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这款编译器能让Python和C++一样快:最高提速百倍,MIT出品
来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟甚至比 C 的速度还快,现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来,Python 一直是最热门的编程语言之一,它在数据科学和机器学习领域占主导地位,甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目,几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而,尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用,但和 C 或 C++ 等低级语言相比,它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状,C
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2023-04-08
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编程与线性代数
来源:数学中国本文约5400字,建议阅读10+分钟向量模型是整个线性代数的核心,向量的概念、性质、关系、变换是掌握和运用线性代数的重点。 先来了解线性代数是什么东东? 在大学数学学科中,线性代数是最为抽象的一门课,从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段,若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在,但又苦于不能很好地理解和掌握。的确,多数人很容易理解初等数学的各种概念,函数、方程、数列一切都那么的自然,但是一进入线性代
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2023-02-24
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独家 | 关于二分搜索算法你需要知道的一切
你如何在英语词典中查到一个词?我知道你不会按照这种方法做:从第一页开始,翻阅每一个词,直到找到你要找的那个词——当然,除非你的词是 "土豚"(aardvark)。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo),这种方法会花很长时间。
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2022-12-16
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【2022新书】C++软件设计:高质量软件的设计原则和模式
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟有了这本书,有经验的c++开发人员将对使用这种现代语言进行软件设计有一个全面、实用和无与伦比的概述。 好的软件设计对于项目的成功是必不可少的,但是设计软件是很难的。您需要对设计决策的结果有深刻的理解,并对可用的设计备选方案有良好的概述。有了这本书,有经验的c++开发人员将对使用这种现代语言进行软件设计有一个全面、实用和无与伦比的概述。 c++培训师兼顾问Klaus Iglberger解释了如何管理依赖关系和抽象,提高软件实体的可变性和可扩展性,以及应用和实现现代设计
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2022-10-10
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Python 3.14 将比 C++ 更快🤭
来源:DeepHub IMBA 本文约2400字,建议阅读9分钟 国外大佬将通过分析,证明Python 3.14 将比 C++更快。 Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。 我们以前也发过文章做过一些3.11 版的测试。因为这个版本
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2022-10-09
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原创 | 手把手带你玩转Apache MADlib
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
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2022-06-24
1.2K0
音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人的声音进行年龄预测
来源:DeepHub IMBA本文约6100字,建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中,将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之:与其他的形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式: 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
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2022-03-08
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独家|OpenCV1.10 使用OpenCV实现摄像头标定
摄像头是一种视觉传感器,它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化,甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
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2021-11-02
2K0
独家|OpenCV 1.6 改变图像的对比度和亮度!
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
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2021-08-12
1.6K0
神经网络可解释性、深度学习新方法, 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势?
作为 2019 年最后一场重量级的人工智能国际学术顶会,NeurIPS 2019 所反映出的一些人工智能研究趋势,例如神经网络可解释性、深度学习新方法、神经科学等等,想必对于大家在新的一年开展研究工作,具有一定的借鉴和参考价值。
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2020-02-12
1.1K0
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