文章标签
程序员
-
功耗优化进化史：从随机到自适应，机器学习赋能下的能效革命
你好，我是老码农。在当今这个追求极致性能和便携性的时代，功耗优化已经成为嵌入式系统、服务器、移动设备等领域不可或缺的一环。你是否也曾为设备发热、电池续航短而烦恼？是否好奇过，工程师们是如何在保证性能的同时，最大限度地降低功耗的？今天，我就...
-
Prophet 进阶：自定义 changepoint_func，掌控时间序列拐点
大家好，我是你们的程序员朋友，大白。今天咱们来聊聊 Facebook 开源的时间序列预测神器 Prophet 中的一个高级参数： changepoint_func 。相信不少用过 Prophet 的朋友都对它强大的自动拐点 (change...
-
智能合约赋能跨境交易：痛点破解与监管挑战
嘿，老铁们！ 最近跨境交易是越来越火了，但随之而来的各种问题也让人头疼，比如高昂的手续费、漫长的结算周期、还有各种不靠谱的中间商。有没有一种技术能像孙悟空一样，一个筋斗云就能解决这些问题？ 别说，还真有！那就是——智能合约！ ...
-
PostgreSQL 窗口函数迁移指南：不同数据库实现方式详解
PostgreSQL 窗口函数迁移指南：不同数据库实现方式详解 作为一名程序员，你肯定遇到过需要将数据库从 PostgreSQL 迁移到其他数据库的情况。这其中，窗口函数的迁移往往是一个令人头疼的问题。因为不同数据库对窗口函数的支持程...
-
电商订单数据分析：用 Pandas 驯服原始数据的实用指南
“数据分析”这四个字，听起来高大上，但真要上手，第一步往往是跟乱七八糟的原始数据“搏斗”。特别是电商数据，想想那些订单表，里面可能有重复的、缺失的、格式不统一的数据……头都大了，对吧？别慌！今天咱就来聊聊，怎么用 Pandas 这个 Py...
-
泛型约束在设计模式中的妙用：让你的代码更安全、更灵活！
作为一名资深程序员，我深知设计模式在软件开发中的重要性。它们就像是武功秘籍，能帮助我们编写出可维护、可扩展、易于理解的代码。而泛型，则是现代编程语言中不可或缺的特性，它赋予了我们更强的类型安全性和代码复用能力。今天，我们就来聊聊如何将泛型...
-
如何优雅地维护祖传代码：从崩溃到重构的生存指南
第一次打开那个没有注释、变量名像甲骨文的代码文件时，我的表情从困惑到震惊再到绝望。这份10年前由已离职的"大神"留下的"遗产"，现在成了我每天加班到凌晨的罪魁祸首。 祖传代码的七宗罪 ...
-
告别 Pandas 数据可视化痛点：自定义函数助力代码复用与图表升级
告别 Pandas 数据可视化痛点：自定义函数助力代码复用与图表升级 作为一名资深程序员，我深知数据可视化在数据分析和业务汇报中的重要性。而 Pandas，作为 Python 中最强大的数据分析库之一，其内置的绘图功能虽然方便，但在处...
-
社交工程攻击背后的七大心理学陷阱：程序员必须警惕的认知漏洞
在IT安全领域，最坚固的防火墙往往从人性的裂缝开始崩塌。某金融科技公司安全主管李岩至今难忘2021年那个深夜——攻击者伪装成CEO通过Teams发起视频会议，成功骗过三位资深工程师完成系统提权操作。这个真实案例折射出网络安全对抗的核心矛盾...
-
Python自定义字符串转换函数：驾驭复杂格式的终极指南
前言 作为一名程序员，你肯定经常遇到需要处理各种奇形怪状的字符串的情况。有时候，这些字符串可能包含特殊字符、千位分隔符，甚至是自定义的格式。Python 内置的字符串处理方法虽然强大，但在面对某些特殊情况时，可能就显得力不从心了。别担...
-
Pandas自定义函数：提升数据分析与可视化的灵活性与效率
在数据分析和可视化过程中，编写自定义函数是提高代码复用性和灵活性的有效手段。通过封装常见的图表配置和数据处理逻辑，程序员可以更高效地生成高质量的图表。本文将深入探讨如何在Pandas中编写和应用自定义函数，并结合实际案例展示其优势。 ...
-
深入剖析：分片锁在大型系统中的应用、优化与局限性
各位架构师和高级程序员，大家好！今天咱们来聊聊一个在大型系统设计中至关重要的概念——分片锁（Sharded Lock）。相信在座的各位都或多或少地接触过它，但今天我希望能更深入地探讨分片锁在数据库系统、缓存系统等场景下的应用，以及如何通过...
-
别再依赖 finalize() 了！Java 资源清理的正确姿势，告别内存泄漏！
别再依赖 finalize() 了！Java 资源清理的正确姿势，告别内存泄漏！ 作为一个 Java 程序员，你肯定听说过 finalize() 方法。它曾被寄予厚望，作为对象被垃圾回收前的最后一道防线，用来执行资源清理操作。但残...
-
Nsight Systems API 数据过滤实战：精准定位性能瓶颈，提升调试效率
你好，我是老码农，一个热衷于钻研各种技术细节的程序员。今天，我们来聊聊 Nsight Systems API 中一个非常实用的功能——数据过滤。作为一名开发者，在日常工作中，我们经常需要对性能进行优化，或者排查各种疑难杂症。而 Nsigh...
-
Pandas处理亿级电商订单数据：性能优化实战指南
大家好，我是你们的程序员朋友，小猿。 今天咱们聊聊一个让很多数据工程师头疼的问题：如何用 Pandas 高效处理亿级电商订单数据？别担心，我会把我在实际项目中踩过的坑、总结的经验，都毫无保留地分享给你。 为什么选择 Pandas？...
-
PostgreSQL 触发器：数据库性能优化的秘密武器
大家好，我是老码农。今天我们来聊聊 PostgreSQL 中一个非常强大的特性——触发器（Trigger），以及它在数据库性能优化方面扮演的重要角色。作为一名程序员，特别是涉及到数据库开发和运维的同学，你一定遇到过需要对数据库中的数据进行...
-
医疗物联网（IoMT）设备安全风险评估：量化、优先级与工具选择
大家好，我是你们的老朋友，码农老王。今天咱们聊一个严肃又重要的话题——医疗物联网（IoMT）设备的安全风险评估。 你可能觉得，医疗设备安全跟我一个普通程序员有啥关系？关系大了！你想想，现在医院里越来越多的设备都联网了，小到输液泵、监护...
-
PostgreSQL 性能优化：手撸一个高性能行级触发器扩展
你好，我是那个喜欢折腾的程序员老王。 咱们今天来聊聊 PostgreSQL 里的触发器。你肯定用过触发器，这玩意儿在数据变更时自动执行一些操作，挺方便的。但，你有没有遇到过这种情况：数据批量更新时，触发器导致性能急剧下降？特别是行级触...
-
Pandas 数据清洗实战 缺失值处理的终极指南
大家好，我是老码农，今天我们来聊聊数据分析中一个非常重要但也常常被忽视的环节——缺失值处理。作为一名程序员，你肯定遇到过数据不完整的情况，无论是从数据库里导出的，还是从API接口获取的，总会有那么一些数据是缺失的。如果不对这些缺失值进行处... -
Python 网页解析性能大比拼：BeautifulSoup、lxml 和 pyquery 谁更胜一筹？
大家好，我是你们的“老朋友”程序猿小王！今天咱们来聊聊 Python 网页解析的那些事儿。作为一名合格的 Python 爬虫工程师（或者说，数据采集爱好者），你一定经常跟网页打交道。从网页中提取出我们需要的信息，这可是一项基本功。 而...