摘要 构建软件的并行版本可使应用在更短的时间内运行指定的数据集，在固定时间内运行多个数据集，或运行非线程软件禁止运行的大型数据集。 并行化的成功通常通过测量并行版本的加速（相对于串行版本）来进行量化。 除了上述比较之外，将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。 本文是“英特尔多线程应用开发指南”系列的一部分，该系列介绍了针对英特尔® 平台开发高效多线程应用的指导原则。 背景 应用运行的速度越快，用户等待结果所需的时间越短。 此外，执行时间的缩短使
在jdk自带的库中,有两种技术可以实现定时任务。一种是使用Timer,另外一个则是ScheduledThreadPoolExecutor。下面为大家分析一下这两个技术的底层实现原理以及各自的优缺点。
大家用OpenCV做开发，经常需要调试算法，打印出算法的执行时间，OpenCV中没有直接获取时间戳的函数，但是有两个根据CPU时钟可以精准计算算法每个步骤执行时间的函数，通过它们可以计算一行或者多行代码的执行时间，视频处理的FPS等性能指标。
佩林数（Perrin numbers）是一个整数数列，以P(n)表示，其中 n 为非负整数。佩林数列的定义如下：
摘要：eBay的CAL（Central Application Logging）系统负责收集eBay各种应用程序的日志数据，并且通过Hadoop MapReduce job生成日志报告，应用程序开发人员与运维人员通过报告可获得以下内容：
流水线技术是一种重要的计算机组成与设计中的性能提升技术。它将一个任务分解为多个子任务，每个子任务在流水线的不同阶段并行执行。这种设计可以显著提高计算机的工作效率和吞吐率。
超标量（superscalar）架构是指在一颗处理器内核中实行了指令级并行的一类并行运算。这种技术能够在相同的CPU主频下实现更高的CPU吞吐率（throughput）。
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
在项目开发过程中，经常会遇到需要使用定时执行或延时执行任务的场景。比如我们在活动结束后自动汇总生成效果数据、导出Excel表并将文件通过邮件推送到用户手上，再比如微信运动每天都会在十点后向你推送个位数的微信步数。
流水线的概念，就是在程序执行时，多条指令重叠进行操作的一种准并行处理技术，可以提高各部件的利用率。
算法是一组有序的操作步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程，以输入数据作为起点，经过一系列明确定义的步骤，最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征：
数据通路带宽是指数据总线一次能并行传输的信息位数，它直接关系到数据的传送能力。值得注意的是，这里所说的数据通路带宽特指外部数据总线的宽度，它可能与CPU内部的数据总线宽度（即机器字长）存在差异。数据通路带宽是评估计算机系统性能的重要指标之一，对数据处理速度和效率有着显著影响。
The execution time of a program is defined as the time spent by the system to execute the task. As we all know any program takes some execution time but we don't know how much. So, don't worry, in this tutorial we will learn it by using the datetime module and also we will see the execution time for finding the factorial of a large number. A large number will be provided by the user and we have to calculate the factorial of a number, also we have to find the execution time of the factorial program. Before going to write the Python program, we will try to understand the algorithm.
我们在日常开发中经常需要测试一些代码的执行时间，但又不想使用向 JMH（Java Microbenchmark Harness，Java 微基准测试套件）这么重的测试框架，所以本文就汇总了一些 Java 中比较常用的执行时间统计方法，总共包含以下 6 种，如下图所示：
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
在 Python 编程中，装饰器（decorators）是一种强大而又优雅的工具。它们允许我们在不改变原有代码结构的情况下对函数或类进行功能增强。本篇博客将深入介绍什么是 Python 装饰器，并通过示例代码演示其用法与好处。
亲爱的读者们，你们好！在今天的文章中，我们将一起探讨一个看似神秘却又至关重要的主题：算法复杂度。你是否曾因为这个概念感到困惑，或者在面对O(n²)、O(n log n)等表示时感到迷茫？今天，让我们一起揭开算法复杂度的神秘面纱！
在学习Python的过程中，肯定听说过这么一个词：Pythonic，它的意思是让你的代码很Python！
平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。
在许多实时应用程序中，二八原则并不生效，CPU 可以花费95%(或更多)的时间在不到5% 的代码上。电动机控制、引擎控制、无线通信以及其他许多对时间敏感的应用程序都是如此。这些嵌入式系统通常是用c编写的，而且开发人员常常被迫对代码进行手工优化，可能会回到汇编语言，以满足性能的需求。测量代码部分的实际执行时间可以帮助找到代码中的热点。本文将说明如何可以方便地测量和显示在基于Cortex-M MCU的实时执行时间。
时间与空间复杂度分析是计算机科学领域中的重要概念，对于算法和数据结构的学习以及编程性能优化至关重要。本文将更深入地探讨时间与空间复杂度，并介绍它们在实际编程中的应用。
Apache StopWatch是Apache Commons库中的一个组件，它提供了简单而强大的计时器功能。StopWatch可以帮助开发人员精确地计时方法或代码块的执行时间，以便进行性能分析和优化。它提供了计时、暂停、继续、重置等功能，使我们能够更好地监控和控制代码的执行时间。
机器字长是指计算机进行一次整数运算（即定点整数运算）所能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数、加法器有关。所以机器字长一般等于内存寄存器的大小，字长越长，数的表示范围越大，计算精度越高。计算机字长通常都选定字节（Byte，8位）的整数倍，通常是2、4、8倍。不同的计算机，字长可以不相同。
作者介绍：黄辉，16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作，喜欢研究分布式数据库相关技术（如：分布式事务，高可用性等）。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试，发现同等资源配比条件下，GreenPlum 的性能远好于 Mysql ，有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法，比如说做多表 join 时，采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法，两者的性能又如何？由于 GreenPlum 是由
时间复杂度是一种描述算法执行时间随着输入规模增长而变化的度量。它用大O符号（O）来表示，表示算法执行时间的上界。时间复杂度描述的是算法执行时间与输入规模的增长趋势，而不是具体的执行时间。因此，时间复杂度是一种抽象的度量，用来评估算法的效率。
相信认真阅读过本文，面对一些常见的算法复杂度分析，一定会游刃有余，轻松搞定。文章中举的例子，也尽量去贴近常见场景，难度递增。
SQL简化如下，3表关联，M表REF_NO字段上有主键，S表记录数大概900万，C表是一个很小的表，只有几百条记录：
冯诺依曼机 核心思想：存储程序 工作方式： 任何要计算机完成的工作都要先被编写成程序，然后将程序和原始 数据送入主存并启动执行。一旦程序被启动，计算机应能在不需操 作人员干预下，自动完成逐条取出指令和执行指令的任务。 主要思想：
OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
要进行Easy Rules和普通策略模式的性能比较，需要有一个具体的案例来测试两种方法在不同条件下的运行速度。以下是一个简单的案例来比较它们的性能：
为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。并且，评估须使用标准、公认的方法以保证公平性。
性能评价是衡量计算机系统或其组件在指定条件下执行预期任务的有效性的一种方式。性能评价的方法主要可以分为几种，每种方法都有其特点和适用场景。
通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题，也可以是查询问题。
注意：inner（）是局部变量，在全局范围不可调用（即不能直接调用inner()函数），但是在法二中，在执行完 f = outer() 之后，outer（）函数就已经结束，执行f()的时候却可以调用inner()函数，并输出x的值，这是因为outer()里 return 的 inner是一个闭包函数，里面有x这个环境变量
其中Tρ表示不使用改进组件时完成整个任务的时间，Ti表示使用改进组件时完成整 个任务的时间。加速比主要取决于两个因素： （1）在原有的系统上，能被改进的部分在总执行时间中所占的比例。这个值称为改 进比例，记为Fe，它总是小于1。 （2）通过改进的执行方式所取得的性能提高，即如果整个系统使用了改进的执行方 式，那么，系统的执行速度会有多少提高，这个值等于在原来的条件下系统的执行 时间与改进组件后系统的执行时间之比，记为Se，它总大于1。
最近在重构一个路由功能，由于路由比较复杂，需求变化也多，于是想通过责任链模式来重构，刚好这段时间也在 Sentinel-Go 中看到相关源码。
本文主要讲解C# List的Contains,Exists,Any,Where性能对比问题，通过对比测试实际运行时间来研究它们之间的优劣性。
CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）是两种指令集架构（ISA），它们在设计理念、指令的复杂性、寻址方式和实现方式上有显著区别。
了解算法的效率在计算机科学和编程领域至关重要，因为它有助于创建既优化又性能快速的软件。在这种情况下，时间复杂度是一个重要的概念，因为它衡量算法的运行时如何随着输入大小的增长而变化。常用的时间复杂度类 O（n） 表示输入大小和执行时间之间的线性关联。
其实，只要讲到数据结构与算法，就一定离不开时间、空间复杂度分析。而且，我个人认为，复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
在现代 Web 开发中，性能优化是一个关键的方面。用户期望快速加载的网页，而慢速的加载和响应时间可能导致用户流失和不良的用户体验。为了满足用户的需求，我们需要准确地测量和分析网页的性能，并采取相应的优化措施。
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SQL是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。在上一篇文章中，我们分享了评估查询语句的步骤和方法（参考：如何编写更好的SQL查询：终极指南（上））今天我们从更深入的角度继续分析。 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章，我们已经对查询计划有了一定了解。接下来，我们还可以借助计算复杂度理论，来进一步深入地挖掘和思考性能的提升。理论计算机科学这一领域聚焦于：根据难度来对计算问题进行分类。这些计算问题可以是算法问题
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率
func参数等于上方的bbb函数，下方调用func就等于调用bbb函数，然后把bbb的内容带入func
一、Benchmark简介 Benchmark是一个评价方式，在整个计算机领域有着长期的应用。正如维基百科上的解释“As computer architecture advanced, it became more difficult to compare the performance of various computer systems simply by looking at their specifications.Therefore, tests were developed that all
我们把整个计算机组成原理的知识点拆分成了四大部分，分别是计算机的基本组成、计算机的指令和计算、处理器设计，以及存储器和I/O设备。
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
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