单单把代码改得“老派”一点，我们就让性能提升了 1.5 倍。是的，别用 C++ 多态这种无关紧要的东西，性能马上就有了改善。...10 倍性能提升绝对非同小可，毕竟就连多年之前推出的 iPhone 6（现代性能基准测试所能支持的最老机型），其性能也只是 iPhone 14 Pro Max 的三分之一。...总之，只是在形状计算中增加了一个属性，速度差就从 10 倍变成了 15 倍，相当于硬件性能从 2023 年一下子倒退回了 2008 年！一个参数，抹灭 14 年硬件发展，是不是很大胆？...毕竟有时候这样能获得更好的性能。但人家没那么讲，只是说别自我重复，那这话还是相当合理的。 最重要的是，我们完全可以在遵循第五条的同时保持合理的代码性能。...我强烈建议他们能用大星号标明“采取这些规则，您的代码性能将缩水十几倍”。 你选择干净的代码还是不错的性能？
昨天在查阅某个问题的时候，突然看到了关于各个操作的性能损耗，今天就借助这篇文章，聊聊我们印象中性能很差的虚函数~~。...; // p为实际对象的地址，即Base对象 (*b1->vptr[i])(p); // p为实际对象的地址，即Derived对象 好了，上述这个过程仅仅是本文的后续内容的一个铺垫，往往，我们说虚函数性能差...，是因为虚表的查找过程导致性能较普通函数或者普通成员函数查，嗯，相信很多人和我一样，认为这个差，是很差~~ 性能 直到我昨天在查阅某个问题的时候，恰好看了一张各种操作的性能分析图，算是颠覆了之前的某些认知...好了，图来了~~ 从上图可以看出，我们所理解的虚函数性能（准确的说是查虚表）的性能，与L3差不多，整数除法操作的一半性能。...，慎用多线程，毕竟其上下文切换开销很大•异常处理的性能损耗超过我们想象•尽量避免系统/内核调用
我们也可以用python来判断远程网络端口的情况。 可以查看这个帖子。 Linux网络性能差 网络性能差是一个不容易分析的问题， 我们大概可以从以下几个方面来分析。...应用层 这个帖子详细的介绍了如何分析Linux 网络性能差的问题。 上面所有的这些网络指标都可以通过Linux的图形化的监控来获得， 这样就可以拿到实时的数据，帮助我们来分析对应的问题。...我们使用的是开源的软件，性能也非常强大。 一些网络方面的配置也会对性能有很大的影响，例如tcp window scaling会对网络的带宽有很大的提升。
我们也可以用python来判断远程网络端口的情况。 可以查看这个帖子。 Linux网络性能差 网络性能差是一个不容易分析的问题， 我们大概可以从以下几个方面来分析。...应用层 这个帖子详细的介绍了如何分析Linux 网络性能差的问题。 上面所有的这些网络指标都可以通过Linux的图形化的监控来获得， 这样就可以拿到实时的数据，帮助我们来分析对应的问题。...我们使用的是开源的软件，性能也非常强大。
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好，诚然知道物理存储的性能不是很好，在关键系统都在使用SSD 的时代，我们还没有进入SSD的怀抱。...但另一个点，为什么有的地方使用费SSD 的设备，其实插入的性能还好，或者说如果换装SSD 设备后，其实也看不出区别。 排除数据量小的问题，其实数据库对插入的优化也是需要的。
Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。...那么问题来了，为什么是个编程语言就比 Python 快呢？Python 在高性能、多线程方面为什么这么为人诟病？本文将以 Python PEP 703 草案的相关内容为核心，分析个中原因。...---- 在学习 Python 的时候，相信大家应该都会了解到类似「Python 的多线程是伪多线程」、「Python 并不能通线程发挥多核 CPU 性能」这样的说法，导致 Python 这些问题的原因就是...Python 虚拟机内部数据的逻辑时，它还是需要频繁去获取 GIL，这又使得 GIL 对性能的影响变得无法忽略了。...虚拟机保持移除前的单核性能移除 GIL 会令 Python 扩展模块的开发变复杂，因为所有的扩展模块都需要考虑被多线程调用的情况了 很难做到在移除 GIL 后依然让 Python 虚拟机保持移除前的单核性能
例如：时间格式是 2020-01-29 16:31:31和2025-01-23 15:30:30，怎么求得两个时间相减的时间差？...具体如下： import time as t import datetime as d #定义时间差函数 def myDate(date1, date2): date1 = t.strptime...- startTime return date #参数赋值 date1 = "2020-01-29 16:31:31" date2 = "2025-01-23 15:30:30" #获得时间差秒数...seconds = myDate(date1, date2).seconds #获得时间差 date = myDate(date1, date2) print(seconds) print(date)
Q:如何方便的计算两个时间的差，如两个时间相差几天，几小时等 A:使用datetime模块可以很方便的解决这个问题，举例如下： >>> import datetime >>> d1 = datetime.datetime
国王总是询问：获胜次数最多的和获胜次数最少的有多大差距？（当然，他不关心那些一次也没获胜的，认为他们在怠工罢了）
1.计算两个时间相差多少天，或者几个小时，可以使用datetime模块解决这个问题
我们知道，“锁” 其实是互斥同步的具体实现，而互斥同步对性能最大的影响是阻塞的实现，挂起线程和恢复线程的操作都需要用户态转到内核态来完成。这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力。...注意：偏向锁可以提高有同步但无竞争的程序性能，他同样有缺陷：如果程序中大多数的锁总是被多个不同的线程访问，那偏向模式就是多余的。...首先需要强调一点，轻量级锁并不是用来代替重量级锁的，他的本意是在没有多线程竞争的前提下，减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能损耗。...如果如果一系列连续操作都对同一个对象反复加锁和解锁，甚至加锁操作是出现在循环体中的，那即使没有线程竞争，频繁的同步操作也会导致不必要的性能损耗。...如何提高并发的性能是每个高级程序员的追求。
新的一年，你的老板或客户，是否曾和你抱怨公司的网站性能愈来愈差？...但同样的一个画面，背后的性能却可能是天差地远，更惶论多人同时上线的企业网站，而程序员的身价也因此有所差别。...本帖提供一些改善网站性能的点子，从硬件、软件、程序技巧的层面都有，也欢迎大家分享自己的经验或秘技。...；且当数据库的数据越多，或越多人同时上线时，性能差距会更明显。...具有太多 ViewState 的页面会降低性能，并且具有太多 ViewState 的页面在 ASP.NET 应用程序中都太常见。
Atomic**虽然好用，不过这些的操作在并发量很大的情况下，性能问题也会被相应的放大。...下面通过JMH比较一下AtomicLong 和 LongAdder的性能。...总结 一些高并发的场景，比如限流计数器，建议使用LongAdder替换AtomicLong，性能可以提升不少。 ?
今天我们将探讨已经被广泛使用的分页方式存在的问题，以及如何实现高性能分页。...这个过程是非常慢的，所以说当数据量大的时候，全表遍历性能非常低，时间特别长，应该尽量避免全表遍历。...接下来就是优化大偏移量的性能问题 优化 你可以这样做： SELECT * FROM limit_test WHERE id>10 limit 20 这是一种基于指针的分页。...中日志跟踪的简单实现 MySQL8.0修改lower_case_table_names参数导致重启失败 ---- 关于 GreatSQL GreatSQL是由万里数据库维护的MySQL分支，专注于提升MGR可靠性及性能
我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题：
差分数组的主要适用场景是频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减。
import time import datetime start = datetime.datetime.now() time.sleep(30) end ...
算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。...DE算法Python实现 from scitbx.array_family import flex from stdlib import random class differential_evolution_optimizer
4、磁盘 IO：磁盘 IO性能突然下降、大量消耗磁盘性能的计划任务。解决：更快磁盘设备、调整计划任务、做好磁盘维护。...什么影响了MySQL性能（非常重要） 2.1 影响性能的几个方面 1、服务器硬件。 2、服务器系统（系统参数优化）。 3、存储引擎。MyISAM：不支持事务，表级锁。...Undo Log：未提交的事务，独立于表空间，需要随机访问，可以存储在高性能io设备上。...如何为缓存池分配内存： Innodb_buffer_pool_size 定义了Innodb所使用缓存池的大小，对其性能十分重要，必须足够大，但是过大时，使得Innodb 关闭时候需要更多时间把脏页从缓冲池中刷新到磁盘中...不要使用外键约束保证数据的完整性 2.8 性能优化顺序 库结构设计和SQL语句 数据库存储引擎的选择和参数配置 系统选择及优化 硬件升级
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