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使用不安全代码将 Bitmap 位图转为 WPF 的 ImageSource 以获得高性能和持续小的内存占用

使用不安全代码将 Bitmap 位图转为 WPF 的 ImageSource 以获得高性能和持续小的内存占用 发布于 2017-11-09 15:25...于是，我们考虑内存拷贝来完成转换，代码如下： public static class WriteableBitmapExtensions { public static void CopyFrom...我的朋友林德熙为此将这段代码简化得只剩下几行代码了：WPF 使用不安全代码快速从数组转 WriteableBitmap - 林德熙。...，同时有更好的阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布

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java jsonobject转List_java – 将JSONObject转换为List或JSONArray的简单代码？「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我已经通过各种线程阅读并发现了类似的问题,但在找到解决我的特定问题的方法方面却相当不成功....[{“locationId”:2,”quantity”:1,”productId”:1008}]}orr’s type = class org.json.simple.JSONObject 我正在尝试将这些数据放入数组.../列表/任何可以使用密钥的地方,470,471来检索数据....orderOneKey = (JSONObject)orderOne.get(0); System.out.println(orderOneKey.get(“productId”)); 这就是我所追求的,...编辑： 显然我无法回答8个小时的问题： 感谢朋友的帮助和一些摆弄,我发现了一个解决方案,我确信它不是最有说服力的,但它正是我所追求的： for(Object key: orr.keySet()) { JSONArray

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    NumPy 高级教程——并行计算

    Python NumPy 高级教程：并行计算 并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。...import dask.array as da # 将 NumPy 数组转换为 Dask 数组 arr_dask = da.from_array(arr_large, chunks=len(arr_large...使用 Numba 加速计算 Numba 是一个 JIT（即时编译）编译器，它可以加速 Python 代码的执行。通过 JIT 编译，可以在 NumPy 函数上获得更好的性能。...使用 Cython 进行编译优化 Cython 是一种将 Python 代码转换为 C 代码的工具，从而提高执行速度。通过使用 NumPy 数组，可以在 Cython 中实现并行计算。...希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的并行计算技术。

    1.3K10

    Numpy库

    Cholesky 分解适用于正定矩阵，将矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。NumPy 中可以使用 numpy.linalg.cholesky () 函数来实现这一分解 。...了解这一点有助于你在编写代码时充分利用NumPy的高效性能。 数据类型转换： 在处理数据时，尽量保持数据类型的一致性。例如，将所有字符串统一转换为数值类型，这样可以提高计算效率。...例如，可以使用NumPy的@运算符进行矩阵乘法，并将结果存储在变量中供后续使用。 性能监控与调优： 使用工具如cProfile来监控代码的执行时间，找出瓶颈所在并进行针对性优化。...NumPy在图像处理中的应用非常广泛，以下是一些具体的应用案例： 转换为灰度图：通过将彩色图像的RGB三个通道合并成一个通道来实现灰度化。这可以通过简单的数组操作完成。...随机打乱顺序：可以使用NumPy对图像的像素进行随机打乱，以生成新的图像。 交换通道：除了分离通道外，还可以将RGB三个通道进行交换，以实现不同的视觉效果。

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    Python代码转换成C++

    Python和C++是两种不同的编程语言，但它们都有各自的优势和适用场景。在某些情况下，我们可能需要将Python代码转换成C++代码，以获得更高的执行效率或更好的性能。...在将Python代码转换为C++代码时，需要注意语法的不同。 例如，在Python中，我们可以使用缩进来表示代码块的范围，而在C++中，我们使用花括号来表示代码块的范围。...在将Python代码转换为C++代码时，需要注意数据类型的映射。 例如，在Python中，我们可以直接操作动态类型的变量，而在C++中，我们需要显式地声明变量的类型。...在将Python代码转换为C++代码时，需要考虑如何替换这些库和模块。 例如，在Python中，我们可以使用NumPy库进行科学计算，而在C++中，我们可以使用Eigen库来替代。...在将Python代码转换为C++代码时，我们可以利用C++的优势进行性能优化。 例如，在循环计算时，可以使用C++的多线程编程进行并行计算，以提高计算速度。

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    如何在 Python 中将作为列的一维数组转换为二维数组？

    特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...我们将介绍各种方法，从手动操作到利用强大的库（如 NumPy）。无论您是初学者还是经验丰富的 Python 程序员，本指南都将为您提供将数据有效地转换为 2-D 数组格式所需的知识和技术。...使用 Numpy Column_stack 请考虑下面显示的代码。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...通过利用 NumPy，我们释放了性能优势并简化了我们的代码。

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    如何在Python中用Dask实现Numpy并行运算？

    创建Dask数组 可以使用dask.array模块创建与Numpy数组相似的Dask数组。 首先，将一个Numpy数组转换为Dask数组，然后进行并行计算。...)) # 将Numpy数组转换为Dask数组，指定块大小为1000x1000 dask_array = da.from_array(np_array, chunks=(1000, 1000)) #...()函数将一个Numpy数组转换为Dask数组，并指定了块的大小。...优化Dask任务的性能 在使用Dask时，有几个重要的优化策略可以帮助你更好地利用计算资源： 调整块大小 块大小直接影响Dask的并行性能。...块过大可能导致任务之间的计算负载不均衡，块过小则会增加调度开销。通常的建议是将块的大小设置为能够占用每个CPU核几秒钟的计算时间，以此获得最佳性能。

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    【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧

    NumPy数组的属性 理解NumPy数组的属性有助于更好地操作和利用这些数组。...NumPy数组的形状变换 有时我们需要对数组的形状进行变换，比如将一维数组转换为二维数组，或者将多维数组展平成一维数组。NumPy提供了多种方法来进行形状变换。...你可以轻松地将NumPy数组转换为Pandas对象，反之亦然。...使用NumPy进行并行化计算 对于需要在多核CPU上进行并行计算的任务，可以使用numexpr库。它可以将复杂的计算表达式编译为并行代码，以显著提高性能。...这不仅可以简化代码，还能大大提升性能。 善用NumPy的广播机制 广播机制可以减少显式的重复操作和数据复制。在编写代码时，尽量利用广播机制来简化数组操作，避免不必要的for循环。

    80010

    面向程序员的 Mojo🔥 入门指南

    有了Mojo，可以编写类似 Python 的高级代码，并利用Mojo的底层功能来显式管理内存、添加类型等，从而获得接近甚至更优于C语言的性能。...欧氏距离计算是科学计算和机器学习中最基本的计算之一，用于 k 近邻和相似性搜索等算法。在本示例中，将看到如何利用 Mojo 的高维向量在这项任务中获得比 NumPy 更快的性能。...Mojo Playground 提示：在 Jupyter 的顶部添加 %%python，以指示 Mojo Jupyter 内核以 Python 解释型代码而非 Mojo 编译型代码运行此代码。...不过，这仍然比 Python+NumPy 的 ~40 毫秒慢，但无需用 C/C++ 重写函数就已经很不错了。但我们还没完！我们还需要对代码做一些小改动，以提高性能。让我们看看如何做到。...还可以尝试更多方法来加快代码速度，包括分配内存的更好方法、矢量化、多核并行化等。

    32800

    用 Numba 加速 Python 代码，变得像 C++ 一样快

    原因很简单，这样您就不必离开写 python 代码的舒适区。是的，就是这样，您根本不需要为了获得一些的加速来改变您的代码，这与您从类似的具有类型定义的 cython 代码获得的加速相当。...），它被转换为 LLVM 可解释代码。...为了获得最佳性能，numba 实际上建议在您的 jit 装饰器中加上 nopython=True 参数，加上后就不会使用 Python 解释器了。或者您也可以使用 @njit。...否则它将不会编译任何东西，并且您的代码将比没有使用 numba 时更慢，因为存在 numba 内部代码检查的额外开销。 还有更好的一点是，numba 会对首次作为机器码使用后的函数进行缓存。...如果不是，那么由于创建线程以及将元素分配到不同线程需要额外的开销，因此可能耗时更长。所以运算量应该足够大，才能获得明显的加速。 ?

    2.7K31

    python转置矩阵代码_python 矩阵转置

    T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置 如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行转置操作 需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要转置一个二维数组,将行列互换...，构成一个5×5的矩阵使用numpy 简单的很 import numpy as npimport randombefore = np.array([[random.randint(10, 99) for...sheet’, header = False) #读取文件 比如 df = pd.read_excel(‘C:/your_data.xlsx’,0, header = False) df_T = df.T #获得矩阵的转置...df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行N列的矩阵 就是说A=1 2 3 4 如何使用函数将A变成 B=1 2 3 4 5 有两种方法可以实现： 转置矩阵： B...= A’; 通用方法：reshape()函数 示例如下： 说明：reshape(A,m,n) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵

    5.6K50

    Python NumPy多维数组形状重构

    resize：直接修改数组的形状。 ravel 和 flatten：将多维数组展平成一维。 reshape：灵活调整数组形状 reshape 方法用于创建一个新形状的数组，而不会改变原始数据。...或 .T 可以实现数组的转置： arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 转置数组 transposed = arr.T print("转置后的数组：\n...例如，将多个图像的数据从形状 (batch, height, width, channels) 转换为 (batch, channels, height, width)。...：", reshaped_images.shape) 输出： 调整后的图像数据形状： (10, 3, 64, 64) 通过重构数组形状，可以更好地适配深度学习模型的输入格式。...在实际工作中，合理选择数组形状重构方法，不仅可以提高代码的可读性，还能显著提升程序性能。 如果你觉得文章还不错，请大家 点赞、分享、留言 下，因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力！

    9710

    【译】使用“不安全“的Python加速100倍代码运行速度

    原文：A 100x speedup with unsafe Python[1] 我们将使用“不安全”的Python将一些Numpy代码加速100倍。...结果证明...我承认我是偶然发现的，在放弃这个并转向其他事情之后。完全偶然的是，那个其他事情涉及将 numpy 数据传递给 C 代码，所以我不得不学习这个数据在 C 中的样子。...但它将特别适用于调整大小，因为它实际上并不关心数据的某些方面，我们实际上会公然歪曲： • 调整大小的代码不在乎特定通道代表红色还是蓝色。（与将 RGB 转换为灰度不同，后者会在意。）...同样地，如果我们将这个数据重新解释为一个具有 numpy 的默认步幅的 (height, width) 数组，我们将隐式地对图像进行转置。但是调整大小并不在乎！...由于这些代码很丑陋，你不能确定它是否正确地调整了图像大小，因此还有一些代码在那里测试非零图像的调整大小。如果你运行它，你将得到以下华丽的输出图像： 我们真的获得了 100 倍的加速吗？

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    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...但是有更好的方法：arange函数对数据类型敏感，如果将整数作为参数，生成整数数组；如果输入浮点数（例如arange(3.)），则生成浮点数组。 但是arange在处理浮点数方面并不是特别擅长： ?...这就是为什么将小数部分加到步骤arange通常是一个不太好的方法：我们可能会遇到一个bug，导致数组的元素个数不是我们想要的数，这会降低代码的可读性和可维护性。 这时候，linspace会派上用场。...因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...如果不方便使用axis，可以将数组转换硬编码为hstack的形式： ? 这种转换没有实际的复制发生。它只是混合索引的顺序。 混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。

    6K20

    为什么LSTM看起来那么复杂，以及如何避免时序数据的处理差异和混乱

    当在网上搜寻要学习的代码时，很难将另一个程序员的代码合并到当前开展的项目中。...在这篇文章中，将分析为什么我们必须下定决心使用一组特定的范例，特别是在为冗长的LSTM编程时，以便更好地调试和共享。...Numpy Arrays 所有数据集或多或少都会转换为 NumPy Arrays 以进行编辑或缩放操作。...不能够以列名称的方式查看数据（将数据集转换为有监督的学习问题时，这一点非常重要）。并且对于算法的调试工作不够友好。 幸运的是，可以轻松地从NumPy Arrays 切换回 DataFrame。...Lists 将数据集的内容存储在多维列表中是十分低效的。以 Kaggle 上发表的一段代码为例： ?

    1.3K20

    一键获取新技能，玩转NumPy数据操作

    与算术运算有很大区别是使用点积的矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： ? 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?...尽管生而为奴，诗人安塔拉（Antarah）的英勇和语言能力使他获得了自由和神话般的地位，他的诗是伊斯兰教以前的阿拉伯半岛《悬诗》的七首诗之一）。

    1.7K20

    一键获取新技能，玩转NumPy数据操作

    与算术运算有很大区别是使用点积的矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： ? 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?...尽管生而为奴，诗人安塔拉（Antarah）的英勇和语言能力使他获得了自由和神话般的地位，他的诗是伊斯兰教以前的阿拉伯半岛《悬诗》的七首诗之一）。

    1.8K10

    JAX 中文文档（十二）

    只要我们编写纯净（无副作用）的代码，这些性能优化通常对我们是不可见的，不会干扰我们的单线程心理模型。异步执行非常棒 — 我们可以获得高效、并行的代码，而无需考虑任何问题！...编译器令牌是在“降级”过程中创建的（我们将 Python 代码转换为类似 HLO 或 StableHLO 的低级表示），但运行时令牌需要在 Python 中进行管理，因为它们在 JIT 化的函数中穿插输入和输出...通过控制内存使用与重新计算之间的权衡，用户可以获得显著的性能优势，尤其是在大型模型和我们的 LLM MLPerf 提交中！...等等 我们还将探讨是否可以放弃当前的 jax.numpy.ndarray 实现，以支持将 ndarray 作为 Array 或类似物的别名。...本文提出了这些包的明确定义范围，以更好地指导和评估未来的贡献，并促使移除一些超出范围的代码。

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