来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁 为推动营销科技在企业经营、用户运营等方面进行数字化升级，7月30日，2020产业数字化转型高峰论坛暨非凡奖颁奖典礼在上海隆重举办。 大会邀请到了营销领域行业大咖、品牌方、投资人、学者以及媒体联盟，共同分享数字化升级典型企业发展成果，并评选出典型与优选案例两大非凡奖项，WakeData惟客数据凭借医药零售解决方案荣获非凡奖·典型案例奖 此次荣获“非凡奖典型案例奖”，既是对WakeData医药零售解决方案产品适用性、技术创新的肯定，也是对嘉宝华健康药房数字化升级效果的认可。 未来，WakeData将探索技术应用场景，与企业、生态合作伙伴一同推动产业创新，共享数字化升级带来的非凡体验。
△ 插图 | 欧洲系列 - 斯特拉斯堡，法国 我在阅读或编写具有函数式风格的代码时，常常为函数式思想非凡的抽象能力所惊叹。作为一直以来持有OO信仰的程序员而言，对于“抽象”并不陌生。 只要职责分配合理，设计就是良好的；若能再加上合理的抽象，程序会变得更精简且可扩展。如果你熟悉GoF的设计模式，你几乎可以从每个模式中读出“抽象”的意义来。 我们解构出来的“原子”函数往往具有非凡的抽象能力。 例如，我们针对集合的sum与product操作，可以解构出原子的fold函数。 我们还可以结合转换语义为这种基本转换命名，使得代码更加简略可读。 Scott Wlaschin在Functional Design Patterns的演讲中给出了非常形象的对比： ? △ OO和FP的模式与原则
一键接入，全球加速！提供全球范围内快速、稳定、智能、安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发
腾讯内容加速平台（Content Acceleration Platform，简称CAP平台）顾名思义就是可以加速业务的平台，但究竟如何加速，这个平台是怎样的？ 下面详细介绍： 一、CAP平台背景 随着国家宽带计划及今年互联网+概念的推进，非主流运营商发展迅速，像方正宽带、艾普、鹏博士、各地广电等非主流运营商的市场在迅速拓展，用户数快速增加。 腾讯的内容加速平台正是在这种背景下应运而生，它尝试建立一套网络平台，尽可能利用BGP的优势，让一组业务服务器共享服务所有的非主流运营商，将服务器资源复用，同时简化中小运营商的接入路径。 讲到这里相信大家应该已经清楚腾讯CAP平台的内容加速是如何实现并达到怎样的效果了吧，如果您来自非主流运营商，具有同样访问腾讯业务体验差的苦恼，并且符合接入条件，那就尽快接入腾讯CAP平台吧。 （有意向接入腾讯CAP平台的非主流运营商可联系Johnsonqu@tencent.com） 注1：凡注明来自“鹅厂网事”的文字和图片等作品，版权均属于“深圳市腾讯计算机系统有限公司”所有，未经官方授权
这里有4个非凡的技巧来提升Jupyter Notebooks的效果！ 1）执行Shell命令 技术/编程环境中的shell是一种与计算机进行文本交互（使用文本）的方式。 你只要多加一个感叹号就行了！在shell命令和Jupyter将其解释为Bash之前。在命令行工作的任何命令都可以在Python Juoyter笔记本中使用，只要在命令前加上“ ! ”就可以了。 你可以查找这些扩展的大部分，看看它们在Google快速搜索中的作用。下面我重点介绍了一些最有用的。 （1） 目录 如其名称所述，目录根据笔记本中的标签创建的标题自动生成笔记本的目录。 当你的笔记本开始变大，并且你有很多分区时，这是非常方便的！ ? （2） Hinterland（上述选项卡下，自动补全） 代码完成是大多数ide中非常常见的特性，尤其是Python的PyCharm。 当你有两个相关的单元格时，这是非常方便的，比如一个描述和它所指的可视化。 ?
但是，现有的硬件加速器无法针对这种由多分支DNN组成的解码器提供足够的性能和效率，从而需要苛刻的计算和内存资源。 为了解决这些问题，我们提出了一个自动化框架，称为F-CAD（Facebook编解码器头像加速器设计），探索并提供用于编解码器图形表达解码的优化硬件加速器。 据我们所知，F-CAD是第一个支持编解码器化身解码器硬件加速整个设计流程的自动化工具，可以在流行的机器学习框架中对解码器设计进行联合优化，并进行相应的定制化加速器设计，并进行周期精确的评估。 。 结果表明，由F-CAD生成的加速器最多可以提供122个。运行最新的编解码器图形表达解码器时，每秒1帧（FPS）和91.6％的硬件效率。 F-CAD：探索编解码器阿凡达解码硬件加速器的框架.pdf
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。 分析代码运行时间 加速查找 加速循环 加速函数 实用标准库加速 Numpy向量化加速 加速Pandas Dask加速 多线程多进程加速 我在此基础上主要美化了编辑，方便读者更容易阅读学习。 “ 一 、分析代码运行时间 ” 1 测算代码单次运行时间 平凡法： ? 快捷法(Jupyter)： ? 2 测算代码重复执行多次平均用时 平凡法： ? 快捷法(Jupyter)： ? 3 按调用函数分析代码运行时间 平凡法： ? 快捷法(Jupyter)： ? 4 按行分析代码运行时间 平凡法： ? 快捷法(Jupyter)： ? “ 二、加速你的查找 ” 5 用set而非list进行in查找 低速法： ? 高速法： ? 6 用dict而非两个list进行匹配查找 低速法： ? 高速法： ?
尽管行业经历过争抢捕鱼的乱象，但在强监管与严整治之后，行业正快速分化。 近日，凡普金科旗下个性化生活服务平台凡秘APP上线，通过构建场景化服务以加速凡普金科生态战略布局。 ? 凡秘通过快速整合内部资源，不仅符合凡普金科的用户全生命周期生态布局理念，还使得原本的单位获客费用变成“钱生钱”滚雪球般的投资成本，客观上增强了资金的利用率，降低整体收益的单位成本。 凡秘着力打造商品测评+内容的生态布局，定位只是其中一端。但凡秘要脱颖而出，并非只是三大平台（什么值得买、小红书、严选）的风格叠加就能做到，更重在内容和用户体验感方面的建设以及由此形成的特有调性。 场景化服务加速生态布局，凡秘还有几大看点 在当前市场格局初定的背景之下，争夺存量市场虽然很难，但是像凡普金科这样的企业试图以生态战略构建重壁垒，规模化的能力又显得相当重要，不得不参与存量市场的竞争风波中 让用户愿意持续参与以及进行转发推荐，从而裂变、沉淀、促进成交率，对于新品牌而言，也非常关键。
来源：Python与算法之美 编辑：梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 ? 高速方法 ? 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 ? 高速方法 ? 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
来源：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 ? 高速方法 ? 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 ? 高速方法 ? 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 ? 高速方法 ? 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 ? 高速方法 ? 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
作者 | 梁云1991 来源 | Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 ? 高速方法 ? 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法?
Python Tricks Author：梁云 转自：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 ? 高速方法 ? 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
作者 | 梁云1991 来源 Python与算法之美 一、分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二、加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 三、加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 ? 高速方法 ? 十、应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
源 / Python与算法之美 文 / 梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法 ? 高速方法 ? 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 ? ? 高速方法 ? 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 ? 高速方法 ? 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 ? 高速方法 ? 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
来源：Python与算法之美 ID：Python_Ai_Road 作者：梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter 环境） 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for 低速方法 高速方法 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 低速方法 高速方法 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 高速方法 你想更深入了解学习
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第2式，测算代码多次运行平均 时间 平凡方法 ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 ? ? ? ? 快捷方法（jupyter环境） ? 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 ? ? 高速方法 ? 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 ? 高速方法 ? 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 ? 高速方法 ? 第11式，用numba加速Python函数 低速方法 ? 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ? 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 ? 高速方法 ?
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