Python是所有机器学习的首选编程语言。它易于使用，并拥有许多很棒的库，可以轻松地处理数据。但是当我们需要处理大量数据时，事情就变得棘手了......
怕标题起的有点大，下述技巧如果你已经掌握了看看就好，欢迎斧正，本文希望通过介绍一些 CSS 不太常用的技巧，辅以一些实践，让读者可以更加深入的理解掌握 CSS 动画。 废话少说，直接进入正题，本文提到
Python 编程语言的一大优点是它把所有功能都打包到一个小包中，这些功能非常有用。
当前各大云厂的 CDN 产品已经非常成熟，但是单纯从易用性上来说，和Cloudflare还是有些差距的，且安全防御需要单独的 WAF 产品。
寻路对很多游戏来讲都是不可或缺的元素,在一般的游戏中,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,进而造成游戏卡顿,这使得寻路优化变得非常重要.
做控制时，大家经常会有这样的感受“代码很丰满，现实很骨感”，这是因为将计算机指令转移到实际硬件时，由于物体的惯性以及各种非理想化的因素影响，往往会出现实际与预期不符合的情况。
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件特别是操作系统，而不是硬件。
云开发 Cloudbase 是腾讯云为移动开发者提供的云原生一体化应用开发平台，可用于开发多种客户端，它帮助开发者统一构建和管理资源，免去了应用开发过程中繁琐的服务器搭建及运维、域名注册、数据接口实现等繁琐流程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现，而无需理解后端逻辑及服务器运维知识，开发门槛更低，效率更高。详情可以查看官网文档：https://cloud.tencent.com/product/tcbfrom=12334
最近学习用opengl库来构建一个3D场景，以及实现场景漫游、粒子系统等效果，最终算是是做了一个3D走迷宫游戏吧。感觉最近学了好多东西，所以有必要整理整理。
前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的结构和训练，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专栏内容。 本篇实战代码的目的主要是加深对Skip-Gram模型中一些思想和trick的理解。由于受限于语料规模、语料质量、算法细节以及训练成本的原因，训练出的结果显然是无法跟gensim封装的Word2Vec相比的
定义： C++11新增了很多特性，lambda表达式（lambda expression）就是其中之一，很多语言都提供了 lambda 表达式，如 Python，Java ，C#等。本质上， lambda 表达式就是一个可调用的代码单元[1]^{[1]}。实际上是一个闭包（closure），类似于一个匿名的函数，拥有捕获所在作用域中变量的能力；能够将函数做为对象一样使用。通常用用来实现回调函数、代理等功能。lambda表达式是函数式编程的基础，C++11引入了lambda则弥补了C++在函数式编程方面的空缺。
作者 | 天雨粟 整理 | AI100（rgznai100） 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27296712 前言 上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078)，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成Skip-Gram模型。还不是很了解Skip-Gram思想的小伙伴可以先看一下上一篇的专
在本文中，您将了解什么是函数范型，以及如何在Python中使用函数式编程。在Python中，函数式编程中的map和filter可以做与列表相同的事情。这打破了Python的禅宗规则之一，因此函数式编程的这些部分不被认为是“Python式的”。但是由于函数式编程高阶编程的必经之路，所以我们需要了解甚至熟练掌握。
硬件加速，直观上说就是依赖GPU实现图形绘制加速，软硬件加速的区别主要是图形的绘制究竟是GPU来处理还是CPU，如果是GPU，就认为是硬件加速绘制，反之，软件绘制。在Android中也是如此，不过相对于普通的软件绘制，硬件加速还做了其他方面优化，不仅仅限定在绘制方面，绘制之前，在如何构建绘制区域上，硬件加速也做出了很大优化，因此硬件加速特性可以从下面两部分来分析：
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
这是一个历史遗留问题，自从博客部署了 PHP 纯静态缓存之后，所有页面都是 html 静态内容了，而且在七牛 CDN 静态分离之后，速度更是达到极致！ 不过也带来不少疑难问题，在之前写的《启用 WP
这个函数创建一个显示画面，参数用来指定请求display的类型。实际创建的display会是系统支持的类型中与请求的尽可能一致的类型。
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
在编写Python代码时，性能优化是一个重要的考虑因素。今天我将介绍一些实用的技巧，帮助大家优化Python代码性能，并提供详细的代码示例。
在Web页面中使用动画效果已经不是什么稀奇的事情了。但凡优秀的UI界面都会有一些点缀用的动画效果。举个例子，Stripe Checkout小组通过UI动画效果来增强支付体验。
看了前面的几篇Spark博客，相信大家对于Spark的基本概念以及不同模式下的环境部署问题已经搞明白了。但其中，我们曾提到过Spark程序的核心，也就是弹性分布式数据集(RDD)。但到底什么是RDD,它是做什么用的呢？本篇博客，我们就来详细讨论它们的使用情况。
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
C++11 新增了很多特性，Lambda表达式（Lambda Expression）就是其中之一，很多语言都提供了 Lambda 表达式，如 Python，Java ，C# 等。本质上， Lambda 表达式是一个可调用的代码单元
选自Ayasdi 作者：Gunnar Carlsson 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 本文介绍了拓扑数据分析（TDA）的基本原理，给出了案例展示，并指出该方法可以高效地进行可视化分析，有望为人工智能黑箱提供可解释性。近日，中科大潘建伟团队在光量子处理器上成功运行了 TDA 方法，量子版本的 TDA 能够实现对经典最优 TDA 算法的指数级加速。 机器学习和人工智能都是「黑箱」技术——这是使用机器学习、人工智能进行数据研究遭受的批评之一。虽然它们能自动提供有用的答案，但是却不能给人类提供可解读的输出。因
C++11新增了很多特性，Lambda表达式（Lambda expression）就是其中之一，很多语言都提供了 Lambda 表达式，如 Python，Java ，C#等。本质上， Lambda 表达式是一个可调用的代码单元[1]^{[1]}[1]。实际上是一个闭包（closure），类似于一个匿名函数，拥有捕获所在作用域中变量的能力，能够将函数做为对象一样使用，通常用来实现回调函数、代理等功能。Lambda表达式是函数式编程的基础，C++11引入了Lambda则弥补了C++在函数式编程方面的空缺。
这篇文章推荐了几个优秀的开源项目，包括Python编程学习项目、前端好文精选项目、高性能机器学习研究库、程序员的英语学习指南、网络应用程序安全测试项目、Kubernetes的DNS同步项目以及用于时态一致视频处理的内容变形场项目。这些项目都具有一定的优势和特点，能够帮助用户学习和提升技能。无论是对于编程学习、前端开发、机器学习研究还是网络安全测试，这些项目都是非常有价值的资源。用户可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的项目进行学习和实践。
即时（Just-In-Time，JIT）编译是将某种形式的解释程序计算转变成原生程序的过程，并且这一过程是在运行时完成的。例如，与使用能够计算任意SQL表达式的通用代码来计算一个特定的SQL谓词（如WHERE a.col = 3）不同，可以产生一个专门针对该表达式的函数并且可以由CPU原生执行，从而得到加速。
在进行编程时，一般我们会给一个函数或者变量起一个名字，该名称是用于引用或寻址函数变量。但是有一个低调的函数，你不需要赋予它名字，因此该函数也叫匿名函数。该函数就是Python中的Lambda函数，下面就来为大家解析lambda函数的基本使用方法。
NeurIPS，全称神经信息处理系统大会（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems），作为关于机器学习和计算神经科学的国际会议，每年固定在12月举行，由NIPS基金会主办。NeurIPS是机器学习领域的顶级会议 ，是神经计算方面最好的会议之一 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NeurIPS为人工智能领域的A类会议。
LLaMA-Factory是一个在github上开源的，专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明，可以参考官方文档：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。
实现凸轮同步必须先建立凸轮曲线工艺对象（TO_Cam），凸轮曲线的好坏直接影响到凸轮同步的效果。可以使用TIA博途内置的凸轮编辑器编辑建立凸轮曲线，也可以通过编程为凸轮曲线工艺对象写入数据，从而动态生成凸轮曲线。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
numpy是python最为常用的库，没有之一，它表示Numeric Python，从名字也可以看出来，它被用来做数值计算，常与scipy配合使用。现在几乎各种应用场合都会用到numpy，主要有以下几个原因：
导读：函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。
函数式编程到底是什么？本文将详解其概念，同时分享怎样在 Python 中使用函数式编程。主要内容包括列表解析式和其他形式的解析式。
上下文处理器 context_processor 可以在模板上下文中添加新的内容，添加的内容可以是变量，也可以是函数。
首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（num_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。
1、应用： <application android:hardwareAccelerated="true">
我关注的PG14的性能项目其中一个是加速恢复与VACUUM。在微软的PG团队中，我和PG社区其他成员大部分时间一起致力于PG开源项目。在PG14中（2021的Q3），我提交了一个patch优化compactify元组函数，减少恢复时CPU的使用。这项性能优化可以使PG14的恢复快2.4倍。
——鲁迅
硬件加速，直观上说就是依赖 GPU 实现图形绘制加速，同软硬件加速的区别主要是图形的绘制究竟是 GPU 来处理还是 CPU，如果是GPU，就认为是硬件加速绘制，反之，软件绘制。在 Android 中也是如此，不过相对于普通的软件绘制，硬件加速还做了其他方面优化，不仅仅限定在绘制方面，绘制之前，在如何构建绘制区域上，硬件加速也做出了很大优化，因此硬件加速特性可以从下面两部分来分析：
如果你曾经编写亦或只是使用Python语言，那么你可能已经习惯了看Python源码文件; 源码的文件名以.py结尾。或许你也已经注意到了另一种类型的文件，文件名以.pyc结尾，或许你已经听说过它们就是Python的“字节码”文件。（但在Python 3上却难觅其踪 -- 原因是它们不再与.py文件出现在同一个目录中，而是放在一个名为__pycache__的子目录中了）。或许你也已听说过这是一种程序加速机制。通过防止Python每次运行时都重新解析源代码从而加快程序运行。
这文档堪称CUDA官方手册里最有用TOP3了。 ps:全文翻译会累死猿哒，意译意译，各位看官凑合一下啦 前言 文档的作用 这文档能干嘛，是用来帮助开发者从NVIDIA GPU上获取最好的性能的。建
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