注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。这些并行任务是那些完全相互独立的任务，这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同，虽然我们可以从并行中受益，但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。
由于异构计算的硬件特性，CUDA中以下操作是相互独立的，通过编程，是可以操作他们并发地执行的：
使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA
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PU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。
本文为英伟达GPU计算加速系列的第四篇，主要基于前三篇文章的内容，以金融领域期权估值案例来进行实战练习。前三篇文章为：
GPU的内存结构如图所示：GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor（SM）上，SM里有计算核心可直接访问的寄存器（Register）和共享内存（Shared Memory）；多个SM可以读取显卡上的显存，包括全局内存（Global Memory）。
之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA程序。
你是不是曾经有这样的苦恼，python 真的太好用了，但是它真的好慢啊（哭死) ; C++ 很快，但是真的好难写啊，此生能不碰它就不碰它。老天啊，有没有什么两全其美的办法呢？俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba
金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
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。
摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频，偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥，但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库，并且从Python代码中获得了令人难以置信
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算，得到1000个加法结果，在这个过程中，大学教授要协调指挥小学生完成任务。
这是在 Daily-Interview-Question 项目看到一个比较有意思的题目。
preg_filter()等价于preg_replace()，但它仅仅返回与目标匹配的结果。
三连冠王朝终于还是难再现了，KD早日康复，明年再来~当然了新王诞生，祝贺~
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
功能：把源字符串数组中的字符串复制到目的字符串数组中，字符串结束标志"\0"也一同复制
在C++中不仅可以用string定义字符串变量，也可以用string定义字符串数组。
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数，使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法，因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit（）。
本期文章是js的一些算法题，包括数组去重、数组删除元素、数组排序、字符串排序、字符串反向、字符串改大写 、数组改大写、字符替换。
前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务，比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并（reduce）和设备函数。为了提高我们的并行处理能力，本文介绍CUDA事件和如何使用它们。但是在深入研究之前，我们将首先讨论CUDA流。
JNI 中 C/C++ 代码里的 Java 字符串数组类型 : jobjectArray ;
NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于科学计算和数据处理。除了处理数值数据外，NumPy还提供了一些强大的字符串处理功能。本文将介绍NumPy中常用的字符串处理函数，包括字符串拼接、切片、查找、替换等操作，展示NumPy在字符串处理方面的优势。
给定一个字符串数组，将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。
关于代码混淆网上案例铺天盖地，90%以上都是Webpack相关来处理代码混淆，对于Vite的案例少之又少，在解决vite项目代码混淆我花了一些时间来找合适的插件区处理这个问题，最终选择rollup-plugin-obfuscator。另外第四章节介绍了Webpack 处理代码混淆方案。
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。
对于一个C程序而言，它所有的命令都包含在函数内。每个函数都会执行特定的任务。有一个特别的函数，名称为main()——该函数是程序启动后，第一个执行的函数。其他所有函数都是main()函数的子函数（或者与之相关联的过程，例如回调函数），并且它们的函数名称可以自己设定。每个函数都只能被定义一次。但一个函数可以根据需要被多次的声明和调用。
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码，这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。
但是，Golang 是没有in这个关键词的，所以如果要判断一个字符串数组中是否包含一个特定的字符串，就需要一个一个对比：
Numpy是在Python中非常常用的一个库，不仅具有良好的接口文档和生态，还具备了最顶级的性能，这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷。虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库，但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快，这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现，把CPU的性能发挥到了极致。因此我们只能考虑弯道超车，尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现。
rand函数，time函数, 在stdlib.h中声明，rand函数返回一个0到randmax之间的随机数。randmax是stdlib.h中定义的一个常量。 stand函数的首部为 void srand(unsigned int seed),调用srand函数可以改变rand函数中seedseed的变量初值。 time函数产生seed，NULL是一个值为0的常量，ime(NULL)的换回值在每次程序运行时都不同。
当输入是abc124a时输入输出如下表示： input a string:abc124a abc124a
代码执行漏洞是指应用程序本身过滤不严，用户可以通过请求将代码注入到应用中执行。当应用在调用一些能将字符串转化成代码的函数(如php中的eval)时，没有考虑到用户是否能控制这个字符串，将造成代码注入漏洞。狭义的代码注入通常指将可执行代码注入到当前页面中，如php的eval函数，可以将字符串代表的代码作为php代码执行，当前用户能够控制这段字符串时，将产生代码注入漏洞
当使用 CURLOPT_HTTPHEADER 设置 HTTP 请求头时，需要注意以下几点：
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
在matlab中字符串本质上也是一个向量，可以通过矩阵运算来实现字符串的拼接，这里随便输入两个字符串a1和b1，用矩阵形式进行拼接：
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