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《高效R语言编程》5-高效输入输出
data.table","feather","WDI")) 关于数据I/O的高级技巧 R语言自己的文件格式是.Rds，可以使用readRDS()与saveRDS()函数导入与导出，是一种速度与空间存储都什么高效的格式 对于高效导入大文本文件，使用readr或data.table与read.table()相当。 使用file.size()与object.size()跟踪文件与R对象的大小，以便在过大之前提前预防。 使用rio的通用数据导入 多功能包，名副其实，提供简单易用和计算高效的函数，其目标是简化数据导入导出过程。R的数据导入导出手册中有些函数已经过时了，比如WriteXLS包，且很难学习。 对于小于1M的数据，read.csv()比read_csv()要快，然而fread()比两个都快，如果是更大的数据，read_csv()和data.table比read.csv()快5倍左右。 % of total)" [5,
2.2K20发布于 2021-08-20 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
5个高效&简洁的Numpy函数
], [5, 6], [7, 8]])a.reshape(2,-1) array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])a.reshape( Numpy 的 argpartion 函数可以高效地找到 N 个最大值的索引并返回 N 个值。在给出索引后，我们可以根据需要进行值排序。 array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])index = np.argpartition*(array, -5)[-5:] index array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素 我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。 carray([1, 2, 5, 9]) 小结 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用，但是它们非常简洁和优雅。
99240发布于 2019-11-11 - 来自专栏Python使用工具
Socks5隧道实现高效采集
然而，当我们需要采集大量的数据时，如何才能高效、稳定地获得目标网站的信息呢？本文将为大家分享使用Socks5代理的技巧和方法，帮助你轻松地进行数据采集。 第一步：了解Socks5代理的工作原理Socks5代理是一种网络协议，允许用户通过代理服务器访问特定的目标网站，隐藏真实的访问来源。 与HTTP代理相比，Socks5代理具有更高的性能和灵活性，适用于各种数据采集需求。第二步：选择合适的Socks5代理服务提供商在使用Socks5代理之前，我们需要选择一个可靠的代理服务提供商。 第四步：合理使用Socks5代理无论你采用全局代理还是应用程序级别代理，合理使用Socks5代理都是至关重要的。以下是一些使用技巧和注意事项:1. 通过合理使用Socks5代理，你可以轻松实现高效的数据采集。无论是个人用户还是企业用户，都可以借助Socks5代理提升数据采集的质量和效率。
41060编辑于 2023-08-11 - 来自专栏无原型不设计
5款高效的原型设计工具
高效的原型设计工具 与其他工作一样，完成原型设计需要相应的工具协助。在众多原型工具中，这里推荐5款高效的工具。 1. Mockplus ? 但使用摩客，只需5分钟。你还可以通过扫描二维码，快速的预览原型。 今年摩客团队推出了2.1版本，这就意味着你可以使用简单的拖拽完成交互功能的设计。 5. InVision ? 网站地址：https://www.invisionapp.com/ 这款工具很大的一个优势就是它可以让你免费创建一个项目。 以上五款原型设计工具都有自身的优劣点，但它们是目前市场上最高效的原型设计工具。 更高效的设计原型尽管有很多原型设计工具可以为你的工作带来便利，但是也还会有不少的工作需要我们去做。 但是你可能觉得画完线框图就直接写代码更高效。这些都取决于你自己。 选择适合自己的工具 大部分设计师都在使用同一款原型工具，并不意味着你也需要使用这款工具。
2.1K70发布于 2018-03-15 - 来自专栏玩转全栈
h5高效本地调试环境搭建
调试是永远和开发分不开的一个话题，我相信没有谁能够不经过调试，一气呵成，将一个需求开发出来，如果是这样，一般都是一通操作猛于虎，一看bug在跳广场舞。嗯，段子讲完了，那么久要进入正题了。
2.2K101发布于 2019-08-02 - 来自专栏音视频技术
5G+AI时代的高效视频处理
当前互联网上大于75%的流量都来自于视频，据估计5G时代视频流量更是高达90%以上。如何压缩、传输以及分析视频内容成为5G部署及大规模应用的关键。 虽然传统的5G部署也有一定市场，但经过AI加持的智能终端/边缘/云计算可以为5G带来更大的收益及降低其部署成本。 3.2 5G应用场景 目前5G主要有三个应用场景：eMBB、URLLC、mMTC。 eMBB是针对人的视觉的，5G进一步提升带宽和降低延迟。 mMTC主要针对物联网IoT，目前的人联网会随着5G的发展成为物联网，问题是用传统的网络带宽不够，而5G会极大地扩充整个网络带宽的频段以及同时接入的设备数量。 3.2.1 5G技术 这张图是5G和3G、4G的展示图，主要介绍几个方面，一是Mobility，即在某种速度下可以联网，4G可以做到在25km每小时的高铁上连网也没有问题，5G更推进了一步，可以做到在
1.4K70发布于 2020-03-26 - 来自专栏yeedomliu
高效学习：成为学习高手的5个方法
提高记忆能力 分析理解记忆的对象，让内容更有利于记忆； 通过在记忆对象之间建立联系，实现记忆轻量化 分析原因的5个步骤 寻找结果——寻找记忆对象，探索事情缘由 寻找关键词——搜寻有特征的数字或者特定表达 建立联系的5个步骤 步骤一：立标签——前文中提到的找寻原因的“原因” “uni”就是“一个”，“1848年”就是“美国发展扩大到了西海岸”，我们需要努力寻找其中的本质原因 步骤二：贴标签——记笔记，在题头标出原因 第5章 本质思维法 本质，指向的就是事物的核心。换言之，原因、起点、目标、反面，都属于本质 任何事物都有其本质，了解本质有利于更快地掌握事物 教科书是快速发现本质的方法 本质的东西是复杂的。 指示明确、一清二楚的上司，是非常理想的上司 所谓指示，其实就是传达目标和手段 指示出现上传下不达的问题 原因很简单，就是目标和手段有一个没有传达到位 案例5 解决问题能力强的人，大脑里运行的是本质思维
80630编辑于 2023-03-07 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
Pandas | 5 种技巧高效利用value-counts
现在就让我们来看一下 value_counts() 是如何对这个数据集进行进一步探索的，那 5 个高效方法又是什么呢？
1.1K10编辑于 2022-09-28 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
Pandas | 5 种技巧高效利用value-counts
现在就让我们来看一下 value_counts() 是如何对这个数据集进行进一步探索的，那 5 个高效方法又是什么呢？
2.1K30发布于 2019-12-02 - 来自专栏程序人生丶
5个编写高效Makefile文件的最佳实践
然而，编写高效的Makefile文件并不是一件容易的事情。 在本文中，我们将讨论如何编写高效的Makefile文件，以提高我们的开发效率和产品质量 --- 确定目标 在编写Makefile文件之前，我们需要明确我们的目标是什么。
55020编辑于 2023-06-04 - 来自专栏气象杂货铺
在pandas中利用hdf5高效存储数据
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向 HDF5格式的保存。 图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象，其主要参数如下： ❝「path」：字符型输入，用于指定h5文件的名称 ： #创建新的数据框 df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5)) #导出到已存在的h5文件中，这里需要指定key df_.to_hdf(path_or_buf='demo.h5 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。
6.8K20发布于 2020-10-09 - 来自专栏Python乱炖
高效的5个pandas函数，你都用过吗？
之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。 高效的10个Pandas函数，你都用过吗？ pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。 5. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。
1.7K20发布于 2020-09-30 - 来自专栏Python大数据分析
高效的5个pandas函数，你都用过吗？
之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。 高效的10个Pandas函数，你都用过吗？ pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。 5. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。
1.6K40编辑于 2022-04-03 - 来自专栏数据指象
学会5个图表，让数据分析简洁高效
5，展示 订单销售额 和 订单优惠金额 的相关性。第三步，从信息中找到分析维度及度量的关系1，时间序列关系：月份和销售额2，内部构成关系：202408月公司整合的销售额 由 五个大区的销售额构成。 5，相关性关系：订单销售额 和 订单优惠金额的相关性。第四步，使用合适的图表展示维度及度量的关系1，使用折线图 表达月份和销售额时间序列关系，通过折线图很容易发现202408公司的销售达到了最低点。 5，使用散点图，可以清晰的度量：订单销售额 和 订单优惠金额 的相关性，可以直观的看出 二者存在显著的正相关性。总结：由全局了解到逐步带着假设细分数据，用合适的图表验证和表达重要信息。
43100编辑于 2024-09-27 - 来自专栏闵开慧
总结5种比较高效常用的排序算法
1 概述 本文对比较常用且比较高效的排序算法进行了总结和解析，并贴出了比较精简的实现代码，包括选择排序、插入排序、归并排序、希尔排序、快速排序等。 String[] args) { SelectionSort selectionSort = new SelectionSort(); int[] array = { 5, void main(String[] args) { InsertSort insertSort = new InsertSort(); int[] array = { 5, ]; } } public static void main(String[] args) { int[] array = new int[] { 5, = 0; m <= array.length - 1; m++) { System.out.print(array[m] + "\t"); } } } 5
1.1K70发布于 2018-04-02 - 来自专栏小徐学爬虫
高效畅通的iOS平台S5配置指南
在iOS平台上，使用S5代理ip访问互联网是一种非常有用的技巧。无论是为了保证隐私安全，还是解决网络限制问题，S5代理ip都能为您提供更快、更稳定的互联网访问体验。 本文将为您详细介绍如何在iOS平台上配置和使用S5代理ip，让您的网络畅通无阻！ 一、了解S5代理ip的工作原理 S5代理ip是一种网络代理协议，可以让您的设备通过代理服务器与互联网进行通信。 当您配置了S5代理ip后，您的所有网络请求将经过代理服务器进行转发，实现隐藏真实IP、加密传输等功能。 二、获取可靠的S5代理ip服务 在使用S5代理ip之前，您需要找到一家可靠的代理服务。 5、在“端口”字段中输入代理服务器的端口号。 6、保存配置，返回上一层设置页面并退出设置应用。 愿您的iOS设备上的S5代理ip配置顺利，享受极致的互联网畅通体验！
57720编辑于 2023-09-22 - 来自专栏Python大数据分析
在pandas中利用hdf5高效存储数据
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向 HDF5格式的保存。 图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象，其主要参数如下： ❝「path」：字符型输入，用于指定h5文件的名称 ： #创建新的数据框 df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5)) #导出到已存在的h5文件中，这里需要指定key df_.to_hdf(path_or_buf='demo.h5 ',key='df_') #创建于本地demo.h5进行IO连接的store对象 store = pd.HDFStore('demo.h5') #查看指定h5对象中的所有键 print(store.keys
4.3K30编辑于 2022-04-03 - 来自专栏生活处处有BUG
Git 5条提高效率的命令
: xj <xj@example.com> Date: Tue Sep 12 19:08:26 2023 +0800 second update commit 87770d53544d5dd5f1192798f7109704e0620874 26 2023 +0800 first update --hard测试 (base) xj@xjtest:~/temp/0912$ git reset --hard 87770d53544d5dd5f1192798f7109704e0620874 HEAD is now at 87770d5 first update (base) xj@xjtest:~/temp/0912$ git log commit 87770d53544d5dd5f1192798f7109704e0620874 0912$ git reset --soft HEAD^ # 恢复最近一次 commit (base) xj@xjtest:~/temp/0912$ git log commit 87770d53544d5dd5f1192798f7109704e0620874 Author: xj <xj@example.com> Date: Tue Sep 12 19:40:11 2023 +0800 小伙伴的提交 commit 1eaa40f8a26db5caf85b8c0d7cd419c57e90695e
43520编辑于 2023-09-24 5步教你进行YashanDB数据库的高效备份
本文聚焦于YashanDB数据库的备份机制，基于其架构设计和存储管理能力，着重探讨实现高效、安全的备份流程。 数据文件支持段页式和对象式管理，后者对海量稳定列式数据实现切片文件的高效存储。 配置并执行高效备份操作YashanDB备份操作涉及备份线程管理、文件切割与并发度配置三部分。步骤包括：配置备份线程数目和并发度，平衡备份速度与系统资源使用率，避免过度竞争导致业务性能下降。 5. 维护备份计划与优化备份性能持续的备份维护包含定期更新增量备份的基线集、归档日志的备份策略优化和备份介质的容量管理。建议定期执行备份清理，移除过期备份集，释放存储资源。 总结与行动建议本文基于YashanDB数据库的典型架构与存储机制，系统阐述了实施高效备份的五大关键步骤——从理解备份架构、科学规划备份方案，到执行备份操作、验证备份完整性及优化维护过程。
18410编辑于 2025-11-13YashanDB高效数据管理的5大实用技巧
YashanDB作为具有自主知识产权的现代化数据库系统，依托其先进的架构设计与多样化的部署形态，为数据管理提供了高效、稳定的解决方案。 YashanDB同时支持多种存储结构，用于不同业务场景：HEAP存储结构适用于OLTP场景，采用无序堆存储，支持高效数据写入及更新。 事务的高效管理和并发控制，不仅保障数据一致与隔离，也提升系统的并发吞吐能力，是应用稳定高效运行的保障。深度解析SQL优化与执行策略SQL引擎是YashanDB的关键模块，其处理过程影响整体性能。 高效的备份及自动化高可用体系，确保数据持久安全和业务连续性，是现代数据库系统设计不可或缺的组成部分。 优化表的存储结构，根据业务模式选用HEAP、MCOL或SCOL存储，配合合理的索引设计和统计信息，确保高效数据访问。
23810编辑于 2025-11-17
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