儿子抑郁四年左右了,他的未来该怎么办?
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上海迪士尼为什么老是打架?
obsidian用一两年后会有多大?全文搜索还快吗?
请问27寸4K显示器哪个好呀?
你们学校的校花都是怎么样的?
本人女20,平胸跟男生一样怎么办 ?
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我国有能力发现B2并摧毁吗?
《西西里美丽传说》女主角,在当时打扮这么高调,不觉得带给自己很多不便吗?如何理解她的心态?
缅甸的军阀如果关押着数十万的美国人的话,美国会怎么做?
为什么 CRT 画质这么好也被淘汰,液晶反而发展的很好?
为什么一部分人强烈推荐Macbook而另一部分人却说永远也不要买Macbook?到底好不好用?
macbook air m4 敲代码是否够用?
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2024MacBookPro14寸选择m4标准版(10核心)32+512还是M4Pro(12核心)?
听说百度文心一言已经停止训练了,真的***的?百度这是准备放弃ai了吗?
城管如果彻底解散,中国应该大庆三天吗?
有哪些BI工具惊艳了你?
想知道德普怎么看上艾梅柏·希尔德的?
非计算机专业,好奇为什么会出现“程序依赖bug运行”的情况?
特斯拉宣布将于 6 月 22 日开始 Robotaxi 公开试运营,这将对自动驾驶行业带来哪些影响?
食堂餐桌椅组合
学校食堂餐椅
工厂饭堂桌椅
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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…。