有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。...本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。...让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。...8.利用Rcpp 截至目前，我们已经测试了好几种提升运算效率的方法，其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍，运算效率将会变成啥样的呢?...下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。 ? 9.利用并行运算 并行运算的代码： ?
规划设计部总工-孙长青 上图是最近网上疯传的某甲方对设计院的要求。 嗯，很苛刻。 这就是传统设计院如今面临的现实，很扎心。...有人说，这都是设计院技术水平越来越次的原因造成的，并且从现实观察中根据自身经历，总结出如下结论： 业主结构总工是前设计院的骨干，不比现设计院结构总工差。...现在的设计院设计水平比以前降低了吗？肯定不是。但是图纸质量确实在美观度当面有所降低，为什么呢？工作量大而时间紧，即使熬夜通宵也干不完，待遇也不好。 工作量大而时间紧，不应该是供不应求的体现吗？...最惨烈的无底线竞争的后半段，大规模的歼灭战时代即将来临！ 这个时候，个人的技术，也就无足轻重了。根源并不是所谓的用户技术碾压设计院，而是设计院为了生存，已经突破了底线，忍辱偷生了！...而那些错过了机遇的设计院，已经听说很多被迫卖给了施工单位，成为施工单位的附属，以工程养设计，现在还能走这条路的设计院，抓紧看好机会把自己卖了吧！ 所谓外来的和尚好念经，他山之石可以攻玉。
MATLAB中的并行计算提升计算效率的技巧在科学计算和工程模拟中，MATLAB是一个广泛使用的工具。然而，面对复杂的计算任务，单线程计算可能会导致时间过长。...为了解决这个问题，MATLAB提供了强大的并行计算功能。本文将探讨MATLAB中的并行计算技术，包括其基本概念、如何实现并行计算，以及一些提升计算效率的技巧。1....提升计算效率的技巧在使用MATLAB进行并行计算时，以下几点可以帮助提升计算效率：5.1 数据分配与管理数据预分配：在进行并行计算时，预分配数组可以减少内存重新分配的时间。...通过遵循这些最佳实践，可以更有效地利用MATLAB的并行计算能力，提升整体计算效率。9. 总结在MATLAB中并行计算是提升计算效率的强大工具，特别是在处理大规模数据和复杂任务时。...9.3 性能监控与优化使用MATLAB内置的性能监控工具，如Profiler，用户可以分析并行计算的效率，并根据结果进行优化。这一过程有助于识别代码中的性能瓶颈并提高整体执行效率。
先制造的芯片，再次设计时“重新配置”。 ASIC 不需要“重新配置”。你先设计，把它交给代工厂，然后制造芯片。 现在让我们看看这些芯片的结构是什么样的，以及它们的不同之处。...● 逻辑单元：FPGA的基础模块 这是最小的逻辑块。LUT 充当组合逻辑。在DFF的帮助下，可以形成时序逻辑。...一个 LUT 可以保存有限数量的数据。逻辑单元的 LUT 也是有限的。 具有许多项的布尔表达式需要更多的内存空间，工具在布局布线的时候会将剩余项放入另一个逻辑单元中。...即使设计不需要其他单元或路由信号，它们仍然存在于FPGA芯片路由区域和静态功率中，从而降低了效率。...以上这些ASIC会比FPGA具有更高的效率。
在处理大规模数据和计算密集型任务时，单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段，能够充分利用多核处理器的优势，加速任务的完成。...项目概述 本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法，展示如何利用Python的多线程和多进程模块进行并行计算，从而提高计算效率。...使用多线程进行并行计算 Python的threading模块提供了创建和管理线程的功能。以下是一个简单的多线程并行计算示例，计算多个数组的和。...性能测试与比较 最后，我们对多线程和多进程的性能进行测试与比较，分析不同场景下的效率。...利用Python的threading和multiprocessing模块，可以在不同场景下显著提升计算效率。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助实现并行计算算法的开发和应用。
来源：公众号【编程珠玑】 作者：守望先生 不知道你是否听说过++i比i++快的说法，真的如此吗？ ++i与i++的区别 这两个表达式从我们初学编程语言的时候就会接触到。...；没有产生任何临时对象；而后置自增，先保存原对象，然后自增，最后返回该原临时对象，那么它就需要创建和销毁，这样一来，效率孰高孰低就很清楚了。...在不进行赋值的情况下，内置类型前置和后置自增的汇编都是一样的呢！...，并且不开启编译器优化，它们的汇编代码还是有差别的，有兴趣的可以试试。...但是，又能提高多少效率呢？
++i与i++的区别 这两个表达式从我们初学编程语言的时候就会接触到。前者是自增后取值，后者是取值后自增。 我们看一个简单的例子。...；没有产生任何临时对象；而后置自增，先保存原对象，然后自增，最后返回该原临时对象，那么它就需要创建和销毁，这样一来，效率孰高孰低就很清楚了。...在不进行赋值的情况下，内置类型前置和后置自增的汇编都是一样的呢！...，并且不开启编译器优化，它们的汇编代码还是有差别的，有兴趣的可以试试。...但是，又能提高多少效率呢？
++i与i++的区别 这两个表达式从我们初学编程语言的时候就会接触到。前者是自增后取值，后者是取值后自增。 ? 运行结果： ? 对于这个结果我们并不感到意外。...另外我们还注意到另外一个有意思的现象： ? 编译后报错： ? 说&作用于左值，也就是说a++的结果并非左值。但++b的结果是左值。...仔细观察后，我们发现前置自增，先自增，后返回原对象的对象；没有产生任何临时对象；而后置自增，先保存原对象，然后自增，最后返回该原临时对象，那么它就需要创建和销毁，这样一来，效率孰高孰低就很清楚了。...在不进行赋值的情况下，内置类型前置和后置自增的汇编都是一样的呢！ ? 汇编: ? 不过，赋值的情况下，并且不开启编译器优化，它们的汇编代码还是有差别的，有兴趣的可以试试。...但是，又能提高多少效率呢？
为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？...个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 1.问题引出 CNN与RNN都是采用parameter sharing(参数共享)单元，滑动遍历的结构，为什么CNN...是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？...而CNN同一层次单元没有因果关系都是等价的，这样就可以依据单元核直接复制出所需所有单元核(参数相同)，然后采用矩阵并行运算，只需计算一次。。...3.更多思考： RNN是否能设计成并行模型，同时保留记忆功能？ CNN可否添加依赖作用，不改变并行操作？ 欢迎批评补充。。
终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些： 赵鹏老师（R与并行计算）做的总结已经很到位。...现在并行可以分为： 隐式并行：隐式计算对用户隐藏了大部分细节，用户不需要知道具体数据分配方式 ，算法的实现或者底层的硬件资源分配。系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心。...因此，显式计算模式对用户的要求更高，用户不仅需要理解自己的算法，还需要对并行计算和硬件有一定的理解。...值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...当然在使用一些高大上的并行包以及框架之前，如果你能够从编码小细节优化，效率也能提高很多，譬如： 方法：速度， nrow(df)/time_taken = n 行每秒 原始方法：1X, 856.2255行每秒
在很多非IT人员的眼里，很不理解程序猿为什么要加班，或者说程序猿就应该加班。那么你问他为什么？他也说不出个所以然，今天，小编趁着放假来谈谈为什么程序猿后半夜的工作效率高。...网上有这么一句话，程序猿就是把咖啡变成代码的机器。确实，你随便问一个周边做IT的朋友或者同学，他们一般什么时候效率最高。百分百的人会说晚上，百分八十会说后半夜。...其实单纯的工作效率，是上午的九点到十一点，下午的两点到五点，晚上的八点到十点。这三个时间段才是工作效率最高的。对于程序猿，往往对这三个时间点是最敏感的。...导致真正的效率反而是半夜，甚至说是后半夜，也就是十点到凌晨一点。为什么这么说，我并不是黑程序猿，因为我本身也是一个程序猿。...但因为时间太碎片化的原因，反而白天效率太低了。低的我自己都感觉可怕。所以把大部分码代码的时间留到了晚上。这也就导致了如果不加班你似乎就不是个程序猿。 每一个程序猿在晚上都得睡觉，因为我们不是超人。
有种流传甚广的说法：如果你想将咖啡豆磨成代码，那就去买台“程序员”好了。确实，如果你在一家编程高手云集的互联网公司工作，问问你身边那些程序员们，他们一般什么时候效率最高，点子最好？...得到的答案，大部分是后半夜。 单纯比较效率的话，自然是上午最高，下午次之，再次是晚上10点到2点，最后是夜里3点到凌晨6点，但对于做IT的人来说，这个时间好像恰恰相反。...这就是为什么程序员在别人打搅他们时，异常愤怒的原因。 正因如此，他们通常会在确定有一连好几个小时无人打扰的情况下才会开始工作。...那么为什么他们会在困倦的时候做非常复杂，需要脑力劳动的事情，而在大脑最活跃、最兴奋的时候，反而做一些非常简单的工作呢？ 因为疲倦会让他们成为更好的 " 攻城狮 "。...喝太多茶或是在一个糟糕的时间点喝了功能饮料之后，工作效率是最低的。兴奋会让你一会儿看一下 Twitter，一会儿瞅一眼 Hacker News，在社交网站上跳来跳去。
r的future包提供了一种实现多线程并行计算的接口，但有时候在使用时，我发现r启动了比我设定的多得多的计算资源。...： 首先问题不是出在future上面，它只是一个管理器之类的东西，启动并行资源最后收集结果。...问题的核心在于R很多包或者底层库在你不知道的情况下启动了并行计算，例如data.table。...也就是你启动的每一个并行计算内容下都会使用全部的CPU核心数运算（4x20 >> 20），自然系统的资源都被占满了。...如@mxblsdl展示的例子，就可以手动进行设定解决这样的问题，即并行计算的函数开头设定仅只使用单线程（这样就变成了 4x1 = 4）。
优点 加速作业执行： GNU Parallel可以将作业分成多个块，并并行地执行它们，从而加速作业的执行。这可以帮助您节省时间和提高工作效率。...处理大量的数据和作业： GNU Parallel可以处理大量的数据和作业，而无需手动分割和处理它们。这可以帮助您更好地管理和处理数据，提高数据处理的效率和准确性。...需要足够的系统资源： 由于GNU Parallel需要利用多个CPU核心和计算机节点来执行作业，因此需要足够的系统资源来支持。如果您的系统资源较为有限，可能会影响作业的执行效率和质量。...总之，虽然GNU Parallel有一些缺点，但只要您在使用时进行注意和处理，就可以最大化地发挥其优势，提高工作效率和数据处理的准确性。...总之，GNU Parallel是一个非常有用的工具，可以帮助您更好地管理和处理数据，提高工作效率和准确性。
说明：有同学私信问到，为什么TCP在高时延和丢包的网络中传输效率差? Google可以搜到很多的信息，这里转译了部分IBM Aspera fasp技术白皮书的第一章节内容，作为参考。...在这个数字世界中，数字数据的快速和可靠移动，包括全球范围内的大规模数据传送，对于几乎所有行业的业务成功都变得至关重要。...TCP的这种拥塞算法是为了避免Internet整体拥塞而设计的，因为在互联网的早期，数据传送网络都是基于电缆固定网络，传输中出现丢包就可以100%的认为是传输通道出现了拥塞。...在某些情况下，这种由于激进探测带宽引发的丢包损耗实际上超过了来自其它原因(例如物理介质或交叉业务突发)的损耗，并且以不可预测的损耗比将"无损耗通信信道"变为"不可靠的信道"。...TCP中可靠性(重传)与拥塞控制的这种耦合对文件传输造成严重的人为吞吐量损失，这从基于TCP的传统文件传输协议(如广域网上的FTP、HTTP、CIFS、NFS )的性能较差可见一斑。
作者 | 守望先生 来源 | 编程珠玑 前言 不知道你是否听说过 ++i 比 i++ 快的说法，真的如此吗？ ++i与i++的区别 这两个表达式从我们初学编程语言的时候就会接触到。...；没有产生任何临时对象；而后置自增，先保存原对象，然后自增，最后返回该原临时对象，那么它就需要创建和销毁，这样一来，效率孰高孰低就很清楚了。...在不进行赋值的情况下，内置类型前置和后置自增的汇编都是一样的呢！...，并且不开启编译器优化，它们的汇编代码还是有差别的，有兴趣的可以试试。...但是，又能提高多少效率呢？
当我们使用多线程的时候，程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两个数据理解多线程程序的并行效率呢？ 我们考虑最简单的情形。...我们把一个多线程程序分为两个部分：可并行的部分和串行的部分。可并行的部分可以由多个线程同时执行从而降低用户等待的时间。而串行的部分只能由一个线程执行。...如下图所示，我们使用3个线程，P代表的每个线程并行执行的时间，S代表的串行执行所需的时间。...在这种情况下，每个线程等待获取锁的时间随着线程数目的增加而增加。这种情形往往是造成多线程程序并行效率不高的一个主要原因，也往往是我们最关心的部分。...这两个原因也给我们指明提高多线程程序效率的方向：尽可能地减少程序的串行部分来提高理论加速比的上限，使用不需要同步的算法来提高并行部分的效率。如下图所示，通过改进最终达到理想的加速比。 图4
周末的时候菜鸟小白分享了七个神奇的网站，文章一发出去之后，在博客平台上引起了大家普遍的好评。那菜鸟小白就趁热打铁再给大家分享一波超级好用的工具吧，相信你用了之后百分百效率提高。...Everthing可以在闪电般的瞬间从海量的硬盘中找到你需要的文件，速度快到让你难以置信。接下来的这段视频带上感受它的速度。...别人已经开始工作好几分钟了，你还在苦苦查找文件呢，效率能不慢嘛。...最直观的体验就是，clover就像是一个资源浏览器，从此你再也没有上面图片这样的很多文件夹需要选择，直接就在资源浏览器中选择不同的标签页即可。你可以清晰的从下面这张图中看到它的方便使用。...为什么推荐它呢？ 一、截屏功能强大：它允许你捕捉屏幕上的任何内容，包括: 活动窗口、对象、整个屏幕、矩形区域、手绘区域以及滚动的窗口/网页。 ? 二、支持录屏：它还支持屏幕录像，设置录像封面等操作。
为什么老程序员编程速度快，Bug数量少？ 之前看到一位程序员讲到：2个月前公司有一个35+的老程序员入职，和项目主管一个年纪，但是还是干技术，基本没话，就是干自己的。...学习心态 遇到新的东西或者问题，要去探一下究竟，搞明白原因； 不要忽略基础知识，往往大的项目都离不开基础知识的铺垫，而每位老程序员都是掌握了非常扎实的基础知识的； 找到适合自己的学习方法：关于学习方法的探讨很多很多...，只是我们貌似从来没有在意过，另外，切记只有适合自己的才是最好的，成功的人有很多，但是他们的路你不一定走得了，去寻找属于自己的学习方法论吧！...最后 不知不觉自己已经做了几年开发了，由记得刚出来工作的时候感觉自己能牛逼，现在回想起来感觉好无知。懂的越多的时候你才会发现懂的越少。...资料获取传送门：加群免费获取 Android架构设计大群（185873940） 群内有许多技术大牛，有任何问题，欢迎广大网友一起来交流，群内还不定期免费分享高阶Android学习视频资料和面试资料包~ 为什么某些人会一直比你优秀
GNU Parallel[1] 是一个用于加速生信分析不可或缺的一个工具。它允许你非常简单地对命令并行化处理。下面我将介绍一些如何使用它以及如何将它应用于生信。...这是并行化的本质：不是所有的任务都会花费相同的时间，所以有的结束的早，有的结束的晚，因此输出顺序并不一致。我们可以使用 -k 选项强制程序执行“先入先出”准则。...使用 ::: 传递参数 使用 ::: 指定并行指定的命令参数（列表来源）。...--output-type=u 是出于效率考虑。...总结 GNU Parallel 可以极大提高简单并行场景任务处理效率。虽然需要编写额外的代码用于处理拆分和组合两步，但这可以得到极大的效率提升。
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