♐写在前面 ---- 大家好，我是泽En，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！...不同之处在于元组的元素是不能被修改的。不可改变的序列，它里面的内容是不可以被改变的。列表中除了增加、修改和删除的相关操作，其它的都是适用于元组的。...注意：在元组中同样可以存放整数、字符串、列表等类型的内容。 ---- 元组+、*使用 元组和列表一样都是可以使用逻辑运算的，接下来介绍如何在元组当中使用。...len(tuple) 参数： tuple — 要计算的元组。 返回值 函数返回元组元素个数。 max() 描述：Python 元组 max() 函数返回元组中元素最大值。...用于列表的排序、替换、添加等方法也不适用于元组，适用于元组的主要运算有元组的合并、遍历、求元组的最大值和最小值等操作方法。
我们程序员在着手一个项目时，需要做的关键决定之一就是选择一种语言，或一组语言，用于实施该系统。这一决定不仅会影响系统的实现，也会影响设计。例如，我们应该使用面向对象的语言还是过程语言？...例如，C++提供了一种机制用于表达当对象被复制时被执行的逻辑，这在效率和严谨性井然有序的时候是非常宝贵的。 ...这条规则并不适用于软件工程，但它尖锐地表现了许多软件开发的情况。...例如，如果你认定 Python 是完成大部分项目的最好语言，但在你的项目中有一个定义良好的组件，需要极高水平的粒度或效率（更适合用C或C++ ），这并不意味着你不能在这个项目上使用 Python。...如果你是一个 Java 开发人员，那么你会使用包来分隔源代码的逻辑单元；如果你是一个 Python 开发人员，那么你会使用 Python 的包结构做相同的事情；如果你是一个 C++ 开发人员，那么你会使用命名空间或前缀的类名
为什么选择 Python (优势) Python 是当前最流行的语言，因为它更容易编码且具有很强的可解释性。 Python 是一种面向对象的编程语言，也可用于编写一些功能代码。...为什么不选择 Python (劣势) 与其他语言 (C++，C#，Java) 相比，Python 程序的运行更慢，这是因为Python 中缺少类似 Just In Time 优化器的支持。...使用索引值来添加、更新、删除列表中的项，如下所示。 ? 此外，复制和切片同样适用于列表 (可类比字符串中的操作) 列表还支持排序操作，如下所示。 ?...如果想定义用于自定义的限制，可以通过 assert 关键字实现，如下所示： ? 值得注意的是，python 中的异常同样具有继承性。 此外，你也可以创建自己的异常类，如下所示： ?...Python 不适用于跨平台的应用程序。 Python 是一种动态类型的解释语言。与低级语言相比，它的优化和运行速度较慢。 实现基于 C 语言的扩展。
语法错误又称解析错误，是我们在刚接触学习Python 时最容易遇到的错误，区区别于异常而言，语法错误非程序执行时的逻辑错误； 即使语句或表达式在语法上是正确的，但在尝试执行时，它仍可能会引发错误，而这个在执行时检测到的逻辑错误被称为异常...for循环遗漏了一个冒号。...错误消息的开头部分以堆栈回溯的形式显示发生异常的上下文：通常它会包含列出源代码行的堆栈回溯；但是，它将不会显示从标准输入读取的行。 ?...TypeError：当一个操作或函数被应用于类型不适当的对象时 In [6]: 1+'2' Traceback (most recent call last): File "<ipython-input...我们使用 Control+C 或 Delete时，就会出现中断程序的提示，我常常在程序执行过程中想复制部分打印信息的时候错使用 Control+C想着复制却使得程序中断的情况。
然后作者使用了极其高深而琐细的方法，最终定位到了引发coredump的代码。不得不说作者其实很厉害，我也从中学到不少。但其实这有更简便的方法，请听我细细道来！...前面的demo中，回调函数是极为简单的，但在实际生产环境中，业务逻辑十分复杂，因此存在大量的函数嵌套调用，稍不注意异常就会被连续抛到RPC框架的调度逻辑中，此时更难以觉察，甚至会误导业务程序员以为是RPC...其本质是接口service的业务实现中出现了未被catch的异常。但具体是什么代码抛出的异常，其实仍然难以排查，如果是增量上线引入的代码，通过review本次上线的代码应该可以发现端倪。...C++在线服务与异常的最佳实践以下经验不止适用于bRPC服务，其他C++ RPC框架的使用者也应该能从中受益。...不在服务运行时抛异常由于C++的异常规格与Java差异较大，对于是否该使用C++的异常，C++圈子内向来争论不休。我个人的经验是：在在线服务中，不应当在服务运行时主动throw异常。
C/C++ 在开发 AI 应用时，C / C ++ 不太可能成为您的首选，但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法承受 Java 虚拟机或 Python 解释器的开销，那么 C / C ++ 就是最好的解决方案...您可以从下列方法中选择一个最适合的：您可以一头扎进堆栈底部，使用 CUDA 等库来编写自己的代码，这些代码将直接在 GPU 上运行；您也可以使用 TensorFlow 或 Caffe 以访问灵活的高级...虽然 JavaScript 目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限，但在不久的将来，开发者在网页中添加神经网络就和添加 React 组件或 CSS 属性一样简单。这听上去既强大又恐怖。...目前它可在浏览器中运行，但不适用于 Node.js。它还没有实现完整的 TensorFlow API。...如果您有一组专门的 R 开发者，那么将 R 与 TensorFlow、Keras 或 H2O 搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有意义的。但基于性能和操作方面的考虑，我不愿意推荐将 R 用于生产。
因此在Java中，一个Rect实例需要3次内存分配，但在Go、Rust、C/c++和Julia中只需要1次内存分配。 在将Git移植到Java时，缺少值类型造成了严重的问题。...前面的Go例子可以用c#写成： unsafe void foo() { ref var ptr = ref rect.Min; ptr = new Point(2, 4); } 然而c#的指针支持伴随着一些不适用于...这会产生安全性较低且更容易崩溃的代码。 必须是在堆栈上分配的纯值类型(所有结构字段也必须是值类型)。 在fixed的范围内，fixed关键字关闭了垃圾收集。...Java逃逸分析的限制 Java也做转义分析，但在使用上有更多的限制。从Java SE 16 Oracle文档覆盖热点虚拟机： 对于不进行全局转义的对象，它不会将堆分配替换为堆栈分配。...然而，Go语言中的大多数对象可能会活得很长，因为生存时间短的对象很可能会被逃逸分析捕获。 与Java不同，在Go语言中，逃逸分析也适用于复杂对象。
Eager 模式可以说是标准的脚本执行方法，与普通的 Python 代码没什么区别。这使得调试和理解代码更加容易，因为用户可以看到中间操作的结果，以及模型是如何运行的。...另一方面，如果将所有时间都花在执行大型 matmuls 上，那么即使将模型逻辑重写为 C++ 来减少开销也将无济于事。...在测试的 7000 个 PyTorch 模型中，TorchDynamo 已经适用于 99% 以上的模型，包括来自 OpenAI、HuggingFace、Meta、英伟达、Stability.AI 等的模型...封装器 Codegen 取代了编译器堆栈的解释器部分，可以调用内核和分配内存。后端代码生成部分利用适用于 GPU 的 OpenAI Triton 并输出 PTX 代码。...对于 CPU，英特尔编译器生成 C++（也适用于非英特尔 CPU）。 未来他们将支持更多硬件，但关键是 Inductor 大大减少了编译器团队在为其 AI 硬件加速器制作编译器时必须做的工作量。
这种可移植性既适用于不同的架构，也适用于不同的操作系统。 6）易学，易读，易维护 7）健壮性 针对错误，Python 提供了“安全合理”的退出机制，让程序员能掌控局面。...一旦你的Python 由于错误崩溃，解释程序就会转出一个“堆栈跟踪”，那里面有可用到的全部信息，包括你程序 崩溃的原因以及是那段代码（文件名、行数、行数调用等等）出错了。这些错误被称为异常。...一旦某些错误处理不当，Python 也 还能提供一些信息，作为某个错误结果而产生的堆栈追踪不仅可以描述错误的类型和位置，还 能指出代码所在模块。 ...8）高效的快速原型开发工具 传统的编译型语言也能实现同样的系统建模，但是Python 工程方面的简洁性让我们可以在同样的时间内游刃有余的完成相同的工作。...在Python 中，由于内存管理是由Python 解释器负责的，所以开发人员就可以从内存事务 中解放出来，全神贯注于最直接的目标，仅仅致力于开发计划中首要的应用程序。
我常常问面试者，“你最喜欢的编程语言是什么？” 答案几乎如出一辙，“工作中我只选择正确的编程语言。” 废话，谁会故意选择错误的语言呢？...在书中，他声称静态类型（他称为强类型）是保证程序正确性的多种方式之一，如果你用单元测试去检查其它方面（例如算法和逻辑），那么类型也将得到检查，因此你不妨采用动态类型编程语言，并从中获得动态类型编程语言的优势...Bruce 使用了 Python 来说明他的代码，其成效非常显著：我决定从今往后写什么都用 Python。...注意，这不仅适用于 Java，它也适用于任何使用单一语言的场景。 对于 Java，最大的争论在于它的语法繁琐。可能吧，但那又怎样呢？我认为真正的争论是写 Java 代码需要更长的时间。...C 和 C++ 的优势（轻微的性能优势，可嵌入性，适合编写图形化库）不适用于我的工作。C# 挺不错，但不是跨平台的。Scala 太复杂了。
然而项目组目前也没有 JNI 的实践经验，最终性能是否能有提升，还是要打个问号。本着初生牛犊不怕虎的精神，我鼓起勇气主动认领了这个优化任务。...下面就分享一下我实践 JNI 的过程和遇到的问题，给大家抛砖引玉。 3.1 场景准备 实战就不从 Hello world 开始了，我们直接敲定场景，思考该让 C++ 实现哪部分逻辑。...当然，这个建议只适用于需要 lib 执行时将部分数据缓存在内存中的场景，只使用 native 方法进行计算，无需考虑这种情况。...C缓冲区，分配在 C 堆栈上，因此只适用于少量的元素，Set 操作是对缓存区进行修改 GetArrayRegion SetArrayRegion // 将数组的内容拷贝到本地内存中...： find 方法是一个 native 方法，堆栈上也打印不出相关信息，但不难得出，通过 find 方法去调用 lib 库中的方法，还要再经过至少一轮的映射才能找到对应的 C++ 函数执行，然后将结果返回
修正：我知道我没有把本文的观点表述清楚。我不会说GO语言有问题，或者它应该做些什么改变，因为它跟Erlang语言不一样。...对于我来说我很乐于看到这种趋势。不再有用pip和gems安装的运行速度慢的客户端了！（虽然由于某些原因Node.js用于客户端的人数在增加，TMD keybase呢？） ...同样地，这也可能是C++转战GO的一个重要因素，在我电脑上跑着的程序（Hipchat和Spotify）经常崩溃都是因为C++喜欢滥用内存。...但Rob Pike指出C++的开发人员不想使用简单强大的GO语言。但Ruby和Python开发人员很乐意转战GO。...代码组织 OTP框架为通用模式提供了库。OTP不仅意味着更少的代码和更好的抽象，同时也意味着更好的可读性。
我们也绝对不想复制 cv2.resize 的 C++代码，因为它具有各种平台特定的优化，看看我们是否能够适应 Surface 布局而不会丢失性能。...我们可以做的是使用带有 numpy 默认布局的数组将 Surface 数据馈送给 cv2.resize（而不是直接传递由 pixel3d 返回的数组对象）。 请注意，这实际上并不适用于任何给定的函数。...我很少有下载和构建 OpenCV 以在 C++ 中使用它的兴趣，相较于使用 Python 中的 OpenCV 二进制文件，因为 C++ 没有标准的包管理系统，而 Python 有。...在 Python 中调用这些高性能库（例如在科学计算和深度学习中）的代码比在 C/C++ 中更多。...相反，安全使用 C 的好方法是用 C 编写核心，然后在 Python 中编写大量逻辑。
代码段，也称为文本段，包含组成我们程序的实际机器代码或指令，包括函数和方法。 堆栈段，用于管理局部变量、函数参数和控制信息（例如返回地址）。...该变量存储在堆栈内存中。 在main函数（或 Python 的顶级脚本）中，我们创建另一个局部变量x并为其分配值5。该变量也存储在堆栈内存中。x然后，我们以和作为参数调用 add 函数10。...尽管我们用的的是 C++，但对 Python 和 Java 的解释也同样适用。我们在这里只讨论堆栈段。...注意：在 Java 和 Python 中，垃圾收集会自动处理内存释放，无需手动释放内存，如 C++ 中所示。 在下面的解释中，我们将讨论运行每行重要代码后堆和堆栈如何变化。...尽管我们关注的是 C++，但该解释也适用于 Python 和 Java。我们在这里只讨论堆栈和堆段。
线性回归（linear-regression）预测算法C++实现 上一期，和大家分享了K-means聚类算法的基本概念和实现要点（漏了的同学欢迎加公众号回顾），本期和大家介绍线性回归预测算法的基本概念和实现要点...线性回归模型是有效的 既然逻辑回归是线性回归的一种，那么我们重点就线性回归展开讨论，线性回归的预测模型虽然是一元（线性）方程，但现实中很多应用场景符合这个模型，例如商品的价格与商品的销量之间的关系。...当然，很多应用场景不能够使用线性回归模型来进行预测，例如，月份和平均气温，平均气温并不随着月份的增长呈线性增长或下降的趋势。那么，什么时候可以使用线性回归模型呢？...线性回归模型的适用场景 1）可以用于预测，也可以用于分类，用于分类问题时，需要设定阈值区间，并提前知晓阈值区间与类别的对应关系 2）只适用于线性问题，可以有多个维度(feature) 如何求解线性回归中的维度参数...最小二乘法 最小二乘法适用于任意多维度的线性回归参数求解，它可求解出一组最优a，b，c解，使得对于样本集set中的每一个样本data，用result=f(X,Y,Z,…)来预测样本，预测值与实际值的方差最小
◆ 介绍 在这篇博文中，我将介绍整洁架构（Clean Architecture ），它是一种现代、可扩展的正式软件架构，适用于现代 Web 应用程序。...同样，我想强调一下我们如何明确地使用依赖倒置原则来确保内部层（纯逻辑和抽象）永远不会有任何外部层（实现）的知识。内部层使用这些层中定义的抽象，而实际的实现逻辑存在于外部层中。...◆ 整洁的领域驱动设计 我对 Clean DDD 的解读 整洁的领域驱动设计代表了软件架构开发的下一个合乎逻辑的步骤。这种方法源自Blob的原始架构，但在概念上略有不同。...我强烈不同意这一点。应用程序层是它自己的动物，如果需要，您应该始终能够将其与表示逻辑分离。 ◆ 用户界面 用户界面是该架构中绝对最高的概念层。这是用户直接与之交互的代码。...CQRS 是允许各层在堆栈中优雅地进行通信的基本要素。这就是将一切联系在一起的原因。依赖注入同样对于将组件连接在一起至关重要，同时仍然遵守依赖倒置原则。IOC 容器对此有所帮助。
（pgen 与左递归规则具有同样的问题）。...（它应该返回初始的term 的解析树，即'foo' 。上面的代码仅返回 True，但在本系列第二篇文章中，我已经演示了如何返回一个解析树。）...我在第 3 篇文章中创建的基础结构的另一个不错的属性是它更容易检查新结果是否长于旧结果：mark() 方法将索引返回到输入的标记符数组中，因此我们可以使用它，而非上面的parsed_length 。...我没有证明为什么这个算法总是有效的，不管这个语法有多疯狂。那是因为我实际上没有读过那个证明。...我看到它适用于玩具语法中的 expr 等简单情况，也适用于更复杂的情况（例如，涉及一个备选项里可选条目背后藏着的左递归，或涉及多个规则之间的相互递归），但在 Python 的语法中，我能想到的最复杂的情况仍然相当温和
；其次，由于迭代器是一种高度泛化的实现，其需要在每一次迭代器移动时都做一些额外工作（如 Python 需要不断检测迭代器是否耗尽，并进行异常监测；C++ 的 deque 容器需要对其在堆上用于存储的多段不连续内存进行衔接等...同时，Python 也具有生成器推导式，其基于推导式语法快速建立迭代器。生成器一般适用于需要创建简单逻辑的迭代器的场合。...但在 Python 中可以看到，指向 List 的迭代器并未失效，其仍然返回了 2。...，但由上述代码可知， Python 的迭代器一旦耗尽，便不再可以使用，即使继续往容器中增加元素也不行。...由此可见， Python 的迭代器中可能存在某种用于指示迭代器是否被耗尽的标记，一旦迭代器被标记为耗尽状态，便永远不可继续使用了。
大家都知道，游戏程序由代码和资源两部分组成，Unity下的内存泄漏也主要分为代码侧的泄漏和资源侧的泄漏，当然，资源侧的泄漏也是因为在代码中对资源的不合理引用引起的。...说到这，有的同学可能会有疑问：我每次在代码中申请的内存都非常小，少则几B，多则几十K，现在设备的内存都比较大（几百M还是有的吧），即使泄漏会产生什么大影响么？...同样的，在讨论资源内存泄漏的原因之前，我们先来看一下Unity的资源管理与回收方式。为什么要将资源内存和代码内存分开讨论，也是因为其内存管理方式存在不同的原因。...上文中说的代码分配的内存，是通过Mono虚拟机，分配在Mono堆内存上的，其内存占用量一般较小，主要目的是程序猿在处理程序逻辑时使用；而Unity的资源，是通过Unity的C++层，分配在Native堆内存上的那部分内存...现在游戏的逻辑趋于复杂化，同时如果有新成员加入项目组，也未必能够清楚地了解所有资源管理的细节，如果“在触发了资源卸载之后，才清除对资源引用”，同样也会出现内存泄漏了。 ?
原始的内存管理方式存在很多问题,譬如逻辑控制上很难做到没有遗漏,而且让程序员人为的保证调用的匹配本身也非常困难 借助值语义对象的构造函数和析构函数可以帮助我们改善这个问题 这种方式有个专用名词: RAII...这是一段代码示例,示例中通过 lock_guard 来保证 mutex 能正确的 lock 和 unlock(即使程序逻辑提前返回或者产生异常) 智能指针 将 RAII 的概念运用于 指针 上,便形成了智能指针的概念...C++ 先前有 std::auto_ptr 这种智能指针,但在规范上却混淆了移动和复制语义,所以存在很多问题, C++17 已经将 std::auto_ptr 移除 目前 C++ 的智能指针分为:...示例代码 GC C++ 标准目前不支持 GC UE4 目前采用 Mark-Sweep 来进行 GC UE4 GC 适用于 UObject 类型, 对于非 UObject 类型,需要继承 FGCObject...类型 UObject 不适用于 C++ 概念中的智能指针(但适用于 UE4 扩展的一些智能指针类型,譬如 TWeakObjectPtr 等等) UObject 需要借助一些方式来保持 GC 引用
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