并行化业务逻辑：经常需要频繁的发送，等待，接收其他业务线程的数据，信息交换是常见且高频的行为，这个时候就要开发高效的异步编程了。
Numba 的 @vectorize 装饰器可以将以标量为输入的的python函数编译为类似Numpy的 ufuncs。创建一个传统的NumPy ufunc并不是最简单的过程，它可能需要编写一些C代码。Numba让这很容易。使用@vectorize装饰器 ，Numba可以将纯Python函数编译成ufunc，该ufunc在NumPy数组上运行的速度与用C编写的传统ufunc一样快。
accumulate用于计算init和[first , last)内部所有元素的总和。需要提供一个init，表示当[first,last)为空的区间仍然可以获取一个明确定义的数值，如果想获得[first,last)内所有数值的总和，应将init设为0 二元操作符不必满足交换律和结合律，是的accumulate的行为顺序有着明确的定义：先将init初始化，然后针对[first,last)区间内的每一个迭代器i，依次执行init = init + *i(第一版本) 或者 init = binary_op(init, *i) (第二版本)
计算这百万个操作并存储结果需要几秒钟！甚至现在的手机的处理速度都以Giga-FLOPS衡量时（即每秒数十亿次数字运算）。 不过事实证明，这里的瓶颈不是操操作系统作本身，而是CPython在循环的每个循环中必须执行的类型检查和函数分派。 每次计算倒数时，Python都会首先检查对象的类型，并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码（静态语言的优势），则在代码执行之前便会知道此类型规范，并且可以更有效地计算结果。
可以看到，如预期一样，单隐层神经网络可以很好地拟合正弦函数。然而，这种拟合方法只有当我们要用神经网络逼近的函数是一对一或多对一的函数时才有效。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
本文涉及到Flink SQL UDAF，Window 状态管理等部分，希望能起到抛砖引玉的作用，让大家可以借此深入了解这个领域。
通用函数： np.add 加 np.subtract 减 np.multiply 乘 np.divide 除 np.floor_divide 地板乘除法，取商 np.power 指数运算 np.power(3,x) 3^x np.exp e^x np.exp2 2^x np.mod 取余 np.absolute 取绝对值，缩写np.abs np.sin，cos，tan，arctan，arcos，arcsin np.log l
Python内置的标准库itertools有很多函数，可以用来安排迭代器之间的交互关系，这使得在纯Python中有可能创建简洁又高效的专用工具，比如排列组合！
NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、 最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数
根据文章内容总结的摘要
算法 条款27：确保目标区间足够大 //思考这样一个问题：stl容器被添加时（insert, push_front,push_back）自动扩展它们自己来容纳新对象，是不是就不必担心要为容器的对象腾出空间了？ //transform：https://blog.csdn.net/lanzhihui_10086/article/details/42342893 //1，四个参数，源区间的元素转换到目标区间，复制和修改一起做 //2，五个参数，将前两个原序列中的元素合并，并将结果写入目标区间 //看例子1 int
这个time相关的支持，应该就是date库的实现。这个一直在推进标准，不知道进展如何
Python3中实现了很多生成器函数，本篇主要介绍built-in、itertools、functools模块中的生成器。
矩阵 # --*--coding:utf-8--*-- import numpy as np """ 矩阵 """ # mat(array),将二维数组转化为矩阵 a = np.array([[1,2,4], [4, 5, 6], [8, 9, 10]]) print('matrix:\n', np.mat(a)) print(np.mat('1,2,4;5,6,9')) # matrix.I,表示matrix的逆矩阵 print(np.mat(a)
梯度累积是一种增大训练时 batch size的技术，在本地使用 micro-batch 多次进行正向和反向传播积累梯度后，再进行梯度规约和优化器更新，这是用来均摊通信成本的一种常用策略。本文通过几个框架/库的实现对比，让大家对这个技术有进一步的了解。
计算机系统中的并发包括任务切换与硬件并发，往往同时存在，关键因素是硬件支持的线程数。不论何种，本书谈论的技术都适用。
不久之前，Google开源了TensorFlow，这是一个旨在简化图表计算的库。 主要的应用程序是针对深度学习，将神经网络以图形形式显示。 我花了几天的时间阅读他们的API和教程，我非常满意这些我所看到的内容。 尽管其他库提供了类似的功能，如GPU计算和符号差异化，但是它API的整洁性和对IPython栈的熟悉使其吸引我使用。
https://www.manning.com/books/functional-programming-in-c-plus-plus
其中运用了指针，引用进行数互换，但是它们所执行完的效果却是不一样的。 通过观察发现，引用传递和按值传递的形式类似，只能从它对于函数的定义里才能看出区别。 引用和指针成功交换了wallet里的内容，值传递却没能完成这个任务。在引用传递中，a,b是wallet1,wallet2的别名，值传递，a,b是复制了wallet1和wallet2里面的内容，因此交换a,b就不会影响实参的值。
简介 accumulate fill accumulate 对指定范围内的元素求和，然后结果再加上一个由val指定的初始值。 需要引入include<numeric> template<class _InIt, class _Ty> inline _Ty accumulate(_InIt _First, _InIt _Last, _Ty _Val) { // return sum of _Val and all in [_First, _Last) return (_
注意：序列中元素的类型必须与第三个参数匹配，或者能够转换为第三个参数的类型。 上例中，v中的元素可以是int或者是double,long long或任何其他可以加到int上的类型
Python 标准库中的functools和itertools模块，提供了一些函数式编程的工具函数。
在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 accumulate 元素累加算法函数 用于 将 一个容器中的元素 进行累加操作 ;
结合Engine定义，我们可以一一把这些输入与 execute 的参数对应起来。
accumulate(iterable: Iterable, func: None, initial:None)
作者丨 Vittorio Romeo 译者丨明知山 策划丨杜小芳 到目前为止，“‘零成本抽象’是一个谎言”应该（希望如此）已经成为一个常识了。公平地说，这更像是用词不当——“抽象在经过优化后可能提供零运行时开销”这样的说法可能会更恰当一些，但我知道为什么不是这么回事…… 大多数 C++ 程序员倾向于接受这样一个事实——“零成本抽象”只在启用了优化的情况下才能提供零运行时开销，而且它们对编译速度有负面的影响。同样是这些人，他们倾向于相信这种抽象是如此的有价值，以至于认为让他们的程序在调试模式下执行得很差（即没
本文从源码和实例入手，为大家解析 Flink 中 GroupReduce 和 GroupCombine 的用途。也涉及到了 Flink SQL group by 的内部实现。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
reduce系列在平时工程中是经常使用的，其中reduce_sum是使用最频繁的一个。主要用在计算loss的时候，当我们定义好loss之后，我们一般要求loss最小，这时候就需要reduce系列。下面通过文档，我给大家简单介绍一下，不是特别难，但是不细心考虑一下，你可能永远觉得它是黑的。 其实人工智能AI，或者深度学习DL，我觉得并不是什么传说的黑科技，真正最后落在技术上的，是纯粹的计算，也没多么的高深莫测。（./不喜轻拍.sh）.我有个想法就是把复杂的问题，简单化，简单的问题，通俗化。其实每次写文章，我都
accumulate：计算容器元素累计总和 fill：向容器中添加元素 1.accumulate #include<iostream> using namespace std; #include <vector> #include <numeric> //常用算术生成算法 void test01() { vector<int>v; for (int i = 0; i <= 100; i++) { v.push_back(i); } //参数3
该算法在numeric头文件中定义。 假设vec是一个int型的vector对象，下面的代码： //sum the elements in vec starting the summation with the value 42 int sum = accumulate(vec.begin() , vec.end() , 42); 将sum设置为vec的元素之和再加上42。 accumulate带有三个形参：头两个形参指定要累加的元素范围，第三个形参则是累加的初值。 accumulate函数将它的一个内部
代码是思想的表达。阅读代码是一个猜测、求证的过程。这个过程非常费脑，所以人们都不喜欢啰啰嗦嗦的表达方式。于是在相同认知水平下，简洁高效的表达是喜闻乐见的。本文将抛砖引玉，通过一些案例讲解如何去简化代码。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
习题11.1 algorithm头文件定义了一个count的函数，其功能类似于find。这个函数使用一对迭代器和一个值做参数，返回这个值出现次数的统计结果。编写程序读取一系列int型数据，并将它们存储到vector对象中，然后统计某个指定的值出现了多少次。 //读取一系列int数据，并将它们存储到vector对象中， //然后使用algorithm头文件中定义的名为count的函数， //统计某个指定的值出现了多少次 #include<iostream> #include<vector> #include<
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是后向传播的第一篇，介绍调用流程：如何从 Python 代码进入到 C++ autograd 引擎。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。
本文讲述了如何使用大数乘法进行计算的过程，并通过示例演示了如何使用该算法进行计算。
其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply：
numpy.matrix方法的参数可以为ndarray对象 numpy.matrix方法的参数也可以为字符串str，示例如下：
Numpy提供了灵活的、静态类型的、可编译的程序接口口来优化数组的计算，也被称作向量操作，因此在Python数据科学界Numpy显得尤为重要。Numpy的向量操作是通过通用函数实现的。今天小编会给大家较为全面地介绍下Numpy的通用函数。
ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此它们的计算速度非常快。让我们来看一个例子：
一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂
使给定谓词返回 true 的元素会被放在所有使谓词返回 false 的元素的前面。
# 来源：NumPy Biginner's Guide 2e ch5 创建矩阵 import numpy as np # mat 函数创建矩阵 # 空格分割行，分号分隔列 A = np.mat('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9') print "Creation from string", A ''' Creation from string [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] ''' # 矩阵转置 print "transpose A", A.T ''' trans
为什么要挑战自己在代码里不写 for loop？因为这样可以迫使你去学习使用比较高级、比较地道的语法或 library。文中以 python 为例子，讲了不少大家其实在别人的代码里都见过、但自己很少用的语法。
通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。
在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 在 Python 数据科学领域如此重要的原因。也就是说，它为数据数组的最优计算，提供了一个简单而灵活的接口。
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