为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
这是你将要输入的下一个 Python 脚本，它向你介绍了if语句。输入这个代码，确保它能够完美运行，然后我们将看看你的练习是否有所收获。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的，并且常用于编程中，以加速整体数据转换，其中简单的数学变化通过可迭代对象（例如列表）执行。未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。
time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。while循环的时间大概是for-range的两倍。
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵（matrix）。 回想一下，我们在操作数组（list）的时候，经常习惯于用for循环（for-loop）来对数组的每一个元素进行操作。例如：
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【GiantPandaCV导语】使用和魔改TVM也有一段时间了，其实很多场景下，都是拿到pytorch的model，然后转成torchscript，通过relay.frontend.from_pytorch导入，然后一步一步在NVIDIA GPU上generate出网络中每个op对应的cuda code。但是，当我们的场景不在局限在神经网络的时候，比如一些由tensor构成的密集计算，就得需要通过tvm的 primitives，也即DSL来定义算法，然后通过AutoTVM或者Ansor来解决问题，当然如果要使用Ansor的话，你只需要定义好algorithm是什么样的，schedule的部分会帮你自动做，当然，如果你想得到一个custom-level的schedule，你不能完全指望Ansor能给你带来所有，所以关于tvm primitives的学习还是非常重要的。 TVM的设计思想是将“compute”和“schedule”进行decouple，那么这一片文章就将所有compute有关的primitives进行总结，下一篇将对schedule有关的primitives进行总结。
我之前在群里看到好多朋友halcon转opecv的学习都很难的。今天我给大家讲讲。学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解，OpenCV早期的语法都是基于C++98，这个语法比较坑，让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后，特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了，很多接口跟函数都特别容易理解，C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了，语法通俗易懂，大量智能指针加持，支持各种标准容器操作，可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似，可以让你轻松驾驭，只要你接触过面向对象的编程语言，可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题，当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下，我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点，帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快，更好的入门。 下面我们做代码演示如下：
大家好，之前我在B站发布了OpenCV C++快速入门30讲的视频合集，得到很多人回复跟反馈，很多人问我是不是学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解，OpenCV早期的语法都是基于C++98，这个语法比较坑，让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后，特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了，很多接口跟函数都特别容易理解，C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了，语法通俗易懂，大量智能指针加持，支持各种标准容器操作，可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似，可以让你轻松驾驭，只要你接触过面向对象的编程语言，可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题，当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下，我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点，帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快，更好的入门。
容器是用来储存元素的一种数据结构，它支持隶属测试，容器将所有数据保存在内存中，在Python中典型的容器有：
for语句实际上解决的是循环问题。在很多的高级语言中都有for循环（for loop）。for语句是编程语言中针对可迭代对象的语句，它的主要作用是允许代码被重复执行。看一段来自维基百科的介绍：
while循环有一个问题，那就是有时它永不结束，不过在其它的情况下你的循环总需要有一个结束点
Java 中Map容器的遍历有多种方式，但是不同的方式效率会大有不同，以前没有注意这些细节，随意使用遍历方式在本地可能没有什么影响，但是在项目在高频使用需要特别注意，尽量使用高效的方式。
00. 背景 最近在学习MIT的分布式课程6.824的过程中，使用Go实现Raft协议时遇到了一些问题。参见如下代码： for i := 0; i < len(rf.peers); i++ { DPrintf("i = %d", i) if i == rf.me { DPrintf("skipping myself #%d", rf.me) continue } go func
Problem 40 Combinational for-loop: 255-bit population count
你是否已经用 Swift 开发了几个月，现在，你想成为一个更好的 Swift 开发者？少年，你来对了地方，我这里有一本失传多年的武林秘籍传授于你。 不要在意代码的格式，我想尽我所能保持代码的简洁。以至于可以是你方便的拷贝到playground 来进行代码验证。
来自：http://www.dotnetperls.com/dictionary-python
一篇文章彻底了解 可迭代对象（Iterable）、序列（Sequence）、迭代器（Iterator）、生成器（generator）。
除此之外，还有一些其他工具，比如mimetools、unittest等，上述四个tools作用于内建类型和函数、类等，比较通用，也较为常用。 -operator ： 内置的操作符模块 -collections ： 简化容器类型的一些操作和使用 -itertools ： 可迭代类型工具 -functools ： 函数工具，尤其是装饰器
说道FP,我们马上会联想到Monad。我们说过Monad的代表函数flatMap可以把两个运算F[A],F[B]连续起来，这样就可以从程序的意义上形成一种串型的流程（workflow）。更直白的讲
《笨办法学Python》 第32课手记 本节课讲for循环和list，list里类似于c中的数组，但有区别很大。C语言中的数组是数据类型相同的值的集合，list可以数值和字符及其他数据类型混合。 原代码如下： the_count = [1, 2, 3, 4, 5] fruits = ['apples', 'oranges', 'pears', 'apricots'] change = [1, 'pennise', 2, 'dimes', 3, 'quarters'] # this first kind o
可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象，即Iterable。 # 一是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等； # 二是generator，包括生成器和带yield的generator function。
关于函数式编程 有哪些函数式语言？ 其实函数是语言很早就出现了，上世纪30年代出现的Lambda和50年代的LISP，比面向过程和对象的语言出现的更早，现代的Clojure，Erlang，Haskee
原文标题：Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者：Tirthajyoti Sarkar 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为1986字，建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上，这篇文章被转载最多(http
本文由 nzbin 翻译，黄利民 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：Loops in CSS Preprocessors 发表地址：http://web.jobbole.com/91016/ 如果你看过老的科幻电影，你一定知道循环的强大之处。给你的机器人克星设置无限循环，它就会爆炸，然后机器人灰飞烟灭了。 预处理器的循环并不会在太空中发生剧烈爆炸（我希望），但是它有利于书写 DRY CSS（译者注：详细介绍可以参考这篇文章 http://vanseodesign.com/css/dry-princ
DolphinChain 是由玄猫安全实验室维护的区块链应用靶机，旨在教授区块链应用程序安全课程。您可以使用 DolphinChain 进行安装和练习。
generator是一个使用yield关键字生成一系列数据的函数，可以通过for或者next()遍历其所有值。generator只有当使用时才会去尝试生成数据。
A interpreter language implementation in Go
本文探讨了函数式编程在软件工程领域中的应用，包括函数式编程的优缺点，与面向对象编程的区别，以及如何在实践中应用函数式编程。作者还探讨了函数式编程和形式方法的关系，并介绍了一些函数式编程的工具和语言。
Google Play 上架要求 Android 的编译版本 和 目标版本都要高于 30 才可以上传 ;
在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN和FPN。 第2部分，我们介绍单步检测器（single shoot dectors, SSD)。第3部分，我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法，我们研究哪些部分在其作用，哪些部分是重要的，可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。
注意最后一个参数：dict_setitem=dict.setitem。如果你仔细想就会感觉有道理。将值关联到键上，你只需要给__setitem__传递三个参数：要设置的键，与键关联的值，传递给内建dict类的__setitem__类方法。等会，好吧，也许最后一个参数没什么意义。最后一个参数其实是将一个函数绑定到局部作用域中的一个函数上。具体是通过将dict.__setitem__赋值为参数的默认值。这里还有另一个例子：
当我们进入一个新的领域，最难的事情往往是入门和上手操作。在深度学习领域，第一件事（通常也是最关键的）就是处理数据，所以我们在写Python代码时，需要一个更有组织的方法来加载和使用图像数据。
你也许知道如何进行列表解析，但是可能不知道字典/集合解析。它们简单易用且高效。就像下面这个例子：
为了区分SQL语句与主语言语句，所有SQL语句必须加前缀EXEC SQL， 主语言为C语言时，语句格式：
6 月 22 日，Python 之父 Guido 发了一条推特，说了 Python 的一则历史故事，他说 elif 是从 C 语言中偷过来的：
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因，在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习，大家使用的都是win系统的电脑，故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
循环语句在 Python 中是控制程序重复执行特定代码块的重要工具。Python 提供了两种主要的循环语句：for 循环和 while 循环。
在我们建立模型的时候需要（尽量）确定最优的参数，比如以下KNN的例子，如果直接实现，我们可以用for-loop来寻找最大的score，从而确定对应的参数：
考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
了解了定义函数的基本格式之后，对其中的某些细节进行深入分析、透彻了解，才能定义出具有强大功能的函数。
机器学习是什么？ 以它最原始的形式来说，机器学习是实践近似函数的艺术，或者说是做出有根据的推测。它与专业人士有相似的概念，比如一名资深管道工会拥有根据查看到的房屋中漏水情况，快速准确地判断造成漏水原因
例如：调用 def Add(y:Int) = x + y 其结果为xy之和，并且调用之后没有引起x值的变换，没有副作用 所以，Add函数没有副作用
就会直接报错，会提示不能第二次给不可变的变量赋值（cannot assign twice to immutable variable）。 除非写成这样：
本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Executor类，这是米歇尔·西莫纳托描述的。并发执行器使得这种模式几乎可以轻松使用，不仅适用于线程，还适用于进程——对于计算密集型任务非常有用。
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