第一印象的持久影响 你可能已经为界面有内容或者数据时设计了一个很优秀UI，但是你的第一个也是最重要的任务就是，确保用户能够坚持到足够的时间和足够的动作来享受你非凡的设计。...一般的应用会在安装头3天后损失77%的日活（DAU）。 更糟糕的是：在30天后，约有80%的日活会损失。 译者注：来自的lukew 的tweet。...取悦你的用户 或许教育用户只能达到留存用户的目的。用户会提前决定他们在一款App上要花的时间。因此每个细小的细节都会说服多给你的产品一次机会。 一个好的初次印象不仅仅关乎可用性，它还关乎个性的问题。...“用户抛弃软件的大部分原因都在我们的控制之内：他们在使用软件的过程中没发现价值”——Patrick Mckenzie ###为空状态投入时间吧 设计中最好的部分往往也是最具挑战的——界面需要很精妙的平衡信息和动作...而且，空状态恰恰就处在你用户和你非凡UI之前，它们难道不值得你更多的时间和关注吗？ ---- 2016.7.13 ---- 又看到了一篇类似文章，文中图片不错^_^
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库，专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式，提供主流数据预处理函数。...相比实际的机器学习，开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题，但大多数，比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。...扩展 Keras 这样的库并不是一个轻松的活儿。常见的解决方案是简单粗暴地（重新）实现所需功能。但实现一个强鲁棒性的数据流水线，能按需加载、转换、扩充、处理图像仍然很具挑战性，并且有很高时间成本。...如开头介绍的，nuts-ml 是一个 Python 库，它提供了常见的预处理函数，即所谓的 “nuts”，能自由排列并且轻松扩展，以创建高效的数据预处理流水线。...Nuts-ml 本身并不能进行神经网络的训练，而是借助于 Keras、Theano 等已有的库来实现。任何能接受 Numpy 阵列的 mini-batch 用来训练、推理的机器学习库，都与它兼容。
就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...如果侥幸跑的是一条正确的分支，那么很快就能到达下一关；否则就要往回跑，寻找正确的那条分支，需要花费更多的时间，但同时也会收获更多的经验和声望。...但是，如果分支是不可预测的，那处理器也无能为力啊，对不对？ 排序后花费的时间少，未排序花费的时间多，罪魁祸首就在 if 语句上。...，但时间上仍然差得非常多，这说明时间确实耗在分支预测上——如果数组没有排序的话。
问题 下面这段 C++ 代码，数组排序后，执行速率快了近 6 倍。...std::endl; std::cout << "sum = " << sum << std::endl; } 如果不加std::sort(data, data + arraySize)的话，<em>时间</em>大概为...按道理说，也不应该是缓存造成<em>的</em>。仔细看一下这些代码，做<em>的</em>无非就是判断，加法这些很平常<em>的</em>运算。到底是什么导致了这样<em>的</em>差异呢？ 回答 其实这是由分支预测（Branch Prediction）造成<em>的</em>。...分支预测<em>的</em>专业解释可以参考下维基上<em>的</em> 分支预测器。我这里简单解释下，就是让 CPU 找到一个规律，可以猜到下一条要执行<em>的</em>是哪一条指令，然后直接跳过去，这样速度就变快了。...已排序<em>的</em>和无序<em>的</em>执行<em>时间</em>有很大差异。
Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数。 Scipy是Python的科学计算库，对Numpy的功能进行了扩充，同时也有部分功能是重合的。...Numpy数组简单示例 我们已经安装好了numpy，然后就可以来个简单的小测试了。与传统的Python列表相比，进行数值运算时，numpy数组的效率要高的多。...：", c[-2:]) print ("pythonSum花费的时间（微秒）", delta.microseconds) start = datetime.now() c = numpySum(size...) delta = datetime.now() - start print ("最后两个元素的和：", c[-2:]) print ("numpySum花费的时间（微秒）", delta.microseconds...上面的结果看到，numpy的计算效率比普通的方法要快不少，所以开始学习吧。后面分享更多，欢迎关注。 小结 今天学习一下Python中的几个科学计算库的安装以及使用numpy进行简单的求和计算。
这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 时间成本方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。...在这种情况下，所花费的时间大约是iterrows方法的一半。 但是，这还不是“非常快”。一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...运行时间比Pythonic的for循环快315倍，比iterrows快71倍，比apply快27倍！ 四、还能更快？ 太刺激了，我们继续加速。...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！...下面我们使用NumPy的 digitize()函数更进一步。它类似于上面pandas的cut()，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的bin。
当然，如果你不限于此，推荐你看下前面推荐 mojo 语言 比 Python 快几万倍：比Python快9万倍！AI编程语言Mojo正式开源。...解决方法：NumPy 这时，NumPy 就像超级英雄一样，它的矢量化简直无敌！一次性对整个数组执行操作。...折中方案 列表推导式： total = sum(number * number for number in numbers) 它们通常比传统循环更快，但在进行高强度数值计算时，可能无法与 NumPy...主要内容如下 ncalls： 函数被调用的次数。 tottime： 在函数中花费的总时间。 cumtime： 与 tottime 类似，但包括调用其中所有函数所花费的时间。...学习内置标准库的时间就是节省下来的优化时间。 05：与硬盘交互太多 将电脑内存（RAM）视为超快速工作区，将硬盘视为另一端的存储仓库。每次访问或修改文件，就相当于派遣一名信使来回奔波。
我们将使用几种数组大小对sort() NumPy 函数计时。 经典的快速排序和归并排序算法的平均运行时间为O(N log N)，因此我们将尝试将这个模型拟合到结果。...a = arange(1000) 测量在数组中搜索“所有问题的答案”（42）所花费的时间。...下表概述了分析器的输出： 函数 描述 ncalls 这是调用次数 tottime 这是一个函数花费的总时间 percall 这是每次通话所花费的时间 ，计算方法是将总时间除以通话次数 cumtime 这是在函数和由函数调用的函数...（包括递归调用）上花费的累积时间 另见 IPython 魔术文档 安装line_profiler line_profiler由 NumPy 的开发人员之一创建。...下表说明了分析器的输出： 函数 描述 Line # 文件中的行号 Hits 执行该行的次数 Time 执行该行所花费的时间 Per Hit 执行该行所花费的平均时间 % Time 执行该行所花费的时间相对于执行所有行所花费的时间的百分比
pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...语法方面：这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 在时间收益方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间。...到目前为止，时间上基本快达到极限了，只需要花费不到一秒的时间来处理完整的10年的小时数据集。...但是，最后一个选项是使用 NumPy 函数来操作每个DataFrame的底层NumPy数组，然后将结果集成回Pandas数据结构中。...这为你提供了更多的计算灵活性，因为Pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。 下面，我们将使用NumPy的 digitize() 函数。
C实现 我用C实现了线性搜索，以了解静态类型编译语言的性能，并设置基线。二进制可执行文件执行1.000搜索花费了0.26秒CPU时间。...但是在R中，随着控制的增加，性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...因此，我还特意测试了NumPy数组的结果(它给Python带来了向量化的操作)。CPU时间从9.13秒减少到0.57秒，大约是基准时间的2倍。...native list # 121.48 seconds when vec is a numpy array # 0.47 seconds when vec is a numpy array with...向量化的性能相当不错，大约是4x C的CPU时间，但在向量化操作上，也减少了大约NumPy的两倍CPU时间。并且对于代码的自由度也非常的好，因为你可以在Julia中编写几乎任何算法!
工作负载被扩展到核心的数量，所以更多的核心需要做更多的工作（这就是为什么serial python在更多的核心上花费更长的时间）。...这一性能差异解释了为什么可以在Ray上构建类似Modin的库，而不是在其他库之上构建。...通过调用ray.put(image)，大型数组存储在共享内存中，所有工作进程都可以访问它，而不需要创建副本。这不仅适用于数组，还适用于包含数组的对象(如数组列表)。...然后，当脚本调用ray.get([…])时，它创建由共享内存支持的numpy数组，而无需反序列化或复制值。...工作负载被扩展到核心的数量，所以更多的核心需要做更多的工作（这就是为什么serial python在更多的核心上花费更长的时间）。
向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...优化的低级指令:像NumPy这样的库使用优化的低级指令(例如，现代cpu上的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。
从集合头部位置新增元素花费的时间15 ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要多很多。...10000，代码实测后的时间如下所示： ArrayList从集合中间位置新增元素花费的时间1 LinkedList从集合中间位置新增元素花费的时间101 ArrayList 花费的时间比 LinkedList...如果是从集合的尾部新增元素，ArrayList 花费的时间应该比 LinkedList 少，因为数组是一段连续的内存空间，也不需要复制数组；而链表需要创建新的对象，前后引用也要重新排列。...从集合尾部位置新增元素花费的时间193 ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要少一些。...花费的时间比 LinkedList 少很多； 从集合尾部删除元素时，ArrayList 花费的时间比 LinkedList 少一点。
，或者你使用神经网络时引入了过多的 Numpy 数组操作（我不会花费时间在这里介绍 Numpy，这个问题已经有太多文章进行了讨论）。...如果编译器报出了关于 Numpy 的错误，那就是遗漏了 import numpy。...不过这种做法需要花费更多的时间，特别是你需要让 Cython 包能够在所有的平台上运行。如果你需要一个参考样例，不妨看看 spaCy 的安装脚本。...这段代码在我的笔记本上需要运行 1.4 秒才能获得答案。如果我们的数据集中包含有数以百万计的文档，为了获得答案，我们也许需要花费超过一天的时间。...不过我没有时间在这里讨论并行性，所以请查看此链接以了解更多详情。 现在让我们尝试使用 spaCy 和 Cython 来加速 Python 代码。
这是一个科学计算的的核心库，有着强大的多维数组对象 Numpy 数组是一个功能强大的 N 维数组对象，它以行和列的形式存在，我们可以通过 Python 列表来初始化 Numpy 数组并访问其元素 开始使用...Python NumPy Array v/s List 使用 Numpy 数组而不是 Python 列表的原因，这要有以下三点 更少的内存 更快 更加方便 选择 python NumPy 数组的第一个原因是它比列表占用更少的内存...由此可以得出，两者之间存在重大差异，这也使得 Python NumPy 数组 成为代替列表的首选 接下来让我们谈谈和列表相比，Python NumPy 数组为什么更快更方便 import time import...花费了 380 毫秒，而 Numpy 数组花费了仅仅 49 毫秒，这绝对是碾压 再观察上面的代码，同样是合并两个列表，对于 List 需要用到 for 循环，而 对于 Numpy 数组则仅仅需要相加处理即可...这些图可用于跟踪构成一个完整类别的两个或多个相关组随时间的变化。
Numpy提供的两个最重要的特性是： Ndarray：一个快速空间高效的多维数组，提供了矢量化计算操作和复杂的广播能力（https://towardsdatascience.com/two-cool-features-of-python-numpy-mutating-by-slicing-and-broadcasting...甚至可以使用Numpy api编写裸机骨C例程。Numpy阵列是均匀类型的密集阵列。相反，Python列表是指向对象的指针数组，即使它们是相同的对象类型。...并使用time()函数来核实处理100万条数据需要花费多长时间 t1=time.time()for item in l1: l2.append(lg10(item))t2 = time.time(...计算出花费了多长时间 t1=time.time()a2=np.log10(a1)t2 = time.time()print("With direct Numpy log10 method it took...喜欢阅读有关数据挖掘、数据库之类的书，学习java语言编程等，希望能在数据派平台上熟识更多爱好相同的伙伴，今后能在数据科学的道路上走的更远，飞的更远。
人们为什么仍然使用GPU？ 一般来说，GPU之所以快，是因为它们具有高带宽的内存和以比传统CPU更高的速率执行浮点运算的硬件[1]。GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。...() 或转换为numpy数组： import cudf df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))), ('b', list...文件花费了13秒，而使用cuDF加载它花费了2.53秒。...此数据帧使用大约15 GB的内存）训练XGBoost模型在CPU上花费1分钟46s（内存增量为73325 MiB） ，在GPU上仅花费21.2s（内存增量为520 MiB）。...在使工作流程变得困难的其他软件工程挑战中，计算数据的大小和时间是两个瓶颈，这两个瓶颈使无法在运行实验时进入流程状态。
虽然在 Python 中安装包通常比在 R 或 Matlab 中更难，这主要是因为 Python 包往往具有高度的模块化和/或更多依赖于系统库。...但在实际中，许多科学家工作流程中的限制因素不是运行时间而是开发时间。一个花费一个小时运行但只需要 5 分钟编写的脚本通常比一个花费 5 秒钟运行但是需要一个礼拜编写和调试的脚本更合意。...在这种情况下，新的解决方案是非常简单的：如果我们将纯 Python 列表转化为 NumPy 数组，我们就可以立即调用 NumPy 的 sum 方法，我们可能期望它应该比核心的 Python 实现更快（技术上讲...，我们可以传入一个 Python 列表到 numpy.sum 中，它会隐式地将其转换为数组，但如果我们打算复用该 NumPy 数组，最好明确地转化它）。...循环和数组操作之间的这种性能差异对于 NumPy 来说是非常典型的，因此我们要在算法上思考你所做的事的重要性。
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