我正在阅读DockerSecrets并且继续阅读Docker的人们故意选择将secret存储在/run/secrets下的文件中，而不是使用环境变量。但是我在任何地方都找不到关于为什么的解释。所以我问:为什么使用DockerSecrets机制比将环境变量注入(inject)我的容器(通过-e或--env-file)更安全？ 最佳答案 因为secret是加密的。来自documentation:SecretsareencryptedduringtransitandatrestinaDockerswarm.Agivensecretison
我正在考虑更改一些当前需要16字节对齐数组并使用_mm_load_ps来放松对齐约束并使用_mm_loadu_ps的代码高性能代码。关于SSE指令的内存对齐对性能的影响有很多神话，所以我做了一个小的测试用例应该是一个内存带宽绑定(bind)循环。使用对齐或未对齐的负载内在函数，它通过一个大数组运行100次迭代，将元素与SSE内在函数相加。源代码在这儿。https://gist.github.com/rmcgibbo/7689820在配备SandyBridgeCorei5的64位MacbookPro上的结果如下。较低的数字表示更快的性能。当我阅读结果时，我发现在未对齐的内存上使用_mm_
有人知道python中更快的十进制实现吗？如下例所示，标准库的十进制模块比float慢约100倍。fromtimeitimportTimerdefrun(val,the_class):test=the_class(1)forcinxrange(10000):d=the_class(val)d+testd-testd*testd/testd**teststr(d)abs(d)if__name__=="__main__":a=Timer("run(123.345,float)","fromdecimal_benchmarkimportrun")print"FLOAT",a.timeit(1
这里Matrixmultiplicationusinghdf5我使用hdf5(pytables)进行大矩阵乘法，但我很惊讶，因为使用hdf5它比使用普通numpy.dot并在RAM中存储矩阵更快，这种行为的原因是什么？也许python中有一些更快的矩阵乘法函数，因为我仍然使用numpy.dot进行小块矩阵乘法。这里有一些代码:假设矩阵可以放入RAM:在矩阵10*1000x1000上进行测试。使用默认的numpy(我认为没有BLAS库)。普通的numpy数组在RAM中:时间9.48如果A、B在RAM中，C在磁盘上:时间1.48如果A、B、C在磁盘上:时间372.25如果我使用带有MKL的
我正在测试我的新NVIDIATitanV，它支持float16操作。我注意到在训练过程中，float16(~800ms/step)比float32(~500ms/step)慢得多。为了进行float16操作，我将keras.json文件更改为:{"backend":"tensorflow","floatx":"float16","image_data_format":"channels_last","epsilon":1e-07}为什么float16操作这么慢？我是否需要修改我的代码而不仅仅是keras.json文件？我在Windows10上使用CUDA9.0、cuDNN7.0、ten
在玩thisquestion时我注意到一些关于np.log2的相对性能我无法解释的事情。,np.log和np.log10:In[1]:%%timeitx=np.random.rand(100000)....:np.log2(x)....:1000loops,bestof3:1.31msperloopIn[2]:%%timeitx=np.random.rand(100000)np.log(x)....:100loops,bestof3:3.64msperloopIn[3]:%%timeitx=np.random.rand(100000)np.log10(x)....:100loops,b
我刚开始使用Numpy，并注意到对Numpy数组中的每个元素进行迭代的速度比执行相同操作(但具有列表列表)要慢大约4倍。我现在知道这违背了Numpy的目的，如果可能，我应该对函数进行向量化。我的问题是，为什么它要慢4倍。这似乎是一个很大的数目。我使用%timeit运行了以下测试importnumpyasnpb=np.eye(1000)a=b.tolist()%timeitb[100][100]#1000000loops,bestof3:692nsperloop%timeita[100][100]#10000000loops,bestof3:70.7nsperloop%timeitb[1
在Python中，len是一个通过调用对象的__len__方法来获取集合长度的函数:deflen(x):returnx.__len__()所以我希望直接调用__len__()至少和len()一样快。importtimeitsetup=''''''print(timeit.Timer('a="12345";x=a.__len__()',setup=setup).repeat(10))print(timeit.Timer('a="12345";x=len(a)',setup=setup).repeat(10))Demolink但是用上面的代码测试结果显示len()更快。为什么？
我刚刚注意到，如果我在print()函数中使用+进行连接并在shell中运行代码，文本会更快地出现。然而，当使用,时，文本看起来要慢得多，就像“正在输入”的动画效果一样。这两者有效率差异吗？ 最佳答案 虽然我不会怀疑它们之间存在很大差异，但它们显然略有不同。连接文字字符串的print调用可能会在打印之前由CPython的窥视孔优化器连接，从而加快执行速度，这可能就是您所看到的。除此之外，对于小字符串，仅传递一个参数并因此不使用sep这一事实也是一个小好处。对于较大的字符串，需要创建一个大的临时字符串来保存它们的连接，这抵消了所有速度
我必须检查包含10-100k这些元素的列表中是否存在数百万个元素(20-30个字母str)。在python中有没有比set()更快的方法？importsys#loadidsids=set(x.strip()forxinopen(idfile))forlineinsys.stdin:id=line.strip()ifidinids:#printfastqprintid#updateidsids.remove(id) 最佳答案 set尽可能快。但是，如果您重写代码以创建set一次，而不更改它，则可以使用frozenset内置类型。除了不
