随笔分类 - Common
摘要:关于c++、go、nodejs、python的计算性能测试,结果令人惊讶
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摘要:1、安装(ubuntu环境下) 验证是否安装成功 如果尚未启动,则执行如下命令启动: 2、常用操作 镜像操作 容器操作 3、使用代理 由于众所周知的原因,国内对国外网络访问非常不友好,很多时候从hub.docker.com上拉取仓库会连接超时,这种情况下就需要配置代理了 配置代理的方式: 修改如下文
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摘要:1、环境隔离的问题 在使用python时,常常遇到的问题: pip安装库A,依赖库B-2.1版本 pip安装库C,以来库B-3.1版本,安装会提示库B的版本冲突错误。 这种情况下就需要做环境隔离 conda自带环境隔离功能,可以有限隔离管理多个python环境 2、安装conda 从https://
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摘要:1、安装shadowsocks: 输入ssserver和sslocal,测试是否安装成功 ssserver:将服务器作为代理服务 sslocal:用于连接远程代理服务 这里主要介绍使用sslocal连接远程代理服务实现FQ功能,代理服务可在网上购买,如shadowghost(2simple.dev)
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摘要:1.import project 2.选择maven项目 3.选择第二个external moudle,选择maven, 4.点击next,一次点击1,2,3,4 5.设置maven环境 6.点击ok,next,勾选快照 7.点击next,next 8.没设置jdk,此处需要配置,已配置,略过这步
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摘要:本文并非讨论类似哪个语言效率最高等无聊的编程语言之争,也不像《effective c》等讲述某个语言的优化问题,本文只是讨论编程习惯对程序性能的影响。如果你是一个农夫,那么给你倚天剑你也只会用来锄地,而且会抱怨效果还没锄头好,如果你是一个高手,即使是摘叶飞花,也可伤敌。所以说什么语言不重要,关键还是看人。这里先介绍一个心得,叫做低代价优先返回原则。低代价优先返回原则对于一段代码,应该优先处理低代价的逻辑,低代价的逻辑包括:1.纯CPU计算,不需要访问网络、io、数据库的逻辑。纯CPU计算部分是最快的,应该最优先判断,不通过就直接返回,不再计算后面的网络、io、数据库逻辑。如果纯CPU计算部分的
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摘要:生产者-消费者问题是一个经典的进程同步问题,该问题最早由Dijkstra提出,用以演示他提出的信号量机制。在同一个进程地址空间内执行的两个线程。生产者线程生产物品,然后将物品放置在一个空缓冲区中供消费者线程消费。消费者线程从缓冲区中获得物品,然后释放缓冲区。当生产者线程生产物品时,如果没有空缓冲区可用,那么生产者线程必须等待消费者线程释放出一个空缓冲区。当消费者线程消费物品时,如果没有满的缓冲区,那么消费者线程将被阻塞,直到新的物品被生产出来。#include <windows.h> #include <iostream> const unsigned short SI
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摘要:花了我一个星期来整理~ 一、Makefile的规则 targets : prerequisites command ... 或是这样: targets : prerequisites ; command command ... targets是文件名,以空格分开,可以使用通配符。一般来说,我们的目标
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