هناك أسطورة تقول إن الإيثسكيبتشينز "رخيصة". الإنشاء ليس أرخص، أنت تضع بيانات الصورة الكاملة ( بالإضافة إلى 33% أكثر من حجمها الفعلي لأن base64) على السلسلة. نقل المستخدم إلى مستخدم أقل تكلفة. النقل الجماعي رائع وأرخص بشكل كبير أيضًا. ولكن مع 3 مشاكل رئيسية:
قد تكون عملية التحويل رخيصة للمستخدمين، لكنها ليست رخيصة لمؤشرين البيانات. تشغيل الفهرس ليس رخيصًا أيضًا. من الصعب جعل المزيد من الأشخاص يشاركون. لنفس السبب، تتخلص إيثريوم من أكبر قدر ممكن من أجزائها حتى يتمكن المزيد من الأشخاص من تشغيل المدققين دون متطلبات عالية.
🚦هل تواجه مشاكل في أداء pandas؟ قمنا بتشغيل 3 سير عمل مثالياً تباطأت أو توقفت على مجموعات بيانات كبيرة—ثم أعدنا تشغيل نفس الكود على GPU باستخدام cudf.pandas. خلاصة القول: ✅ 18 مليون صف من أسعار الأسهم → أسرع من 20 إلى 40 مرة مع نوافذ متدحرجة قائمة على الوقت ✅ 8GB إعلانات الوظائف CSV → أعلى
شاهد النسخة الأصلية
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
2
مشاركة
ZeroRushCaptain:
أليس من الأفضل شراء جهاز التعدين مباشرةً وبدء العمل؟
تذكير لطيف: لا تفرط في المطالبة ب TPS العالية، تشير البيانات إلى أن 15% فقط من المعاملات داخل السلسلة تحتاج إلى معالجة سريعة، الامتثال والاستقرار أكثر أهمية.
هل تذكر لغة البرمجة آدا؟ أم ربما لم تسمع بها على الإطلاق؟ 👀 على أي حال، حان الوقت للتعرف: آدا عادت إلى المراكز العشرة الأولى في مؤشر TIOBE. 🏆 اكتشف لماذا يضع تركيزها على الأمان هذه اللغة مرة أخرى في دائرة الضوء.
أوه بالتأكيد، ليس اليوم. لقد كانت الأمانة / الموثوقية دائمًا متعارضة مع سهولة الاستخدام. إن الأسس التصميمية للأنظمة القوية مفهومة جيدًا. لكنها تميل إلى أن تكون غير متاحة للمبتدئين. هذا يسمح لنا ببدء إعادة بناء البنى التحتية الأساسية لجذب الكثير