如何看待 稚晖君第五轮融资 估值将达70亿?
J***aScript 已经强大到什么程度了?
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前端 css 中的 Grid 属性有哪些?
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为什么剪映是剪辑软件鄙视链的最底层?
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日本真的有些澡堂和温泉是不分男女的吗?有人去过不分男女的那种吗?
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华为自研的仓颉编程语言将于 7 月 30 日开源,这款语言将如何影响未来的开发趋势?
月之暗面 Kimi 首个 Agent 开启内测,可生成易追溯的万字报告,有哪些技术亮点?
NextJS的全栈能力现在如何了?
华为Pura 80首销遇冷,是否说明消费者已经开始对麒麟芯片性能有所觉醒?
维护一个大型开源项目是怎样的体验?
公司就一个后端一个前端,有必要搞微服务吗?
大家有什么烧钱的爱好吗?
为什么没人提微软裁员?
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女生到底应不应该穿***的衣服?
为什么章若楠和杨超越长得很像,男人却更喜欢章若楠,认为有女人味,而觉得杨超越像小女孩?
Chrome 浏览器设计的神细节有哪些?
按理说机械硬盘和固态硬盘使用得当寿命几乎一样长,但为什么网上传言机械硬盘更容易坏?
PHP现在真的已经过时了吗?
食堂餐桌椅组合
学校食堂餐椅
工厂饭堂桌椅
四脚分体餐桌椅
钢木连体餐桌椅
玻璃钢连体桌椅
polars几乎全线碾压pandas,尤其是在大型数据集的情况下,性能的提升很高。
不足的是目前一些用户层面的生态还是依赖于pandas。
不过这个不是什么大问题,毕竟python开发层面为了高效基本都是操作ndarray。
最大的优点就是小数据集到大数据集的性能开销很平滑,兼顾了各种场景下的功能与性能的综合考量。
下面是在不同数据量、不同周期下对tick数据进行处理,numba+ndarray和基于polars方案性能对比,涉及到的操作包括时间格式转…。