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如何让我的python代码的求和速度更快？

要让Python代码的求和速度更快，可以考虑以下几个方面的优化：

使用内置函数：Python提供了内置的求和函数sum()，它比使用循环遍历列表进行求和更高效。可以直接使用sum()函数来对列表或迭代器中的元素进行求和。
使用NumPy库：NumPy是Python科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象和各种计算函数。使用NumPy的数组对象进行求和操作比使用Python的列表更快速。可以使用numpy.sum()函数对NumPy数组进行求和。
并行计算：如果要对大规模数据进行求和，可以考虑使用并行计算来加速。Python提供了多线程和多进程的模块，如threading和multiprocessing，可以利用多核处理器并行计算。将数据分割成多个部分，分别在不同的线程或进程中进行求和，最后将结果合并。
使用生成器表达式：生成器表达式是一种高效的迭代器，可以逐个生成元素而不是一次性生成所有元素。如果数据量很大，可以使用生成器表达式逐个获取元素并求和，而不需要一次性加载所有数据到内存中。
优化算法：如果求和的数据有特殊的规律或性质，可以尝试优化算法来减少计算量。例如，对于等差数列求和，可以使用数学公式直接计算，而不需要遍历所有元素。

总结起来，要提高Python代码的求和速度，可以使用内置函数、NumPy库、并行计算、生成器表达式和优化算法等方法。根据具体情况选择适合的优化方式，可以显著提升求和的效率。

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【python实操】如何改善你的程序，让你的程序更快执行？

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如何提高编写代码的速度？

如何提高代码编写的速度，一直是一个逃避不了的问题。在天朝你得像打字员一样做程序员，不然老板和上司都觉得你是在玩耍。对项目的贡献体现在哪里？...但编程真的是这样的吗？我认为绝不等于代码量除以时间就等于你编写代码的速度。的确如果你是一个刚入门的编程新手，速度和量是你要追求的，为什么要这么讲呢？基础知识的熟练度直接体现出你编码的速度。...速度上去了说明你的基础知识掌握更好，所以速度才能快。为什么好多公司面试都会问到这个问题，你编写的代码量是几万行？速度和熟练度能够说明一个人code的效率。 ? 第一步我们该做什么？...下面我们重点来讲讲如何真正提高编程速度的方法，仅供参考。一、强调基础知识基础这个东西不是用说就能有的，常用的东西只有牢牢的记住熟悉才能了然于胸。...要提高编码速度更重要的是简化梳理程序流程，以最小的代码量完成功能。所以编程最重要的事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码的资料)。 ? 大牛于码农的区别就在思想上了。

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如何让你的旧 iphone 跑得更快更舒爽？

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如何让你的深度神经网络跑得更快

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如何使用 Router 为你页面带来更快的加载速度

在 V6 的 React Router 中在客户端渲染中为路由提供了 LoaderData 的概念，可以将数据请求和组件渲染分离。...接下来的部分，我们已经在路由定义时将数据请求和组件拆分开来，那么在组件渲染中我们如何获取这部分数据请求返回的数据。...这里我们仅仅关心正常的 defer 是如何被执行的，关注一个大概的执行流程即可。有兴趣的同学可以自行翻阅 ReactRouter 的源代码去向详细阅读了解。...从而让路由的 loader 不会打包进入客户端代码，而是仅在我们的 Server 上运行 loaderFunction。...具体 Remix 的相关 Defer 解读这里我就不再展开了，有兴趣的同学我们可以在评论区一起交流。如果大家 Remix 有兴趣的话，之后我也会为大家带来 Remix 的文章分享。

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如何让你的YOLOV3模型更小更快？

前言之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/...这篇推文主要是介绍一下如何将这个通道剪枝算法应用到YOLOV3上，参考的Github工程地址为：https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning。 2....return pruned_model 最后就是本文最核心的代码部分了，在上面的test_prune.py中代码段如下： # 拷贝一份原始模型的参数 compact_module_defs =...raise Exception 到这里剪枝这部分就讲完了，我基本上是一句句理清了整个流程，希望对想接触模型剪枝的同学有所帮助。...最后，剪枝前后的模型指标对比如下： ? 剪枝前后YOLOV3模型对比 4. 结论本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。

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一行代码让你的python运行速度提高100倍

Python用的好，猪也能飞起来。今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！...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。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...add2(a, b): return (a + b) decompile_pyc将上述二者结合起来，它能将Python编译之后的pyc或者pyo文件反编译成源代码。

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Go1.7改善了编译速度并且会生成更快的代码

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