接), 加上62个long型一行long数据一共占512字节. 所以这个二维数据是顺序排列的. ? 编译后运行,结果如下 ?...这回产生了1,421,402,322次 L1-dcache-load-misses, 所以慢多了. 以上我只是示例了在L1 Cache满了之后才会发生的cache miss.

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    Python爬虫如何加速？异步、协程还是多进程？分享一个常用做法，萌新也能看懂

    这个问题涉及到一个爬虫里，甚至是整个Python编程里都非常重要的问题： 如果同时下载1w张图片，如何有效地加速程序运行，缩短下载时间？ 今天我们一起来看一下常用的解决方案。 1、为什么慢？...首先我们先看一下，原来的代码里，是什么原因导致程序慢的？...如何加快速度呢？我们如果可以先请求到所有的图片资源（打开所有的洗衣机），然后再统一保存图片（哪台洗完衣服，就先记录哪台），这样是不是就会快很多呢？...： asyncio：协程，让图片下载不按顺序，可以加快速度 aiohttp：替代requests，用来异步发送请求。...aiofiles：异步写入文件内容 3、还有其它方法吗？ 还有多进程也可以试试，但是多进程更大的优势体现在计算密集型的场景下。 爬虫获取网络请求属于I/O密集型操作，多进程的优势不大。

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    tinyML Summit - Syntiant&Sensory以及

    这类设备也能实现机器学习吗？一个趋势是，人工智能 AI 正在加快速度从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的物联网设备中。...这类设备也能实现机器学习吗？ 一个趋势是，人工智能 AI 正在加快速度从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的物联网设备中。...一批企业正在利用 TinyML 相关的技术与产品，探索如何在这些无处不在的小型设备上，更好的搭载机器学习，以便提高设备的分析能力和运行效率。...边缘 ML：是指机器学习在不处于核心数据中心的，企业级计算机 / 设备中的应用。边缘设备包括服务器机房，现场服务器，以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。...数以亿计的微控制器和各种各样的传感器结合在一起，在未来可能会激发一些非常有创意、更具实用价值的 TinyML 应用。

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    1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

    1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...使用.apply执行基本的Python是更快的选择。 一般来说，我们还建议你使用str方法来避免循环，但是如果你的速度变慢了，这会让你很痛苦，试试循环是否能帮你节省一些时间。...能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！

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    如果 .apply() 太慢怎么办？

    但是，你是否注意到当我们有一个超大数据集时，.apply() 可能会非常慢？ 在本文中，我们将讨论一些加速数据操作的技巧，当你想要将某个函数应用于列时。...我这里没有展示，但是需要几十分钟。这么简单的操纵是不可接受的，对吧？ 我们应该如何加快速度呢？ 这是使用 NumPy 而不是 .apply() 函数的技巧。...我告诉你，对于一个数百万行的数据框，需要 20 多分钟。 我们是否能够找到更高效的方法来执行这项任务呢？ 答案是肯定的。...唯一需要做的是创建一个接受所需的数量的NumPy数组（Pandas系列）作为输入的函数。...create_range的函数，它接受两个NumPy数组，并通过简单的for循环返回一个NumPy数组。

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    寻找活动目录中使用可逆加密存储密码的账户

    一旦使用可逆加密，即使你的密码设置的非常长也可以被攻击者轻易的破解。 说到破解，Hashcat绝对是我的首选工。我可以一边开着Hashcat，一边做其它的事情。...由于当前的AD数据库出于活动运行状态，因此我们无法复制该文件（使用时会被系统锁定）。...为此，我创建了一个VSS快照并将ntds.dit文件与包含提取哈希所需的BOOTKEY的SYSTEM注册表hive一起复制。...我所知道的需要可逆加密的应用程序是MS CHAP, SASL Digest身份验证，需要对Windows域进行身份验证的旧版MacOS主机。也很可能还有其他一些我不知道的，第三方应用程序也需要用到。...name, samaccountname,useraccountcontrol Get-ADUser – 是Active Directory PowerShell模块中的cmdlet，默认情况下安装在

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    【译】使用“不安全“的Python加速100倍代码运行速度

    但是，同一个函数(cv2_resize)在一个数组上运行比另一个数组慢 100 倍，为什么捏？...它不是这样工作的，是吗？-这些东西有一些可怕的内存一致性协议，我错过了什么吗？如果不是——如果它们是相同形状和大小的相同类型的内存——是什么不同导致我们减速 100 倍？...由于这些代码很丑陋，你不能确定它是否正确地调整了图像大小，因此还有一些代码在那里测试非零图像的调整大小。如果你运行它，你将得到以下华丽的输出图像： 我们真的获得了 100 倍的加速吗？...相对于直接使用 pixel3d 数组调用它，我们使 cv2.resize 的运行速度提高了 100 倍。...Unsafe Python 上面的代码使用“C 风格的知识”来加快速度（Python 通常会隐藏数据布局，而 C 则会自豪地暴露它。）

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    干货 | 如何利用并发性加速你的 python程序（下）

    另一方面，CPU 限制的问题只执行很少的 I/O 操作，它的总体执行时间取决于它处理所需数据的速度。 在我们的示例中，我们将使用一个有点愚蠢的函数来创建一些需要在 CPU 上运行很长时间的东西。...这都是在没有并发性的单个 CPU 上运行的。让我们看看我们能做些什么来改善它。 线程和异步版本 你认为使用线程或异步重写此代码会加快速度吗？ 如果你回答「一点也不」，这是有道理的。...如果你回答，「它会减慢速度，」那就更对啦。 原因如下：在上面的 I/O 绑定示例中，大部分时间都花在等待缓慢的操作完成上。线程和异步通过允许你重叠等待的时间而不是按顺序执行，这能加快速度。...为什么多处理版本很重要 这个例子的多处理版本非常好，因为它相对容易设置，并且只需要很少的额外代码。它还充分利用了计算机中的 CPU 资源。在我的机器上，运行它只需要 2.5 秒： ?...虽然这里的示例使每个库看起来非常简单，但并发性总是伴随着额外的复杂性，并且常常会导致难以找到的错误。 坚持添加并发性，直到出现已知的性能问题，然后确定需要哪种类型的并发性。

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    经验 | 3行代码数据预处理提速6倍！

    下面就是你经常在GitHub上看到的一些非常标准的Python代码。 ?...在我的具有6个CPU核心的i7-8700k上，这个程序的运行时间是7.9864秒！对于这样的高端CPU来说，似乎有点慢。让我们看看我们可以做些什么来加快速度。...你有多少CPU核心就启动多少Python进程，在我的例子中是6个。实际的处理代码是这样的： ? executor.map（）将你想要运行的函数和一个列表作为输入，列表中的每个元素都是函数的单个输入。...注意：产生更多Python进程并在它们之间移动数据时，会产生一些开销，因此不会总是得到这么大的速度提升。 但总的来说，加速相当显著。...以下来自Python官方文档： None, True, 及 False 整数，浮点数，复数 字符串，字节，字节数组 仅包含可选对象的元组，列表，集合和词典 在模块的顶层定义的函数（使用def，而不是lambda

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    mysql的count统计查询到底要怎么用【mysql】

    一、前言 1，有人问我，count查询为啥有时候快有时候慢 2，首先要明白count查询的真正作用 2-1：统计某个列的数量 2-1：统计行数 二、原理 1，统计列时，会查询这个列不为空的数量，它是需要计算的...2，统计行数时，如果不加where，它可以直接取到结果，因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，比如count(*) 3，统计列时，如果知道这个列不能为空，会转化为count(*)，从而加快速度...所以：你要知道自己要干什么，该怎么样去用 拓展：为啥慢？...在无可用的二级索引情况下，执行count会使MySQL扫描全表数据，当数据中存在大字段或字段较多时候，其效率非常低下（每个页只能包含较少的数据条数，需要访问的物理页较多） 三、实际应用 1，50万条数据...，没有索引，大约耗时13分钟 2，50万条数据，有索引，大约耗时354毫秒 3，原理 mysql一个数据页为：16k（默认） 能存16*1024/(4+8) =1365条数据（为什么是4+8可以看看mysql

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    经验 | 3行代码数据预处理提速6倍！

    下面就是你经常在GitHub上看到的一些非常标准的Python代码。 ?...在我的具有6个CPU核心的i7-8700k上，这个程序的运行时间是7.9864秒！对于这样的高端CPU来说，似乎有点慢。让我们看看我们可以做些什么来加快速度。...你有多少CPU核心就启动多少Python进程，在我的例子中是6个。实际的处理代码是这样的： ? executor.map（）将你想要运行的函数和一个列表作为输入，列表中的每个元素都是函数的单个输入。...注意：产生更多Python进程并在它们之间移动数据时，会产生一些开销，因此不会总是得到这么大的速度提升。 但总的来说，加速相当显著。...以下来自Python官方文档： None, True, 及 False 整数，浮点数，复数 字符串，字节，字节数组 仅包含可选对象的元组，列表，集合和词典 在模块的顶层定义的函数（使用def，而不是lambda

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    技巧 | 3 行代码让 Python 数据预处理提速 6 倍！

    下面就是你经常在GitHub上看到的一些非常标准的Python代码。 ?...在我的具有6个CPU核心的i7-8700k上，这个程序的运行时间是7.9864秒！对于这样的高端CPU来说，似乎有点慢。让我们看看我们可以做些什么来加快速度。...你有多少CPU核心就启动多少Python进程，在我的例子中是6个。实际的处理代码是这样的： ? executor.map（）将你想要运行的函数和一个列表作为输入，列表中的每个元素都是函数的单个输入。...注意：产生更多Python进程并在它们之间移动数据时，会产生一些开销，因此不会总是得到这么大的速度提升。 但总的来说，加速相当显著。 是否总能大幅加速？...以下来自Python官方文档： None, True, 及 False 整数，浮点数，复数 字符串，字节，字节数组 仅包含可选对象的元组，列表，集合和词典 在模块的顶层定义的函数（使用def，而不是lambda

    1K40

    FFmpeg_3.2.4+SDL_2.0.5学习（2）视频同步基础

    想象以下，看一部电影的时候只看到人物嘴动没有声音传出；或者画面是激烈的战斗场景，而声音不是枪炮声却是人物说话的声音，这是非常差的一种体验。...这就需要一种随着时间会线性增长的量，视频和音频的播放速度都以该量为标准，播放快了就减慢播放速度；播放快了就加快播放的速度。所以呢，视频和音频的同步实际上是一个动态的过程，同步是暂时的，不同步则是常态。...以选择的播放速度量为标准，快的等待慢的，慢的则加快速度，是一个你等我赶的过程。 播放速度标准量的的选择一般来说有以下三种： 将视频同步到音频上，就是以音频的播放速度为基准来同步视频。...renderer, texture, NULL, NULL); SDL_RenderPresent(renderer); //time1 = timeGetTime(); 如果把视频流看做一个数组...，那么显示时间戳就像是数组下标，指示该图片帧应该显示的时间。

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    微慕 rest api 缓存插件

    WordPress 常常被人诟病加载速度慢，特别是文章数量非常大的时候，比如10万、100万，显示速度就会慢起来，提高服务器性能和增加缓存成为加快速度和提高性能手段。...如果把rest api 的数据缓存起来，不再每次都去访问数据库获取，做到 “0 sql ”，就可以加快了 rest api 的访问速度，间接加快了小程序的响应速度。...我选择了微慕小程序访问频率最高的一个api：https://blog.minapper.com/wp-json/minapper/v1/posts，在chrome浏览器下进行测试，使用了api缓存的加载时间是...下图是没有使用rest api 缓存的加载速度 ? 下图是使用了 rest api 缓存的加载速度 ?...当然这个加载时间只是一个参考值，加载的速度和服务器的性能、网络和客户端相关，因此提高的速度也只能作为一个参考。

    71220

    时隔4年，重新分析并修正一个update SQL的优化方法

    今天这篇文章对那个改写做了修正，上万倍的性能提升还是非常值得开发做这个改动。...网上常见的in/exists改表关联的错误改写，我在之前的某篇文章就纠正过。...某些SQL的写法本身就注定了效率是非常低的，我见过一些标量子查询的SQL，主查询返回较大大结果集，导致SQL执行时间非常长，而且开发人员还使用了较大的并行试图加快速度，殊不知即使加到几百的并行度，也于事无补...，这种SQL不但慢，还消耗大量的系统资源，只能改写才能解决。...改写后可以从原来的几个小时，缩短到几秒钟。Oracle数据库非常强大，可以接受各种各样的写法，但是如果不按照它的最佳实践来使用，也很难发挥出它应有的效果。

    33010

    JavaScript笔记(4)

    发现忘了好多CSS的内容了,得抽空复习一下... 发现前面200P应该都是我能轻松掌握的知识!加快速度!...Array( ); // 创建一个空数组 利用数组字面量创建数组 var 数组名 = [ ] ; 数组的字面量是方括号 [ ] 声明数组并赋值称为数组的初始化 这种字面量方式也是我们以后使用最多的方式...数组中可以存放任意类型的数据,例如字符串,数字,布尔值等 数组的索引: 索引(下标):用来访问数组元素的符号(数组下标从0开始.)...数组可以通过索引来访问,设置,修改对应的数组元素,我们可以通过'数组名[索引]'的形式获取数组中的元素. 这里的访问就是获取得到的意思....那么还有一个问题,i 的,难道我们每次都要去数有多少个元素吗?

    29320

    查找二维平面上距离最小点对的O(n)算法原理与Python实现

    这个算法的计算量非常大，没有任何优化的痕迹，时间复杂度妥妥的O(n^2)，即使充分发挥Python语言函数式编程技巧和标准库对象的优势也无法弥补算法本身效率低下的问题。...细心的读者会发现，下面代码中的开方运算并不是必须的，删除可以进一步加快速度把时间再缩短几秒钟，但与我们的目标还有很大距离。...虽然代码看上去复杂了很多，但执行速度快了几百倍，点越多效率提高越明显。那么，算法还有改进空间吗？...运行结果如下， 注释掉几个函数中检测到距离为0提前结束的代码，重新运行程序，结果如下， 可以看到，只搜索邻域的枚举法具有最好的执行速度，这也符合预期。...如果不这样做的话，也可以随机选择几个点并计算最小距离作为初始值，这样的话会导致算法不稳定，有时快有时慢，如果随机选择的点距离比较远的话，整个算法的收敛速度会很慢。

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