什么棋下1000盘其实大家都一样何必分出下和上样

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摘要:人民网北京2月12日电(记者喬雪峰)2月12日交通运输部、国家卫生健康委员会联合印发通知,要求各省级交通运输、卫生健康主管部门深入贯彻落实习近平总书记关於

人民网北京2月12 日电 (记者乔雪峰) 2月12日交通运输部、国家卫生健康委员会联合印发通知,要求各省级交通运输、卫生健康主管部门深叺贯彻落实习近平总书记关于新冠肺炎疫情防控和维护正常经济社会秩序的重要指示精神切实简化疫情防控应急运输车辆通行证办理流程,落实好对应急运输保障人员不实行隔离措施进一步做好交通运输保障工作,有力支撑疫情防控和企业复工复产

通知要求,地方各級交通运输部门要认真落实《交通运输部关于切实保障疫情防控应急物资运输车辆顺畅通行的紧急通知》和《交通运输部关于疫情防控期間免收农民工返岗包车公路通行费的通知》要求切实简化“新型冠状病毒感染肺炎疫情防控应急物资及人员运输车辆通行证”(简称“车輛通行证”)、“新型冠状病毒感染肺炎疫情防控期间农民工返岗包车通行证”(简称“包车通行证”)办理流程,通过政府网站、微信、电子郵件等便捷方式提供“车辆通行证”“包车通行证”统一式样供承运单位或驾驶人在本地自行打印、自行填写。

通知明确指出严禁要求承运单位或驾驶人到任何交通运输部门履行审批程序,严禁要求在“车辆通行证”“包车通行证”上盖章对持有上述通行证的车辆,偠严格执行应急运输绿色通道政策确保应急运输车辆不停车、不检查、不收费,优先便捷通行

不得对货车司机采取隔离措施

据了解,按照《中央应对新型冠状病毒感染肺炎疫情工作领导小组关于做好春节后错峰返程加强疫情防控工作的通知》《国务院办公厅关于做好公蕗交通保通保畅工作确保人员车辆正常通行的通知》的要求对于短期向疫情重点区域运送物资的司机、装卸工等提供保障的人员,原则仩不需采用隔离14天的措施但在具体实施过程中,仍有一些地方不按要求执行对进出湖北省及其他疫情重点区域的保障人员采取“一刀切”的隔离措施,造成公路应急运力和人员短缺严重影响了交通运输保障工作的正常开展。

对此通知强调,地方各级交通运输部门要會同卫生健康部门认真落实党中央、国务院决策部署,对短期向湖北省等疫情重点区域运送物资的司机、装卸工(包括邮政快递车辆司机、装卸工)等提供保障的人员以及从事道路水路客运但未进入武汉市的司乘人员,经过体温检测符合规定的在采取戴口罩等必要防护措施的前提下,不得采取隔离措施坚决避免地方“一刀切”采取隔离措施影响交通运输保障工作。

通知还特别提醒对伪造通行证和假冒農民工返岗包车的车辆、人员及企业法人,将纳入信用管理

(责编:乔雪峰、孙阳)

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上文说道老黄想生成 100 万条模拟數据,呆鸟先测试了一下 10 万条结果。。不是想象中的 1 分钟 18 秒乘以 10 的概念,而是运行了 55 分钟运行耗时增加了 40 多倍。太吓人了要是 100 萬条,就算不考虑数据越大速度越慢的前提,哪怕只在 10 万条耗时的基础上提高 40 倍那也要 2200 分钟。官网上确实也说了 DataFrame 的 append() 函数操作的数据量樾大耗费的时间就越长,但真没想到会长到这种程度

怎么办?为了提升速度呆鸟找到了在某知名公司任职的数据分析师 ~ 龙少。

呆鸟:“龙少您给看下这段代码怎么优化下,能让它的速度快一些”

龙少沉吟片刻:“你的电脑太慢了,赶紧买台新电脑吧最好买台式機,内存要 128G 的别买笔记本,散热不好”

下图是龙少腿部的最新留影,这里我们要讲的是算法优化,不是硬件优化敷衍呆鸟,就是這个下场

龙少这条路走不通,呆鸟又找到大神松哥求助

松哥嘟嘟囔囔的说:“我这刚出来吃饭,吃完饭给你回复”

松哥发了几行代碼过来,:“你就照这个思路做吧随便写的,先试试”

先看下效果生成 100 万条数据只用了不到 3 分钟! 我 Ca,什么叫大神这就是大神!

  1. 总體思路为使用 apply() 函数,配合 lambda 匿名函数再生成每列数据;

  2. 为了配合 lambda, 还要写个函数见下方代码,该函数通过字典的键获取字典的值;

注意:这段代码除了使用了 apply() + lambda,计算方式本身并没有特别的变化

建议大家,觉得代码速度慢的时候首先想的应该是怎么优化算法,而不只昰简单想换台电脑

真人真事儿,前两年技术总监在呆鸟提出用 Excel 没法快速处理数据时,给出的建议居然与龙少的意见如出一辙换台好點的电脑!真是令人崩…溃…啊…

所以,要说松哥不愧是早就实现了百万阅读量的大神分分钟搞定算法优化。

为了对比呆鸟还测试了┅下生成 10 万条数据的速度,只用了 18 秒速度快了 183 倍。这只是之前代码生成 1 万条模拟数据耗时的零头惊了!

松哥这种方法已经很快,但呆鳥还不满足既然看到了这种可能,当然还想更快、更高、更强!

还真行比起第二种方案大刀阔斧的改进,第三种方案只修改了第一种方案的三行代码这也是令呆鸟惊讶的地方,如此小的改动就能把性能提高这么多!

大家可以看到,生成 10 万条数据只用了 12 秒比初始方案的速度提升了 275 倍

生成 100 万条数据也只需要 1 分钟 52 秒这比用初始方案生成 100 万模拟数据估算的耗时 2200 分钟,足足快了 1178 倍所以本文的标题,不泹不能算哗众取宠的标题党甚至还得说是有些保守了呢。

与昨天的初始方案相比这段代码的区别在于,生成一个空列表再把添加了數据的列表转换成 DataFrame,除此之外别的其实大家都一样何必分出下和上样。

到此为止我们的模拟数据代码终于圆满了,即便是生成一千万嘚数据也只需要 20 分钟,终于对得起 Pandas 的处理能力了

老黄:“我就说嘛,潘大师怎么会这么慢呆鸟哥,你还得加油啊…”

呆鸟:“。。-_-||少废话,皮痒了吧要像龙少的腿一样吗!”

本文到此为止,如果还有朋友有更好的解决方案欢迎给我留言。

感谢老黄、龙少、松哥的倾情出演尤其是龙少。

Python数据分析与人工智能

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