贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...下面的屏幕截图显示了我绘制出所有列后的df。 我要注意的是，在我创建了这个程序之后，我回过头来对数据进行打乱，看看是否可以达到更高的精度，但在这种情况下，打乱没有效果。...模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
基准 数据集和模型 我选择了两个小数据集来对 SageMaker 和 Colab 进行基准测试：Imagenette 以及 IMDB。...Imagenette 数据集用于计算机视觉，Hugging Face 的 IMDB 用于 NLP。为了减少训练时间，在训练 IMDB 时，我随机抽取了 20% 的测试集。...XSE-ResNet50 在相似的设置下，Colab Pro High RAM 和 SageMaker 比较，XSE-ResNet50 在 SageMaker 上的总体训练速度提高了 17.4%。...在单精度下，SageMaker 训练的结果再次翻转，总体上 SageMaker 比 Colab Pro 慢 72.2%。训练循环比 Colab Pro 慢 67.9%。...此外，更快的训练速度和持久存储让 SageMaker Studio Lab 对于深度学习初学者也非常友好，因为这意味着环境只需要设置一次，让学生能够专注于学习而不是持续的包管理。
问：我是一个Python迷，并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画，然后把我的成果展示给其他人呢？...除此之外再没有其他的依赖了） 2、它运行速度很快，而且几秒钟就能生成优化过的GIF图片。每个GIF通常都包含上千帧，但是GIF大小确只有几百KB。 3、你可以绘制各种各样的迷宫动画，和解迷宫动画。...我们有了绘制动画的“桌面”，和绘制动画需要的参数，接下来就是实际地画一个迷宫了。 这个语句在图片中央绘制了一个迷宫，然后在四边留了8像素的空白，迷宫中每一格在图片中占据5像素*5像素的大小。...下面是运行结果，大小小于300K，很赞吧！ 当然，你也可以把多个算法整合进一个动画。下面的动画展示了随机深度优先搜索算法和A*搜索算法。（这个图片只有120K） 这个库的原理是什么？...这个库实际上是一个GIF的编码库，算法运行过程中，动画帧被编码为BytesIO文件。只有在调用save方法时，动画才会真正地被存入图片。
优图实验室创立于2012年，专注在图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域开展技术研发和业务落地，至今已有近5年的历史。...ncnn与同类框架对比 对比 caffe tensorflow ncnn CoreML 计算硬件 cpu cpu cpu gpu 是否开源 是 是 是 否 手机计算速度 慢 慢 很快 极快 手机库大小...实际上没有什么竞争关系，TensorFlow侧重训练，ncnn侧重部署。 新智元: vgg、googlenet、resnet等模型在NCNN上的性能表现如何？你们有做过测试吗？...ARM NEON 汇编级良心优化，计算速度极快 ncnn 为手机端 CPU 运行做了深度细致的优化，使用 ARM NEON 指令集实现卷积层，全连接层，池化层等大部分 CNN 关键层。...精细的内存管理和数据结构设计，内存占用极低 在 ncnn 设计之初已考虑到手机上内存的使用限制，在卷积层、全连接层等计算量较大的层实现中，没有采用通常框架中的 im2col + 矩阵乘法，因为这种方式会构造出非常大的矩阵
另外，昨天在拍婚纱，有个活动，需要120个祝福，我老婆说，要这么多呀，我说，分分钟就搞定，刚发没多久，就凑齐了，非常感谢大家的祝福~也让我成功在老婆面前装了个逼，所以，非常感谢大家，后面一定多写好的文章来感谢大家...所有位数相同速度滚动： ? 从左到右侧由快到慢滚动： ? 从左到右侧由慢到快滚动： ? 自定义每位数字的速度滚动（每帧滚动的像素）： ?...去绘制出来，在绘制的Y坐标不断增加偏移量，去改变绘制的高度，通过handler.postDelayed(this, 20);不断增加偏移量，并且不断判断所有位数字最后一行绘制完毕的时候，结束handler...4.可能用户不希望每次都设置偏移量数组那么我们提供三种默认的偏移量速度数组（高位快，高位慢，速度相同） 回顾 在自定义view的时候如果你的view是像本文一样，循环去绘制不断刷新的话，就意味着...第二条线就是无数个第一条线加上时间点共同组成的，主要就是控制每次的不同，比如本文中增加的偏移量，是数据（本文中每一个字符的坐标）的变化，去影响onDraw方法，绘制出不通的东西呈现在屏幕上。
大量 IO 可以在函数开始结束打点，将占用时间打到日志中。 大量计算同理可以将耗时打到日志中。 大量 UI 绘制一般是必现，还好办；如果是偶现的话，想加日志点都没地方，因为是慢在系统函数里面。...主线程在什么函数哪一行卡住，在等什么锁，而这个锁又是被哪个子线程的哪个函数占用，有了堆栈，我们都可以知道。自然也能知道是慢在UI绘制，还是慢在我们的代码。...数据量会有多大？ 全量上报还是抽样上报？怎么在问题跟进与节省流量直接平衡？ 1. 判断标准 怎么判断主线程是不是发生了卡顿？...可运营 在正式发布之前，我们进行了灰度，以评估卡顿对用户的影响。收集到的结果是用户平均每天会产生30个 dump 文件，压缩上传大约要 300k 流量。...这些系统基本的行为的缺点是场景很少，基本上是超时10秒以上才会捕捉到，导致的后果是数据量很少，并且很多卡顿问题是没有覆盖到的。
我们的实验表明，我们的快速文本分类器fastText在准确性方面通常与深度学习分类器保持一致，并且在训练和评估中速度快很多。...最近，基于神经网络的模型在计算句子表示方面越来越受欢迎。 虽然这些模型在实践中取得了非常好的表现，但是在训练和测试时间，它们往往相对较慢，限制了它们在非常大的数据集上的使用。...表2显示使用卷积的方法比fastText慢几个数量级。 ? 表2：与char-CNN和VDCNN相比，情绪分析数据集的训练时间。...虽然使用更新的CUDA实现的卷积可以使char-CNN的速度提高10倍，但fastText只需不到一分钟的时间就可以训练这些数据集。...在测试时间，Tagspace需要计算所有类别的分数，这使得它相对较慢，而当类别数量很多（此处超过300K）时，我们的快速推理会显着提高速度。 总体而言，获得质量更好的模型的速度要快一个数量级。
标签：Python，Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。...pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。然而，默认情况下，所有Python代码都在单个CPU线程上运行，这使得pandas运行慢。...在100万行数据集和1000万行数据集中执行的测试中看到了类似的结果。 1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。...3.Datatable在进行简单的列计算时并不差，而且速度非常快。 从对更大数据集的测试中，还可以看到，在大多数测试中，polars的性能始终优于所有其他库。
计算慢？绘制复杂？这种洞察力可以确保你的努力方向是正确的。 2. 本书的建议仅供参考。虽然它们代表了最佳实践水平，但你仍需要测试它们是否会在特定情况下提高性能。...不幸的是，这些筛选器只把180万行数据减少到1,052,480行。接下来对计数值进行求和，然后对求和值排序，最后再把筛选器应用到排序上。...换句话说，求和和排序计算是在维度筛选之后的100万条记录上进行的。这并不是必要的，因为我们只需要很少的数据来创建视图。 Alan写道，“仅使用你需要的数据”，这是非常棒的建议。...这个工作簿有180万行数据，而在细节粒度最小的视图中也只用了2300行数据。理想情况下，我们会将数据减少到所需要的量，而不是使用整个数据集。...使用的最低计数是1906，通过添加最低计数1906的数据源筛选器，可以删除未使用的180万行数据。 应用这两个数据源筛选器，可以将数据集从1,825,433行减少到24,130行。
CoreML 是苹果主推的 iOS GPU 计算框架，速度非常快，但仅支持 iOS 11 以上的 iphone 手机，落地受众太狭窄，非开源导致开发者无法自主扩展功能，对开源社区不友好。...汇编级优化，计算速度极快 ncnn 为手机端 CPU 运行做了深度细致的优化，使用 ARM NEON 指令集实现卷积层，全连接层，池化层等大部分 CNN 关键层。...测试手机为 Nexus 6p，Android 7.1.2 [图片] 精细的数据结构设计，内存占用极低 在 ncnn 设计之初我们已考虑到手机上内存的使用限制，在卷积层、全连接层等计算量较大的层实现中...[图片] 支持多核并行计算，优化 CPU 调度 ncnn 提供了基于 openmp 的多核心并行计算加速，在多核心 CPU 上启用后能够获得很高的加速收益。...此外，ncnn 在编译时可自定义是否需要文件加载和字符串输出功能，还可自定义去除不需要的层实现，轻松精简到小于 300K。
随后问世的 XLNet 打破了这些记录，在 20 项任务上全面超越 BERT。...论文的主要贡献是： 提出了一套重要的 BERT 设计选择和训练策略及其介绍； 使用了一个新的数据集 CCNEWS，并确认使用更多的数据进行预训练可以进一步提高下游任务的性能 文中的训练改进表明，在设计选择正确的情况下...，遮蔽语言模型与所有其它最近提出的方法相比非常具有竞争力。...删除下一句预测目标 训练更长的序列 以及动态地更改应用于训练数据的 masking 模式 如前文所述，该模型在 GLUE, RACE 和 SQuAD 上取得了最先进的成果。...在参数 L = 24, H = 1024, A = 16, 355M 的情况下，作者在 BERT-large 结构上训练 RoBERTa，结果如下图所示： ?
Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。...1、首先从打开CSV文件大小和速度进行比较： Snapde: 3.53G,非常快 Ron’s Editor: 510M，慢...delimit有比较完善的选择集，能够很方便删除数据，但是在删除行列只能单个进行，在复制、剪切、粘贴上只能单单元格进行，撤销、重做功能很弱基本不能使用。...Snapde在选择集操作上和Excel接近，如果是单元格多选，还可以在输入文本数字完成的时候按住control键，能得到序列变化的文本数字，在选择集这方面比较Snapde是最优秀的。...3、对于单元格文本的多行编辑 Snapde： 支持完善的多行文本，文本长度基本没有限制，在单元格上还可以编辑代码，代码脚本还可以根据类型进行语法着色 CSVed：不支持多行文本 reCsvEdit：不支持多行文本
CoreML 是苹果主推的 iOS GPU 计算框架，速度非常快，但仅支持 iOS 11 以上的 iphone 手机，落地受众太狭窄，非开源导致开发者无法自主扩展功能，对开源社区不友好。...汇编级优化，计算速度极快 ncnn 为手机端 CPU 运行做了深度细致的优化，使用 ARM NEON 指令集实现卷积层，全连接层，池化层等大部分 CNN 关键层。...精细的数据结构设计，内存占用极低 在 ncnn 设计之初我们已考虑到手机上内存的使用限制，在卷积层、全连接层等计算量较大的层实现中，没有采用通常框架中的 im2col + 矩阵乘法，因为这种方式会构造出非常大的矩阵...支持多核并行计算，优化 CPU 调度 ncnn 提供了基于 openmp 的多核心并行计算加速，在多核心 CPU 上启用后能够获得很高的加速收益。...此外，ncnn 在编译时可自定义是否需要文件加载和字符串输出功能，还可自定义去除不需要的层实现，轻松精简到小于 300K。 ?
优点：存取速度快 缺点：储存数据少，断电后数据丢失不能保存（大脑） 硬盘：储存数据 优点：存储数据多，断电后数据也能保存 缺点：存取速度慢（大脑） 输入设备：比如键盘、扫描仪、鼠标等等...32位的软件能在32位的CPU上运行，但不能在64位上的CPU运行；但64位的CPU能运行32位的软件。 备注：32位表示CPU一次处理32个数据的能力。...临时储存，在CPU里） 2、高速缓存：主要由硬件控制高速缓存的存取，内存中有高速缓存行按照0~64字节为行0,64~127为行1.。。...最常用的高速缓存行放置在CPU内部或者非常接近CPU的高速缓存中（经常要用的数据在高速缓存，临时储存）当某个程序需要读一个存储字时，高速缓存硬件检查所需要的高速缓存行是否在高速缓存中 3.内存：（1）主存通常称为随机访问存储...它是易失性的，用来保存当前的时间和日期，电池驱动 4、磁带：容量更大，速度慢，价格便宜，易拆卸。通常储存备份数据 5、磁盘： ? 磁盘反应慢是因为读取数据慢，不是传递速度慢。
工作负载分析工具将相似的查询汇聚在一行中，允许管理者查看速度慢的查询，以及查看速度快但已多次执行的查询。...在许多案例中，如果CPU速度快，那么MySQL的性能就非常出色，因为每一个查询都是单线程运行，而无法在CPU间并行运行。...球面半正矢计算不仅运行速度慢，而且会导致机器CPU的使用率飙升。在使用球面半正矢公式前，你可以先分解计算。有些分解计算并不需要使用三角函数。...尽可能地捕捉与保存指标非常重要，因为在你试图搞明白系统中需要做哪些调整时，你会庆幸之前保存了它们。如果某一天出现奇怪问题时，你会很高兴自己有能力绘制出服务器工作负载变化的图形。...在被正确设计时，索引在数据库中主要用于实现以下三个重要目的： 1）它们让服务器寻找相邻行群组，而不是单个行。许多人认为，索引的目的是寻找单个行，但是寻找单个行会导致随时磁盘操作，速度很慢。
large batches训练 以往的神经机器翻译研究表明，当学习率适当提高时，非常大的mini-batches的训练既可以提高优化速度，又可以提高最终任务性能。...表3:不同批大小上训练的基本模型的未完成训练数据(ppl)和开发集准确性的困惑度。 RoBERTa：制霸三大基准数据集 在上一节中，我们建议修改BERT预训练程序，以改善最终任务的性能。...表4：当我们预先训练了更多数据（16GB→160GB文本）和预训练更久（100K→300K→500K步），RoBERTa的开发集（Development set）结果。每行累积上述行的改进。...具体来说，我们认为RoBERTa在第3.2节中介绍的所有五个数据集上都进行了500K步的训练。 ? 表5：GLUE的结果。 所有结果均基于24层架构。...开发集上的RoBERTa结果是五次运行的中间数。 测试集上的RoBERTa结果是单任务模型的集合。 对于RTE，STS和MRPC，我们从MNLI模型而不是基线预训练模型开始微调。
BDP驱动Probing State Machine得到Rate quantum和cwnd，分别设置到发送引擎中就可以解决发送速度和数据量的问题。...在带宽探测阶段，BBR算法每一轮都会尝试上探更大的带宽，由此可以很快抢占其他拥塞算法让出来的带宽，这也是BBR算法抢占能力强的原因。...3.4 收敛速度慢/高于一定丢包率吞吐量下跌 BBR算法在具备一些优势的同时也存在一定的缺点，比如原始的BBR算法收敛性受到pacing gain周期影响，带宽突降的时候，BBR需要多个轮次才会降到实际带宽...4.2 BBR在实时音视频领域存在的问题 满足以上四个实时音视频需求的同时，BBR算法在应用时也存在着收敛速度慢、抗丢包能力无法达到预期的问题，另外实时音视频领域需要提供稳定的视频流，但BBR的ProbeRTT...对于收敛速度慢的问题来说，BBR V2提出在Probe Down一次排空到位（inflight < BDP），另外还可以随机化6个1x平稳发送周期，缩短排空所需要的时间。
CoreML 是苹果主推的 iOS GPU 计算框架，速度非常快，但仅支持 iOS 11 以上的 iphone 手机，落地受众太狭窄，非开源导致开发者无法自主扩展功能，对开源社区不友好。...汇编级优化，计算速度极快 ncnn 为手机端 CPU 运行做了深度细致的优化，使用 ARM NEON 指令集实现卷积层，全连接层，池化层等大部分 CNN 关键层。...测试手机为 Nexus 6p，Android 7.1.2 精细的数据结构设计，内存占用极低 在 ncnn 设计之初我们已考虑到手机上内存的使用限制，在卷积层、全连接层等计算量较大的层实现中，没有采用通常框架中的...im2col + 矩阵乘法，因为这种方式会构造出非常大的矩阵，消耗大量内存。...支持多核并行计算，优化 CPU 调度 ncnn 提供了基于 openmp 的多核心并行计算加速，在多核心 CPU 上启用后能够获得很高的加速收益。
4.建意使用SQL数据库 检查您的站点是否具有占用CPU较高的可执行文本网页(一般指ASP、JAVASCRIPT、PHP、CGI等网页)，如果您使用的是ASSECC数据库，一般数据库容量超过5M以后，进行数据库查询时...建意您优化程序结构，优化程序执行语句，如果ASSECC数据库比较大，建意使用SQL数据库。...5.网页上尽量使用较小的文件 检查您的网站是否存在比较大的图片、FLASH、音乐、电影等文件，例如：某一个站点的访问用户并不是很多，IIS链接数也可能只有几十个，但是他在网页中使用了比较大的的FLASH...或图片(如超过300K)，以增强网页效果，结果就可能会出现访问慢的情况，所以建意网页上尽量使用较小的文件，这样能增加客户端的下载速度，访问者带来更快的速度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
