虽然现在各大平台的兼容性有趋同的势头，比如Windows推出了WSL子系统，使得用户在Windows机器上也可以很轻松的搭建Linux环境。...前面几篇文章中我们介绍过Docker容器和Singularity容器的用法，这里我们再讲讲Singularity容器的非源码安装方法（Manjaro Linux平台），以及修改静态容器镜像文件的方法。...-3.7.5/lib/python3.7/site-packages (from numba) (41.2.0) Collecting llvmlite=0.36.0rc1 (from numba...) (1.20.2) Installing collected packages: llvmlite, numba Successfully installed llvmlite-0.36.0 numba...-0.53.1 到这里我们还没退出当前shell，那么numba是已经安装成功了，可以用一个numba的GPU示例测试一下： # test-numba-gpu.py from numba import
缺点也显而易见，这种方法对工具和动手能力要求较高，稍有不慎手机和芯片都有报废风险，普通用户较难独立完成这类操作。 ? 第二种方法： 借助安装在PC端的第三方工具进行数据恢复。...第三种方法： 借助安装在手机上的安卓APP进行数据恢复。...当然，这些缺点可能与这款软件的定位是隐私粉碎而非隐私恢复相关，这些缺点在很多同类软件上也同样存在，特别是数据恢复能力方面很多软件在这方面功能实在是过于孱弱，第三种方法由于存在诸多弊端同样不能让人满意。...0x01 正确恢复安卓手机数据的姿势 那么到底有没有效果更加理想的数据恢复方法，答案是肯定的。其实以上方法中最大的问题在于，这类软件要么根本不能用，要么恢复能力太弱。...第四步，电脑中安装32位版本的Cygwin[C:\cygwin]，并下载nc.exe和pv.exe，将这两个文件和之前准备好的adb.exe，AdbWinUsbApi.dll，AdbWinUsbApi.dll
Unix 内核系统的免费、开源的任务调度工具，被世界范围内的超级计算机和计算机群广泛采用。...Numba Numba是开源的JIT编译器，它通过llvmlite Python包，使用LLVM将Python的子集和NumPy翻译成快速的机器码。...它为在CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项，而经常只需要微小的代码变更。 MPI: mpi4py MPI的全称是Message Passing Interface，即消息传递接口。...(加速30x) 仅仅导入numba库，用上@jit简单就能加速30倍。...source=0) count = monte_carlo_pi_part(points_to_calculate) comm.send(count, dest=0) 最佳实践 在HPC上使用
cygwin本地安装版离线即可安装，使用十分方便，适合linux、安卓平台软件开发与测试时使用，倍受行业人员和学者们的青睐. http://www.itmop.com/downinfo/13002.html...测试版本：Android-NDK-r5 安装在Windows上，可以运行bash,vi,g ?...1、cygwin使用心得 A).在cygwin里访问Windows盘 cd /cygdrive/c cd c: 2、整合cygwin命令到Windows中 假设cygwin安装在d:/develop/cygwin...（1）首先说明一点，Cygwin的快捷方式实际上是指向一个名为Cygwin.bat的批处理文件，而不是大家常见到的.exe文件。...（2）找到Cygwin安装文件夹，本人安装在D:\cygwin，注意这个文件应该是真正的程序存放位置，这个目录下必须有这几个文件夹：bin, cygdriver, dev, etc, home, lib
这里可以看一下Python wiki上的关于Parallel Processing的内容。 接下来，会说一些关于Python加速工具的选单。...1.NumPy、SciPy、Sage和Pandas 先说，NumPy。它的核心是一个多维数字数组的实现。除了这个数据结构之外，还实现了若干个函数和运算符，可以高效地进行数组运算。...SciPy和Sage都将NumPy内置为自身的一部分，同时内置了其他的不同的工具，从而可以用于特定科学、数学和高性能计算的模块。 Pandas是一个侧重于数据分析的工具。...如果用GPU加速自己的代码，可以用PyCUDA和PyOpenCL。 4.Pyrex、Cython、Numba和Shedskin 这四个项目都致力于将Python代码翻译为C、C++和LLVM的代码。...8.其他工具 如果我们要节省内存，就不能使用JIT了。一般JIT都太耗费内存。有一句话说的很对，时间和内存经常不能兼得，而我们在工程开发中，总是要寻找他们的平衡点。
该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎，它只提供命令行工具。...Tesseract的源码及语言包，常用的语言包为 中文：chi-sim.traineddata 英文：eng.traineddata 2.Tess-two 因为Tesseract使用C++实现的，在Android中不能直接使用...环境的具体配置及Cygwin的安装方法可以参照这篇博客：Windows下NDK环境的具体配置及Cygwin的安装 配置好NDK环境后，将从git上下载的Tess-two进行解压，放置的路径是： C:\cygwin64...release APP_PLATFORM := android-9 APP_CPPFLAGS += -fexceptions -frtti NDK_TOOLCHAIN_VERSION := clang 我在安卓开发过程中...数据必须复制到安卓设备上子目录命名为tessdata. tess-two下载（Tesseract 3.05、Leptonica 1.74.1、libjpeg 9b、libpng 1.6.25）
该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎，它只提供命令行工具。...Tesseract的源码及语言包，常用的语言包为 中文：chi-sim.traineddata 英文：eng.traineddata 2.Tess-two 因为Tesseract使用C++实现的，在Android中不能直接使用...环境的具体配置及Cygwin的安装方法可以参照这篇博客：Windows下NDK环境的具体配置及Cygwin的安装 配置好NDK环境后，将从git上下载的Tess-two进行解压，放置的路径是： C:\cygwin64...releaseAPP_PLATFORM := android-9APP_CPPFLAGS += -fexceptions -frttiNDK_TOOLCHAIN_VERSION := clang 我在安卓开发过程中...数据必须复制到安卓设备上子目录命名为tessdata. tess-two下载（Tesseract 3.05、Leptonica 1.74.1、libjpeg 9b、libpng 1.6.25）
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink在windows和linux中安装步骤，和示例程序的运行。...下载成功后，在windows系统中可以通过Windows的bat文件或者Cygwin来运行Flink。 在linux系统中分为单机，集群和Hadoop等多种情况。...通过Cygwin运行 Cygwin是一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境，官网下载：http://cygwin.com/install.html 安装成功后，启动Cygwin终端，运行start-cluster.sh...Linux系统上安装flink 单节点安装 在Linux上单节点安装方式与cygwin一样，下载Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12，然后解压后只需要启动start-cluster.sh...bin/start-cluster.sh 安装在Hadoop 我们可以选择让Flink运行在Yarn集群上。
我们可以到Cygwin的官方网站下载Cygwin的安装程序 或者直接使用下载安来下载安装程序....下载完成后，运行setup.exe程序，首先是同意安装，第三方的软件在windows上不受信任，出现安装画面。...验证Cygwin安装是否成功 运行cygwin，在弹出的命令行窗口输入： cygcheck -c cygwin 会打印出当前cygwin的版本和运行状态，如果status是ok的话，...2 gdb –version进行测试，如果都打印出版本信息和一些描述信息， 非常高兴的告诉你，你的cygwin安装完成了！...通过Win+Pause/Break键或者在我的电脑上右键选择属性打开系统属性。 在左边一列选择高级系统属性打开系统属性窗口： 在高级选项里点击下面的环境变量。
>=0.43.0->librosa) (58.0.4) Requirement already satisfied: llvmlite=0.36.0rc1 in f:\programdata...\anaconda3\envs\tf\lib\site-packages (from numba>=0.43.0->librosa) (0.36.0) Requirement already satisfied...Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。...这个特征已在语音识别和音乐信息检索领域得到广泛使用，是分类敲击声的关键特征。为真时为1，否则为0。在一些应用场景下，只统计“正向”或“负向”的变化，而不是所有的方向。...音高是声音的感知属性，在与频率相关的尺度上排序，或者更常见的是，音高是可以判断声音在与音乐旋律相关的意义上“更高”和“更低”的质量。
Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。...Numba对NumPy数组和函数非常友好。...比如类似pandas这样的库是更高层次的封装，Numba其实不能理解它里面做了什么，所以无法对其加速。...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。 编译开销 编译源代码需要一定的时间。
用户并不需要熟悉DOS知识，只需要在安装时将TurboC/C++v3.0指定安装在任意文件夹，再不需要手动更改任何选项，就能够正常编译程序。...WIN-TC简繁双语版可以正常运行于98及其以上的简体及繁体WINDOWS操作系统上 五、Cygwin Cygwin Cygwin是一个用于在Windows上模拟Linux环境的软件。...运行Cygwin后，你会得到一个类似Linux的Shell环境，在其中你可以使用绝大部分Linux软件和功能。如Gcc，Make，Vim，Emacs等等。...总之如果你想使用某个Linux下的功能，而windows上又找不到好的替代品的话，你就可以用Cygwin。我使用的最频繁的是Gcc和Make。我经常用它们来编译一些我从网上下载的开源的工程。...适用于所有操作系统的编辑器使用可在 Windows、OS X 或 Linux 上运行的免费代码编辑器构建和调试现代 Web 和云应用程序。
它可以在一个n维网格上每秒计算超过10亿（10^9）个对象的平均值、和、计数、标准差等统计信息。可视化使用直方图、使用直方图、密度图和3D立体渲染进行可视化。...为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。...Vaex不生成DataFrame副本，所以它可以在内存较少的机器上处理更大的DataFrame。 Vaex和Dask都使用延迟处理。...1亿行的数据集，对Pandas和Vaex执行相同的操作： Vaex在我们的四核笔记本电脑上的运行速度可提高约190倍，在AWS h1.x8大型机器上，甚至可以提高1000倍！最慢的操作是正则表达式。...但Vaex实际上并没有读取文件，因为延迟加载。 让我们通过计算col1的和来读取它。
在我的Core i5处理器上，添加@jit装饰器后，上面的代码执行速度提升了23倍！而且随着数据和计算量的增大，numba的性能提升可能会更大！...print(use_pandas(x)) pandas是更高层次的封装，Numba其实不能理解它里面做了什么，所以无法对其加速。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。 编译开销 编译源代码需要一定的时间。...Numba到底有多快 网上有很多对Numba进行性能评测的文章，在一些计算任务上，Numba结合NumPy，可得到接近C语言的速度。 ?...Numba还可以使用GPU进行加速，目前支持英伟达的CUDA和AMD的ROC。GPU的工作原理和编程方法与CPU略有不同，本专栏会在后续文章中介绍GPU编程。 Numba原理 ?
2.不适用场景 numba目前只支持Python原生函数和部分Numpy函数，其他场景下无效。...print(use_pandas(x)) 上述代码中使用了Pandas，而Pandas并不是原生代码，而是更高层次的封装，Numba不能理解pandas内部在做什么，所以无法对其加速。...Numba使用了LLVM和NVVM技术，此技术将Python等解释型语言直接翻译成CPU、GPU可执行的机器码。 那如何决定是否使用Numba呢？...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。
如何在同一台机器上安装多个版本的Java 不久前，我写了一篇文章，Java Lambda表达式说明。对于我来说，使用Java 8探索这个概念很容易，因为它已经安装在我的项目中。...有时候，您想学习和探索Java的最新版本，例如Java 11，但是您不能在自己的机器上安装它，因为您和您的团队正在使用一个较老的版本，例如Java 8，并且您不想破坏您的项目。...它要求curl和zip/unzip已经安装在您的系统中。 SDKMan可以运行在任何基于unix的平台上，例如Mac OSX、Linux、Cygwin、Solaris和FreeBSD。...您也可以在Windows上安装SDKMan，方法是首先安装Cygwin或Git Bash for Windows环境，然后运行上面的命令。...在我的机器上，它安装在文件夹 jdk1.8.0_172.jdk，它位于文件夹/Library/Java/JavaVirtualMachines下。
最好将jre安装在在jdk目录下，否则编译时会遇到“Could not find artifact jdk.tools:jdk.tools:jar”错误。...将jre安装在jdk目录下的目的是使得jre的上一级存在jdk的lib目录。 2. 安装jdk 略！...MAVEN_HOME为maven的安装目录，$HOME/.m2为repository的默认目录，HOME为Windows用户目录，Windows7上假设用户名为mike则HOME为C:\Users\mike...然后可以编译hbase-client，如果需要编译hadoop-common则需要安装bash先，也就是得安装cygwin（https://cygwin.com/install.html）。...建议从国内镜像安装cgywin，会快很多，可用镜像： http://mirrors.163.com/cygwin/ http://www.cygwin.cn/pub/ 选择从互联网安装，在
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。...想象一下，在Python中编写一个模块，必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些计算，而不能使用向量操作来重写。这是很不好的主意，是吧？...3.如何使用Numba呢？ 使用它的要求不多。基本上，你写一个自己的“普通”的Python函数，然后给函数定义添加一个装饰（如果你不是很熟悉装饰器，读一下关于this或that）。...其他装饰器可用于例如创建numpy通用功能@vectorize或编写将在CUDA GPU上执行的代码@cuda。我不会在这篇文章中介绍这些装饰。现在，让我们来看看基本的步骤。...但是，这里带来了很有趣的注意事项：你只能使用Numpy和标准库里的函数来加快Numba速度，甚至不需要开了他们所有的特性。他们有一个相当好的文档（参考资料），列出了所有支持的内容。
它的灵活性和无类型的高级语法可能会导致数据和计算密集型程序的性能不佳，因为运行本地编译代码要比运行动态解释代码快很多倍。...只需将 @jit Numba 修饰器应用于 Python 函数即可。 Numba执行图 Numba 能够动态编译代码，这意味着还可以享受 Python 带来的灵活性。...二、numba的安装： conda install numba 或者： pip install numba 三、numba的使用： 我们只需要在原来的代码上添加一行@jit(nopython=True)...对于三维气象海洋数据，100*100*100（时间,纬度,经度）计算1次以上，numba即可有明显的加速效果。 注意两点： 使用Numba时，总时间 = 编译时间 + 运行时间。...比如pandas是更高层次的封装，Numba其实不能理解它里面做了什么，所以无法对其加速。
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