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为什么大家不再提星链了（包括外网）？
为什么《歌手》不请周杰伦、陈奕迅、王菲、张学友、孙燕姿、梁静茹、王力宏、林俊杰当节目嘉宾？
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求大神解答，为什么大家都不喜欢用docker？
2025年，歼16与美军机50分钟缠斗，为什么知乎上没有任何消息？
印度GDP世界排名只落后中国二十年，为什么城市建设看起来却远不如当年的中国？
中国大陆的苹果手机被阉割了哪些部分?
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一名女子在杭州万象城遭挟持被捅 20 多刀，隆胸***体救了一命，这反映出哪些公安系统的问题？
《碟中谍 8》都有哪些槽点？
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如何看待英伟达新推出的显卡5090dd？
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查干湖冬捕是不是造***？
为何 PC 需要单核高性能，而服务器不在乎？
多地查摆年轻干部玩心重混日子等问题，如何看待此事？是否能推动干部作风建设？
systemd吞并了什么?
特朗普大力推行稳定币，背后的真实目的是什么？
怎么向老婆简单解释nas的用途？
从现代科学的角度看,长期吃六味地黄丸对身体有好处吗？
食堂餐桌椅组合
学校食堂餐椅
工厂饭堂桌椅
四脚分体餐桌椅
钢木连体餐桌椅
玻璃钢连体桌椅
polars几乎全线碾压pandas，尤其是在大型数据集的情况下，性能的提升很高。
不足的是目前一些用户层面的生态还是依赖于pandas。
不过这个不是什么大问题，毕竟python开发层面为了高效基本都是操作ndarray。
最大的优点就是小数据集到大数据集的性能开销很平滑，兼顾了各种场景下的功能与性能的综合考量。
下面是在不同数据量、不同周期下对tick数据进行处理，numba+ndarray和基于polars方案性能对比，涉及到的操作包括时间格式转…。
