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优化程序自动将表达式“exprOP列”的条件反转，并对WHERE子句进行其他简化操作，试图将尽可能多的WHERE子句条目转换为上面显示的形式。
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有关包含SQLite整个历史记录的SQLite查询规划器的更一般概述，请参阅“SQLite查询优化器概述”。 2.背景 对于索引很少的单个表进行简单查询，对于最佳算法通常有明显的选择。
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getter延续计算值的成本，直到需要值，如果不需要，您就不用支付成本。 一种额外的优化技术是用智能或记忆化 getters 延迟属性值的计算并将其缓存以备以后访问。
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随着功能变得更加成熟，我们通常将它们移植到C++，以便用户可以从所有客户端语言访问优化的实现。大多数培训库仍然是Python，但C++确实支持高效推理。
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- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide8.处理 | 8. Processes
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收益是双重的： 虽然垃圾收集器增长了堆，但它逐步增长，这比直接建立一个更大的堆时产生的成本更高。 如果垃圾收集器比存储在其上的数据量大得多，则垃圾收集器也可以收缩堆;设置最小堆大小可以防止这种情况。
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide6.函数 | 6. Functions
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6函数 6.1模式匹配 编译器对函数头以及incase和receive子句中的模式匹配进行了优化。除少数例外情况外，重新安排条款没有任何好处。 二进制文件的模式匹配是一个例外。
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改进了包含WHERE子句的索引扫描的成本估算，该子句可以使用索引中的列进行部分或完全评估，而无需执行表查找。这修复了版本3.12.0中引入的ORDERBYLIMIT优化后发生的一些模糊查询的性能回归。
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如果您想要在GPU上运行计算或以分布式方式运行计算，则这种开销尤其糟糕，因为传输数据的成本很高。 TensorFlow也在Python之外进行繁重的工作，但为了避免这种开销，它需要更进一步。
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Performance Immutable.JS在后台做了很多工作来优化性能。这是其能力的关键，因为使用不可变数据结构可能涉及大量昂贵的复制。
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维持全覆盖测试所需的工作量对于典型应用来说可能不具成本效益。然而，我们认为全覆盖测试对于像SQLite这样非常广泛部署的基础架构库是合理的，特别是对于其本质上“记住”过去错误的数据库库。
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特别是，Web应用程序环境中的不变性使复杂的变更检测技术能够简单而廉价地实施，从而确保更新DOM的计算成本较高的过程只有在绝对必须时才会发生（React性能改进的基石超过其他库）。
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