因为C/C++允许程序员做出更多选择。选择更多，那么：弊端：开发效率难以提高，因为有太多选择需要斟酌。优势：执行效率可以逼近极限，因为不会有什么抽象拦住你。举个例子吧：大家可能对Java无处不在的“对象.方法调用().方法调用().方法调用()”记忆犹新，论坛上也到处都是吐槽这个的。当然，这个是显学，这里并不想讨论它。不过，还有个东西藏在表面的繁复实现后面，可能很多人并不知道：函数调用非常浪费时间
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2024-07-25 19:34:19
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今天学习一下怎么实现启动一个Ability文档讲解，主要分为“参考资料”“api讲解”,“运行效果”三个部分讲解，1.参考资料参考资料启动一个Ability 2.Api讲解startAbility 参数参数名类型必填说明parameterStartAbilityParameter是启动参数。返回值类型说明PromisePromise形式返回启动结果。错误码参考&nb
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2024-10-30 20:14:53
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# ClickHouse vs MongoDB：谁的查询速度更快？
在大数据时代，快速的数据查询能力是企业和开发者非常关注的重要指标。ClickHouse和MongoDB是两种非常流行的数据库系统，它们有各自的特点和适用场景。本文将探讨ClickHouse与MongoDB在查询速度方面的差异，并通过代码示例和图示说明二者的性能特点。
## ClickHouse和MongoDB简介
### C
2.1 学习目标学习Python和Pytorch中图像读取学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据2.2 图像读取由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。2.2.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常
Python相比于C++来说有着十分用户友好的编程方式与众多的机器学习和深度学习库，入门快、学习轻松，但其性能劣势一直为人诟病。因此，很多工程师致力于提高python代码性能。本文记录下目前我所知道的Python代码加速方法！NumbaNumba 是一个开源的 JIT 编译器可以纯Python和Numpy代码转为快速地机器码执行，但其不能加速Pandas代码而且在多线程的任务出容易出错！numba
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2023-09-14 10:30:13
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一、presto1、简介presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，数据量支持GB到PB字节，只要处理秒级查询的场景。它和mysql和oracle是不同的，不能处理带有事务的数据。基于内存计算，减少了IO，计算更快，支持跨数据源的连接，比如和mysql；它的聚合运算时边读数据边计算，边清理内存，这种处理方式对内存占用不高；但是表连接会产生大量临时数据，处理速度较慢。2、安装0）官网地址https
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2024-05-06 19:53:37
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特性 特性特点性能Go Tour安装与运行环境编译器文件扩展名与包package环境变量安装编辑器Go包的安装工具hello world 特点关键字较少（25个）breakdefaultfuncinterfaceselectcasedefergomapstructchanelsegotopackageswitchconstfallthroughifrangetypecontinueforimpor
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2023-09-07 13:21:36
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Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。但是，Python 有一个致命的缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。那么，构建一个 Python 原型测试想法之后，
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2023-09-18 20:14:49
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PyPy与CPythonPyPy是Python解释器CPython的直接替代品。CPython将Python编译为中间字节码然后由虚拟机解释，而PyPy使用实时(JIT)编译将Python代码转换为本地机器的汇编语言。根据正在执行的任务，性能提升可能会非常显着。平均而言，PyPy将Python加速了大约7.6倍，一些任务加速了50倍或更多。CPython解释器根本不会执行与PyPy一样的优化方式，
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2023-06-30 10:39:44
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# MongoDB vs MySQL：读写速度对比
在选择数据库时，性能是一个非常重要的考量因素。MongoDB和MySQL是两种非常常见的数据库，它们各自有着不同的特点和优势。本文将重点讨论MongoDB和MySQL的读写速度，并通过代码示例进行对比。
## MongoDB简介
MongoDB是一个开源的文档数据库，采用了NoSQL的数据存储方式。它以高性能和高扩展性而闻名，尤其适合处理大
原创
2023-09-08 11:24:58
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目录一、MySQL介绍二、什么是索引三、为什么要用索引四、索引如何提高查询速度一、MySQL介绍MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），它是目前最流行和广泛使用的数据库之一。MySQL由瑞典MySQL AB公司开发，并在2008年被Sun Microsystems收购，后来Sun又被Oracle收购，目前由Oracle公司维护和支持。MySQL具有以下特点：可靠性：MySQL是一
TL；DR：冗长的文章，是我试图保护Python（我选择的语言）不受C#的。在本例中，C#执行得更好，但仍然需要更多的代码行来完成相同的工作量，但最终的性能优势是，如果正确编码，C#比Python中类似的方法快大约5倍。最终的结果是你应该使用适合你的语言。当我运行C#示例时，在我的机器上大约花了3秒钟完成，结果是232792560。如果一个数是20的倍数，那么它只能被1到20的数整除，因此不需要增
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2023-07-04 16:13:02
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先看看 searchType 几个参数 说明直接 百度 拿来主义 1、query and fetch
向索引的所有分片（shard）都发出查询请求，各分片返回的时候把元素文档（document）和计算后的排名信息一起返回。这种搜索方式是最快的。因为相比下面的几种搜索方式，这种查询方法只需要去shard查询一次。但是各个shard返回的结果的数量之和可能是用户要求的size的n倍。
2、q
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2024-05-24 18:35:15
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git grep -n "module_init"
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2020-04-11 15:54:00
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一、什么是数据湖？在探讨数据湖技术或如何构建数据湖之前，我们需要先明确，什么是数据湖？数据湖的起源，应该追溯到2010年10月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的Pentaho产品以及Hadoop，2010年Pentaho的创始人兼CTO James Dixon首次提出了数据湖的概念。数据湖概念一经提出，便受到了广泛关注，人们发现此概念代表了一种新的数据存储理念，海量异构数据统
使用 Samba 或 NFS 实现文件共享Samba 文件共享服务FTP 协议的本质是传输文件，而非共享文件，因此要想通过客户端直接在服务器上修改文件 内容还是一件比较麻烦的事情。1987 年，微软公司和英特尔公司共同制定了 SMB（Server Messages Block，服务器消息 块）协议，旨在解决局域网内的文件或打印机等资源的共享问题，这也使得在多个主机之间 共享文件变得越来越简单。分别
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2024-07-19 15:36:54
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## Python中CSV和TXT文件的处理速度快
在数据处理和分析中，常常需要处理大量的数据文件。Python作为一种强大的编程语言，具有许多用于处理不同类型文件的库。对于CSV和TXT文件，Python提供了一些快速且高效的方法来读取、写入和处理这些文件。
### CSV和TXT文件的介绍
CSV(Comma-Separated Values)是一种常见的文件格式，常用于存储和交换表格数
原创
2023-10-27 14:41:16
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# C语言与Python编译速度的对比
在软件开发领域，程序员常常需要评估不同编程语言的性能和效率。其中一个常见的比较就是编译时间的差异，尤其是C语言和Python。下面，我们将通过一个详细的流程来帮助你实现这一比较。
## 整体流程概述
在进行C语言与Python的编译速度比较时，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备C
序言 大数据绕不开这2个东西。Hbase是大数据技术的实时查询数据库（相对于传统数据库，速度和效率肯定要低，但是它是基于大数据的）。Hive是数据仓库，查询效率更低，因为它的查询都是基于全表扫描（目前已知的是可以把表进行分区，这样不用进行全表扫描，以进行优化），同时造成Hive慢的原因是，它提供的类SQL类工具可以把，
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2023-10-19 12:10:34
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背景：阿东做了一个根据设置的规则进行匹配的功能，最终考虑使用 Groovy 脚本实现动态规则匹配。由于系统并发较高（日峰值 QPS 读 + 写 5W 左右）上线前需要进行一波压力测试，测试环境实例数 1 个，容器配置较低（4核4G）。一. 压测使用 jmeter 进行一
