在任何实际问题中，将程序并行化一般而言不是一个好的选择。因为除了要考虑问题本身是否具有并行的特征外，在编程的过程中，还涉及到计算资源的调度和处理。这样一来，写并行程序经常会得不偿失。例如矩阵的乘法实际上已经比较困难了，当然这类问题有已经写好的库可以用，例如scalapack等。但是具体到一些特定的问题，比方程序的过程是完全一样的，只是处理参数不同，这个时候并行的方式相对简单，可以利用python的
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2023-06-26 21:59:25
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Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2024-02-25 06:23:31
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在使用 Java 的 Fastjson 库时，很多开发者会遇到性能较低的问题。解决这个难题需要我们从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南等几个方面入手。下面将详细描述这些步骤。
## 环境预检
在我们开始之前，首先要确认所需的基本环境和硬件需求。以下是我们用到的硬件配置：
| 硬件类型 | 配置 |
|------------
当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的
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2023-07-05 10:37:03
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环境：Notpad ++ 6.0 + JDK 6.0.31问题：给定任意一个字符串“today is a special day”，长度为任意，要求找出其出现次数最多的字符及计算次数。（可以用HashMap，HashSet，Collections实现）解决：利用HashMap和HashSet解决。代码： import java.util.HashMap; import java.util.Hash
## Docker网络IO效率很低的原因及解决方案
### 引言
Docker 是一种流行的容器化平台，它的主要目标是将应用程序与其依赖的运行环境进行隔离，以提供更高效、更可靠的部署方式。然而，有些开发者在使用 Docker 时可能会遇到网络IO效率较低的问题。本文将详细讨论 Docker 网络IO效率低的原因，并提供一些解决方案。
### Docker网络IO效率低的原因
#### 1.
原创
2024-01-08 06:21:04
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在使用 SQL Server 所进行的查询中，尤其是当使用 `IN` 子句时，性能问题经常显露出来，许多用户常常感叹“SQL Server IN 效率很低吗？” 接下来，我们将深入探讨这一问题，并找到有效的解决方案。
### 背景描述
在 SQL Server 中，`IN` 子句用于在查询中匹配一组值。在处理大量数据时，效率问题明显。性能下降的原因通常包括全表扫描、索引使用不当等。
要理解这一
很多没用过java或者没怎么用过java的程序员都会说java执行效率低，这种言论时不时的在影响着我这个初级的java开发者。java执行效率低因如下几点导致（和C++比较）：1，java不允许内存地址类型被修改，也不能像C++那样直接给内存地址加偏移量直接操作内存。C++处理内存地址办法确实直接了当，执行效率很高，但是也容易出现bug，java使用对象时，严格遵循类型转换规则。2，C++在new
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2023-06-21 09:26:22
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# Hive 中实现 `first_value` 的高效方法
在大数据处理的领域，Apache Hive 是广受欢迎的工具之一，其中 `first_value` 函数常用于获取某一列的第一个值。然而，在某些情况下，`first_value` 的效率可能并不理想，尤其对于大数据集而言。本文将介绍如何优化 Hive 中使用 `first_value` 的效率，展示相关步骤，并给出必要代码。
##
原创
2024-08-25 06:24:52
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Java使得复杂应用的开发变得相对简单。毫无疑问，它的这种易用性对Java的大范围流行功不可没。然而，这种易用性实际上是一把双刃剑。一个设计良好的Java程序，性能表现往往不如一个同样设计良好的C++程序。
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2023-07-25 22:02:41
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一．WITH AS的含义 WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些，也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。 特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION
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2024-10-08 18:46:19
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# 如何实现Python并行处理效率提升
## 流程概述
为了提高Python程序的效率，我们可以采用并行处理的方式，将任务分发给多个处理单元并同时运行，从而加速程序的执行。下面是实现Python并行处理效率提升的流程：
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建并行处理的任务函数 |
| 3 | 设定并发处理的数量
原创
2024-04-30 06:58:46
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目录背景常见性能问题及问题分析过程优化措施总结深入探讨研究背景redis-K,V数据库，因其高性能的操作性和支持丰富的数据结构，目前大量被用于衔接应用层和关系数据库中间的缓存层。随着使用的场景越来越多，和数据量快速的递增，在生产环境中经常会遇到相关的性能瓶颈问题。这时候就需要借助一些外部的手段来分析瓶颈根源在哪，对症下药提升性能。常见性能问题及问题分析过程1、生产系统刚开始运行阶段，系统稳定。但是
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2023-12-02 17:22:21
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1.为什么要写这篇文章由于使用redis cluster模式，在操作redis时，有时会有大量的命令，如果每次都进行提交，会非常慢（比如一分钟之内操作几百万次甚至千万次）。通过一次请求提交多个命令，这个在某些场景下，能够提升很多性能。但是，查看jediscluster的代码，却发现其不支持pipeline。这就很郁闷了。通过在网上查询，我找到了这篇文章：redis集群客户端JedisCluster
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2024-03-20 09:57:02
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1. 前言在Java语言中，正如Object是所有对象的父类一样，Throwable是所有异常的父类。为什么会有异常类呢？程序是人开发出来的，而人难免是会犯错误的，因此程序可能会运行异常。一旦发生了异常，开发者首先要做的就是定位异常，然后解决异常。如何解决异常那是开发者要做的事情，如何让开发者快速定位到异常，却是Java语言本身的职责。 因此，异常的基类Throwable有一个非常重要的属性【st
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2024-06-21 23:11:05
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# Java List Contains效率低的解决方案
在Java编程中，List是一个非常常用的集合类，它提供了动态数组的功能。然而，在某些情况下，我们可能会发现`List.contains(object)`方法的效率并不高。尤其当List的大小较大时，`contains`方法的时间复杂度为O(n)，可能导致性能问题。本文将探讨这个问题，并提供一些解决方案，确保代码执行的高效性。
## 1
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作。一、MySQL 查询优化器是如何工作的MySQL 查询优化器有几个目标,但是其中
背景：最近 fastjson 被爆出新的远程代码执行漏洞之后，赶紧督促项目组快马加鞭去修改（吐槽：真改不动，架不住项目既多又老），鉴于项目不同，依赖的 fastjson 版本也不同，本次着重谈 fastjson 1.2.16 版本遇到的那些问题？1兼容性：低版本没问题，高版本抛异常 一、抛问题。摘取部分代码片段，稍加改造如下。import com.alibaba.fastjson.JSO
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2023-11-07 01:03:21
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一、 集群间数据拷贝scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push
scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull
scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/h
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2024-07-11 13:07:33
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参考文章：
不过这里面的代码感觉不太对，所以按照这个思路自己写代码做了下测试1、添加依赖添加jmh依赖：<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-core</artifactId>
<version>1.2
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2024-04-24 23:32:30
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