为什么「我不」需要低代码？即使所有人都认同上述“为什么要用低代码”的理由，但仍不时会有试水者跳出来，给大家细数“为什么我不需要低代码”。...图片作为调研过国内外多款低代码产品的深度体验用户，我的观点是：不能以偏概全。...图片作为同样不搞清楚底层原理不舒服斯基的程序员，我更愿意相信：问题只是暂时的。虽然这确实是目前使用低代码平台时绕不开的一个痛点，但并不属于低代码技术本身的固有缺陷。...低代码的思路亦是如此：与当年的操作系统和现在的云平台一样，都是想通过建立一个黑盒化的中间层抽象来降低开发者的工作量与心智负担。当然，所有额外增加的中间层都不是完全免费的，低代码也不例外。...问题排查与系统优化手册》），我不得不说：用低代码开发，也要讲基本法。
不知道有没有人注意过同样的代码是否封装在函数里，运行速度是不同的。...比如以下两个代码： 未封装在函数中的代码iteration.py: import datetime start = datetime.datetime.now() for i in range(10*...: for i in range(10**8): pass main() end = datetime.datetime.now() print (end-start) 分别运行这两段代码...，第一段代码输出时间0:00:04.791258； 第二段输出时间02.907351（每次可能时间不太相同，不过都是第一段时间长）。...在函数中时i是一个局部变量，而不在函数中时就变成了全局变量。
如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。 为什么教程会习惯使用内置数据？...简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一； 内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二； 别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。 每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是： 对不会读入数据的人不友好； 不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...如果要使用内置数据，也需要额外提供一些信息： 详细描述内置数据的格式和生物含义，及与真实数据的对应，可以参考画一个带统计检验的PCoA分析结果 提供真实数据的格式示例和读入真实数据的代码，弥补这个“鸿沟...示例数据中的整数代表什么意思？ 这个是比较难确定的部分，只有两个判断方法：1) 教程中作者能够提及（这是最准确的方法）；2）凭经验猜测。
不知道小伙伴们有没有遇到过标题的问题，明明同样的一套代码，在自己本地就是运行不起来，或者说在本地只改了一个无关痛痒的代码，看上去人畜无害，结果就报各种乱七八糟的错误，但是同事却能运行的好好的。...遇到这样的问题的时候，可以参考下面的思路解决 同事真的能正常运行吗 同事正确运行的效果是不是最新的代码？...还有一种情况就是自己本地的确实改动了部分代码，但是改动的地方看上去是人畜无害的，但是就是跑不起来。...这种情况下如果回滚掉这段人畜无害的代码过后能正确运行，那么不要怀疑，就是这段看上去人畜无害的代码导致的。...总结 反正跑不起来肯定有原因，不是代码原因就是环境原因，一般经过上面几个方式的排查，都能找到问题了，如果再不行，重新查询拉取代码库也未尝不是一个方法，当然如果实在解决不了，咨询前辈也是一个很有效的方法。
这个需求简单到了极点，但可以小处见大，下面给出一个示例代码。 ...System.out.println(year + " is not a leap year."); 11 } 12 } 13 } 上文的第5第6行代码里...我们看到，这个例子中第5第6行的条件语句里，用到了&&和||来进行and和or操作，请大家注意别把这个和&和|混淆，一个&和一个|是位操作（用的地方不多，所以这里不讲），而两个&&和两个||是布尔操作。...原因是，我们在做代码测试时，得完全覆盖条件表达式的各种情况，比如在判断闰年的例子里，我们用的测试案例如下。 1是能被4整除但不能被100整除的年份，比如2016。 ...条件n) 如果业务需求真的那么复杂，我们宁可分解成如下的代码。 if(条件1 ){ if(条件2){}… } else {}
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...那么问题来了，为什么要主动降低精度呢？ 因为实际上，很多应用场景对于精度的要求并没有那么高。...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。...默认情况下，模型是这样在CPU上运行的：把16位参数“上采样”为32位，并在标准32位浮点运算中执行操作。 这样做的原因是目前很多硬件还不支持加速fp16计算。
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb Google Colab 是基于 Jupyter 编辑器的云端运行环境，意味着我们可以共享代码给其他人共同享用...然后我们点击 “代码执行程序” 标签页，选择 “更改运行时类型”，就会弹出笔记本设置框，这里就可以选择是否使用 GPU 还是 TPU 或是不使用任何，看到这里，是不是瞬间感觉自己富有了很多，毕竟由 GPU...在新创建的 Jupyter 记事本中，输入如下的代码，并运行，结果如下： ? 这是出现了一个链接，点击该链接，授权账号登陆，将授权码复制并粘贴到图中的输入框中。 ?...Docker 服务安装好之后，使用如下命令拉取镜像 1docker pull tensorflow/tensorflow:1.13.1-py3 至于为什么用 1.13.1 版本，因为 Google Colab...8888 端口映射到宿主机的 8888 端口上，这样，我们就能在外部访问容器中的 8888 端口服务了。
毕竟现在说自己会写代码的人很多，但会人工智能编程的人却不多吧，学习人工智能，这完全符合我的“信息不对称”论。 那么，为什么是tensorflow（以下简称为tf）呢？因为它简单呀！...其实还是有点麻烦的，最终花了一些时间去实现了一个可运行的网页版： 当我喜出望外，觉得这是一件简单的事情时，马上就晴天霹雳了，我在ccc中以微信小游戏发布， ?...然后在手机上试着运行，发现是报错的。 构造一个小游戏可用的tfjs 这是为什么呢？经过一定时间的摸索，发现官方的tf用了一个叫Fetch的方法，该方法在微信小游戏中并不兼容。...在上述最右侧目录中找到tf.js，然后结合上述的Fetch兼容代码，我们就可以做出一份能在小游戏中适用的tfjs。...免费提供的 GPU 上训练模型（Google云盘上的Colab Notebooks可运行脚本）。
在过去，人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。 为什么要用云计算？...Colab允许任何人通过浏览器编写和执行任意的python代码，特别适合于机器学习、数据分析和教育。...最重要的是，它不需要设置，您创建的notebook可以由您的团队成员同时编辑—就像您在谷歌文档中编辑文档一样。Colab支持许多流行的机器学习库，可以轻松地加载到您的notebook中。...，然后点击“新建笔记本” 试着打一个最简单的代码： 看上去蛮好的 我按照Kev老师的教程，输入他的一段测试代码，来检测到底分配给我的是哪个GPU卡（点击阅读原文可以直接在教程里copy代码） 注意到没...表明我还没用到GPU卡。 所以需要设置运行时！ 我赶紧把首页打开，老老实实看看 点击这个“代码执行程序",里面有一个”更改运行时“选项 原来不设置这里，啥都用不上啊！
在免费版 Colab 中，用户对较快 GPU 和 TPU 的使用权限非常有限，用量额度也比 Colab Pro 和 Pro+ 低很多。 Colab Pro 和 Pro+ 中的笔记本可以运行多久？...为什么 Colab Pro 或 Pro+ 不能就资源供应做出保证？...此外，我订阅了 Colab Pro，并且总是可以使用 P100 或 V100 GPU，所以他们给出的解答没多大意义。为什么没有提到 V100 访问的事？」...一个大胆的揣测是：推出了 Pro + 以后，Pro 用户可能不再拥有那样的优先权了…… 有人发现：「在 Pro+ 发布之前，我曾经最多可以同时运行 3 个 colab 会话，现在使用我的专业帐户不能再运行超过...自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）的对话式 AI 工具包，便于开发者开箱即用，仅用几行代码便可以方便快速的完成对话式 AI 场景中的相关任务。
一个简单的解决方案是使用谷歌Colab。它可以通过web浏览器访问，而且大多数包都已经正确设置好了。但是Colab也有缺点: 频繁的会话超时和断开连接。您的会话可能在餐后超时，您的所有数据将丢失。...就连我的戴尔XPS笔记本电脑在许多神经网络模型上的运行速度也比免费的Colab电脑快两倍。如果你已经有一台不错的机器，为什么不使用它呢? 安装本地驱动器不方便。每次你开始一个会话的时候都需要这样做。...使用docker映像应该很容易，但是通过docker hub上快速搜索生成的映像无法在我的计算机上运行。...有了这几行代码，你就可以运行和渲染 我在Dockerfile中添加了几行代码，以支持一些需要Box2D, Toy Text,和雅达利的环境。例如，经典的月球着陆器和太空入侵者环境。...构建这个简单的docker也很容易，只需在命令行中运行以下命令: $ docker build -t : . 恭喜你!
但很遗憾，我没有能见到有人提出正确和完整的解决方案。 这篇文章，咱们就来谈谈，机器为什么“不肯学习”？以及怎么做，才能让它“学得进去”。 环境 本文的配套源代码，我放在了这个 Github 项目中。...这样就可以先把它在你自己的 Google Drive 中存好，以便使用和回顾。 ? Colab 为你提供了全套的运行环境。你只需要依次执行代码，就可以复现本教程的运行结果了。...为了你能够更为深入地学习与了解代码，我建议你在 Google Colab 中开启一个全新的 Notebook ，并且根据下文，依次输入代码并运行。在此过程中，充分理解代码的含义。...代码 请你在 Colab Notebook 里，找到这一条分割线： ? 用鼠标点击它，然后从菜单里面选择 Runtime -> Run Before ： ? 运行结束后，你会获得如下图的结果： ?...为了不冤枉模型，咱们再次确认一下。 使用 numpy 中的 unique 函数，查看一下预测结果 pred 中，到底有几种不同的取值。
有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...那么问题来了，为什么要主动降低精度呢？ 因为实际上，很多应用场景对于精度的要求并没有那么高。...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。...默认情况下，模型是这样在CPU上运行的：把16位参数“上采样”为32位，并在标准32位浮点运算中执行操作。 这样做的原因是目前很多硬件还不支持加速fp16计算。...在GPU上运行fp16模型更简单。
服务器更加安全，可以按照策略配置自动备份等等策略，避免自己在本地作死，电脑坏了、文件删了等等； 随时随地工作，不局限于你在家还是在办公室，也不局限于你本地电脑的性能，反正大部分操作都在远端完成，本地无论是...ipad mini还是最高配的游戏本，其实并没有区别； 对于公司，另外还有一些附加好处，我认为未来的发展方向是以后公司都可以考虑给每个写代码的员工配置云编程环境，这样一来可以给每个员工都选购性能不需要太好的电脑...举个例子，Colab中是提供GPU服务的，而且它的网络速度可快得多，也就是很方便的可以进行各种大数据集的研究，kaggle的实验等等。...当然Colab在你不使用，无浏览器动作等等之后，会自主收回运行环境，但是只要我们记得保存中间结果在Google Drive，重新打开继续运行也是一样的，虽然麻烦一点，不过性价比依然很高。...Azure Notebook也提供了免费的运行服务器，不过相比Colab稍有逊色，当然我也更希望它们这个服务能在国内的Azure上提供服务，这样就很好了。
因此，我为他们找到了一款合适的 Python 练习工具。这里，我把这款工具也分享给你。 这款工具，就是 Google Colab 。我曾经在《如何免费云端运行Python深度学习框架？》...一文中为你介绍过它，在《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？》和《如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？》里，我也曾用它给你做过代码的展示。...你只需要根据提示，进行代码的轻微调整，就能正常运行了。 协作 不知你有没有尝试过跟人协作编写代码？ 我的课上，是有小组作业的。要求学生2-3人一组，一起用 Python 解决问题。...我一般让学生交作业的时候，都需要同时提交 Google Colab 链接，以及一个 ipynb 文件。 二者的内容，应该是一样的。既然如此，为什么还需要提交两样东西呢？ 这个问题，作为思考题，留给你。...一文中，我给你推荐过的经典教材《笨办法学 Python》吧？ 《笨办法学 Python》指出了一条看似笨拙，却非常有效的学习路径。
在下图中的代码框中输入Python代码，点击左侧的按钮执行程序，就会在下方输出打印结果，由于程序第一次运行之前colab会自动连接云端服务器，所以速度可能会有点慢。 ?...除此之外，colab还允许通过共享的方式邀请他人共同讨论、完善代码;如果你不想将代码放到云端服务器中运行， 还可以连接本地的开发环境运行程序(下图)。...colab中的代码文件是放在云端服务器中运行的，但存储的位置却是同一账户的谷歌云端硬盘，如果不进行关联设置，colab会默认将notebook文件放到云端硬盘根目录下的“Colab Notebooks”...如果在colab中保存过notebook文件，系统将会自动关联你的colab和云端硬盘账户，否则需要在云端硬盘中进行手动关联（此处略）。然后在代码框中输入以下代码并运行。 !...这样一来，我们就可以将文件放到云盘中供colab读取，或者将colab的运行结果输入到云盘中了。
代码单元格自带代码着色，可以开启行号显示、缩进字符调整等功能，还能直接在页面上运行代码，运行结果会直接显示在代码单元格下方。...除了 Python 代码外，Colab 还支持解析 html 标记，运行 bash 命令等。 ?...如果代码有问题，则会显示一些精心着色并格式化了的错误信息，帮助你找到出错的地方——甚至还很贴心地提供了一个“一键求助”按钮，让你能在 stackoverflow.com 上搜索对应的出错信息。 ?...在代码中，你不但可以用 Python 语言引入各种标准库供你使用，还可以利用 bash 语言的支持，手动安装你需要的各类第三方库。...在 Colab 里，你可以像分享普通的 Google 文档或电子表格一样，通过邮件邀请或是分享链接的方式，让其他人阅读/参与到你的代码工作中来。
Colab是谷歌免费提供的一个计算环境，一个类似于JupyterLab的环境。用户可以在上面下载软件包、各种库，运行自己的代码。...dimer或者更复杂的预测目前还在开发中。 使用方法 需要注册Google账户，并开通Colab。...可以看的4F3I的结构预测非常准，与PBD文件中的结构非常相似。 ? 我也选了一个刚发表的蛋白质，7CL7，它有400个左右的氨基酸，并且中心有个卟啉铁。...这个蛋白质不可能在AlphaFold训练集和测试集中。预测结果尚可，打分到了92%。...如果一个蛋白与自然界中已有的蛋白只有很小同源关系，那么它的结构可能无法精准预测。 Colab有使用限额，很难稳定使用，最终还是要在本地运行。
Return代码是啥玩意儿 看来得先搞清楚Return代码是个啥。 我翻出PySC2 source看了下，找到了设置Return代码的部分。 ?...为了看问题是不是出在这，我找到了可执行的SC2，然后让它自己运行起来。 ? Emmm…… 开启Debug的地狱模式 一般来说，我会直接打开用得最顺手的Debug工具。...生气…… 那我只能在本地Linux系统上跑星际争霸II了，毕竟这个环境我熟，有把握可以debug。这样才能验证我的猜想。...第一个可能的原因：没找到必需的数据库 刚开始我猜，星际争霸作为一个游戏，应该是要一些OpenGL里的函数以及库。而这些东西在谷歌Colab里没有。 为了验证这个假说，这次我本地运行了星际争霸II。...我惊讶地发现，他居然就在谷歌Colab工作。 Valgrind给出代码片段如下： ?
为了向全球的 StarCraft II 研究者提供一个可复现、高效，且容易分享代码的环境，我想看看我们能否让 StrCraft II 在 Google Colab（Google 提供免费 GPU 的机器学习环境...理解返回代码 我所做的第一件事就是弄清楚返回代码的含义。...第一个猜想：没有找到需要的库 我最初的猜测是，StarCraft II 作为一个游戏，可能需要某些 OpenGL 函数和库，而这些并不包含在我所用的 Google Colab 环境中。...看一下这个结果，除了动态链接 C/C++ 库之外，StarCraft II 没有做任何事情，这否定了我的假设。 那为什么会出现段错误呢？...因为同样的程序在我的本地机器上运行的时候没有崩溃，这也否定了暴雪的代码有问题的假设。
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