前言 今天要说的是 macOS 下的一款效率软件 —— Alfred,想必大家就算没用过也耳闻过,老实说用好它带来的效率提升绝对不止 10 倍。 博主已经安利给很多同事使用,他们普遍觉得上手有些困难,主要是配置复杂,今天的文章会一步步地介绍这款神器的高效之处。 有的人可能会说系统自带的 Spotlight 就很好用,确实是这样。 工具箱中的内容不仅这个,还有很多实用的工具,可以大大的提高效率。 有道翻译 最后一个常用的插件是有道翻译扩展,输入关键字 yd 就能自动转换中英文。
作者:Ellieelien , 来源;Unsplash 2019 年第 81 篇文章,总第 105 篇文章 本文大约 3500 字,阅读大约需要 9 分钟 原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient 作者 | Shiu-Tang Li 原文 | https://towardsdatascience.com/10-python-pandas-tricks-that-make-your-work-more-efficient or not apply 如果我们想创建一个新的采用其他列作为输入的列,apply 方法是一个非常有用的方法: def rule(x, y): if x == 'high' and y > 10
高效协作的5条高级技巧: 保持统一的编码风格 仔细思考你的注释并随时更新 尽可能使用版本控制 信息化提交消息 不要害怕来自同事的反馈 编码风格 编码风格要前后一致,没有唯一,几个多数程序员都赞成的风格: install_github() #这个命令可以轻松安装github上的包,但是不能update 分支、分叉、更新、克隆 git是一个需要花费长时间学习的大型程序,掌握其高级功能的基础可使你成为一个较高效的协作者 第十章 高效学习 软件配置 swirl包 install.packages("swirl") library(swirl) # | Hi! Warning message: 程辑包‘swirl’是用R版本4.0.5 来建造的 高效学习的5个高级技巧 1、使用R内部帮助 针对主题探索R help.search("optim")# 或者??
WETH9 上线至今快有 3 年了,现在社区小伙伴实现了升级版本:WETH10[3],已经部署在 Kovan 测试网 [4] ? WETH10 新特性 WETH10 和 WETH9 一样实现和以太币的包裹,实现 WETH 与以太币的 1:1 互换 存款:Ether -> WETH 具体是调用deposit存入以太币(或发送到合约) += msg.value; emit Transfer(address(0), msg.sender, msg.value); } 以上实现和 WETH9 基本一致,WETH10 ; _balanceOf[to] += msg.value; emit Transfer(address(0), to, msg.value); } WETH10 : https://github.com/WETH10/WETH10 [4] Kovan 测试网 : https://kovan.etherscan.io/address/0xD25f374A2d7d40566b006eC21D82b9655865F941
python语言的高效编程技巧让那些曾经苦逼学了四年c或者c++的人,兴奋的不行不行的,终于解脱了。高级语言,如果做不到这样,还扯啥高级呢? 11) } >>> d {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10 而在字典表的例子里,我们创建了一个key是不重复的1到10之间的整数,value是布尔型,用来指示key是否是偶数。这里另外一个值得注意的事情是集合的字面量表示法。 Patriots 10 带索引的列表迭代 teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"] for index, team in enumerate(
这里不需要讨论高效编程,因为我们不会关心你写的代码是否能够经得起测试。即使高效的代码也是需要时间来运行。今天这篇文章我们就讲讲怎么尽可能地缩短运行时间,以及如何开发用户喜欢的App。 高效地利用线程 建议一:怎么在后台取消一些线程中的动作 我们知道App运行过程中所有的操作都默认在主线程(UI线程)中进行的,这样App的响应速度就会受到影响。 最高效的方式就是在类这一级完成这项操作,可以使用AsyncTask或者IntentService来创建后台操作。 怎么优化网络 如果没有网络连接,请让你的应用跳过网络操作;只在有网络连接并且无漫游的情况下更新数据; 选择兼容的数据格式,把含有文本数据和二进制数据的请求全部转化成二进制数据格式请求; 使用高效的转换工具 ,多考虑使用流式转换工具,少用树形的转换工具; 为了更快的用户体验,请减少重复访问服务器的操作; 如果可以的话,请使用framework的GZIP库来压缩文本数据以高效使用CPU资源。
等等,客户要求绘制的极限是10万个,而且每次绘制不能卡顿。 但是,客户的实际需求是,先绘制10万个的圆圈,然后可以用擦除工具,擦除一些区域的圆圈,如下图所示: ? 合并之后,测试绘制的时间降低到了10几毫秒,算是比较好的绘制效果了: ? 因为用webgl绘制,单次的绘制效率应该不会太差,但是由于需要遍历调用10万次绘制命令,必然效率不高。另外webgl绘制的效果其实是没有2d绘制的效果好的,锯齿严重。 绘制10万个圆形的效率大概在每帧零点零几毫秒,简直就是大boss级别的快,如下图: ?
Databend: 弹性可靠高效的云仓库 Databend 旨在成为一个开源的弹性可靠云仓库,它提供极快的查询,并结合了云的弹性、简单性、低成本,旨在使数据云变得容易。 Cloud, built to make the Data Cloud easy Bronze: Rust 垃圾回收器 Rust 没有使用垃圾回收器,而是借助精密、复杂的类型系统,这样做使得 Rust 很高效
高效Web开发的10个jQuery代码片段 在过去的几年中,jQuery一直是使用最为广泛的JavaScript脚本库。 今天我们将为各位Web开发者提供10个最实用的jQuery代码片段,有需要的开发者可以保存起来。 ? function(){ $(this).fadeTo("slow", 0.6); // This should set the opacity back to 60% on mouseout }); }); 10
result = add_numbers(5, 10) print(result) # Output: 15 result = add_numbers("Hello", "World") # Type 通过“breakpoint”函数,Python 3.11提供了一种更方便和标准化的方式来设置断点和调试代码,使调试过程更加高效和精简。 10、同步迭代Python 3.11可以使用match语句执行同步迭代和模式匹配。 总结Python 3.11带来了丰富的新特性和函数,通过利用模式匹配、类型提示、改进的错误报告等新特性,可以编写更高效、更可靠的代码。 因为Python 3.11带来的巨大性能提升,所以在以后(因为现在所有的包还没有完全迁移到3.11上)Python 3.11肯定是一个主流的版本,所以我们熟悉这些新的特性我们在以后可以写出更高效的代码。
a = 10 b = "five" result = a + b # Type mismatch error 6、新的标准库 3.11版本中Python添加了一些新的标准库,例如下面的zoneinfo 通过“breakpoint”函数,Python 3.11提供了一种更方便和标准化的方式来设置断点和调试代码,使调试过程更加高效和精简。 10、同步迭代 Python 3.11可以使用match语句执行同步迭代和模式匹配。 总结 Python 3.11带来了丰富的新特性和函数,通过利用模式匹配、类型提示、改进的错误报告等新特性,可以编写更高效、更可靠的代码。 因为Python 3.11带来的巨大性能提升,所以在以后(因为现在所有的包还没有完全迁移到3.11上)Python 3.11肯定是一个主流的版本,所以我们熟悉这些新的特性我们在以后可以写出更高效的代码。
10. 向Claude学习 在/config中启用“解释性”或“学习性”输出风格,让Claude解释其修改背后的“原因” 让Claude生成可视化的HTML演示文稿,解释不熟悉的代码。
今天是我们第三期的 Chat Top 10,北上广的同学们应该已经复工 2 周了吧?你的状态如何? 作为 10 年 Python 使用经验的程序员,觉得有必要告诉大家,Python 入门其实很简单,完全没有必要花大价钱去学习。 程序员如何高效学习(以 Java 为例) 作者/分享人:Sharember 身处一个需要终身学习的时代,如何高效的学习是一件非常值得研究的事。
其中,单机TCP同时在线量约在10w级别,keepalive请求包大概30s一次,吞吐量约在3000qps。 一般来说怎么实现这类需求呢? 30s,如果超过则进行超时处理 方案一:只启动一个timer,但需要轮询,效率较低 方案二:不需要轮询,但每个请求包要启动一个timer,比较耗资源 特别在同时在线量很大时,很容易CPU100%,如何高效维护和触发大量的定时
undefined真实案例:某日志系统通过HAR将10万个小文件合并后,NameNode启动时间从45分钟缩短至8分钟二、MapReduce与YARN的深度调优Map阶段性能调优三要素 启用CombineFileInputFormat
:towardsdatascience 作者:Soner Yıldırım 翻译\编辑:Python大数据分析 ❞ Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据 这篇文章将会配合实例,讲解10个重要的pandas函数。其中有一些很常用,相信你可能用到过。还有一些函数出现的频率没那么高,但它们同样是分析数据的得力帮手。 要评估的查询字符串; inplace=False:查询是应该修改数据还是返回修改后的副本 kwargs:dict关键字参数 首先生成一段df: values_1 = np.random.randint(10 , size=10) values_2 = np.random.randint(10, size=10) years = np.arange(2010,2020) groups = ['A','A',' first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值 ascending:正序和倒序 对df中列value_1进行排名: df['rank_1'] = df['value_1'].rank() df 10
本文中,我们将分享 10 个写出高效可靠的 bash 脚本的实用技巧,它们包括: 1、 脚本中多写注释 这是不仅可应用于 shell 脚本程序中,也可用在其他所有类型的编程中的一种推荐做法。 定义自定义变量用小写,而环境变量用大写 nikto_file=”$HOME/Downloads/nikto-master/program/nikto.pl” perl “$nikto_file” -h “$1” 10
-7、 用 \$(command) 而不是老旧的 `command` 来做代换55% -8、 用 readonly 来声明静态变量65% -9、 环境变量用大写字母命名,而自定义变量用小写69% -10 本文中,我们将分享 10 个写出高效可靠的 bash 脚本的实用技巧,它们包括: 1、 脚本中多写注释 这是不仅可应用于 shell 脚本程序中,也可用在其他所有类型的编程中的一种推荐做法。 定义自定义变量用小写,而环境变量用大写 nikto_file=”\$HOME/Downloads/nikto-master/program/nikto.pl” perl “\$nikto_file” -h “\$1” 10
开发项目成功的关键在开发团队,团队的关键在人员协作,而人员配合的好坏就要看团队的角色组成;一个有利、有序、有效的项目开发队伍,离不开10个必须配置的角色,当然这只有正规的大公司才能做到,一般小型软件公司往往是一人多岗 ,身兼多职;今天只谈标准的开发团队,下文将对10个角色作一一学习分析。 Infrastructure Engineer): 配置工程师负责提供全部研发、测试、生产环境和部署方法;合理的研发和部署配置,能节省时间和精力;它的职责在于容器管理,书写部署脚本,辅助开发者们诊断测试环境的问题; 10 “工欲善其事,必先利其器”,项目要想高效保质保量按时交付,就必须为项目团队配备合理精干的开发人员;虽然我们现实开发中可能没有办法完全按照标准人员配置来进行,但可以对照标准尽可能的分配所需人员;你在团队中是什么角色或希望自己成为什么角色
在本文里,良许将介绍 10 个非常实用,能够提高你工作效率的命令别名。 02 #01 压缩包文件,特别是 tar 文件在 Linux 下使用非常广泛,但是 tar 命令的选项又非常多,也不好记住。 记性好的可以直接背下来,但如果你有 10 台上百台服务器呢?也可以背下来,然后参加最强大脑。其实有个命令可以直接查询,但那个命令太变态,不好记,果断设置为别名。 alias ipi='ipconfig getifaddr en0' #10 最后,清屏,我们可以使用 ctrl + l 快捷键,也可以将 clear 命令定义得更短,这样使用起来更直接,更粗暴。