Если надо модифицировать всего 0.1% строк, то можно попробовать написать отдельный быстрый поиск управляющего символа. А если вдруг нашли, то уже работать…
Правда, в последнем варианте и так уже лишний действий нет.
Кстати, в этой книге описано, как именно доказал. По-сути, доказано гораздо более сильное, сложное и интересное утверждение, а теорема Ферма — лишь небольшое следствие.
У меня нет никаких проблем с чтением художественной литературы.
А вот у толстенных учебников проблемы:
1. с отображением: dpi читалки ниже, чем у бумаги, я хочу спокойно масштабировать. Но для формул и таблиц всё сложно.
2. с заметками
3. с навигацией — ускорять листание надо не в 2-3 раза, а в 200-300. тут уж лучше ipad
4. с ценой — электронный учебник стоит столько же, сколько новый бумажный. При этом варианта: «купить у старшекурсника подешёвке» не предусмотрено.
Судя по тому, что на GTX460 всего 80 миллионов, а BarsWF на 9600GT даёт 350, есть поле для оптимизации. Я так думаю, скорость должна быть порядка 800 миллионов.
Я посмотрел: psycopg2 собирает именно строку (и это кошмар), а нормальный placeholders не имеет.
А вот тот же py-postgresql умеет native placeholders. Понятно, что только за счёт cached prepare statements py-postgresql может быть до двух раз быстрее.
Правда, в последнем варианте и так уже лишний действий нет.
en.wikipedia.org/wiki/Goodstein%27s_theorem
А вот у толстенных учебников проблемы:
1. с отображением: dpi читалки ниже, чем у бумаги, я хочу спокойно масштабировать. Но для формул и таблиц всё сложно.
2. с заметками
3. с навигацией — ускорять листание надо не в 2-3 раза, а в 200-300. тут уж лучше ipad
4. с ценой — электронный учебник стоит столько же, сколько новый бумажный. При этом варианта: «купить у старшекурсника подешёвке» не предусмотрено.
Думаю, проблемы постепенно будут решены.
Исходники BarsWF: 3.14.by/forum/viewtopic.php?f=8&t=1333&p=8907
Сравните с «в youtube загружено 400 полнометражных русских фильмов».
1. не бекапятся
2. бекапятся
3. бекапятся и проверяют, что разбекапливается
Этим вопросом я демонстрирую, что к статистике надо относиться критично, точно понимая, что она показывает.
Кеширование prepared запросов + правильная реализация placeholders _обязаны_ давать существенный прирост производительности по сравнению с кустарщиной escapeленных строк.
А вот тот же py-postgresql умеет native placeholders. Понятно, что только за счёт cached prepare statements py-postgresql может быть до двух раз быстрее.