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1.简介（效率指南） | 1. Introduction (Efficiency guide)
如果结果太慢，请对应用程序进行描述以找出性能瓶颈的位置，并仅优化瓶颈。让其他代码保持尽可能干净。 本效率指南无法真正教会您如何编写高效的代码。
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide11.分析 | 11. Profiling
11.分析 | 11. Profiling
11剖面图 11.1不要猜测性能配置文件 即使是经验丰富的软件开发人员也常常对其程序中的性能瓶颈进行错误的猜测。因此，请对程序进行分析，查看性能瓶颈所在，并集中精力优化它们。
- Python字符串 | Stringtextwrap
textwrap
如果你只是包装或填充一个或两个文本字符串，便利功能应该足够好;否则，您应该使用TextWrapper的实例来提高效率。 textwrap.wrap(text[,width[,...]])
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide2. The Seven Myths of Erlang Performance
2. The Seven Myths of Erlang Performance
这可能与代码如下所示有关，这是扭转列表效率最低的方式： DONOT naive_reverse([H|T])->naive_reverse(T)++[H];naive_reverse([])->[].
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide3.常见警告 | 3. Common Caveats
3.常见警告 | 3. Common Caveats
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide4.构造和匹配二进制文件 | 4. Constructing and Matching Binaries
4.构造和匹配二进制文件 | 4. Constructing and Matching Binaries
由于R11B中高效的代码在R12B中可能效率不高，反之亦然，因此本效率指南的早期版本包含有关R11B中二进制处理的一些信息。
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide5.清单处理 | 5. List Handling
5.清单处理 | 5. List Handling
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide7.表和数据库 | 7. Tables and Databases
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- TensorFlow教程 | TutorialsHow to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
瓶颈 该脚本可能需要30分钟或更长时间才能完成，具体取决于机器的速度。第一阶段分析磁盘上的所有图像并计算每个图像的瓶颈值。
- Elixir指南：Mix&OTP | Guide: Mix & OTPETS
ETS
如果我们的注册表被多个进程同时访问，注册表可能会成为瓶颈！ 在本章中，我们将学习ETS（ErlangTermStorage）以及如何将其用作缓存机制。 警告！不要过早使用ETS作为缓存！
- Python数据类型 | Data Typesheapq
heapq
联合行动的运行效率比heappush()单独呼叫后的效率要高heappop()。 2.6版本中的新功能。 heapq.heapify(x) 在线性时间内将列表x转换为堆。
- MongoDB教程MongoDB 教程MongoDB 索引
MongoDB 索引
MongoDB索引 索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
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