上篇知道了minicap发送图片的格式,照着官网的app.js代码,改用一个python版的来解析它,适当扩展,可以做个小工具实时显示手机屏幕. 步骤: 一.手机开启minicap服务 adb shell LD_LIBRARY_PATH=/data/local/tmp /data/local/tmp/minicap -P 108 二.本机端口映射 adb forward tcp: localabstract:minicap 三.执行下面的代码 # coding: utf8 ''' by jc 2

原则1:不优化 原则2:不要优化那些不重要的部分(否则会降低可读性) 解决方案: 1. 使用函数,局部变量比全局变量快很多.尽量使用函数,如main() 2. 有选择性的消除属性访问. 如多用 from math import sqrt 而不要直接再程序中多次调用 math.sqrt(), 或直接声明局部变量. import math def compute_roots(nums): sqrt = math.sqrt res = [] res_append = res.append for n

python多进程和多线程谁更快 python3.6 threading和multiprocessing 四核+三星250G-850-SSD 自从用多进程和多线程进行编程,一致没搞懂到底谁更快.网上很多都说python多进程更快,因为GIL(全局解释器锁).但是我在写代码的时候,测试时间却是多线程更快,所以这到底是怎么回事?最近再做分词工作,原来的代码速度太慢,想提速,所以来探求一下有效方法(文末有代码和效果图) 这里先来一张程序的结果图,说明线程和进程谁更快 一些定义 并行是指两个或者多个事件

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置. Python很简单易用,但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时,它的数量级依然低于C.Java和JavaScript.但不少第三方不愿赘述Python的优点,而是决定自内而外提高其性能.如果你想让Python在同一

关注之后加星标,江湖要事早知道 ​ 文章来源:jb51.net 有一种语言堪称比语言排行榜前五热门选手的Python.Java更快,它就是GO语言. Go于2009年11月正式宣布推出,成为开放源代码项目,并在Linux及Mac OS X平台上进行了实现,后来追加了Windows系统下的实现.在2016年,Go被软件评价公司TIOBE 选为“TIOBE2016 年最佳语言”. 目前,Go每半年发布一个二级版本(即从a.x升级到a.y). 在Go语言面世后的9年,有很多公司开始使用Go语言开发自己

source: https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp1.html translated by trav, travmymail@gmail.com 引言 下图是两种正则匹配算法的对比图,其中左边的是许多语言都作为标准使用的算法,而右边的算法则鲜为人知,它是多个版本的awk和grep程序所使用的算法.这两种算法有着惊人的不同表现: 注意到Perl需要大约60秒的时间来匹配长度为29的字符串,而Thompson NFA算法只需要20微秒,两者相差了上百万倍.不仅如

Python猫注: 在今年 5 月的 Python 语言峰会上,Guido van Rossum 作了一场<Making CPython Faster>的分享(材料在此),宣告他加入了激动人心的"香农计划",旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍.近日,Guido 上了一档英文播客节目(时长 30 分钟),谈论了他正在做的与高性能相关的工作,解答了几个问题.播客作者整理了一份内容纪要,本文是对该纪要的翻译.注:文末有音频及文稿下载 作者:Software at S

按照发布计划,Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布. 据测试,3.11 相比于 3.10,将会有 10-60% 的性能提升,这个成果主要归功于"Faster CPython"项目,即"香农计划". 关于"香农计划"的详情,可查看 Python 之父的主题分享,以及他的一则播客访谈. 3.11 版本为 Python 的提速开了一个激动人心的好头.接下来,3.12 还会有更多动作. 以下文章翻译自"香农计划

本文来自腾讯资深研发工程师罗成在InfoQ的技术分享. 1.前言 如果:你的 App,在不需要任何修改的情况下就能提升 15% 以上的访问速度,特别是弱网络的时候能够提升 20% 以上的访问速度. 如果:你的 App,在频繁切换 4G 和 WIFI 网络的情况下,不会断线,不需要重连,用户无任何感知.如果你的 App,既需要 TLS 的安全,也想实现多路复用的强大. 如果:你刚刚才听说 HTTP2 是下一代互联网协议,如果你刚刚才关注到 TLS1.3 是一个革命性具有里程碑意义的协议,但是这两个

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜

发现一个比ack更快更好用的:  https://github.com/ggreer/the_silver_searcher   , 使用时命令为ag,它是基于ack的代码二次开发的,所有使用方法基本和ack差不多(包括命令行参数),但也小有区别.  ubuntu 下安装:  sudo apt-get install silversearcher-ag ag man page:    https://www.mankier.com/1/ag 可以在 源码(要搜索的目录) 目录建立一个 .igno

https://mp.weixin.qq.com/s/44ysXnVBUq_nJByMyX9n5A 让互联网更快:通往QUIC之路 原创: 史天 翻译 云技术实践 8月15日 QUIC(Quick UDP Internet Connections)是一种默认加密的新互联网传输协议,它提供了多项改进,旨在加速HTTP传输并使其更加安全,目标是想最终取代TCP和TLS协议.在本文中,我们将概述QUIC协议的一些关键特性和它们给Web带来的好处,以及支持这一全新协议过程中遇到的一些挑战. 实际上有两个

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效

这个githube上的教程是非常好的,是个中文翻译,大家直接学这个就行 https://github.com/anjuke/zguide-cn/tree/master/bin 原文地址: https://github.com/imatix/zguide/tree/v2.2 ZeroMQ 特点介绍 1.支持高并发的异步 Socket 框架2.协议比 TCP 更快.适用于大型集群和分布式计算3.提供多种消息传递机制,如 inproc/IPC/TCP/multicast 等4.内置丰富的组合模式,可用

原文地址:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast 翻译放在每个小段下面 Anthony Starks has remixed my original Google Present based slides using his fantastic Deck presentation tool. You can check out his remix over on his blog, mindchunk.bl

全网最热Python3入门+进阶 更快上手实际开发  整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把pyth

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的

比如: select id, name from table1 where name = 'x' union all select id, name from table2 where name = 'x'      与select * from (select id, name from table1 union all select id, name from table2) where name = 'x'. 哪一种方式性能更好一些呢? 希望高手能详细说明下, 并且考虑到有索引和无索引的情

原文:Faster Alternative to PHP’s Array Unique Function 概述 使用PHP的array_unique()函数允许你传递一个数组,然后移除重复的值,返回一个拥有唯一值的数组.这个函数大多数情况下都能工作得很好.但是,如果你尝试在一个大的数组里使用array_unique()函数,它会运行地慢一些. 有一个比较好而且更快的函数array_flip()来替代使用array_unique()函数来创建唯一的数组.这个魔法般的函数会交换数组里面每一个元素的键

装好ubuntu系统后的第一见事就是替换自带的更新源,原因是系统自带的源有些在中国访问不了,可以访问的速度又特别慢.幸好国内的一些公司和大学提供了速度不错的更新源.下面介绍如何使用更快的更新源 方法/步骤 备份sources.list文件:      cp /etc/apt/sources.list etc-backup/etc-apt-source.list  打开sources.list:     sudo gedit /etc/apt/sources.list   修改sources.li