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2025 年 6 月,Rust 在 GUI 方面有何大的进展? 你最看好哪个框架?
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请问买个nas,能够直接把游戏装进去吗?
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为何雷军天天健身,却无健身痕迹?
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江西一救护车转运重症患儿 800 公里收 28000 元遭质疑,争议点是什么?哪些信息值得关注?
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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?
《诛仙》中,张小凡是如何放下对普智的恨意的?
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如果让你设计攻打台湾地区,你会有什么好的想法和打法?
《龙珠》中最 Bug 的设定是什么?
如何看待苹果在 WWDC25 发布的 Foundation 模型框架,它将为开发者和用户带来哪些改变?
为什么欧美影视喜欢露点?
目前美军还有哪些领域是明显领先于解放军的?
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…。