ブラウザがWebページをどのようにレンダリングしているか、図を用いてやさしく解説した記事を紹介します。 レンダリングの仕組みを理解することで、HTMLやCSSやJavaScriptなど実装時にも気をつける点があります。 How the browser renders a web page by James Starkie 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 1. HTMLの解析（パース）を開始する 2. 外部リソースを取得する 3. CSSを解析し、CSSOMを構築する 4. JavaScriptを実行する 5. DOMとCSSOMをマージしてレンダリングツリーを構築する 6. レイアウトとペイントを計算する はじめに 私の考えとしては、高速で信頼性の高いWebサイトを構築するには、実装中に各ステップを最適
Amazon ECS でのコンテナデプロイの高速化 この記事は同僚の Nathan Peck (@nathanpeck)が書いた記事 “Speeding up Amazon ECS container deployments” を翻訳し、加筆・修正したものです. 元記事を ECS ユーザに紹介する機会が何回かあったので、せっかくなので翻訳することにしました. コンテナのオーケストレーションは非常に複雑な問題の一つです. アプリケーションコンテナのデプロイのために、相互にやり取りを行う複数の異なるコンポーネントが存在します. あなたのアプリケーションを実行したオーケストレータは、その実行されたアプリケーションが Web トラフィックを受け取る用意ができているかどうかについて判断する必要があります. その後そのアプリケーションはスケールダウンされたり、あるいは新しいバージョンのアプリケーション
ベストプラクティスや「高速化につながる！」と紹介されている記事では、逆効果、もしくは効果があるシチュエーションがあまりに限定的な手法が紹介されていることが多いので、アンチパターンとして紹介します。 本記事は「Webパフォーマンス Advent Calendar 2019」2日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/web_performance 本記事はWebパフォーマンス高速化の専門家である株式会社Spelldataの竹洞 陽一郎氏にアドバイスをもらいました。HTTP/2の伝送の画像など一部資料のご提供もいただいております。誠にありがとうございます。 https://spelldata.co.jp/ ほとんどの場合で間違い 1. すべての画像をCSSスプライトその昔、画像をすべて1枚にまとめて、DOMのbackground-image
米Google傘下のAI企業Google DeepMindは6月7日（現地時間）、アルゴリズムを開発するAI「AlphaDev」が、人間が考えたものより高速なソートアルゴリズムを発見したと発表した。 ソートアルゴリズムは、入力されたデータを一定のルールに基づいて並べ替えるもの。ネット検索結果の並べ替えやランキング制作などIT技術の根幹を担う技術の一つ。今回AlphaDevが考案したアルゴリズムは既存のものに比べて、少量のデータなら最大70％、数十万規模の大量のデータなら約1.7％速く処理できた。 DeepMindはAlphaDevに新しいアルゴリズムを発見させるため、ソートの作業を「組み立てゲーム」としてプレイさせた。「正確にソートできる」「既存のアルゴリズムより高速である」という2点を満たせばクリアとした。 関連記事 OpenAIやDeepMindのCEOやトップ研究者ら、「AIによる人
ウェブサイトの表示スピードはサイトの健全性における重要な観点の一つです。Googleが提唱するCore Web Vitalsコア・ウェブ・バイタルズと呼ばれる指標の中にもサイト表示スピードに関する項目があり、表示されるまでの時間が単なるユーザー体験だけでなく、SEOでも無視できない存在です。表示スピード低下の要因はネットワークやサーバーサイド、そしてフロントエンドまで広範囲におよびます。本記事ではその中でも画像の読み込みについて改善できるテクニックを改善前と改善後を比べながら紹介します。 改善前サンプルを別ウインドウで開く 改善後サンプルを別ウインドウで開く 画像読み込みBefore / Afeter 上図はLighthouseによるチェックの結果です。Lighthouseはウェブサイト検査ツールで、ウェブページのパフォーマンス、アクセシビリティ、SEOなどの状態を計測できます。Googl
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践」を執筆しました - 酒日記 はてな支店
「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践」という本を6名の共著で執筆しました。技術評論社さんから、2022年6月4日発売予定です。電子版もでます。 gihyo.jp Amazon はこちら。 達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践 作者:藤原 俊一郎,馬場 俊彰,中西 建登,長野 雅広,金子 達哉,草野 翔技術評論社Amazon タイトルの通り、ISUCON で出題されるようなWebサービスを例にして、Webサービスのサーバーサイドパフォーマンスチューニングを指南する内容です。通称「ISUCON本」と呼んでください。 2020年の末に、技術評論社さんからWebサービス高速化 × ISUCONに関する書籍を執筆しませんか、と藤原までお誘いをいただいたのが発端でした。 書きたい気持ちはあったものの、内容的にとて
シンプルな構成により爆速で表示されることで有名な阿部寛のホームページですが、さまざまな技術を駆使してさらに35％の高速化を実現した動画が人気です。ぜひ本家サイトでも取り入れてほしい改善策。 まだ高速化の余地が……!? この動画を公開したのは、コスメティック田中さん（YouTube／Twitter）。動画によると、阿部寛のホームページがホームページビルダーというやや古いソフトで作られているなど、近代的な技術を駆使すれば改善できる余地が見られることを発見し、高速化に乗り出したそうです。 今回実施する高速化 この2点を改善していきます 最初に実施した高速化は、サイトの通信速度の改善から。CDNという技術で通信速度を上げる技術を使用するため、AmazonのCloudFrontにファイルをそのままアップロードして、コピーの阿部寛のホームページを作成しました。 ファイルをアップロードします このCDN
CSSを最適化してページの読み込み時間を高速化する方法
CSSを最適化して、ページの読み込み時間を高速化する方法を紹介します。 シンプルなCSSのファイルをはじめ、大規模プロジェクトで使用されるCSSまで、すべてのCSSに効果があるテクニックです。 Optimizing CSS for faster page loads by Tomas Pustelnik 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに 読み込みに時間がかかるのはなぜか？ スタイルシートのファイルサイズを制限する クリティカルCSSを使用する 遅延読み込みのスタイルシート スタイルシートにコード分割を使用する まとめ はじめに 先日、私は自分のWebサイトの読み込み時間を改善することにしました。すでにかなり高速にロードされていましたが、まだ改善の余地があり、CSSの読み込みがその原因の1つであることが分か
シェルスクリプト リファクタリング ～遅いシェルスクリプトが供養されてたので蘇生して256倍に高速化させました～ - Qiita
はじめに ことの始まりは「シェルスクリプトでツールを作ったけど速度が遅くて使い物にならなかったので供養」というツイートを見たからです。コードを見てみると、実例をあまり見ないシェルスクリプトのリファクタリング例として丁度良い内容と分量だったため記事にいたしました。記事を書くにあたりコードの利用を快く承諾していただいた @Hayao0819 様にはこの場を借りて御礼を申し上げます。 内容は章立てで構成しており、序章で事前調査をし、第一章で一般的なリファクタリング、第二章でパフォーマンスを重視したリファクタリング、終章で少し余談をして締めくくっています。最初はパイプは並列処理されるから速くなるというのは神話（そうとは限らない）についても書いていたのですが流石に長いので分けました。それでも書きたいことを色々書いていたらめちゃくちゃ長くなってしまいましたので読み物として私がどんなことを考えながらリフ
環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
この記事は Akatsuki Advent Calendar 2019 1日目の記事です。 はじめに アカツキでは Ruby on Rails を使ったゲームサーバを開発・運用しています。ゲームの体験を向上するために、レスポンスタイムは一つの重要な要素となるため、種々のパフォーマンスチューニングを行なっています。今回はその一例として、環境変数を1つ設定するだけで、あるAPIのレスポンスタイムが10%も改善した例をご紹介します。 TL;DR 多数の時刻を含むレコードを扱う Ruby on Rails サーバでは、 TZ 環境変数を設定することで、デフォルトタイムゾーン設定ファイル /etc/localtime へのアクセスが減り、高速化が図れるかもしれません。 効果は Time オブジェクト1個あたり数μsの短縮といったオーダーですが、チリも積もれば山となり、数千個のレコードを処理するAPI
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
ジャムジャム！！Jamstack_2に登壇した際の発表資料です。 https://jamjamjamstack.connpass.com/event/226467/ ご質問あれば、Twitter: aiji42_dev までどうぞ。
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"
真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR
CoreWebVitalsにINP(Interaction to Next Paint)が追加され、Webパフォーマンスに関するする技術は年々進化を遂げています。 このセッションでは、INPへの対策の他、BFCache、Private Prefetch Proxy、Priority Hintsなど、現…
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ペンシルベニア大学、米MIT、ポーランドのXIV Staszic High School、米国の研究機関Aarno Labs、米Stevens Institute of Technologyによる研究チームが開発した「Practically Correct, Just-in-Time Shell Script Parallelization」は、UNIXシェルで実行されるプログラムの速度を精度を保証しながら劇的に加速させるシステムだ。 このシステムはUNIXシェルにおいて、スクリプトを先読みして並列化を行う。これによりプログラム結果を正確な上で最大34倍高速化し、Webインデックスや自然
Next.jsアプリケーションの開発時においてコンパイルが長時間に及ぶ問題が起きていたので、その原因を特定した手法と採用した解決策について記載します。 今回は結果的にコンパイル時間を100倍以上高速化することができました。 前提 今回の対応は以下のバージョンで行いました。 React@18.2.0 next@12.2.4 tailwindcss@3.2.4 postcss@8.4.14 Next.js の開発中に、コンパイル時間が長くなっていることに気づく 最近、Next.jsアプリケーションのローカル開発時に待ち時間が長くて生産性が低いのでなんとかしたい、という相談を受け、調査を開始しました。 まず、おもむろにyarn devでプロセスを立ち上げてみたところ、以下のようなコンパイル時間を示すログが表示されました。 yarn dev yarn run v1.22.19 $ next dev
大量データの JSON serialize 処理を高速化し、レスポンスが倍速になった話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計でワークフロー機能の開発をしている @mitubaEX です。 先日 freee会計のパフォーマンスチューニングに取り組みました。本記事では、調査の流れ、改善の事例を紹介します。 問題発覚までの流れ freee では自社の経理業務に freee会計を利用しており、その中でも経費精算の機能はほぼすべての従業員が利用しています。そのため日々多くのフィードバックをもらえます。そのフィードバックの1つで、「経費精算の一覧を開くのが遅い」という報告をもらいました。幸い表示件数を指定できるので調整すれば遅くはならないのですが、一覧性が下がってしまうため有用な解決策ではありません。 そこでワークフローを開発しているチームで、このパフォーマンスイシューの調査を始めました。 調査する まず事前調査として Datadog*1 で一覧画面を表示するリクエストの処理を確認しました。 一覧
Git 2.38がリリースされました。 このバージョンから大規模Gitリポジトリの操作を高速化するscalarが同梱されるようになりました。 今回はこのscalarによって、どれぐらいGitの操作が高速化されるのかを簡単に検証します。 結論から言うとgit statusが約43秒かかっていたのが約1秒で操作できるようになります。 Install Git 2.38 Git 2.38からscalarが同梱されましたので、各自の環境にあわせてInstallなりVersionUpなりをしてください。 $ git --version git version 2.38.0 Before 大規模Gitリポジトリとしてchromiumを利用しました。 普通にgit cloneしてきて、git statusを実施すると約37秒かかります。 ❯ time git status On branch main Y
JestでTypeScriptを高速化するJestでテストの高速化させる方法を紹介します。トランスフォーマーとしてesbuildやswcを紹介し、TypeScriptで遅くなりがちなトランスパイルを高速化させることで、テストを自体を高速化します。 はじめにesbuild の登場により、フロントエンドの世界は、開発環境により速度を求めるようになりました。vite の隆盛はその最たるものといってもいいでしょう。 esbuild や swc は高速な Go や Rust によって書かれ、更に多くの場合、Typescript の型チェックを省略しています。 tsc の型チェックは、大抵 IDE やワークフローで行われているので、これらを削ぎ落とすことで、純粋なコンパイラとして JavaScript への変換に特化しているということですね。 さて、Typescript コードをテストする際、多くの場
jestでDBありのテストを高速化する
課題link お手伝いしているシステムでNestJSを採用しているバックエンドのテストが遅いという課題があったので対処した。 前提link フレームワークDBテストランナーその他 テストの総数は700弱。 最終結果link 最終的には2段階の改修を経てローカルのテストが3倍速程度高速化した。 # before Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 total Snapshots: 0 total Time: 925.063 s Ran all test suites. Done in 926.48s. # ts-jestを@swc/jestに置き換えた Test Suites: 145 passed, 145 total Tests: 2 skipped, 681 passed, 683 t
Webアプリ版Photoshopを実現させた最新Web技術をGoogleが紹介。WebAssemblyのスレッドによる高速化、ストリーミングコンパイル、Web Componentsなど
Webアプリ版Photoshopを実現させた最新Web技術をGoogleが紹介。WebAssemblyのスレッドによる高速化、ストリーミングコンパイル、Web Componentsなど Photoshopは画像の作成や加工といった専門的な用途を目的に、長年にわたって作り込まれた代表的なデスクトップソフトウェアの1つと言えます。 プロフェッショナルな用途を満たす膨大な画像処理の機能を細かく作り込まれたユーザーインターフェイスから操作し、画像の変形や加工、フィルタリングなどの大量の複雑な演算処理が実行されるなど、Webアプリケーションへの移植を難しくする要素が満載です。 それらの困難を克服し、Photoshop Webではデスクトップ版Photoshopでよく使われる一般的な機能を、類似のユーザーインターフェイスでWebに実装し、商用サービスとして提供することに成功しました。 Photosho
ベイジでエンジニアをやっている酒井です。 ベイジには2017年に、新卒で入社しました。いつもはJavaScriptの開発からWordPressのカスタマイズなど、フロントエンドを中心としながら、一部バックエンドも含めて仕事をしています。『knowledge / baigie』でも、フロントエンド寄りの情報を発信していきたいと思います。 私の今日のテーマは、表示の高速化についてです。 webサイトの表示スピードは、webサイトのユーザー体験に直結すると私は考えています。表層的なUIデザインの改善以上に重要かつ効果的であることも多いため、webのデザイナーやエンジニアは、0.1秒でも速くなることにこだわるべきでしょう。 表示高速化の手法というと、サーバ側の話になることも多いですが、実はフロントエンド側でできることもたくさんあります。それは大きく3つに分けられます。 ブラウザ処理の高速化通信の高
システムエンジニアの椎葉です。 ファイル数が多くなるとファイルの転送に時間がかかってしまいます。 ファイル転送の改善で処理時間やEC2のコストを削減することができます。 今回の例でも30%ほど転送時間＆コストを削減することができているので是非参考にしてみてください。 設定項目 今回改善するために変更する設定は下記の２つです。 項目名 説明 max_concurrent_requests 同時に実行できるリクエストの最大数を制御。この設定により、バケットへの同時アクセスを制御することができる。デフォルト:10 max_queue_size タスクキュー内の最大タスク数を制御。タスクが多くなると速度も速くなるが、比例して多くのメモリが必要になる。デフォルト:1000 設定変更のコマンド 設定を変更する際は下記のコマンドを実行します。 aws configure set default.s3.m
画像生成AI「Stable Diffusion」共同開発者たちによって設立されたベンチャー企業「Black Forest Labs（BFL）」が、8月1日（現地時間）に発表した話題の画像生成AIモデル「FLUX.1」。 前回の「画像生成AI「Stable Diffusion」の代替に? 話題の「FLUX.1」を試した」では、「ComfyUI」による画像生成を試した。 今回は、この連載ではおなじみ「Fooocus」の作者lllyasviel氏によるStable Diffusion用の高性能なWebインターフェース「Stable Diffusion WebUI Forge」が8月11日頃にFLUX.1に対応したということで、さっそく動作確認してみる。 なお、筆者の環境は以下のとおりだ。 CPU
CDNレイヤでDBのコネクションプーリングとクエリキャッシュを提供。世界中どこからのDBアクセスでも高速化する「Hyperdrive」、Cloudflareが提供
CDNレイヤでDBのコネクションプーリングとクエリキャッシュを提供。世界中どこからのDBアクセスでも高速化する「Hyperdrive」、Cloudflareが提供 Cloudflareは、グローバルなCDNレイヤでデータベースのコネクションプーリングとクエリのキャッシュを提供することによりデータベースへのアクセスを高速化する新サービス「Hyperdrive」のオープンベータを開始したと発表しました。 Want to make the existing regional database in your legacy cloud provider much, much faster? We've just launched Hyperdrive, which dramatically speeds up queries you make to databases you already ha
【マジか】0円でニンテンドースイッチのネット速度を高速化する方法がスゴイ？→ 実際に試した結果|ガジェット通信 GetNews
いまインターネット上で「0円でニンテンドースイッチのネット速度を高速化する方法」が話題となっている。実は数年前からYouTubeをメインに知られていた方法だが、いま現在も定期的に話題となっており、ニンテンドースイッチのネット高速化を試す人は多いようである。 オンラインゲームの遅延軽減も期待できる ニンテンドースイッチのネット速度を高速化できれば、ニンテンドーeショップのモッサリ感が軽減され、ゲームのダウンロードが短時間で可能となるのはもちろんのこと、オンラインゲームの遅延軽減も期待できる。 スペック以上の性能は引き出せないが もちろん、ハードのスペックに限界はあるので、どんなにネット速度がアップしたとしても、スペック以上の性能は引き出せない。とはいえ、ネットは遅いより速いほうが快適なのは事実。 ニンテンドースイッチのポテンシャルを最大限に！ ニンテンドースイッチが持つポテンシャルを引き出そ
Python Software Foundationのステアリングカウンシル（Steering Council）は、Pythonのグローバルインタプリタロック（Global Interpreter Lock）を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは？ グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
JavaScript エンジンの高速化
これらの JavaScript エンジンのうち、以下では特に JavaScriptCore を扱います。 最適化の基本戦略 JavaScript をはじめとする動的言語は、主にインタープリタにおいて実行されます。しかし、インタープリタはコンパイルされたコードと比較して実行に時間を要するという欠点があります。そこで、インタープリタの最適化では、バイトコードの JIT コンパイルが最初に行われます。 しかし、コンパイルには当然時間がかかります。少しでも高速化されたコードを生成するには、より多くの時間をコンパイルにかけなければなりません。コンパイルによる速度向上とコンパイルのレイテンシはトレードオフの関係にあります。 そこで、多くの JavaScript エンジンは、インタープリタと多階層の JIT コンパイラの組み合わせで構成されています。次の図は、主要な JavaScript エンジンの設計
「リードエンジニアから学ぶMedPeerのプロダクト開発」 https://medpeer.connpass.com/event/181835/
この記事は 10X アドベントカレンダー2023 という企画の1日目（12/1）の記事です。 こんにちは、10Xでソフトウェアエンジニアをしている 岡野（@operandoOS）です。 今回 10Xで3回目となるアドベントカレンダー企画の1日目をありがたく担当させていただきます💪 目次 目次 10X アドベントカレンダー2023ってなに？ さてさて、本題へ CIは絶対に速い方がいい CIを高速化するテクニックの紹介 キャッシュの利用 マシン性能の調整 ジョブの並列実行とテスト分割 最適なテスト分割 ジョブの実行順序・依存関係の最適化 不要なジョブ・ステップを削除する テストコードの実行速度を上げる 紹介したテクニックを活用した10XでのCI高速化事例 アプリのビルド時間の大幅短縮に成功！！ APIのテスト実行時間の大幅短縮に成功！！ CIを高速化するために日々取り組んでいること CI/C
C# / .NET における、パフォーマンス改善の Tips をお届けします。 これを見れば、効率良く 80 点を取ることができるようになるはずです！
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
以下では、DaskやPandasなどと比較して、swifterがどの程度高速なのかを検証したいと思います。 swifterはベクトル化可能な場合とそうでない場合で挙動が異なるので、各々の場合を検証します。 使用したPCのスペックはIntel Core i5-8350U @1.70GHz、メモリが16GBです。 ベクトル化可能な場合 swifterはベクトル化可能なときはベクトル化するので、swifterの計算時間は単純にベクトル化した場合と ほぼ等しくなるはずです。これを確認してみましょう。 import pandas as pd import numpy as np import dask.dataframe as dd import swifter import multiprocessing import gc pandas_time_list = [] dask_time_list
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本当は速くならない「Webサイトの表示高速化アンチパターン」10選｜榊原昌彦
DeepMind、AIで人間考案のものより優秀なソートアルゴリズムを発見 最大70％高速化
1ミリ秒でも早く届けたい! HTMLで画像読込を高速化するために取り組んでいること - ICS MEDIA
【Mac Info】 「Mac使用中の遅さ」を解消する“正しい”高速化テクニック
圧縮ファイルの展開速度を最大1万倍超高速化するデータ構造を広島大が考案
新Kindle Paperwhiteは6.8型大画面に。20%高速化で1.5万円
阿部寛のホームページをさらに高速化した猛者現る 35％の高速化に成功し速度制限未満でも一瞬で表示可能に
Pythonコードを35000倍に高速化したい
70万通りのURLを持つWebサービスを Next.jsにリプレイスして高速化した話
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Webパフォーマンス高速化とこれからのアーキテクチャ
UNIXシェルの並列化により最大34倍高速化する「PaSh」、米MITなどが開発 プログラム結果も正確
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