lapply vs for 循环 - 性能 R
人们常说应该更喜欢 lapply 而不是 for 循环.有一些例外，例如 Hadley Wickham 在他的 Advance R 书中指出. (http://adv-r.had.co.nz/Functionals.html) (就地修改、递归等).以下是这种情况之一. 只是为了学习，我尝试以函数形式重写感知器算法以进行基准测试相对表现.来源(https://rpubs.com/Fai
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根据列中的共同值将大数据框拆分为数据框列表
我有一个包含 10 列的数据框，收集“用户"的操作，其中一列包含一个 ID(不是唯一的，标识用户)(第 10 列).数据帧的长度约为 750000 行.我正在尝试提取由包含“用户"标识符的列拆分的单个数据帧(因此获取数据帧的列表或向量)，以隔离单个参与者的操作. ID |数据1 |数据2 |... |用户身份1 |啊！bbb |... |u_0012 |aab |bb2 |... |u_0013
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是“*申请"吗?家庭真的没有向量化吗?
所以我们习惯于对每个 R 新用户说“apply 不是矢量化的，请查看 Patrick Burns R Inferno Circle 4" 上面写着(我引用): 一个常见的反应是使用 apply 系列中的一个函数.这不是向量化，它是循环隐藏的.apply 函数有一个 for 循环它的定义.lapply 函数隐藏了循环，但执行时间往往大致等于一个显式的 for 循环. 确实，快速浏览一下
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加快 R 中的循环操作
我在 R 中有一个很大的性能问题.我编写了一个迭代 data.frame 对象的函数.它只是向 data.frame 添加一个新列并累积一些内容.(操作简单).data.frame 大约有 850K 行.我的电脑仍在工作(现在大约 10 小时)，我不知道运行时间. dayloop2
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视图比简单查询快吗?
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为什么 IN 条件会比“="慢?在 sql?
检查问题此 SELECT 查询需要 180 秒才能完成(检查问题本身的评论). IN 只能与一个值进行比较，但时间差异仍然很大. 为什么会这样? 解决方案 总结:这是一个MySQL 中的>已知问题，并在 MySQL 5.6.x 中修复.问题是由于当使用 IN 的子查询被错误地识别为依赖子查询而不是独立子查询时缺少优化. 当您对原始查询运行 EXPLAIN 时，它会返回: 1 '
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JOIN 或 WHERE 中的条件
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JDBC 批量插入性能
我需要在 mysql 数据库中插入几亿条记录.我一次批量插入 100 万个.请在下面查看我的代码.它似乎很慢.有什么办法可以优化吗? 试试{//禁用自动提交connection.setAutoCommit(false);//创建一个准备好的语句String sql = "INSERT INTO mytable (xxx), VALUES(?)";PreparedStatement pstmt =
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为什么 MYSQL 更高的 LIMIT 偏移量会减慢查询速度?
简而言之:一张包含超过 1600 万条记录 [2GB 大小] 的表.当使用 ORDER BY *primary_key* 时，SELECT 的 LIMIT 偏移量越大，查询就越慢 所以 SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 0, 30 花费远远少于 SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 10000, 3
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何时使用 Vanilla JavaScript 与 jQuery?
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哪个“href"我应该将值用于 JavaScript 链接，“#"还是“javascript:void(0)"?
以下是构建链接的两种方法，该链接的唯一目的是运行 JavaScript 代码.在功能、页面加载速度、验证目的等方面哪个更好? function myJsFunc() {警报(“myJsFunc")；} 运行 JavaScript 代码 或 function myJsFunc() {警报(“myJsFunc"
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为什么 DataFrame 的连接会呈指数级变慢?
我有一个处理 DataFrame 的函数，主要用于将数据处理到存储桶中，使用 pd.get_dummies(df[col]) 在特定列中创建特征的二进制矩阵. 为了避免一次使用此函数处理我的所有数据(内存不足并导致 iPython 崩溃)，我使用以下方法将大型 DataFrame 分成块: chunks = (len(df)/10000) + 1df_list = np.array_spl
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我什么时候应该(不)想在我的代码中使用 pandas apply()?
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Firefox 和 Chrome 在 localhost 上运行缓慢；已知修复在 Windows 7 上不起作用
众所周知，当启用 IP6 时，Firefox 和 Chrome 在 localhost 上运行缓慢.在以前版本的 Windows 中，最简单的解决方法是从 hosts 文件中注释掉这一行，如 这个问题的答案. ::1 本地主机 但是，如本问题所述，在 Windows 7 中，这一行已经被注释掉了: # localhost 名称解析在 DNS 本身内处理.# 127.0.0.1 本地主机# :
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在 PHP 中包含文件时，注释会影响吗?
可能重复: 注释解释代码和性能 当您在 PHP 中使用 include() 或任何其他函数包含文件时，其性能会受到包含文件的注释数量的影响吗? (我并不是说我会牺牲可读性) 解决方案 不，解析文件所需的时间节省甚至无法衡量(太小)，不值得考虑.这绝对不是性能的瓶颈，可以这么说.
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编译器处理包含保护的标头有多昂贵?
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包含函数文件的效率(在 PHP 中)
如果我有大量函数，最好将它们全部保存在一个大文件中，或者将它们分成几个相关函数的文件.更好是指在可维护性和处理请求的服务器方面更高效. 例如，现在我将所有文件都放在一个名为 include.php 的文件中.但是拥有一个包含如下内容的包含文件会更明智:
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我应该更喜欢在 C++ 代码中使用小类型的 int(int8 和 int16)吗?
我在嵌入式 Linux 的 C++/Qt 项目中工作，在该项目中，我们不断“对抗"处理器的限制，特别是在更新用户界面中的图形时.由于这些限制(特别是我们前段时间情况更糟的情况)，我总是尽可能地优化代码，并且优化成本最低.我正在做的其中一项优化是始终针对我正在处理的情况使用正确的整数值:qint8、qint16 和 qint32，具体取决于我需要的值有多大. 但前段时间我在某处读到，与其尽可能
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什么 dbus 性能问题会阻止它进入嵌入式系统?
根据我的阅读，dbus 性能应该比其他消息传递 ipc 机制慢两倍，因为存在守护程序. 在讨论so问题使用哪种Linux IPC技术有人提到性能问题.除了两倍慢的因素之外，您还看到性能问题吗?您是否看到阻止 dbus 在嵌入式系统中使用的问题? 据我了解，dbus 是否适用于小消息.如果需要传递大量数据，一种解决方法是把数据放到共享内存或者堆里，然后用dbus通知.根据讨论的其他 ip
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比较两个大的 1 和 1 列表的最快方法是什么?0 并返回差异计数/百分比?
我需要一种方法来快速返回两个大列表之间的差异数.每个列表项的内容为 1 或 0(单个整数)，每个列表中的项数始终为 307200. 这是我当前代码的示例: list1 = # 应该是包含 1 或 0 的整数列表list2 = # 与上面相同的规则，顺序略有不同差异计数 = 0对于索引，枚举(list1)中的项目:如果项目！= list2 [索引]:差异计数 +=
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