所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
简单来说，Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作。
我们的分析还表明Gauss-Seidel内核的自动编译器矢量化能力很差。由于内存访问模式和元素间依赖的数量，这是意料之中的。事实上，Gauss-Seidel算法被证明由于其显式序列化而难以向量化。在块多色的情况下，块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。这样，块内的连续行不再相互依赖，因为具有相同颜色的不同块的两个给定元素不能相互依赖。至于多级任务依赖图，同一级别内的行已经不相互依赖。
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块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。这样，块内的连续行不再相互依赖，因为具有相同颜色的不同块的两个给定元素不能相互依赖。至于多级任务依赖图，同一级别内的行已经不相互依赖。
Midjourney 简化了轻松创建令人惊叹的视觉效果的过程。通过使用指定的命令和描述性提示，您可以快速生成一系列令人印象深刻的图像变化。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
你知道的，昨晚在我在看《行尸走肉》时，不是享受僵尸野蛮和被迫吃人，或引人入胜的故事情节，我只想建立一个目标检测系统来对僵尸进行识别。
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization）
包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。
为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
今天呢，再次给大家带来一个实用性的教程，使用ArcGIS制作土地利用变化分析，本次教程应该会分为三部分，今天的这第一步分呢先分析图形及其属性的一个变化！
Apache Hive是Hadoop之上最流行的数据仓库引擎。提升Hive性能的功能可以显著提高集群资源的整体利用率。Hive使用一连串的运算符来执行查询。这些运算符包括MapTask，ReduceTask或SparkTask，它们在查询执行计划中进行调度。以前这些运算符被设计为每次处理一行数据。一次处理一行导致运算符效率不高，因为需要许多虚函数调用来处理扫描的每一行。另外，如果运算符一次只处理一行，不能利用CPU的SIMD指令集（例如SSE或AVX）进行加速。本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。
循环是程序流程控制的三大剑客之一，没有循环可以说好多功能都不能实现。MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。
NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入：
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 张静，狗小白 马卓群 校对 | 海抒 后期 | 郭丽（终结者字幕） 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第三集，讲解与向量、矩阵等相关的概念，以及在机器学习中的运作机理。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出喔！ 全部课表详见： https://github.com/llSourcell/The_Math_
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的，并且常用于编程中，以加速整体数据转换，其中简单的数学变化通过可迭代对象（例如列表）执行。未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。
机器之心专栏 作者：网易互娱 AI Lab 2022 年是人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）爆发的一年，其中一个热门方向就是通过文字描述（text prompt）来对图片进行编辑。已有方法通常需要依赖在大规模数据集上训练的生成模型，不仅数据采集和训练成本高昂，且会导致模型尺寸较大。这些因素给技术落地于实际开发和应用带来了较高的门槛，限制了 AIGC 的发展和创造力发挥。 针对以上痛点，网易互娱 AI Lab 与上海交通大学合作进行了研究，创新性地提出一套基于可微矢量渲染器
来源：机器之心 本文约4500字，建议阅读9分钟 本文为你介绍一套基于可微矢量渲染器的解决方案。 2022 年是人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）爆发的一年，其中一个热门方向就是通过文字描述（text prompt）来对图片进行编辑。已有方法通常需要依赖在大规模数据集上训练的生成模型，不仅数据采集和训练成本高昂，且会导致模型尺寸较大。这些因素给技术落地于实际开发和应用带来了较高的门槛，限制了 AIGC 的发展和创造力发挥。 针对以上痛点，网易互娱 AI Lab 与上海交通
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的：
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
Apache Hive 在行级别支持 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）v2 事务，无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
最近遇到一个性能问题，与Auto-Vectorization in LLVM有关，翻译一下官方介绍 http://llvm.org/docs/Vectorizers.html
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
当处理大量数据时，Python中的NumPy（Numerical Python）库是一个非常强大和高效的工具。它提供了用于处理多维数组和执行数值计算的功能。在本文中，我们将探讨如何使用Python和NumPy库来遍历和操作NumPy数组。
对于任何一款编程语言来说，提前分配变量的存储空间，对程序运行效率提升是显著的，这对matlab也不例外。对于matlab而言，在编程过程中遇到循环是最拖累代码运行速度的，因此咱们写代码要尽可能地避免循环，将循环尽可能地转化矢量化计算。接下来就根据一个实例来看看，是怎么一步一步实现的吧！
我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 它与其他的数值计算库兼容，如pytorch、tensorflow 或者theano 库等。现在主要支持的是python 语言
python字符串应该是python里面最重要的数据类型了，因此学会怎么处理各种各样的字符串，显得尤为重要。
本文提出了一种基于总变差模型的纹理图像分割算法,并基于此算法进行了图像融合,同时探讨了图像矢量化和边缘提取。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
这几天正好有需求复现了一下MLAA算法用来处理图像, 复现完就写了这份笔记, 内容不难度但是流程比较繁琐. 本篇5k字, 其中有些地方的实现可能不太标准, 才疏学浅, 错漏也在所难免. 本文同步存于我的Github仓库, 有错误会在那里更新.(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/blob/main/Content/%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%AD%A6/%E5%BD%A2%E6%80%81%E6%8A%97%E9%94%AF%E9%BD%BFMLAA%E4%B8%8EPython%E5%AE%9E%E7%8E%B0/README.md)
资源矢量化 “清晰”和“体积”的矛盾与麻烦 面对android的各种dpi某事，想要所有设备上的图片都能有最清晰的效果，就意味着每种dpi模式都必须提供一份对应尺寸的资源，除非你不在乎安装包的体积有多大，所以这显然是不可能去做的。 在过去的几年里andorid从mdpi发展到xxxhdpi，每当微信想让相同的图片在更清晰的屏幕上显示我们想要的效果时，我们总要重新提供一份体积更大的高清png并且删掉可能不太多使用的小分辨率图片。 只保留一种分辨率图片的方法确实比所有dpi都来一份体积要小一点，然后只是用一份资
大约七八年前，我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型，这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前，我一直觉得自己是一个合（you）格（xiu）的 python 程序员，似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点，拖拽、缩放却非常卡顿。最终，我把顶点数量删减到两万左右，以兼顾模型质量和响应速度，才勉强交付了这个任务。从此我开始怀疑 python 的性能，甚至一度怀疑 python 是否还是我的首选工具。
这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题，如果我们要尽量使块的大小足够小，从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能）。论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
哈哈哈哈，我觉得很多人都有这个疑问吧。机器学习好高大上，多么牛逼的东西，光是看公式就已经眼花缭乱了，总觉得自己该全部去实现一遍，有的时候太懒，有的时候觉得能力不够。道理虽然明白——任何事情自己亲手做一做还是更好的，但机器学习已经有了大量的库了，SVM-Light，R里面的glm()方程，自己实现一遍，最后又不敢用（因为不知道算法究竟是否正确），或者不能用（一是速度赶不上大神写的库那么快，二是精度没有专业库那么高），耗时耗力的写了一堆后究竟有什么用？ 这里很多答案都提供了一些解释，但我想从另一个角度来聊聊这个
Geobuilding是一款GIS数据生产工具，可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
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。
该软件包包含 GloVe 和 Mittens 的快速 TensorFlow 和 NumPy 实现。
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。
JAX是机器学习框架领域的新生力量，尽管这个Tensorflow的竞争对手从2018年末开就已经出现，但直到最近，JAX才开始在更广泛的机器学习研究领域中获得关注。
之前工作中处理过风暴潮的数据，也获取到了不同等级台风水淹的DEM数据，不过还是很好奇是怎么推演出来的，最近一段时间看QGIS比较多，加上看到了一篇文章《GIS软件进行风暴潮沿海洪水建模》 ，于是简单尝试了一下，我也东施效颦了一把。
就循环向量化而言，循环内的条件语句通常会阻止向量化的发生。在某些简单的情况下，编译器可以执行中频转换以允许结果循环向量化。中频转换通常计算采用和未采用路径的结果，并使用条件选择指令而不是分支，但是这种结果并不总是可能的。其他时候，这是可能的，但是与生成非向量代码相比，这被认为是次优的。
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