本文主要研究一下reactor-netty中TcpClient的create的过程
几个重要的概念 谓词是什么（What a predicate is） A predicate is simply a method, function, or anonymous function that takes one or more parameters and returns a Boolean value. For instance, the following method returns true or false, so it’s a predicate: def isEven (
LOOPS Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 125536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 2552 Accepted Submission(s): 1041 Problem Description Akemi Homura is a Mahou Shoujo (Puella Magi/Magical Girl). Homura wants to help her
将JDK5.0开发的项目转为JDK1.4可运行的项目Retrotranslator、Retroweaver
Python是一种动态语言，比如创建一个变量，一开始引用的是字符串，随后就可以再引用整数或者浮点数，解释器对这种变换也接受。这与类似Java那样的语言就完全不同了。
本文主要研究下reactor-netty的PoolResources的两种模式elastic及fixed。
blog.csdn.net/horses/article/details/102690076
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
2007年6月，三个美国年轻人决定成立一家新型的网络主机公司。 他们----James Lindenbaum，Adam Wiggins和Orion Henry----认为，现在的主机服务太复杂，无法做
Dhrystone是一套基准程序，用来测试CPU的整数计算性能，不包括浮点运算。 还是用上次的设备： Intel Haswell Processor 主频 2.8GHz VxWorks 6.9 SMP GCC 4.3.3 循环20次，每次执行 1000,000 个Dhrystone 数据单位: 毫秒 -> dhrystone 1. Test (time for 1000000 number of loops): 58.000000 2. Test (time for 1000000 number of l
JMH，即Java Microbenchmark Harness，是专门用于Java代码微基准测试的工具套件。由OpenJDK开发的，主要是基于方法层面的基准测试，精度可以达到纳秒级。当定位到热点方法，希望进一步优化方法性能的时候，就可以使用JMH对优化的结果进行量化分析。
有的时候PG给出的执行计划由于很多原因并不是最优的，需要手动指定执行路径时我们可以加载pg_hint_plan这个插件。
不要思考，不要猜测，而是去测量——使用 shell 命令行中的 timeit（这是迄今为止使用它的最佳且最简单的方式！）。以下是在 Mac OSX 10.5 上的 Python 2.5.4 笔记本电脑上的测量结果：
python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。
当时指出了一些问题，基于时间的原因知道有问题，但没有说出具体的问题，当时也提到这样写语句，数据库基本上无法走执行计划，因为没有统计分析。
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1
使用python时，你是不是需要性能优化？今天灯塔给你带来python性能优化的20条招数，记得收藏哟！
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
使用python时，你是不是需要性能优化？今天C君给大家带来python性能优化的20条招数，建议收藏~
1.优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 2. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 3. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些
SQL 作为关系型数据库的标准语言，是 IT 从业人员必不可少的技能之一。SQL 本身并不难学，编写查询语句也很容易，但是想要编写出能够高效运行的查询语句却有一定的难度。
有了PostgreSQL的出现，MySQL的数据库在SQL的处理上的问题一直被人当做有意思的事情来去谈论，实际上每种数据库有自己不同的个性，我们掌握就好，无需特别的进行一些情感上的好恶。
最简单的描述就是不使用循环，输出 0 到 5，然后同样不是会用循环的方式再次输出 5 到 0。
首先我们得了解什么叫作线程,我们电脑里面有很多程序在运行,比如说QQ,微信等等,一个程序就是一个进程,进程是电脑分配内存空间的最小单位,但是进程里面有很多线程,比如说QQ,QQ里面有接受消息的,有显示动画的,有发送消息的,有很多很多线程,线程就是CPU执行命令的最小单位,一个CPU在一个时间内只能执行一个线程的任务
SQL语句，简单的大家都会写，但如果是复杂的SQL语句，撰写起来很多程序员就不会了，甚至一些DBA也不会写，今天我们来模拟一些个别的例子来看看一些复杂的SQL语句怎么写。同时最后我们演示一下复杂的SQL 程序员和 DBA 在专项的思维模式不同导致的运行效率不同的案例。（想要看程序员和DBA的SQL撰写的比较直接到练习3）
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
4 优化了驱动表视图以及CTE 在查询中的一些方式如使用了merge 和物化的方式
Control structures in R allow you tocontrol the flow of execution of the program, depending on
在PostgreSQL中，表和表之间进行关联关系的情况下，在等值链接中，两个表如果一个是大表一个是小表，PostgreSQL 更倾向与使用 hash join 的方式来解决问题。主要的原因在于通过hash join 会利用内存来进行等值链接的对比针对这种链接的方式，效率更高，
1. 第一种方式： 创建一个threading.Thread()的实例，给它一个函数。
了解 PostgreSQL 执行计划对于程序员来说是一项关键技能，执行计划是我们优化查询，验证我们的优化查询是否确实按照我们期望的方式运行的重要方式。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升Python程序的性能。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
两表使用nest loop（以下简称NL）方式进行连接，小表驱动大表效率高，这似乎是大家的共识，但事实上这是有条件的，并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量，是否需要回表，如果大表关联后返回大量数据，然后再回表，这个代价就会很高，大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
postgres查询规划过程中，查询请求的不同执行方案是通过建立不同的路径来表达的，在生成许多符合条件的路径之后，要从中选择出代价最小的路径，把它转化为一个计划，传递给执行器执行，规划器的核心工作就是生成多条路径，然后从中找出最优的那一条。
今天遇到一个很神奇的现象，在数据库中，相同的执行计划，执行SQL所需要的时间相差很大，执行快的SQL瞬间出结果，执行慢的SQL要几十秒才出结果，一度让我怀疑是数据库抽风了，后面才发现是见识不足，又进入了知识空白区。
随着AI和大数据蓬勃发展，Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中，Python再次成功登顶，已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看，Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中，我们观察到Python程序总体负载占比达12～18%，性能和资源占用不确定，成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,SQL Server,Redis ，Oracle ,Oceanbase 等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请加微信号 liuaustin3 （共1280人左右 1 + 2 + 3 +4）新人会进入3群（3群接近400准备关闭自由申请） + 4群
JMH (http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/) 是 Java Microbenchmark Harness（微基准测试）框架的缩写（2013年首次发布）。与其他众多测试框架相比，其特色优势在于它是由 Oracle 实现 JIT 的相同人员开发的。在此，我想特别提一下 Aleksey Shipilev (http://shipilev.net/)（JMH 的作者兼布道者）和他优秀的博客文章。笔者花费了一个周末，将 Aleksey 大神的博客，特别是那些和 JMH 相关的文章通读了一遍，外加一部公开课视频 《"The Lesser of Two Evils" Story》 ，将自己的收获归纳在这篇文章中，文中不少图片都来自 Aleksey 公开课视频。
本文介绍了Python-OpenCV库在图像处理上的应用，通过与其他库的对比，展示了Python-OpenCV在处理图像时的效率。同时，也提供了一些优化建议，如使用向量操作、避免双层三层循环等，以提高处理效率。
这道题也是老题目了，既可以用判断2的次方数的方法稍作修改，即转化为二进制数后判断1后面的0个数是不是双数。也可以直接用判断3的次方数的方法来做，直接求对数。
pg_roaringbitmap是一个基于roaringbitmap而实现的压缩位图存储数据插件，支持roaring bitmap的存取、集合操作，聚合等运算。
第一种是传承自C语言printf函数的使用%占位符格式化字符串，如'%d' % 100，这种方式严格来说是使用%作为算数运算符进行的二元运算，而且有一个限制是只能进行数字和字符串的格式化输出。
我有一个2D(二维) NumPy数组，并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知，最基础的方法是：
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 写在前面(By老叶)从GreatSQL 8.0.32-25版本开始支持Rapid引擎，该引擎使得GreatSQL能满足联机分析（OLAP）查询请求。老叶尝试利用Rapid引擎优化本案例，结果是相当可喜的，对比如下： -SQL执行耗时(秒)Rows_examinedRead_keyRead_nextRead_rnd_nextTmp_tablesTmp_disk_tablesTmp_table_sizesInnoDB_pages_distinct原始SQL9.943230200036368909070210877403112372448181标量子查询改写优化后2.294906728836617308100036382011284368182走Rapid引擎0.11763300001090000 上述测试结果表明：
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