使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
在本文中，我将向你展示c#编程的5个最佳实践。我从日常编程经验中学到了这些实践。我在release模式下测试了所有的代码，并在开发环境稳定后进行了截屏。我想你会喜欢这些建议的。
这个说法深有体会。Python中多变的数据结构可以造成很大的差异，使用一个set就可以事半功倍。甚至一个自己定义的数据结构，对于内存，运算速度，处理方式等都有很大的影响。
本文介绍了关系数据库的基础知识，包括三范式、存储结构、B+树、两阶段多路归并排序、查询优化以及连接算法和代价。通过这些知识，读者可以更好地理解关系数据库的工作原理，并更好地使用关系数据库进行开发、优化和排错。
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
本文介绍了数据库查询优化和连接算法的相关内容。优化器是数据库中用于选择最佳执行计划的组件，分为基于代价的优化器和基于规则的优化器。优化器的目标是选择成本最低的访问计划，以最小的代价返回查询结果。连接算法是数据库中用于处理关系型数据库中的表连接操作，分为嵌套循环连接、块嵌套循环连接、索引嵌套循环连接等。在数据库应用中，优化器通过代价模型计算访问计划，选择成本最低的访问方式，提高查询效率。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
一篇帖子，发帖人在 WSL2 上编译 helix-term 明显比在 Windows 上更快，具体的数据是 WSL2 Ubuntu 22.04 耗时数据是 41秒 ，而 Windows 则耗时 64秒。
这篇文章适合任何一位基于JavaScript开发的开发者。我写这篇文章主要涉及JavaScript中一些简写的代码，帮助大家更好理解一些JavaScript的基础。希望这些代码能从不同的角度帮助你更好的理解JavaScript。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
在Linux中大部分的操作都是通过终端来实现的，或者直接使用命令行界面，一般使用Linux架构服务器的话，安装的都是命令行界面，不安装图形化界面的原因是因为没有必要，并且对于服务器来说越稳定越好，如果使用图形化界面就容易出bug漏洞，对于操作系统来说装的东西越多越容易出现bug漏洞。
希尔排序（Shell Sort）是一种改进的插入排序算法，它通过将数组分成多个子数组，并对每个子数组进行插入排序，逐渐减小子数组的间隔，最终完成排序。希尔排序是一种高效的排序算法，特别适用于中等大小的数据集。本文将详细介绍希尔排序的工作原理和Python实现。
冒泡排序是一种简单的排序算法，它的实现原理是：每次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确就交换它们的位置，这样每一轮排序都会将最大的元素冒泡到数组的末尾。由于每次排序都只能将一个元素归位，因此需要进行n-1轮排序才能完成整个排序过程。
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
在提高应用程序速度和性能上，每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究，假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功，会有 53% 的手机用户会离开。
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
来自 ImportNew，作者：唐尤华 为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存？
NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list容器。使用NumPy可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
作为数据科学家，使用正确的工具和技术来最大限度地利用数据是很重要的。Pandas是数据操作、分析和可视化的重要工具，有效地使用Pandas可能具有挑战性，从使用向量化操作到利用内置函数，这些最佳实践可以帮助数据科学家使用Pandas快速准确地分析和可视化数据。
Java遍历集合有两种方法。一个是最基本的for循环，另一个是jdk5引入的for each。通过这种方法，我们可以更方便地遍历数组和集合。但是你有没有想过这两种方法？哪一个遍历集合更有效？
term代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词，所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个，此字段如 "无分词"，则完全匹配此字段（如果对于某个字段，你想精确匹配，即搜索什么词匹配什么词，类似sql中的=操作，则应该采取此操作），下面是用的kibana的示例数据的Term操作。
来源：dzone.com/articles/java-distributed-caching-in-redis
通过设计，Python将便利性，可读性和易用性置于性能之上。 但这并不意味着您应该适应缓慢的Python代码。 您可能需要采取一些措施来加快速度。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。
在很多问题上，处理器的速度比硬件交流要快得多。这种代价通常是小的 I/O，可能包括网络消耗，磁盘 I/O，数据库查询，文件 I/O，还有其他与处理器不太接近的硬件使用。所以构建一个快速的系统通常是一个提高 I/O，而非在紧凑的循环里优化代码或者甚至优化算法的问题。
为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
Power Query 里的函数非常、非常、非常多，但是，实际上经常用的函数并不多，所以——
使用Evaluate方法对诸如工作表名称进行检查可以避免使用循环构造。本文将以示例展示它是如何操作的。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外，与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
zip支持压缩目录，也可以压缩文件。最小化安装的CentOS7是没有这个工具的，需要使用yum install -y zip命令进行安装：
如果你使用Python和Pandas进行数据分析，循环是不可避免要使用的。然而，即使对于较小的DataFrame来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的DataFrame来说，你懂的
sparksql类似于hive，但它基于内存，而hive基于mapreduce，而mapreduce又基于磁盘，所以spark处理数据快得多。 sparksql不止有sql语句，现在他还有Dataframe的API，Dataframe比写RDD要快。dataframe将非结构化数据schema化。 sparksql类比于hive可以发现，hive在mapreduce上做了一个框架，而sparksql是在spark core里的rdd里面多出来的一个框架，并且还多了dataframe这样的简便框架，dataframe最终也是转换为RDD的操作 前提：打开spark—master和spark—slave（前面有讲过，我们用的是standalone模式，由master和worker去操作driver和executer） （1）首先打开jupyter
经过两周的培训，以及大家的努力，每个人的成长都非常的快。零基础的同学也已开始对HTML、CSS以及JavaScript有了比较形象的认识，开始建立起了编程思维，可以开始独自编写页面代码了。
三年前，一家名为Skydio的创业公司脱颖而出，展示了其自动无人机的AI平台。复杂的软件可以让无人机用户“成为电影摄影师，而不是飞行员。”
DELETE和TRUNCATE都可以用来删除表中所有的记录。但二者的不同之处主要体现在以下几个方面的内容：
MySQL Shell转储和加载实用程序是MySQL Shell 8.0.21提供的新工具，其主要目标是尽量减少创建和恢复大型数据集的逻辑转储所需的时间。
如果要对嵌套列表进行数组运算，可以使用循环来完成。例如，要为嵌套列表中的每一个元素都加上 1，可以使用下面的嵌套列表推导式
每当出现编程速度竞赛时，Python通常都会走到最底层。有人说这是因为Python是一种解释语言。所有的解释语言都很慢。但是我们知道Java也是一种语言，它的字节码由JVM解释。
今天，我们将研究如何使用Benchmark.Net来测试代码性能。借助基准测试，我们可以创建基准来验证所做的更改是否按预期工作并且不会导致性能下降。
如果存进去的是‘tao’,那么char所占的长度依然为3，除了字符‘tao’外，后面跟7个空格，varchar就立马把长度变为3了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的。
在上次打劫完一条街道之后和一圈房屋后，小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口，我们称之为“根”。 除了“根”之外，每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后，聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。 如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫，房屋将自动报警。
作者：徐刘根 来源： http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53184811 Vim是一个类似于Vi的文本编辑器，不过在Vi的基础上增加了很多新的特性，Vim普遍被推崇为类Vi编辑器中最好的一个，事实上真正的劲敌来自Emacs的不同变体。1999年Emacs被选为Linuxworld文本编辑分类的优胜者，Vim屈居第二。但在2000年2月Vim赢得了Slashdot Beanie的最佳开放源代码文本编辑器大奖，又将Emacs推至二线， 总的来看
下列例子用到了C++的关键词and，not，虽然这种做法比较少用，但它可读性比||和!会好很多。 bool isOk = false; int i = 1; if (i < 2 and i > 0) isOk = true; if (not isOk) { printf("OK"); } 替代关键词有哪些？ 可以在iso646.h头文件中找到： && 关于替代关键词 使用and，or这些关键词时可以避免只写一个&或|导致逻辑错误。 if (x && y) { ... } /* 遗留了&
学习使用前向传播和反向传播搭建出有一个隐藏层的神经网络。 hidden layer Neural Network ###3.1 神经网络概览 ###3.2 神经网络表示 双层神经网络（只有一个
在文件搜索的战场上，find命令曾是许多Linux用户的首选武器。然而，随着文件系统的日益庞大，其实时搜索的速度逐渐暴露出瓶颈。此时，locate命令如一位速度型选手闪亮登场，以其基于数据库的高效查询方式，轻松秒杀实时搜索，查找速度更是比find命令提升了成百上千倍！
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