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php写一个图片售卖程序,用框架好还是直接写好?
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飞天茅台散瓶批发价跌破 2000 元，背后什么原因？收藏茅台还能增值吗？
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只用321原则备份家用Nas 数据而不组建raid阵列的人，不怕哪天备份全部同时损坏导致无法恢复吗？
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如何评价DuckDB?
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男朋友因为打游戏骗我去睡觉被我识破，然后我提了分手，他同意了，问问男孩子们他怎么想的？
为什么很多公司都不招大龄码农？
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…。
