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编程学习 ·
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同学们好
写文章两年多了，积累了许多文章，很多同学私聊技术问题，其实之前都推送过相关内容，但是公众号很难把历史文章系统化，看起来很不方便，也不容易搜索。
最近我整理了所有文章，把他们分门别类写成了一个网站。实现起来简单到离谱，感兴趣的同学可以看看：Bookdown+github.io
网站目录如下：
欢迎收藏一波，有问题在网页左上角搜索????即可
里面很多内容我还在不断调整中，把之前的标题重命名，很多冗余/低质内容也准备删掉。请大家多多包容，多提意见。
这个网站我会不断完善，将其打造为入门机器学习的百科全书，也希望大家多多投稿，共同建设这个项目。
BeamSearch拖慢翻译速度是因为以空间换时间，每步计算k×vocab_size个logit，内存和计算量随beam_width指数增长；合理设置beam_width=3~5为多数轻量模型甜点区，长文本建议降为3；关闭BeamSearch（num_beams=1）或优化tokenizer（如预分...
sklearn-genetic的GASearchCV是最稳妥起点，它封装交叉变异等底层逻辑，支持Continuous、Integer、Categorical三类参数自动处理、并行CV评估、早停与可复现性。 直接用sklearn-genetic是最稳妥的起点，它把交叉、变异、种群演化这些底层逻辑全封装...
pd.merge()在Pandas1.x中慢因默认单线程哈希连接、不复用已排序索引、纯Python执行、内存开销大且无PyArrow支持；优化可用validate、copy=False、显式suffixes，或改用map/join/外部工具。 为什么pd.merge()在Pandas1.x中慢得明显...
调大gc.set_threshold()第0代阈值可缓解卡顿，因其将高频微小GC停顿合并为更少、稍长的停顿，降低肉眼及监控可感抖动；默认(700,10,10)在长时服务中易致每几百次分配就触发一次gen0回收，引发P99延迟跳升。 调大gc.set_threshold()的第0代阈值，是缓解长耗时停...
Python3.12未优化GC以解决长任务内存问题；其改进仅限gc模块内部（如停顿减少、get_stats更准），不改变手动GC行为或效果，真正有效的是控制对象生命周期而非依赖GC回收。 Python3.12并没有引入“优化的垃圾回收机制”用于长耗时自动化任务——这是个常见误解。它确实改进了gc模块...
绝大多数情况下模型训练慢是因Python循环导致伪向量化，必须改用NumPy矢量化操作（如arr+1、arr[arr>0]），避免for循环、list.append、math函数逐元素调用；衔接PyTorch时应使用torch.as_tensor而非torch.tensor，并确保数据为C-c...
--durations统计每个测试项从fixturesetup到teardown的完整耗时（含fixture开销），默认不显示；设为正整数（如--durations=5）输出最慢的N个，--durations=0输出所有用例倒序列表，单位秒、精度毫秒。 pytest--durations显示耗时的原...
Django的send_mail是同步阻塞调用，会导致视图卡住、HTTP超时、worker占满等问题；应改用threading（轻量）或Celery+Redis（生产），并优先使用EmailMessage支持HTML、附件等功能。 同步send_mail会卡住视图，别直接用 Django的send_...
