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macOS Tahoe 将是英特尔芯片 Mac 的最后一次更新,这将对用户产生哪些影响?
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安徽一银行两名客户经理因吃客户一碗面每人被罚 3000 元,这个处罚力度合理吗?
江苏十三个地级市足球超级联赛能不能成为拉内需的一手妙棋?
小米YU7从7月提前至6月底发布,是什么原因导致提前发布?
导师给了1.4W要我给工作室买个主机,是整机还是自己配?
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你在出租房屋发现过什么前租客留下的“宝藏”?
Golang和J***a到底怎么选?
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为什么新流行的开源编辑器都在用Rust开发?
微信服务器会保留聊天记录吗,会保存多久?
我的世界怎么租一个四个人的服务器?
网传厦门某国企研发部门要求每日考察后端 400 行,前端 1000 行代码量,如属实,这个考核合理吗?
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…。