PHP提高编程效率的方法(经验总结)

python编程实现制作网络流量监控动画 c,实时显示网络带宽使用情况,用柱状图或折线图表示不同时间段的流量变化。通过 Python编程实现图形库(如 Pygame、Tkinter、Matplotlib 等)来实现计算机网络基础概念的可视化动画。global bars # 声明 bars 为全局变量。# 获取当前网络流量。# 创建图形和坐标轴。 阅读详情
1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍。
2、$row[’id’] 的速度是$row[id]的7倍。
3、echo 比 print 快,并且使用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)代替字符串连接,比如echo $str1,$str2。
4、在执行for循环之前确定最大循环数,不要每循环一次都计算最大值,最好运用foreach代替。
5、注销那些不用的变量尤其是大数组,以便释放内存。
6、尽量避免使用__get,__set,__autoload。
7、require_once()代价昂贵。
8、include文件时尽量使用绝对路径,因为它避免了PHP去include_path里查找文件的速度,解析操作系统路径所需的时间会更少。
9、如果你想知道脚本开始执行(译注:即服务器端收到客户端请求)的时刻,使用$_SERVER[‘REQUEST_TIME’]要好于time()。
10、函数代替正则表达式完成相同功能。
11、str_replace函数比preg_replace函数快,但strtr函数的效率是str_replace函数的四倍。
12、如果一个字符串替换函数,可接受数组或字符作为参数,并且参数长度不太长,那么可以考虑额外写一段替换代码,使得每次传递参数是一个字符,而不是只写一行代码接受数组作为查询和替换的参数。
13、使用选择分支语句(译注:即switch case)好于使用多个if,else if语句。
14、用@屏蔽错误消息的做法非常低效,极其低效。
15、打开apache的mod_deflate模块,可以提高网页的浏览速度。
16、数据库连接当使用完毕时应关掉,不要用长连接。
17、错误消息代价昂贵。
18、在方法中递增局部变量,速度是最快的。几乎与在函数中调用局部变量的速度相当。
19、递增一个全局变量要比递增一个局部变量慢2倍。
20、递增一个对象属性(如:$this->prop++)要比递增一个局部变量慢3倍。
21、递增一个未预定义的局部变量要比递增一个预定义的局部变量慢9至10倍。
22、仅定义一个局部变量而没在函数中调用它,同样会减慢速度(其程度相当于递增一个局部变量)。PHP大概会检查看是否存在全局变量。
23、方法调用看来与类中定义的方法的数量无关,因为我(在测试方法之前和之后都)添加了10个方法,但性能上没有变化。
24、派生类中的方法运行起来要快于在基类中定义的同样的方法。
25、调用带有一个参数的空函数,其花费的时间相当于执行7至8次的局部变量递增操作。类似的方法调用所花费的时间接近于15次的局部变量递增操作。
26、Apache解析一个PHP脚本的时间要比解析一个静态HTML页面慢2至10倍。尽量多用静态HTML页面,少用脚本。
27、除非脚本可以缓存,否则每次调用时都会重新编译一次。引入一套PHP缓存机制通常可以提升25%至100%的性能,以免除编译开销。
28、尽量做缓存,可使用memcached。memcached是一款高性能的内存对象缓存系统,可用来加速动态Web应用程序,减轻数据库负载。对运算码 (OP code)的缓存很有用,使得脚本不必为每个请求做重新编译。
29、当操作字符串并需要检验其长度是否满足某种要求时,你想当然地会使用strlen()函数。此函数执行起来相当快,因为它不做任何计算,只返回在 zval  结构(C的内置数据结构,用于存储PHP变量)中存储的已知字符串长度。但是,由于strlen()是函数,多多少少会有些慢,因为函数调用会经过诸多步 骤,如字母小写化(译注:指函数名小写化,PHP不区分函数名大小写)、哈希查找,会跟随被调用的函数一起执行。在某些情况下,你可以使用isset()  技巧加速执行你的代码。
(举例如下)
if (strlen($foo) < 5) { echo “Foo is too short”$$ }
(与下面的技巧做比较)
if (!isset($foo{5})) { echo “Foo is too short”$$ }
调用isset()恰巧比strlen()快,因为与后者不同的是,isset()作为一种语言结构,意味着它的执行不需要函数查找和字母小写化。也就是说,实际上在检验字符串长度的顶层代码中你没有花太多开销。
34、当执行变量$i的递增或递减时,$i++会比++$i慢一些。这种差异是PHP特有的,并不适用于其他语言,所以请不要修改你的C或Java代码并 指望它们能立即变快,没用的。++$i更快是因为它只需要3条指令(opcodes),$i++则需要4条指令。后置递增实际上会产生一个临时变量,这个 临时变量随后被递增。而前置递增直接在原值上递增。这是最优化处理的一种,正如Zend的PHP优化器所作的那样。牢记这个优化处理不失为一个好主意,因 为并不是所有的指令优化器都会做同样的优化处理,并且存在大量没有装配指令优化器的互联网服务提供商(ISPs)和服务器。
35、并不是事必面向对象(OOP),面向对象往往开销很大,每个方法和对象调用都会消耗很多内存。
36、并非要用类实现所有的数据结构,数组也很有用。
37、不要把方法细分得过多,仔细想想你真正打算重用的是哪些代码?
38、当你需要时,你总能把代码分解成方法。
39、尽量采用大量的PHP内置函数。
40、如果在代码中存在大量耗时的函数,你可以考虑用C扩展的方式实现它们。
41、评估检验(profile)你的代码。检验器会告诉你,代码的哪些部分消耗了多少时间。Xdebug调试器包含了检验程序,评估检验总体上可以显示出代码的瓶颈。
42、mod_zip可作为Apache模块,用来即时压缩你的数据,并可让数据传输量降低80%。
43、在可以用file_get_contents替代file、fopen、feof、fgets等系列方法的情况下,尽量用 file_get_contents,因为他的效率高得多!但是要注意file_get_contents在打开一个URL文件时候的PHP版本问题;
44、尽量的少进行文件操作,虽然PHP的文件操作效率也不低的;
45、优化Select SQL语句,在可能的情况下尽量少的进行Insert、Update操作(在update上,我被恶批过);
46、尽可能的使用PHP内部函数(但是我却为了找个PHP里面不存在的函数,浪费了本可以写出一个自定义函数的时间,经验问题啊!);
47、循环内部不要声明变量,尤其是大变量:对象(这好像不只是PHP里面要注意的问题吧?);
48、多维数组尽量不要循环嵌套赋值;
49、在可以用PHP内部字符串操作函数的情况下,不要用正则表达式;
50、foreach效率更高,尽量用foreach代替while和for循环;
51、用单引号替代双引号引用字符串;
52、“用i+=1代替i=i+1。符合c/c++的习惯,效率还高”;
53、对global变量,应该用完就unset()掉;
【自监督学习完整教程】第 1 章:初识自监督学习 摘要: 自监督学习(SSL)是一种利用无标签数据自动生成伪标签进行模型训练的方法,有效降低了人工标注成本。本文对比了监督学习、无监督学习和SSL的差异,重点阐述了SSL通过设计PretextTasks(如图像旋转预测)从数据中提取深层特征的原理。实践部分以PyTorch实现图像旋转预测任务为例,展示了SSL的训练流程。实验表明,SSL能够学习通用视觉特征,适用于计算机视觉、自然语言处理等领域,尤其在标注数据稀缺的场景中表现优异。 阅读详情

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∧︵∧全世界的屋顶 ∧︵∧ 802

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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提高PHP编程效率的技巧

由于PHP会在双引号包抄的字符串中征采变量,单引号则不会,留意:只要echo能这么做,它是一种能够把多个字符串看成参数的“函数”6、假如一个字符串调换函数,可接受数组或字符作为参数,而且参数长度不过长,那末能够斟酌额定写一段调换代码,使得每次传递参数是一个字符,而不是只写一行代码接受数组作为查询和调换的参数。9、使用带有一个参数的空函数,其消费的光阴相当于履行7至8次的部分变量递增操纵。8、办法使用看来与类中界说的办法的数目有关,由于我(在测试办法以前和以后都)添加了10个办法,但机能上没有变化。

xiaoweids的博客 429

如何提高PHP编程的效率

由于PHP会在双引号包抄的字符串中征采变量,单引号则不会,留意:只要echo能这么做,它是一种能够把多个字符串看成参数的“函数”6、假如一个字符串调换函数,可接受数组或字符作为参数,而且参数长度不过长,那末能够斟酌额定写一段调换代码,使得每次传递参数是一个字符,而不是只写一行代码接受数组作为查询和调换的参数。4、include文件时只管即便应用相对径,由于它防止了PHP去include_path里查找文件的速率,剖析操纵体系径所需的光阴会更少。类似的办法使用所消费的光阴接近于15次的部分变量递增操纵。

hdxx2022的博客 136

如何提高PHP编程的效率?

转自:微点阅读https://www.weidianyuedu.com 如何提高PHP编程的效率?   1.、用单引号取代双引号来包含字符串,这样做会更快一些。由于PHP会在双引号包抄的字符串中征采变量,单引号则不会,留意:只要echo能这么做,它是一种能够把多个字符串看成参数的“函数”   2、echo比print快,而且应用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)取代字符接,好比echo$str1,$str2。   3、在履行for轮回以前肯定轮回数,不要每轮回一次都盘算值,应用.

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