_realyin_的博客

原创 Python的循环技巧与性能优化实战

优化循环性能的核心在于减少不必要的计算和内存访问。避免在循环内部进行重复计算，将不变的计算移到循环外部。例如，在循环外部计算常量表达式或预先定义函数，以减少每次迭代的开销。从原始循环开始，逐步应用局部变量、列表推导式和NumPy优化，展示性能提升的过程。例如，将循环条件中的固定值预先计算并存储，而不是在每次迭代时重新计算。timeit模块提供了一种简单的方法来测量小代码片的执行时间，有助于比较不同循环实现的性能。NumPy提供了向量化操作，可以将循环任务委托给高效的C代码，大幅提升数值计算性能。

原创 Python中的5个隐藏技巧，让你的代码更优雅高效

Python 3.7引入的@dataclass装饰器能自动生成__init____repr__相比传统类定义减少约70%的模板代码，同时支持类型提示、默认值和不可变实例()，使代码更简洁且易于维护。

原创 Python列表推导式从入门到精通的终极指南

掌握列表推导式是成为Python高手的关键一步。从基础的单循环到带条件的过滤，再到多层嵌套，每一步都增强了代码的表达力。记住，虽然推导式强大，但可读性至关重要。在复杂场景中，适度使用并结合其他Python特性，如生成器或函数式编程，才能写出既高效又维护友好的代码。

原创 [Java多线程编程实战深入解析并发工具类的应用场景与性能优化]

BlockingQueue系列提供了线程安全的队列实现，其中LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue分别基于链表和数组实现，具有不同的吞吐量和内存特性。在读多写少的场景中，ReadWriteLock能显著提升性能，允许多个读线程同时访问共享资源，而写线程保持独占访问。在多核处理器成为主流的今天，Java多线程编程已成为提升系统性能的关键技术。通过深入理解各工具类的实现原理和特性，结合系统监控和性能分析，才能充分发挥多核处理器的计算潜力，构建高效稳定的并发系统。

原创 深入解析JavaStreamAPI高效处理集合的现代方法

中间操作（如filter, map, sorted）返回一个新的Stream，支持链式调用，它们是惰性求值的，意味着不会立即执行，而是等到终端操作被调用时才开始处理。其次，它的内部迭代机制将迭代逻辑从程序员手中转移至库中，使得JVM能够进行更底层的优化，如避免不必要的中间对象创建。与传统的迭代式操作相比，Stream API能够以更简洁、更高效的方式执行复杂的数据处理任务，如过滤、映射、排序、聚合等。它不仅减少了样板代码，还通过内部迭代和潜在的并行处理优化了性能，是现代Java开发中处理集合的首选工具。

原创 Java编程中的高效多线程处理核心技术与实践指南

此外，java.util.concurrent包提供了更灵活的锁机制，如ReentrantLock、ReadWriteLock等，它们支持公平锁、条件变量等高级特性，能够更精细地控制线程同步。Java的Executor框架提供了更高级的线程管理机制，通过线程池（如ThreadPoolExecutor）可以有效地管理线程生命周期，避免频繁创建和销毁线程的开销。使用线程池时需要合理配置核心线程数、最大线程数和队列容量，通常CPU密集型任务建议使用较小的线程池，而IO密集型任务可以使用较大的线程池。

原创 Java并发编程中的线程池核心原理与实践指南

在实际应用中，应避免使用`Executors`的快捷方法（如`newFixedThreadPool`, `newCachedThreadPool`），因为它们隐藏了参数细节，容易导致OOM（如无界队列）或资源耗尽（如无上限的缓存线程池）的风险。`Executors`工厂类提供了一些便捷的方法来创建配置好的线程池实例，但深入理解`ThreadPoolExecutor`的构造函数参数是掌握其核心原理的关键。你可以通过实现此接口来设置线程的名称、优先级、守护线程状态等，这对于系统监控和调试非常有帮助。

原创 Java中的StreamAPI提升集合处理的效率与优雅性

例如，在一个包含`filter`和`findFirst`的操作中，一旦找到第一个满足条件的元素，整个处理就会立即停止（短路），避免了处理整个数据集的开销，这在处理大规模或无限流时至关重要。对于并行流，要意识到数据拆分、线程调度带来的开销，因此并非所有情况都适合并行化，特别是在数据量小或源数据结构拆分成本高（如LinkedList）的情况下，顺序流可能是更优选择。它通过将复杂的集合处理逻辑抽象为一系列链式操作，不仅极大地提升了代码的简洁性和可读性（优雅性），而且在底层优化的加持下，往往能带来处理效率的提升。

原创 Java新特性全解析从Lambda表达式到模块化系统

一个模块是一个自描述的组件，其定义写在模块根目录下的`module-info.java`文件中。该文件声明了模块的名称、该模块依赖哪些其他模块（`requires`）、该模块向其他模块导出哪些包（`exports`），以及该模块允许哪些其他模块反射访问其非导出包（`opens`）。这使得开发者可以精确控制包级的可见性，实现了强封装性，避免了传统ClassPath下“ Jar Hell ”的问题。

原创 探究Java中的多线程编程核心概念与最佳实践指南

掌握Java多线程编程是一个循序渐进的过程。从理解线程的基本生命周期和同步机制开始，逐步深入到高级的并发工具和模式。始终牢记线程安全的基本原则，并在实践中不断应用这些最佳实践，才能构建出既高效又可靠的并发应用程序，充分释放现代多核处理器的计算潜力。

原创 [Java]为什么说Java的StreamAPI是数据处理的神器？

其管道式操作与现代化数据 processing 框架（如Spark、Flink）的设计理念一脉相承，使得Java开发者能够更容易地适应大规模数据处理场景，成为连接传统企业应用与现代数据技术的桥梁。它通过声明式编程和函数式风格，将复杂的数据操作转化为直观、简洁且高效的流水线操作。与传统的迭代方式相比，Stream API能够显著减少样板代码，提升开发效率，同时保持优异的性能表现。同时，Stream操作提供了完善的异常处理机制，开发者可以通过多种方式妥善处理可能出现的异常情况，确保程序的稳定性。

原创 Java深度解析现代并发编程中的CompletableFuture实践与应用

CompletableFuture是现代Java开发者工具箱中不可或缺的利器。它将复杂的多线程和异步编程抽象为一套流畅、声明式的API，极大地降低了并发编程的门槛和出错概率。通过其强大的组合能力，开发者可以优雅地解决并行、依赖、异常等复杂场景。在实践中，需注意线程池的合理使用、异常链的正确处理以及利用新版Java中的超时特性来增强系统鲁棒性。

原创 Java并发编程深入解析线程池的工作原理与最佳实践

线程池是Java并发编程中强大且基础的工具，深入理解其工作原理并遵循最佳实践，能够显著提升应用程序的性能和健壮性。开发者应当根据具体业务场景精心配置参数，选择合适的队列和拒绝策略，并持续监控与调整，从而构建出高效、稳定的并发处理系统。

原创 《深入浅出Java多线程编程中的锁优化实战技巧》

Java多线程中的锁优化是一门实践性很强的艺术。它要求开发者不仅深入理解各种锁机制的原理和适用场景，还需要结合性能监测工具（如JProfiler）进行实际的分析与调优。通过综合运用减小锁粒度、读写分离、乐观锁、锁粗化/消除以及使用线程本地变量和并发容器等技术，可以有效地降低锁竞争，构建出既正确又高效的多线程应用程序。

原创 【Java进阶】深入理解Synchronized与Lock的并发编程差异与应用场景

机制是JVM级别的内置关键字，隐式实现；Lock是API级别的接口，显式调用。灵活性Lock远超，支持中断、超时、公平锁和多条件。锁的释放由JVM自动管理；Lock必须手动释放。性能：在低竞争情况下，经过优化的性能与Lock相差无几；在高竞争环境下，Lock的可配置性可能带来更好的性能。和Lock是Java并发编程中相辅相成的两种工具。以其易用性和自动化管理满足了绝大多数基础同步需求，是并发控制的“瑞士军刀”。而Lock。

原创 SQL入门指南从基础查询到高级应用

例如查找薪资高于平均水平的员工：SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);EXISTS和IN运算符常与子查询配合使用，如查询已下订单的客户：SELECT name FROM customers WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.id);

原创 掌握SQL[数据库查询]技巧从入门到精通的实战指南

同时，查询性能优化至关重要，包括索引设计、执行计划分析、查询重构等技术。学习如何使用CTE（通用表表达式）简化复杂查询，如何利用临时表处理多阶段分析，以及如何避免常见的性能陷阱。建议结合实际业务需求设计查询方案，逐步培养解决复杂数据问题的能力，最终达到灵活运用SQL进行数据分析和决策支持的精通水平。SQL作为与数据库交互的核心语言，其查询技巧的掌握程度直接决定了数据处理的效率与深度。本文将通过系统化的学习路径，带领读者从基础查询语句逐步深入到高级分析技术，构建完整的SQL技能体系。

原创 SQL关键词标签数据库查询的基石与高效数据操作指南

# SQL 数据库查询基石：高效数据操作全攻略。

原创 好的，请看SELECT‘SQL优化实战提升查询性能的10个关键技巧‘AS文章标题；

但需注意，索引并非越多越好，过多的索引会增加写操作的开销，因此需要在读写性能之间找到平衡点。通过分析执行计划，可以了解查询是如何被执行的，发现潜在的性能瓶颈，如全表扫描、不必要的排序或低效的连接方式。优化JOIN的关键在于正确选择连接顺序——将返回较少行数的表放在前面，较大的表放在后面。对于复杂的多表连接，可以考虑使用临时表或子查询来分解复杂性，提高可读性和执行效率。过时的统计信息会导致优化器选择低效的执行路径。覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有字段，使得查询可以直接从索引中获取数据而无需访问表数据。

原创 SQL优化技巧提升数据库查询性能的10个实用方法

例如，将相关子查询重写为LEFT JOIN或INNER JOIN可以显著减少查询的执行时间，因为JOIN操作通常能够被数据库优化器更有效地处理。此外，合理使用临时表或公共表表达式（CTE）来分解复杂查询，能够提高代码的可读性并为优化器提供更好的执行计划。定期分析索引的使用情况并删除冗余或未使用的索引，因为过多的索引会降低写操作的性能并增加存储开销。数据库层面的查询缓存机制（如MySQL的Query Cache）虽然有用，但在高并发写环境下可能带来锁竞争问题，需要谨慎启用。全表扫描是性能杀手，应当尽量避免。

原创 SELECT‘数据库管理与SQL优化技巧提升查询效率的5个关键步骤‘ASTitle；

需要注意的是，虽然索引能提升查询性能，但也会增加数据插入、更新和删除的开销，因此需要在读写性能之间找到平衡点。通过分析执行计划，可以了解查询是如何被执行的，是否使用了索引，是否存在全表扫描等高成本操作。现代的查询优化器严重依赖统计信息来生成高效的执行计划，如果统计信息过时，优化器可能会选择次优的查询路径。因此，确保统计信息的准确性是维持长期查询性能的重要保障。遵循规范化原则（如第三范式）可以减少数据冗余，确保数据一致性，但有时为了查询性能，可能需要谨慎地反规范化，例如添加冗余字段以避免复杂的JOIN操作。

原创 SQL从入门到精通的关键语法与实践指南

子查询（或称嵌套查询）则将一个查询的结果作为另一个查询的条件，提供了强大的数据处理能力。此外，集合操作如UNION（并集）、INTERSECT（交集）和EXCEPT（差集）允许合并多个SELECT语句的结果集。遵循最佳实践，如编写格式清晰、可读性高的SQL代码，避免使用SELECT ，以及始终考虑查询的性能影响，将帮助你从会写SQL转变为善于用SQL解决实际问题。理解何时该创建索引（如在高选择性的列上），以及不同类型索引（如聚集索引、非聚集索引、复合索引）的适用场景，能极大地提升数据库性能。

原创 [SQL教程]从入门到精通全面掌握SQL查询与数据操作

SQL还包括数据定义语言（DDL），用于创建和修改数据库结构。CREATE TABLE用于创建新表，如CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100));ALTER TABLE用于修改表结构，如添加列：ALTER TABLE users ADD COLUMN email VARCHAR(255);DROP TABLE用于删除表。这些操作需谨慎执行，以免影响数据库完整性。通过本教程，您已经掌握了SQL的基本查询、数据操作和高级功能。

原创 SQL查询优化掌握这些{关键词标签}，轻松提升数据库性能

优化SQL查询的第一步是理解数据库如何执行你的查询。但需要注意的是，索引并非越多越好，因为索引会占用额外的存储空间，并在数据插入、更新和删除时带来维护开销。一个编写不当的查询可能拖慢整个系统，而经过优化的查询则可以轻松提升数据库性能，确保数据快速、稳定地提供服务。数据库的性能优化不仅仅在于编写高效的查询，定期的数据库维护也是必不可少的。一个维护良好的数据库能够持续保持高效的性能，为查询优化提供坚实的基础。指定需要的字段名而不是通配符，可以减少数据库需要处理的数据量，从而减轻网络传输的负担和内存的消耗。

原创 C代码IDE推荐

现代C语言IDE的另一个优势是其可扩展性。插件系统允许开发者根据特定需求添加新功能，从代码格式化工具到第三方库集成。主题和外观定制使开发者可以创建舒适的工作环境，减少视觉疲劳。代码模板和片段功能加速了常见代码模式的输入，提高了编码速度。键盘映射自定义允许用户按照个人偏好配置快捷键。这些自定义选项使IDE能够适应各种工作流程和项目需求，为开发者提供了极大的灵活性。

原创 数据结构预算法最新研究进展

数据结构预算算法是计算机科学中一个至关重要的研究领域，它专注于如何高效地管理和操作数据，以优化计算资源的消耗，尤其是时间和空间复杂度。近年来，随着大数据、人工智能和物联网的迅猛发展，对高效算法的需求呈指数级增长。预算算法不再仅仅追求理论上的最优解，更注重在实际应用场景中的性能表现和资源约束下的平衡。研究者们致力于开发新型数据结构和与之配套的算法，以期在有限的计算预算（如时间、内存、能源）内处理日益增长的数据规模。

原创 数据结构预算法与图论

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它直接决定了数据操作的效率与资源的利用率。更为复杂的结构如哈希表通过散列函数实现了近似常数时间的查找，而平衡二叉搜索树则在动态数据集中保持了元素的有序性与操作稳定性。理解不同数据结构的特性及其时间、空间复杂度，是设计高效算法的基础，能够帮助开发者针对特定问题选择最合适的工具，避免不必要的性能瓶颈。图的遍历算法，如广度优先搜索和深度优先搜索，是探索图结构的基础。动态规划通过存储子问题的解来避免重复计算，有效解决了具有最优子结构特点的问题，例如背包问题和最长公共子序列。

原创 python手机版下载3.7.2

原创 C++面试高频问题

原创 python编程工具有哪些

原创 记录一下CausalDiscoveryToolbox的R包安装历程

使用python包CausalDiscoveryToolbox时，对R包是有依赖的，首先需要安装R，R完成安装后，修改CausalDiscoveryToolbox的配置文件，对于anaconda来说，配置文件为Lib\site-packages\cdt\utils目录下的Settings.py文件，

原创 Sklearn中CountVectorizer的简单理解

对CountVectorizer的简单理解

原创 关于py2neo中的merge,create，当反复执行时，会出现什么。。。

先导包和创建点和关系先把包导了from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher,Subgraphimport logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="%(message)s")两个点，一条关系，一个subgrapha=Node('test',name='a')b=Node('test',name='b')r=Relationship(a,'knows'

原创 关于Proximal Methods，近端梯度下降的理解

本文介绍了两种Proximal Methods的证明方法以及实现。内容主要来源于王然老师的《Proximal Methods》一文以及网络，加入了部分个人理解。由于水平有限，如有不妥之处，敬请指正。为什么会有Proximal methods这个东东？在机器学习的损失函数求解过程中，通过计算梯度然后迭代寻找最小值是一个常用的方法。而对于一些函数，是无法求导的，这时就无法用梯度下降等方法求解了。比如加了L1L1L1正则的损失函数。argminβ1N∗∑i(yi−xi∗βt)+λ∗∥β∥1\mathop{\

原创 假设u~N(0, 1), X|u ~ N(u, 1)$，我们一起来推导 u的 posterior(p(u|X))

假设μ∼N(0,1),X∣μ∼N(μ,1)\mu \sim N(0, 1), X|\mu \sim N(\mu, 1)μ∼N(0,1),X∣μ∼N(μ,1)，我们一起来推导 μ\muμ 的 posterior(p(μ∣X)p(\mu|X)p(μ∣X))说明：X∣μX|\muX∣μ表示：(x1,x2,...,xn)∣μ(x_1,x_2,...,x_n)|\mu(x1​,x2​,...,xn​)∣μp(μ∣X)=p(X∣μ)p(μ)∫p(μ∣X)p(X)dμp(\mu|X) =\frac{p(X|\mu)p

翻译 Numpy和JAX中的随机数

前言本文主要翻译自colab上的一篇文档，增加了部分个人理解。colab原文链接如下：https://colab.research.google.com/github/google/jax/blob/main/docs/jax-101/05-random-numbers.ipynb#scrollTo=1Op_vnmkjw3z关于伪随机数的生成，pseudo random number generation：伪随机数并非真正的随机数，伪随机数是根据一定的算法，依据初始值（种子，key）生成的数值，当