optimization

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事实上这不是问题，但我想知道是否可以优化下面的代码。这是一个简单的代码来显示数据库中的星级评分标记。我用@foreach搜索并尝试，但无法弄清楚。代码： <span class="review-stars" style="color: #1e88e5;">  @if($

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什么是嵌套for循环最大的CPU使用最简单的方法是什么？

我有代码，使元素的独特组合。有6种类型，每种大约有100种。所以有100^6个组合。必须计算每个组合，检查相关性，然后丢弃或保存。代码的相关位看起来是这样的： def modconffactory(): for transmitter in totaltransmitterdict.values(): for reciever in totalrecieverdict.values(

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Python优化算法调整线越过尽可能多的点

这是我的第一篇文章。对不起，如果它看起来像一堵文字墙。希望有人能够理解我的问题，并提供一个可以做到这一点的示例模块，或者一些代码来尝试。我正在与时间序列CSV数据时，下面的实施例的行，列是（日期时间，O，H，L，C） 1999-10-26 21:00:00 68.81 68.83 68.07 68.19 1999-10-27 21:00:00 68.19 68.2 66.83 67.43

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PostgreSQL查询删除重叠时间记录，同时保留最早？

我试图找出一种方法来删除重叠时间的记录，但我无法找出保持所有但这些记录重叠的一个的简单和优雅的方法。这个问题与this one类似，但有一些差异。我们的表看起来像： ╔════╤═══════════════════════════════════════╤══════════════════════════════════════╤════════╤═════════╗ ║ id │ star

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Spark如何将字节码转换为机器码指令的运行时间转换？

在阅读了一些关于Whole State Code Generation的文章之后，spark会执行字节码优化以将查询计划转换为优化的执行计划。现在 https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/spark-sql-whole-stage-codegen.html 我的下一个问题是，但仍然在做这些优化相关的字节码和所有以后，它仍然

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c＃大量数据的代码优化

我通过TCP获取大容量数据。数据中有2种类型的XML数据包。我需要尽快处理它。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xsi:Event> .... [dynamic length data] .... </xsi:Event> 和 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><ChannelHeartBeat xmlns

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优化这个小功能，这将在运行C的倍数量庞大

这里是该函数的每个部分中的最坏的情况下：的while循环运行53402倍时size等于9 这意味着find_square()每个呼叫调用find_square()本身53402次，直到row == size，在此情况下是9 所以呼叫到find_square()总数为因此（53,402）^ 10 = 188 quattuordecillion。这甚至不是最终功能的全部，但如果它已经很慢了，我想先

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优化：值替换在数据帧wiith多个条件

我具有类似于该样品的数据帧：根据在两列我要通过大小和颜色的项进行分类的信息 df <- structure(list(Ball = structure(c(5L, 3L, 2L, 4L, 1L, 3L), .Label = c("blue", "blue is my favourite", "red", "red ", "red ball"), class = "factor"), size =

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预序列化原消息

假设我有一个原始的结构，看起来像下面的一些字段： message TMessage { optional TDictionary dictionary = 1; optional int specificField1 = 2; optional TOtherMessage specificField2 = 3; ... } 假设我使用C++。这是在主进

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Pandas GroupBy列值，并根据每组中的值创建固定大小的列表

第一篇文章，尽我所能描述我的问题。让我知道是否需要根据格式调整任何内容或澄清问题的任何方面。谢谢！我有大熊猫电影评级的数据框，我需要为每部电影创建用户评分向量。我正在寻找更高效的方法（使用熊猫/ numpy操作或向量化），以便处理数据集中的26M行或用户电影评级对。电影等级的数据帧看起来像这样：输入： movieId userId rating 1 1 1.0 1 2 4.5