docker安装配置以及基本操作命令

摘要： Python在计算密集型任务中性能较差，Numba提供了简洁高效的JIT编译解决方案。只需添加装饰器即可将Python代码编译为机器码，实现接近C语言的性能。文章介绍了Numba的安装、基础语法（@jit/@njit装饰器）、编译选项（缓存、并行计算等）以及支持的数据类型。测试显示Numba版本比纯Python快数十倍，且无需修改现有代码，是提升Python数值计算性能的理想工具。

摘要： Python在计算密集型任务中性能较差，Numba提供了简洁高效的JIT编译解决方案。只需添加装饰器即可将Python代码编译为机器码，实现接近C语言的性能。文章介绍了Numba的安装、基础语法（@jit/@njit装饰器）、编译选项（缓存、并行计算等）以及支持的数据类型。测试显示Numba版本比纯Python快数十倍，且无需修改现有代码，是提升Python数值计算性能的理想工具。

本文记录了一次量化回测中内存泄漏问题的排查与解决过程。在多进程并行处理1500万行股票数据时，发现任务完成后子进程未释放内存，导致系统内存占用持续偏高。经过分析，发现根本原因是跨进程传递了不可序列化的pl.LazyFrame对象。最终采用两种解决方案：1）子进程只写文件，不传复杂对象；2）改用标准库ProcessPoolExecutor。优化后实现了内存稳定释放，系统可支持大规模数据的高效处理。

通过Activity 之间的数据回传机制实现一个摘桃子游戏，Android Studio3.2.0，Android SDK9.0 版本（API 28）