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皮皮鲁的AI星球

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Python setup.py entry_points 详解

java 打包 python 命令行工具

一个 Python 软件包中的 setup.py 文件包含这个 Python 包如何打包发布等重要信息。本文主要对这篇博客(https://amir.rachum.com/blog/2017/07/28/python-entry-points/)进行了翻译解读，以解释 Python setup.py 文件中 entry_point 用法。

2022-09-20

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Python机器学习库是如何打包并安装的

python tensorflow c++打包

尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。

2020-05-22

1.9K0

数据科学该学习哪门编程语言？Python，R还是Scala？

python scala tensorflow

做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。

2019-12-26

9880

GPU加速04:将CUDA应用于金融领域，使用Python Numba加速B-S期权估值模型

python 机器学习深度学习神经网络

本文为英伟达GPU计算加速系列的第四篇，主要基于前三篇文章的内容，以金融领域期权估值案例来进行实战练习。前三篇文章为：

2019-12-26

1.7K0

GPU加速02:超详细Python Cuda零基础入门教程，没有显卡也能学！

深度学习 python GPU 云服务器

Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：

2019-12-26

6.4K0

GPU计算加速01 : AI时代人人都应该了解的GPU知识

python 硬件开发深度学习神经网络

金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。

2019-12-26

1.4K0

Python | 加一行注释，让你的程序提速10+倍！numba十分钟上手指南

打包 python java ide

之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。

2019-12-26

6.3K0

计算机基础系列：源代码如何被计算机执行

打包 ide c 语言 c++python

现在各行各业的朋友都开始使用计算机解决自己的业务问题，网络上有大量的免费公开课，教我们处理数据并数学建模。Python等编程语言上手快，开源软件多，足以应付绝大多数的需求。在计算机软硬件体系中，上述工作都是在最顶层，用户执行程序需要依赖于计算机硬件和系统软件。聊天用的微信、娱乐玩的农药、上网打开的浏览器、还有我们自己写的程序…这些程序是如何从源代码，变成计算机芯片可以执行的程序呢？

2019-12-25

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