实验代码如下：import os import jax as jx import jax.numpy as jnp import jax.experimental.mesh_utils as jxm import jax.sharding as jsh import timeit # 设置 XLA 标志以强制 JAX 使用多个 CPU 设备 os.environ["XLA_FLAGS"] = ( f'--xla_force_host_platform_device_count=8' ) # 定义离散差分核心函数 def calc_fd_kernel(x): # 沿第一个轴计算一阶有限差分 # 使用 jnp.zeros 预填充，以保持输出形状与输入相同 return jnp.diff( x, 1, axis=0, prepend=jnp.zeros((1, *x.shape[1:])) ) # 编译差分核函数的工厂函数 def make_fd(shape, shardings): # 使用 AOT (Ahead-Of-Time) 编译以获得最佳性能测量 return jx.jit( calc_fd_kernel, in_shardings=shardings, out_shardings=shardings, ).lower( jx.ShapeDtypeStruct(shape, jnp.dtype('f8')) ).compile() # 创建一个 2D 数组进行分区 n = 2**12 # 4096 shape = (n, n,) # 生成随机数据 x = jx.random.normal(jx.random.PRNGKey(0), shape, dtype='f8') # 定义不同的 sharding 策略 # (1, 1): 无 sharding，单设备 # (8, 1): 沿第一个轴（差分轴）分片到 8 个设备 # (1, 8): 沿第二个轴（垂直于差分轴）分片到 8 个设备 shardings_config = { (1, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((1,), devices=jx.devices("cpu")[:1])).reshape(1, 1), (8, 1) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(8, 1), (1, 8) : jsh.PositionalSharding(jxm.create_device_mesh((8,), devices=jx.devices("cpu")[:8])).reshape(1, 8), } # 将数据放置到不同 sharding 配置的设备上 x_sharded = { mesh_spec : jx.device_put(x, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } # 为每种 sharding 配置编译差分函数 calc_fd_compiled = { mesh_spec : make_fd(shape, shardings) for mesh_spec, shardings in shardings_config.items() } print("开始性能测试：") results = {} for mesh_spec in shardings_config: print(f"\n测试 sharding 配置 {mesh_spec}:") stmt = f"calc_fd_compiled[{mesh_spec}](x_sharded[{mesh_spec}]).block_until_ready()" # 使用 timeit 测量执行时间 # 转换为字符串以便 timeit 可以执行 time_taken = timeit.timeit( stmt, globals={ 'calc_fd_compiled': calc_fd_compiled, 'x_sharded': x_sharded, 'mesh_spec': mesh_spec }, number=10 # 运行次数 ) # timeit 返回的是总时间，这里除以 number 得到平均每次运行时间 avg_time_ms = (time_taken / 10) * 1000 results[mesh_spec] = avg_time_ms print(f"平均运行时间: {avg_time_ms:.3f} ms") print("\n--- 性能测试结果总结 ---") for mesh_spec, time_ms in results.items(): print(f"Sharding {mesh_spec}: {time_ms:.3f} ms") # 原始测试结果 (Jupyter %timeit 格式) # (1, 1) # 48.9 ms ± 414 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) # (8, 1) # 977 ms ± 34.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) # (1, 8) # 48.3 ms ± 1.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)观察到的性能结果： SpeakingPass-打造你的专属雅思口语语料 使用chatGPT帮你快速备考雅思口语，提升分数 25 查看详情 (1, 1) Sharding (无分片): 约 48.9 ms (8, 1) Sharding (沿 axis=0 分片): 约 977 ms (性能显著下降) (1, 8) Sharding (沿 axis=1 分片): 约 48.3 ms (性能与无分片相似，无显著提升) 性能分析与解释 实验结果清楚地表明，并非所有 sharding 策略都能带来性能提升，有时甚至会导致严重下降。
df.apply：在batch_df上执行自定义函数操作。
缺点是会创建新数组，对于超大数组可能增加内存负担。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 添加依赖 当你在代码中导入外部包并运行go build或go run时，Go会自动下载依赖并记录到go.mod中。
最后，仔细分析AutoKeras选择的超参数，并确保评估指标的一致性。
*语法解析：`(T)(nil)`** (*T)(nil) 是一个类型转换表达式，它将 nil 转换为类型为 *T 的零值指针。
对于频繁的I/O操作，如果性能是关键因素，可能需要权衡直接在Go中实现I/O或使用Go的标准库I/O。
缺点： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 代码冗余： 需要为每种支持的数值类型编写单独的case分支，当支持的类型种类很多时，代码会变得非常冗长。
这可能涉及OAuth 2.0、Azure AD或SharePoint特定的认证流程。
正确配置下，XHProf能有效识别PHP应用的性能热点。
版本控制与文档支持 为 API 添加版本号，避免升级影响已有客户端。
如果问题仍然存在，尝试更新或重新安装 Google App Engine SDK。
8 查看详情 示例：用 JSON 存储 vector<string>#include <nlohmann/json.hpp> #include <fstream> <p>std::vector<std::string> names = {"Alice", "Bob", "Charlie"}; nlohmann::json j = names;</p><p>std::ofstream file("names.json"); file << j.dump(4); // 格式化输出 读取也很简单： std::ifstream infile("names.json"); nlohmann::json j; infile >> j; std::vector<std::string> loaded = j.get<std::vector<std::string>>(); 4. 自定义结构体的持久化 如果vector中是自定义类型，建议重载输入输出操作符或手动序列化字段。
攻击者可以利用这一漏洞，通过在输入中插入恶意sql代码，改变查询的预期行为，从而窃取、修改或删除敏感数据，甚至完全控制数据库。
3. 调整RouteServiceProvider中的中间件应用（谨慎操作） Laravel的RouteServiceProvider负责加载你的路由文件，并可以在此层面为整个路由文件应用中间件。
- 推荐将模板全部写在头文件里。
使用 dynamic_cast 时，目标类型必须是多态类型，否则编译失败。
RegisterController 的 validator 和 create 方法都正确处理了 username。
* * @param string $identifier 唯一的请求标识符（如IP地址或用户ID） * @param int $limit 允许的最大请求次数 * @param int $windowSeconds 时间窗口（秒） * @return bool 如果请求被允许，返回true；否则返回false。
验证规则的顺序： 验证规则的顺序很重要。

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