实验代码如下：import os import jax as jx import jax.numpy as jnp import jax.experimental.mesh_utils as jxm import jax.sharding as jsh import timeit # 设置 XLA 标志以强制 JAX 使用多个 CPU 设备 os.environ["XLA_FLAGS"] = ( f'--xla_force_host_platform_device_count=8' ) # 定义离散差分核心函数 def calc_fd_kernel(x): # 沿第一个轴计算一阶有限差分 # 使用 jnp.zeros 预填充，以保持输出形状与输入相同 return jnp.diff( x, 1, axis=0, prepend=jnp.zeros((1, *x.shape[1:])) ) # 编译差分核函数的工厂函数 def make_fd(shape, shardings): # 使用 AOT (Ahead-Of-Time) 编译以获得最佳性能测量 return jx.jit( calc_fd_kernel, in_shardings=shardings, out_shardings=shardings, ).lower( jx.ShapeDtypeStruct(shape, jnp.dtype('f8')) ).compile() # 创建一个 2D 数组进行分区 n = 2**12 # 4096 shape = (n, n,) # 生成随机数据 x = jx.random.normal(jx.random.PRNGKey(0), shape, dtype='f8') # 定义不同的 sharding 策略 # (1, 1): 无 sharding，单设备 # (8, 1): 沿第一个轴（差分轴）分片到 8 个设备 # (1, 8): 沿第二个轴（垂直于差分轴）分片到 8 个设备 shardings_config = { (1, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((1,), devices=jx.devices("cpu")[:1])).reshape(1, 1), (8, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(8, 1), (1, 8) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(1, 8), } # 将数据放置到不同 sharding 配置的设备上 x_sharded = { mesh_spec : jx.device_put(x, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } # 为每种 sharding 配置编译差分函数 calc_fd_compiled = { mesh_spec : make_fd(shape, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } print("开始性能测试：") results = {} for mesh_spec in shardings_config: print(f"\n测试 sharding 配置 {mesh_spec}:") stmt = f"calc_fd_compiled[{mesh_spec}](x_sharded[{mesh_spec}]).block_until_ready()" # 使用 timeit 测量执行时间 # 转换为字符串以便 timeit 可以执行 time_taken = timeit.timeit( stmt, globals={ 'calc_fd_compiled': calc_fd_compiled, 'x_sharded': x_sharded, 'mesh_spec': mesh_spec }, number=10 # 运行次数 ) # timeit 返回的是总时间，这里除以 number 得到平均每次运行时间 avg_time_ms = (time_taken / 10) * 1000 results[mesh_spec] = avg_time_ms print(f"平均运行时间: {avg_time_ms:.3f} ms") print("\n--- 性能测试结果总结 ---") for mesh_spec, time_ms in results.items(): print(f"Sharding {mesh_spec}: {time_ms:.3f} ms") # 原始测试结果 (Jupyter %timeit 格式) # (1, 1) # 48.9 ms ± 414 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) # (8, 1) # 977 ms ± 34.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) # (1, 8) # 48.3 ms ± 1.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)观察到的性能结果： SpeakingPass-打造你的专属雅思口语语料 使用chatGPT帮你快速备考雅思口语，提升分数 25 查看详情 (1, 1) Sharding (无分片): 约 48.9 ms (8, 1) Sharding (沿 axis=0 分片): 约 977 ms (性能显著下降) (1, 8) Sharding (沿 axis=1 分片): 约 48.3 ms (性能与无分片相似，无显著提升) 性能分析与解释 实验结果清楚地表明，并非所有 sharding 策略都能带来性能提升，有时甚至会导致严重下降。
21 查看详情 // 假设我们有一个自定义的FileHandleRAII类 class FileHandleRAII { public: FILE* handle; FileHandleRAII(const char* filename, const char* mode) { handle = fopen(filename, mode); if (!handle) { throw std::runtime_error("Failed to open file"); } } ~FileHandleRAII() { if (handle) { fclose(handle); } } // 禁用拷贝和赋值，确保独占 FileHandleRAII(const FileHandleRAII&) = delete; FileHandleRAII& operator=(const FileHandleRAII&) = delete; }; void modern_function() { auto data = std::make_unique<int[]>(100); // 智能指针是RAII的典范 FileHandleRAII fp_wrapper("test.txt", "w"); // 自定义RAII类 if (some_condition) { throw std::runtime_error("Oops!"); // 异常抛出 } // 无论是否抛出异常，data和fp_wrapper都会在超出作用域时自动释放资源 }通过std::unique_ptr和我们自定义的FileHandleRAII类，无论modern_function是正常结束还是因为异常而提前退出，data指向的内存和fp_wrapper管理的文件句柄都会被其析构函数正确释放。
我个人觉得，这就像在搭建一个复杂的乐高模型，每一块砖头（引用）都得严丝合缝地找到它的位置，不能有缺失，也不能指错地方。
删除数据库记录是PHP开发中常见的操作，通常用于管理后台或用户数据维护。
然而，有时在执行docker-php-ext-install命令时，构建过程可能会意外停止并长时间无响应，这通常是由于以下几个原因造成的： 缺少必要的系统依赖库：PHP扩展的编译和安装往往依赖于宿主系统中的特定开发库（如libzip-dev）。
建议使用 override 关键字明确表示重写，提高代码可读性和安全性。
关键字参数： 传入参数时，指定参数的名字。
实现步骤与代码解析 以下是实现上述条件折扣功能的具体步骤和相应的PHP代码。
'); } 优点： 验证与清理一体化： 将数据验证和批量赋值的数据清理逻辑整合在一个地方，代码更清晰。
下面通过示例展示如何使用这些算法生成散列值并进行校验。
输出结果如下：[ a b 4 1 1 5 0 -1, a b 10 1 1 11 1 1 12 0 -1]完整代码 以下是完整的代码：import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 'b': [-1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1] }) g = df['a'].eq(0).cumsum().sub(df['a'].eq(0)) cond1 = df.groupby(g)['b'].transform('first').eq(1) cond2 = df.groupby(g)['b'].transform('count').gt(1) out = [d for _, d in df[cond1 & cond2].groupby(g)] print(out)总结 本文详细介绍了如何使用Pandas对DataFrame中连续的数值进行分组，并根据特定条件筛选分组后的数据。
0 查看详情 def conditional_generator(): if some_condition: yield "Condition" return # 或者直接 return def sequence_generator(): for i in range(5): yield i def combined_generator(): yield from conditional_generator() if not some_condition: yield from sequence_generator() # 示例 some_condition = True for item in combined_generator(): print(item) some_condition = False for item in combined_generator(): print(item)在这个例子中，conditional_generator 函数处理特定条件，而 sequence_generator 函数生成序列。
Expires / Max-Age: 设置Cookie的有效期，避免会话长期有效。
glob() 函数依赖于操作系统，在某些非 GNU 系统（如 Solaris 或 Alpine Linux）上可能存在限制。
例如，在一个包含多个状态列的表格中，每个状态列可能只包含有限的几个离散值（如'n'、'i'、'etp'）。
根据排序后的键，从字典中提取出最终的分组列表。
下面是如何一步步完成发布的流程。
sync.Pool 的基本用法 sync.Pool 是一个并发安全的对象池，每个goroutine可以安全地获取和归还对象。
即使数据库凭据在其他客户端中验证无误，代码在调用 pymysql.connect() 时仍可能抛出 typeerror: __init__() takes 1 positional argument but 5 were given。
FuncMap 是一个 map[string]interface{} 类型，其中 key 是模板中使用的函数名，value 是对应的 Go 函数。

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