labor intensive

"Labor intensive" refers to a production process or industry that requires a significant amount of labor or human effort to produce goods or services. This can be contrasted with capital-intensive production, which relies more heavily on machinery, equipment, and automation. Labor-intensive industries may include agriculture, construction, and some forms of manufacturing, among others.

相关问题

performance optimization numerically intensive codes

性能优化在数值密集型代码中至关重要。数值密集型代码是指那些需要大量计算的代码，如数值模拟、图像处理或科学计算等。

首先，为了优化性能，我们可以考虑并行化计算。通过将计算任务分割成多个子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务，可以显著提高代码的计算效率。这可以通过使用多线程或并行计算框架来实现。并行化计算可以最大限度地利用计算资源，加快代码的执行速度。

其次，我们可以通过调整算法以提高性能。对于数值密集型代码，算法的效率直接影响到代码的性能。一种常见的优化方法是利用更高效的算法来替代原有的算法。例如，使用更适合特定问题的算法、采用更高效的迭代方法或优化循环结构等。通过选择合适的算法，可以减少计算量并提高代码的执行速度。

此外，我们还可以通过优化内存使用来提高性能。数值密集型代码通常需要大量的内存来存储数据。合理地管理内存，会对代码的性能产生重要影响。使用合适的数据结构，减少内存的分配与释放操作，以及优化内存的访问模式，可以提高代码的数据访问效率，从而提高整体性能。

最后，代码的性能优化也需要综合考虑硬件平台的特点。例如，利用SIMD指令集、GPU加速或专用硬件加速等技术，可以进一步提高性能。因此，在性能优化时，需要深入了解硬件平台的特性，并针对其特点进行相应的优化策略。

综上所述，性能优化数值密集型代码是一项复杂的任务，需要考虑并行化、调整算法、优化内存使用和利用硬件特性等方面。通过综合应用这些策略，我们可以充分挖掘计算资源的潜力，并提高数值密集型代码的执行效率。

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### 回答1：
《Designing Data-Intensive Applications》这本书是一本关于设计和构建大型数据应用程序的指南。它重点关注数据存储、处理和传输方面的现代技术。这本书由三部分组成：第一部分围绕着数据存储系统展开，包括传统的关系型数据库和现代的NoSQL数据库等；第二部分则聚焦于数据处理，涵盖流处理、批处理和交互式查询等领域；第三部分则探讨了如何构建可靠、可扩展且具有良好性能的分布式系统。无论是新手还是老手，都可以从本书中获得一些有价值的见解。这本书概述了不同技术在数据处理方面的优缺点，并介绍了一些构建大型、高效数据应用程序的最佳实践。另外，由于该书旨在让读者获得对现代架构和技术的深刻理解，因此它也介绍了一些分布式系统的核心理论，例如CAP定理和BASE原则等。这本书的读者包括数据科学家、软件工程师、数据工程师和系统管理员。总之，如果你正在构建一个数据密集型应用程序，想要了解最新的技术和最佳实践，那么《Designing Data-Intensive Applications》绝对值得一读。

### 回答2：
《设计数据密集型应用程序》（Designing Data-Intensive Applications）是一本由 Martin Kleppmann 所著的计算机科学类图书，这本书讨论了当今主要的数据系统和应用程序所面临的问题和挑战，并提供了一些解决方案。这本书内容涵盖了分布式系统、数据存储和查询、数据一致性与容错性、流处理、数据流水线、实时分析等领域，不仅提供了丰富的理论知识，还有很多实践案例和相关技术细节。

对于软件工程师、架构师、数据工程师等人来说，这本书是一本非常重要的访问。如果你正在开发一个数据密集型的应用或系统，这本书提供了很多有用的指导和建议。例如，这本书会告诉你如何选择和使用不同的数据存储技术，如何设计高效的数据处理流水线，如何保证系统的可扩展性和容错性等等。

《设计数据密集型应用程序》还使用了很多实用的案例和场景，比如 Twitter 的分布式消息队列 Kafka，Google 的基于 Paxos 算法的分布式一致性协议 Chubby，Facebook 的实时数据处理系统 Apache Samza 等等。通过这些案例，读者可以更好地了解如何应用书中的理论知识到实际工作中。

总之，《设计数据密集型应用程序》是一本值得阅读的计算机科学类图书，无论你是软件工程师、数据工程师、系统架构师等，都有望从中获得很多启发。

### 回答3：
Designing Data-Intensive Applications是一本讲述大数据应用程序设计的书籍。这本书主要涵盖了数据密集型应用程序设计的方方面面，包括数据存储和查询、数据处理和流处理、分布式系统和高可用性、性能和可扩展性等。它通过介绍各种不同的数据管理工具和技术，帮助读者了解如何在大数据领域中设计出高效和可靠的应用程序。

在设计数据密集型应用程序时，需要考虑很多因素。从数据存储和查询的角度来看，我们需要考虑使用哪种数据库或数据存储方案，并且了解其适用的场景和可扩展性。同时还需要思考如何使用数据查询工具来优化查询性能。

在数据处理和流处理方面，我们需要选择正确的数据处理框架和工具，以处理大数据集合。我们也需要了解如何设计分布式系统，并且使其具有高可用性和容错性。性能和可扩展性也是设计数据密集型应用程序时的至关重要因素，因此我们需要考虑如何优化系统吞吐量和处理能力，并在需要时进行水平扩展。

总之，Designing Data-Intensive Applications是一本非常有价值的书籍，可以帮助读者了解如何在大数据领域中进行应用程序设计。它提供了丰富的知识和有实际应用的案例，让读者在实践中掌握数据密集型应用程序设计的关键技能。