大数据文摘出品 Python太慢了! 除了这个缺点,Python可以说是有无数个优点,但就是这个缺点,让无数程序员吐槽不已。 现在,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一个新的编译器来改变这种状况——Codon。 Codon 是一个新的基于 Python 的编译器,能让用户编写的 Python 代码,运行效率与 C 或 C++ 程序相当。 这很香了。 装上了涡轮增压的 Python Python 的主要优势在于语法简单易学,这样许多非专业程序员也能体会到编码带来的乐趣。 “
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 递归函数 ---- Python 递归函数 1.引入 2.斐波那契数列 ---- 1.引入 递归是一种广泛应用算法。它能够把一个大型复杂的问题转化为一个与原问题相似的较小规模的问题来求解,用非常简洁的方法来解决重要问题。就像一个人站在装满镜子的房间中,看到的影像就是递归的结果。递归在数学和计算机应
来源:马哥教育链接:https://mp.weixin.qq.com/s/L7xC2INCJUqAoQSN1ZyHdgPython 之父讲述退位原因,以及 Python 的未来将何去何从。在 Python 社区,Python 的发明者 Guido Van Rossum 被称为 “仁慈的终生独裁者”(BDFL,Benevolent Dictator for Life)。今年 7 月 12 日的时候他突然宣布退位了。消息一出,一时间震惊了整个 Python 世界。当时他以 PEP 572 改进提案的争吵事件为例,表明其退出缘由。Guido van Rossum 于 1990 年发明 Python,他相信 Python 这门语言即使少了他的领导也依然能持续发光发热。现年 62 岁的 van Rossum 是一名 Dropbox 的首席工程师,近日他接受了外媒 InfoWorld 的采访。你为什么辞去 BDFL 职务?van Rossum:所谓的终生和独裁都仅仅是玩笑。实际上,最近十年,退休的念头都在我脑海里徘徊。我年龄已经不小了,身体也有一些问题。作为 Python 社区的主要负责人,我需要一遍又一遍地去教社区的其他成员如何开展工作,同时需要一遍又一遍地向 Python 新人解释 Python 的语言哲学,这样超负荷的工作让我的健康状况更为恶化。事情的引爆点在于一个颇具争议的 Python 改进提案(PEP 572),当我接受这个提案之后,Twitter 等社交媒体上出现了一些中伤我的评论。而更为心寒的是,这些评论居然大多来自 Python 的核心成员,我对他们失望至极!你能谈谈 PEP 572 提案的好处以及它为什么如此充满争议吗?van Rossum:该提案提出了一种新的语法,它允许表达式内赋值。总得来说,这是对 Python 语言的一个小补充。开发人员如果需要的话,可以在表达式中进行赋值。很多编程语言都有这个小功能,比如我熟悉的 C 和 C++。据我所知,Java 和 JavaScript 也支持。它是一种相当小的语法,但在某些情况下,它可以让代码编写变得更容易,并且通过删除冗余能够提升代码的可读性。很多人觉得自己熟知 Python 的设计理念,他们认为该提案没有遵循 Python 的设计原则。该提案引发争议的另一个原因在于其作者自己的失误,之前几个版本就存在一些严重的问题,因此这一次,即使之前认同其基本理念的人也投了反对票。但这只是一个轻微的句法变化,并不激进。该特性将包含在哪个版本的 Python 中?van Rossum:它将出现在 Python 3.8 中。Python 3.8 将于一年半后发布。此前我们曾发文探讨过为何 Python 的速度如此之慢,在这一更新版本中,Python 3 启动慢的问题将会是 CPython 核心团队主要解决的问题之一。会有一个新的 BDFL 吗? Python 后续将如何管理?van Rossum:很抱歉,目前确实无可奉告。实际上,我给核心开发团体(拥有提交权限的 100 多人)指定了一项任务,让他们思考今后的管理模式并选出新的负责人。他们在解决 Python 问题的同时,需要认真完成该任务。这可能需要长期讨论,短期内很难达成共识。令我高兴的是他们欣然接受了这个任务,并制定了任务进度表。他们会在 2018 年 10 月 1 日前完成提案的收集。然后,在 2018 年 11 月 1 日前,他们会从众多提案中选出最终的管理方案。然后到 2019 年 1 月 1 日,他们会整理好管理方案的相关文件,并选举或者任命新的负责人。如果有提案指出需要 BDFL,则该提案必须对其详细说明,比如如何选举 BDFL,BDFL 任职时长,以及 BDFL 的弹劾机制。我想最快 10 月 1 日,最晚明年 1 月 1 日,将会产生一名新的 BDFL。Python 的核心成员都有谁?van Rossum:Python 的核心成员有很多。比如 Brett Cannon,他是一位真正的大神。又如 Tim Peters,作为我的良师益友,他提出了“Python 之禅”,生动地诠释了 Python 的编程哲学。另外,Barry Warsaw 也是核心开发人员之一。未来你将在 Python 项目中担任怎样的角色?van Rossum:我将成为一名普通的贡献者或者核心开发者。偶尔会编写或者审查代码。此外,我将尝试专注于核心开发人员的指导工作上,尤其是新的核心开发人员、女性或者少数民族人士。因为我个人很推崇核心开发人员的多样性。作为曾经的 BDFL,你觉得自己的离开会不会吓跑一些 Python 爱好者?van Rossum:我认为不至于。Python 社区非常健康,Python 核心团队非常强大且充满活力。我相信他们能够克服这点小困难,并在未来几十年里继续推动 Python 前进,如果连这点自信都没有,我也不会辞职。尽管
有人问我如何做好架构设计?怎样灵活运用设计模式?我的回答是,你做不好这些只是因为你没有养成一个良好的编程习惯
SharePoint 2010的管理员和开发者可能对SharePoint Developer Dashboard(开发人员仪表盘)很熟悉。在SharePoint 2013这个工具已经被大范围的改写了,在你的Troubleshooting(故障排查)工具包中他已经变得越来越可用了。SharePoint 2013的Developer Dashboard对2010的版本做了大幅度的提升,解决了某些性能问题。并且它具有独立的窗体来显示一切你想要的信息。当运行 Developer Dashboard,弹出的新窗体将
在 Python 社区,Python 的发明者 Guido Van Rossum 被称为 “仁慈的终生独裁者”(BDFL,Benevolent Dictator for Life)。今年 7 月 12 日的时候他突然宣布退位了。
“让这代码跑得快一点!!”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序,总共含有超过 3 万行的代码。
数据安全公司经过对数个软件漏洞的分析得出结论,尽管软件安全漏洞与缺陷已经被发现,但是企业对修补各种漏洞的反应过慢,为黑客利用这些漏洞进行攻击留下了很多空间与时间。因此用户数据大部分都处于极大的风险之中,该公司发现60%至90%的黑客攻击都得益于此现状。 同时该安全公司指出,目前网络中漏洞被利用的最多的包括四个软件环境:甲骨文公司的Java运行时环境,Adobe公司的Acrobat Reader及Flash Player,还有苹果公司的QuickTime。其中Java运行时环
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 本文来源「优达学城」 原作:Ravi Shankar Rajan ,译者:欧剃 “让这代码跑得快一点!!”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序,总共含有超过 3 万行的代码。 整个 App 加载数据的过程非常之慢,显然用户并不喜欢这种体验。 然而,我必须承认,这个项目的代码写的挺不错,数据库调用很合适,只在有需要的地方进行循环,模组化也实现的很到位。我花了两天时间,绞尽
不知道大家执行了多久,在我开发机上使用 Python 3.6+(包括 3.10.x)需要耗费20秒以上,即使 CPU ——Apple M1 Pro 的性能已经相当强悍了。
现在,小伙伴觉得隐私是非常重要的一件事情,谁也不希望裸奔在互联网的汪洋大海之中,那么如何做到,P2P IM,无服务器IM.
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后,终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢,可是真当下手的时候就有点懵了:模型要怎么部署?部署在哪里?有什么限制或要求?
Webpack是一个JavaScript应用程序的静态模块打包工具,它会对整个应用程序进行依赖关系图构建。而这也会导致一个不可避免的情况,使用Webpack启动应用程序的服务器,会花费比较长的时间——一些大型应用程序可能需要10分钟以上。
谁在关心toString的性能?没有人!除非当你有大量的数据在批量处理,使用toString产生了许多日志。然后,你去调查为何如此之慢,才意识到大部分的toString方法使用的是introspection,它其实是可以被优化的。
故事起源于我之前博客【NLP笔记:fastText模型考察】遇到的一个问题,即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题,后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题,因此感觉再也不能忽视这个奇葩的问题了,于是我们单独测了一下tensorflow与pytorch的cross entropy实现,发现了如下现象:
这已经是第五次在瑞士日内瓦讨论这个致命自主武器系统的议题。也正巧是「阻止杀人机器人战役」组织(Campaign to Stop Killer Robots)成立的第五个年头。
这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算,在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索,也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法,和读者分享。
字符串类型通过修剪utf8的Huffman树,让所有的叶子成为独立的编码对象,虽然牺牲了一定的时间,却让minUTF8成为信息论上最优的字符编码。接下来研究研究实数类型的压缩方案,没错,压缩数字!
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
在程序运行过程中,可能遇到需要进程间或不同平台的语言之间进行信息交互,存在硬盘是一种解决方案但是速度太慢。python的mmap库提供了共享内存的实践方案可以完成信息在内存间交互。 简介 共享内存 内存共享是两个不同的进程共享内存的意思:同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间。这个物理内存已经被规定了大小(大小一定要比实际写入的东东大)以及名称。当需要写入时,找到内存名称,然后写入内存,等需要读取时候, 首先要知道你要读取多大(因为物理内存比你要读取的东东大,全部读取的话会读到一些“空”
我们以用户通过网络读取一个本地磁盘上文件为例,在说零拷贝之前,我们先要说说一个普通的IO操作是怎样做的
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。
区块链(blockchain)是眼下的大热门,新闻媒体大量报道,宣称它将创造未来。 可是,简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么,有何特别之处,很少有解释。 下面,我就来尝试,写一篇最好懂的区块链
1 压力测试过程中,发现被测对象性能不够理想,具体表现为: 进程的系统态CPU消耗20,用户态CPU消耗10,系统idle大约70 2 用ps -o majflt,minflt -C program命令查看(pidstat也可以),
机器学习中使用的许多算法都是基于基本的数学优化方法。由于各种先决条件,在机器学习的背景下直接看到这些算法,我们难免会感到困惑。因此,我认为最好不要在任何背景下查看这些算法,以便更好地理解这些方法。
众所周知,GitHub是一个巨大的开源宝库,以及程序员和编程爱好者的聚集地,诸多优秀的开源项目全部都是位于GitHub上。但是每当我们看到优秀的开源项目,准备去下(bai)载(piao)时,会发现速度异常之慢!就我个人而言,在我家里200M电信宽带的环境下,就没发现速度大于过20KB/S的时候,这简直太难受了。今天分享一批提供在线加速下载的网站!
文章作者:阮一峰(http://www.ruanyifeng.com/) 原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/12/blockchain-tutorial.html 区块链(blockchain)是眼下的大热门,新闻媒体大量报道,宣称它将创造未来。 可是,简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么,有何特别之处,很少有解释。 下面,我就来尝试,写一篇最好懂的区块链教程。毕竟它也不是很难的东西,核心概念非常简单,几句话就能说清楚。我希望读完本文,你不仅可以理解区
区块链(blockchain)是眼下的大热门,新闻媒体大量报道,宣称它将创造未来。 可是,简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么,有何特别之处,很少有解释。 📷 下面,我就来尝试,写一篇最好懂的区块链教程。毕竟它也不是很难的东西,核心概念非常简单,几句话就能说清楚。我希望读完本文,你不仅可以理解区块链,还会明白什么是挖矿、为什么挖矿越来越难等问题。 需要说明的是,我并非这方面的专家。虽然很早就关注,但是仔细地了解区块链,还是从今年初开始。文中的错误和不准确的地方,欢迎大家指正。 一、区块链的本质 区块链
在 JDK 10 发布两天之后,Oracle Java 平台组首席架构师 Mark Reinhold 提出了 JDK 11 GA 发布的时间表:
“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
区块链(blockchain)是眼下的大热门,新闻媒体大量报道,宣称它将创造未来。可是,简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么,有何特别之处,很少有解释。 下面,我就来尝试,写一篇最好懂的区块链教
我在 medium 上看到一篇 3 JavaScript Performance Mistakes You Should Stop Doing 文章(点击阅读全文可以查看原文,需要科学上网),大概意思就是说有 3 个 JavaScript 性能错误,你不应该再去写了。很多“歪果仁”也是一看到这个标题就开始“喷”作者了,下文会详细说。我先介绍下这篇文章的主要内容
手机是目前最重要的人机交互终端,那么下一个人机交互的突破口在哪?AR?VR?还是智能家居?经过深思熟虑后,我认为以上三个都不是,主要理由有以下三点:
众所周知,GitHub是一个巨大的开源宝库,以及程序员和编程爱好者的聚集地,诸多优秀的开源项目全部都是位于GitHub上。
在前面一篇博客中我们介绍了一些用python3处理表格数据的方法,其中重点包含了vaex这样一个大规模数据处理的方案。这个数据处理的方案是基于内存映射(memory map)的技术,通过创建内存映射文件来避免在内存中直接加载源数据而导致的大规模内存占用问题,这使得我们可以在本地电脑内存规模并不是很大的条件下对大规模的数据进行处理。python3中提供了mmap这样一个仓库,可以直接创建内存映射文件。
看过我其他一些文章的人,可能想象不出我会写一篇关于斐波那契数列的文章。因为可能会感觉1,1,2,3…这样一个数列能讲出什么高深的名堂?嗯,本篇文章的确是关于斐氏数列,但我的目的还是为了说一些应该有95
现在市面上文必提区块链,这玩意有人说这是骗子的新伎俩,有人说这是未来的颠覆性技术,更有人说基于区块链技术的IM社交产品可以干倒某信和鹅厂(哈哈)。虽然现在各种骗子打着区块链的旗号干着各种勾当,让人厌烦,但不管怎么样,做为技术知识了解一下总归没什么损失,好了,言归正传,请继续阅读。
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众所周知,GitHub 是一个巨大的开源宝库,以及程序员和编程爱好者的聚集地,包括我之前推荐的诸多优秀的开源项目全部都是位于 GitHub 上。
前一篇博客说了怎样通过命名管道实现进程间通信,但是要在windows是使用命名管道,需要使用python调研windows api,太麻烦,于是想到是不是可以通过共享内存的方式来实现。查了一下,Python中可以使用mmap模块来实现这一功能。 Python中的mmap模块是通过映射同一个普通文件实现共享内存的。文件被映射到进程地址空间后,进程可以像访问内存一样对文件进行访问。 不过,mmap在linux和windows上的API有些许的不一样,具体细节可以查看mmap的文档。 下面看一个例子: serve
众所周知,GitHub是一个巨大的开源宝库,以及程序员和编程爱好者的聚集地,包括我之前推荐的诸多优秀的开源项目全部都是位于GitHub上。
为了随机访问文件的内容,使用mmap将文件映射到内存中是一个高效和优雅的方法。例如,无需打开一个文件并执行大量的seek(),read(),write()调用,只需要简单的映射文件并使用切片操作访问数据即可。
该算法在数据分析方面大大优化,助力AR、VR等相关领域的发展。 近日,伯克利的AI研究人员发布新的算法,该算法根据物体的单幅二维图像信息,就可以快速地将其三维结构构造出来。 虽然对于人类而言,根据物体的单面信息推测出东西的整体形状很容易做到,但是对于机器而言,这一过程十分艰难,因为增加一个维度意味着要增加大量的数据。 具体来看,当你拍一张照片,每一边的像素点数是100,那这张图像的像素点数一共就是一万个。但是如果你想增加一个维度,也就是增加一边,假设增加的新边像素点数仍然是100,那整体像素点数将增加一百倍
1.全文搜索限制条件 文搜索只适用于 MyISAM 表。 全文搜索可以同大多数多字节字符集一起使用。Unicode属于例外情况; 可使用utf8 字符集 , 而非ucs2字符集。 诸如汉语和日语这样的表意语言没有自定界符。因此, FULLTEXT分析程序不能确定在这些或其它的这类语言中词的起始和结束的位置。 其隐含操作及该问题的一些工作区在12.7节,“全文搜索功能”有详细论述。 若支持在一个单独表中使用多字符集,则所有 FULLTEXT索引中的列 必须使用同样的字符集和库。 MATCH()列列表
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成,具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中,我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法,同时考虑代码的性能和可读性。
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