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如何提高编写代码速度

但编程真的是这样吗?我认为绝不等于代码量除以时间就等于你编写代码速度。 的确如果你是一个刚入门编程新手,速度和量是你要追求为什么要这么讲呢?基础知识熟练度直接体现出你编码速度。...速度上去了说明你基础知识掌握更好,所以速度才能快。为什么好多公司面试都会问到这个问题,你编写代码量是几万行?速度和熟练度能够说明一个人code效率。 ? 第一步我们该做什么?...四、重思考 一个段好代码并不是它们月复杂越好,简单实现复杂功能才是我们最需要,liunx内核代码虽大,但是那些金典算法实现代码精炼不能再精炼了。...要提高编码速度更重要是简化梳理程序流程,以最小代码量完成功能。所以编程最重要事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码资料)。 ? 大牛于码农区别就在思想上了。...但是提高代码编写速度,是我们可以锻炼出来,做好以上几点,剩下就是思考一下我们为什么多做少。

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pythonnumpy量化语句为什么会比for快?

不过,python比起其它解释性语言还是强很多。因为它可以事先把文本代码编译成“字节码”(存储于扩展名为pyc文件里),从而直接处理整型“指令代码”,不再需要从头开始分析文本。...JIT说白了,就是在第一遍执行一段代码前,先执行编译动作,然后执行编译后代码。 如果代码中没有循环,那么这将白白付出很多额外时间代价;但若有一定规模以上循环,就可能节省一点时间。...它甚至能根据上次运行结果实时profile,然后花大力气优化关键代码,从而得到比C更快执行速度。 不过,理想很丰满,现实很骨感。...(笑~ 当然,如果不做这类较为复杂处理,仅仅是一些流程性东西的话,这类语言处理速度还是够用——至少与之交互的人感受不到丝毫延迟。 甚至,哪怕需要复杂处理,这类语言也可以其它语言求救啊。...就好像有个numpy,谁敢说python做不了向量运算呢? ——当然,和行家说话时,你得明白,这是找C之类语言搬救兵了。睁眼说瞎话把它当成python语言自己能力是有点丢人

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优化你z-blog代码提高页面加载速度

今天就为大家来分析一下你z-blog访问慢原因,并通过优化一些代码以达到提高页面加载速度目的,按照以下方法做一些改变,你会发现博客访问速度明显提高了。...这几天一直在致力于本博客访问加载速度,因为使用百度统计,从后台网站速度诊断中可以看出,z-blog存在诸多页面打开时间长问题(以蛐蛐工作室用Qeeke主题为例)。...,严重影响了页面的加载速度,建议停用或删除,这些插件对自己来说是方便了很多,却大大影响了用户速度,与其方便自己,不如方便用户所带来作用大。...2、修改插件添加js代码位置 大家都知道JS放在页面最后,可以加快页面打开速度,我们以FrontHelper插件为例: 这个插件将js代码添加到了head里面,建议修改插件使之放于上面,...3、减少广告代码数量 广告代码一般都是js代码,大大影响了网页加载速度和用户体验度,建议一个页面最多放置三个广告代码,有时候放过多并不见得有放得巧有好收益。

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为什么程序员代码不能终生责任制?

前言 知乎上有一个提问:为什么程序员代码不能终生责任制? ↓↓↓ 今天,我们就这个话题,一起来做个讨论。...我们知道,诸如桥梁建造、商品房新建,这种民生建筑等建完房子之后,施工单位和相应工程师,是需要对其质量负一定责任,甚至可以说这种责任是终身制。...小伙伴们不妨先想一想,然后把你们答案,写在评论区。 我回答 现在,据我多年观察现象来看,只要我们不从事非法软件研发工作,比如赌博、早期P2P金融类软件等等。...一些合理、合法软件,一般开发同学,出问题是不需要付什么法律责任,特别是离职后同学。...至于,为什么程序员不需要像建筑工程师那样,对工程质量付终身责任制这个问题,大家不妨发表一下你灼见,在评论区,与我们小伙伴一起讨论。

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这一行代码,能让你 Python 运行速度提高 100 倍!

来源于网络 如有侵权,请联系删除 python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python执行效率并不慢,慢是python用解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠论调。 我们来看一下这个最简单例子,从1一直累加到1亿。...NumPy创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。...最近推出Numba项目能够将处理NumPy数组Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍提高程序运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下详细安装步骤。...或者pyo文件反编译成源代码

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从零开始深度学习(七):向量化

1、向量化量化 是非常基础去除代码中 for 循环艺术。为什么要去除 for 循环?...当在深度学习安全领域、深度学习实践中应用深度学习算法时,会发现在代码中显式地使用 for 循环使算法很低效,同时在深度学习领域会有越来越大数据集,因为深度学习算法处理大数据集效果很棒,所以代码运行速度非常重要...2、深入理解向量化 通过 numpy内置函数 和 避开显式循环(loop) 方式进行向量化,从而有效提高代码速度。...PS:当想写循环时,检查 numpy 是否存在类似的内置函数。 吴恩达老师手写稿如下: 希望你现在有一点向量化感觉了,减少一层循环可以使代码更快一些!!!...吴恩达老师手稿如下: 前传播过程中,如何计算 , , ……一直到 ?构建一个 行向量用来存储 ,这样可以让所有的 值都同一时间内完成。实际上,只用了一行代码。即 为什么 要转置呢?

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Python科学计算学习之高级数组(二)

代码性能和向量化 背景:Python是一种解释型编程语言,基本python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行。...而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是,解释型代码速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能使用Numpy和Scipy包中函数编写部分代码。...(注意:numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现) 例如:Python语言numpy量化语句为什么比for快?...向量化:      为提升代码性能(运行时间),通常需要将代码量化。使Numpy切片、运算符和函数来替代代码for循环以及运行速度较慢代码片段,可以显著提高代码性能。...250099.479223 vectorized version:32.00173377990723ms c: 250099.479223 for loop:1680.09614944458ms  #可见,向量化实现代码速度上有飞速提升

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用Numba加速Python代码

“我们不能再用Python,它太慢了。” 任何长期使用Python的人都可能曾经听过类似的声音。 说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比,Python很慢。...Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上速度可靠基准。 解决这个速度问题一个常见方法是用C++之类快速语言重新编写代码,然后在上面抛出一个Python包装器。...查看下面的代码,看看在带有NumpyPython中如何工作。 ? 注意,每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时,代码都会自动由Numpy在内部向量化。...这就是为什么在可能情况下,用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我PC上组合数组平均运行时间为0.002288秒。...因为在这种情况下,转换到较低级别代码所带来优势已经消失了。 总的来说,值得一试。在几个python函数上面添加一行代码值得一试——将您代码速度提高2到21X!

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为什么我建议线上高并发量日志输出时候不能带有代码位置

如果大家发现网上有抄袭本文章,欢迎举报,并且积极这个 github 仓库 提交 issue,谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第二篇,本系列中会针对一些在高并发场景下,我对于组内后台开发一些开发建议以及开发规范要求进行说明和分析解读...往期回顾: 为什么我建议在复杂但是性能关键表上所有查询都加上 force index 在业务一开始上线时候,我们线上日志级别是 INFO,并且在日志内容中输出了代码位置,格式例如: 2022-03...模拟两种方式获取调用打印日志方法代码位置,与不获取代码位置会有多大性能差异 以下代码我参考 Log4j2 官方代码单元测试,首先是模拟某一调用深度堆栈代码: 然后,编写测试代码,对比纯执行这个代码...,以及加入获取堆栈代码性能差异有多大。...由此,我建议:对于微服务环境,尤其是响应式微服务环境,堆栈深度非常深,如果会输出大量日志的话,这个日志是不能带有代码位置,否则会造成严重性能衰减。

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神经网络和深度学习(二) ——从logistic回归谈神经网络基础

用伪代码描述,如下图所示: ? 五、向量化 1、概念 向量化要解决问题是,求解上述logistic过程中,会出现太多for循环。...向量化本身概念很简单,即把w、x、z、y等变量,都用numpy矩阵表示,而不用单个数字或者普通数组,这样做好处就是可以调用numpy矩阵处理函数了。 ?...2、简单举例 下图左边是没有用向量化,使用了for循环;右边是向量化,可以看到仅仅一行np.exp(v),即可实现对向量v每个元素求e次幂操作,非常快捷,且运算速度快得多。...ng讲课时候演示过,当数量级在1百万时,numpy处理矩阵速度约是原生for循环处理速度200倍。...六、logistic推导 这里主要讲解了为什么logistic输出函数和代价函数会是那样公式。

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Deeplearning.ai 课程笔记第一部分:神经网络与深度学习

2.4 向量化量化可以避免循环,减少运算时间,Numpy 函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现(通过 SIMD 操作),GPU 上速度会更快。...(1, 1) a2 是 a2 = sigmoid(z2) 计算结果,其形状为 (1, 1) 3.1.3 代码实现 两层神经网络前传播代码如下: for i = 1 to m z[1, i] =...深层网络中传播 对于单个输入,前传播代码如下: z[l] = W[l]a[l-1] + b[l] a[l] = g[l](z[l]) 对于 m 个输入(向量化),前传播代码如下: Z...[l], m) 4.2 为什么要进行深层表示?...4.3.1 前传播模块 向量化代码如下: Input A[l-1] Z[l] = W[l]A[l-1] + B[l] A[l] = g[l](Z[l]) Output A[l], cache(

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量化操作简介和Pandas、Numpy示例

量化提高代码速度量化是一种强大编程技术,可以加快代码执行速度。这种方法利用底层优化硬件指令和库,使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例,探索向量化如何加快代码速度。...: 17.91837 seconds 可以看到NumPy量化方法对于大数据集速度要快得多,因为它量化操作是经过优化。...向量化加速代码原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中,存在与管理循环索引和检查循环条件相关开销。通过向量化,可以消除这些开销,因为这些操作应用于整个数组。...优化低级指令:像NumPy这样库使用优化低级指令(例如,现代cpu上SIMD指令)来对数组执行操作,充分利用硬件功能。这可以显著提高速度。...总结 Pandas和NumPy等库中量化是一种强大技术,可以提高Python中数据操作任务效率。可以以高度优化方式对整个列或数据集合执行操作,从而生成更快、更简洁代码

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演讲 | 亚马逊机器学习总监Alex Smola:为什么机器学习代码运行速度

机器之心原创 作者:高静宜 2017 年 3 月 27 日,亚马逊云服务(AWS)机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士,并呈现了一场题为《为什么机器学习代码运行速度慢(Why your...3 月 28 日上午 10:00,Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件算法设计题为《为什么机器学习代码运行速度慢(Why your machine learning code is...在这一部分,Alex 首先解释了向量化如何提升运行速度。 ? 之后,介绍了关于 SimHash 算法用例(Simhash 是用来网页去重最常用 hash 方法,速度很快) ? ? ? ? ?...命令式和说明式编程 语言支持 后端和自动并行 这一部分一开始,Alex 就提出了一个问题:为什么我们还需要另外一种深度网络工具?这是出于对资源效率、速度、简单性考虑。 ?...节省&资源效率 用小内存廉价 GPU 编程网络 速度 用机器和 GPU 进行线性延展; 在单个机器上也有高效率 简单性 混合命令式和说明式代码 关于代码简洁以及效率 ?

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NumPy 高级教程——性能优化

Python NumPy 高级教程:性能优化 在处理大规模数据集或进行复杂计算时,性能是关键考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧,帮助用户优化代码提高执行效率。...使用 NumPy 通用函数(ufuncs) 通用函数是一种能够对数组进行逐元素操作函数,它们在底层使用编译代码执行操作,从而提高性能。...使用 Cython 或 Numba 进行编译优化 Cython 和 Numba 是两种工具,可以将 Python 代码编译成本地机器代码,从而提高执行速度。...使用多线程或多进程 在一些计算密集型任务中,使用多线程或多进程可以提高代码执行速度。...通过结合上述技巧,你可以显著提高 NumPy 代码执行效率,使其更适用于大规模数据和计算任务。希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy性能优化技术。

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《叶问》32期,一样Python代码为什么可以删表,却不能更新数据

问题 运行下面的这段Python代码,却总是无法更新数据: import pymysql conn=pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'yewen'...set c3 = rand()*10240 where c1 = rand()*1024" cur.execute(sql) cur.close() conn.close() 而运行下面的这段看起来一样代码...关闭autocommit缺点在于,当忘记主动提交事务时,可能会造成相应行锁一直持有不释放,其他事务会被长时间阻塞,如果是线上生产环境,则可能造成严重后果(业务长时间不可用)。...因此,需要根据实际情况动态调整autocommit模式,并没有通用设置。...不少开发框架都会默认设置 set autocommit=0,更有甚者,每次执行一个SQL前,都要发送一次set请求,增加了无谓开销,如果有这种情况,可以自行调整开发框架代码

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Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(3)-- 神经网络基础之Python与向量化

量化(Vectorization)就是利用矩阵运算思想,大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。...SIMD能够大大提高程序运行速度,例如pythonnumpy库中内建函数(built-in function)就是使用了SIMD指令。相比而言,GPUSIMD要比CPU更强大一些。 2....值得注意是,算法最顶层迭代训练for循环是不能替换。而每次迭代过程对J,dw,b计算是可以直接使用矩阵运算。 3....这样,我们就能够使用向量化矩阵运算代替for循环,对所有m个样本同时运算,大大提高了运算速度。 4....Summary 本节课我们主要介绍了神经网络基础——python和向量化。在深度学习程序中,使用向量化和矩阵运算方法能够大大提高运行速度,节省时间。

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