最近收到一项任务,就是对比主流开源性能测试框架,我搜了一些,列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。
2021 年 Guido 结束了自己的退休生活,加入了微软;作为 Python 之父 Gudio 在微软的自由度可以说是相当的高,至少从他的 PPT 上看并没有说让他去做什么业务。
由于时间原因,成功由周更变成了月更,最近加深了自己对架构的理解,之后的文章,可能会不限于语言而更多的是记录一下自己对抽象和架构的思考。
AI修行之路系列文章是有三AI的代表性作品,共分为5个系列,分别是AI白身境,AI初识境,AI不惑境,AI有识境,不可知。其中前4个系列我们会推出对应的文章,要求如上图,目前已经更新完了30篇文章,白身境和初识境的文章汇总如下,没有学习过的同学可以去补。
图形化linux百度客户端可以搜索bcloud,安装包位置: https://github.com/LiuLang/bcloud 下面来小结下非图形化客户端有3个, bypy,bpcs_uploader,syncy ---- 一,syncy有3种版本,分别为bash,python,perl,听说是python是最好的,但我在openwrt下,从来没安装成功过python版本。syncy作为同步客户端,实时性有点差,可以设置每几分钟同步一次。不像其它软件的可以直接上传过下载文件,
现在的 Python 项目越来越大,一个模型可能就有十几万行。以前没有枚举的时候我们是常量满天飞,Python-3.4 给我们带来了对枚举类型的支持,新的编码方式不管是在可读性、安全性都有不错的提升。
上面所有的这些网络指标都可以通过Linux的图形化的监控来获得, 这样就可以拿到实时的数据,帮助我们来分析对应的问题。我们使用的是开源的软件,性能也非常强大。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来,用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡,以中国为例,中国地大物博,各个地方的口音都不统一,但是人们使用同一套书写体系,使得即使远隔千里,我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空,给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生,文字也进行了数字化的进程,但是不同于人类,让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始,无数的研究者在这方面做了很多工
作为一种胶水语言,python几乎没有什么是不能做的,但是个人总觉得python在GUI开发方面可以算是一个短板,为什么?由于性能…python的性能问题,常常出现在其他编程语言中。但是无论python如何在GUI编程中,都有很多优秀的模块。
PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的图像分割开发套件,覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet、PSPNet、HRNet、Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计,以配置化方式驱动模型组合,帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
了解 Python 集合: 它们是什么,如何创建它们,何时使用它们,什么是内置函数,以及它们与集合论操作的关系
函数的性能测试的一般方法 全栈A同学: 2020年要学习好多新东西,大家都在说优化,提高性能,如何入手?😶 有多个方法可以实现一个函数,到底用那种更好? 是否可以总结一些性能改变上的技巧? 2020年我们如何关注性能优化?😶 Sky:我们从构建一个通用的benchmark(性能基准测试)方法开始,切入点要小💥此方法我们希望做到以下几点 自动运行某函数多次 确定它每毫秒的执行次数 ops/ms,超过1000/ms是较优质的函数 确定它每次执行需要多少毫秒timeSpend/ms 确定它的执行稳定性,多次运行后
DVQA是腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法。在整个视频链路中,我们可以量化大部分模块,如采集,上传,预处理,转码,分发。我们最未知的却恰恰是最关键的部分,即用户的视频观看体验。DVQA适用于在源参考视频可用的场景下,精确衡量视频内容的人眼感知质量。 DVQA包含多个质量评估算法模型,本次开源的算法为C3DVQA。本项目使用Python开发,深度学习模块使用PyTorch。代码使用模块化设计,方便集成较新的深度学习技术,灵活的自定义模型,训练和测试新的数据集。 算法设计 C3DVQ
Python作为一门多用途的编程语言,提供了多种基本数据结构,包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构在Python编程中起着至关重要的作用。本文将深入探讨这些数据结构的特性、用法以及最佳实践,帮助你更好地理解和利用Python的基本数据结构。
这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。
字符串反转,这个大家平常应该时长碰到,特别是面试时,通常还有一些变种,如:判断回文。 这里列举python中的三种实现方式(切片,反向迭代,经典就地反转算法),小说一把字符串反转。 经典算法 对于从其他语言转向python的小伙伴们,最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转,经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下,CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头,所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势,但又要保证线程之间数据完整性和状态同步,就采用了最简单的加锁的方式(所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的!)。Python库的开发者们接受了这个设定,即默认Python是thread-safe,所以开始大量依赖这个特性,无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效,但是此时由于内
Victor是资深的Python黑客,许多Python模块的核心贡献者和作者。他最近撰写了PEP 454(https://www.python.org/dev/peps/pep-0454/),其中提出了一个新的tracemalloc模块,用于在Python中跟踪内存块的分配,并写了一个简单的AST优化器。
这个我用pypy 2.7确认了下,确实没那么差, 如果用numpy或其他版本python的话,性能更快。但pypy还不完善,pypy3在beta, 所以一般情况,我是说一般情况下,这点比较让人不爽。
作为Python老司机来说,这样的库不要太多了,从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析,python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
由于 Yum 中许多长期存在的问题仍未得到解决,因此 Yum 包管理器已被 DNF 包管理器取代。这些问题包括性能差、内存占用过多、依赖解析速度变慢等。
传统的集成学习训练过程中,分类器之间不会有任何联系,模型各自独立训练最后结合得出结果
Mojo 是基于 Python 而生的编程语言,它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能,能够实现硬件的丰富功能,如多核、向量单元和加速器单元。Mojo 能对大量低级 AI 硬件进行编程,并且轻松扩展模型,为开发者提供卓越的性能体验。
近日,腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法DVQA在Github上正式开源,该算法模型的性能目前在公开测试数据集上取得业界领先成绩。 开源地址: https://github.com/Tencent/DVQA 国内镜像地址: https://git.code.tencent.com/Tencent_Open_Source/DVQA (登录后才能访问公开项目) 腾讯工蜂源码系统为开源开发者提供完整、最新的腾讯开源项目国内镜像 视听时代,音视频应用越来越广泛:直播、短视频、视频节目、音
allan方差是一种时域分析技术,一般用于仪器的噪声研究,是公认的IMU参数分析方法,其主要思路是利用不同相关时间内所表现的不同特征来描述各种噪声源,其噪声模型为:
Python作为一门强大而灵活的编程语言,吸引了大量的开发者。然而,对于多线程编程来说,Python引入了一个概念——全局解释器锁(Global Interpreter Lock,简称GIL),它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念,它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
在进行Python开发时,经常会使用到NumPy库来处理数组和矩阵等数值计算任务。然而,有时候我们在使用NumPy库的过程中会遇到一些异常情况,其中一种常见的异常是"ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject"。 这个错误通常是因为NumPy库的二进制文件与当前安装的Python环境不兼容所导致的。在这篇文章中,我将向大家介绍一种解决这个问题的方法。
在上一篇文章中,我们已经为大家介绍了什么是Locust,具体可参照:性能专题:Locust工具实战之开篇哲学三问,简单来说,Locust 是基于 Python 语言下的一个性能测试库,如果要想使用它来做性能测试必须要先安装 Python。
网站性能测试是一种评估网站的响应速度、稳定性、可靠性和资源消耗的方法。网站性能测试可以帮助网站开发者和运维人员发现和解决网站的性能瓶颈,提高用户体验和满意度。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序,来模拟用户访问网站的行为,并收集和分析网站的性能数据。
SnowNLP是一个Python库,用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法,具有简单易用的接口和丰富的功能。
有人跟我抱怨说python太慢了,然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他,结果让他惊呆了,你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你: Python是一门优秀的语言,它能让你在短时间内通过极少量代码就
前面我们说到 Python 之父结束了自己的退休生活,出山着手解决 Python 解释器的性能问题。并于 2022-10-24 发布了 Python-3.11 版本,综合性能提升了 22%。
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争(http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html),分析了自己选择 Python 的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先,Raschka 定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
现在 tulang 终于迈出了第一步,已实现自举,已自举实现了 compiler,std,runtime ,覆盖了上百个测试用例
LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序,分类,回归以及很多其他的机器学习任务中。 在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,它是一种优秀的拉动框架,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右。因为他是基于决策树算法的,它采用最优的叶明智策略分裂叶子节点,然而其它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向或者水平明智而不是叶,明智的。因此,在LightGBM算法中,当增长到相同的叶子节点,叶明智算法比水平-wise算法减少更多的损失。因此导致更高的精度,而其他的任何已存在的提升算法都不能够达。与此同时,它的速度也让人感到震惊,这就是该算法名字 灯 的原因。 2014年3月,XGBOOST最早作为研究项目,由陈天奇提出 (XGBOOST的部分在另一篇博客里:https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680 2017年1月,微软发布首个稳定版LightGBM 在微软亚洲研究院AI头条分享中的「LightGBM简介」中,机器学习组的主管研究员王太峰提到:微软DMTK团队在github上开源了性能超越其它推动决策树工具LightGBM后,三天之内星了1000+次,叉了超过200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式” “代码清晰易懂”,“占用内存小”等。以下是微软官方提到的LightGBM的各种优点,以及该项目的开源地址。
选自pythonfiles.wordpress 机器之心编译 参与:Panda、蒋思源 近日,Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章,对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中,作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器,以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑,将其融合成了这一篇
Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数,而在 pandas 中却没有对应效果的方法,这是因为 numpy 已经有了对应的实现—— where。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的,方便训练中文自定义数据集。
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜,这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏,反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common,而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效,比如python,内建的list,dict结构比c/c++易用太多,但同样为了安全、易用,语言也牺牲了部分性能。在有些领域,比如通信,性能很关键,但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中,比如可以使用多种语言混合编程。
在 Python 使用用 json.dumps(data) 时突然发现特别慢,data 本身不大,但是一个包含很多元素的列表,所以促使本人寻找一个替代的 JSON 处理库。大概对比了一个 ujson(UtltraJSON), python-rapidjson(RapidJSON) 和 Python 自带的 json 库。还有一个 simplejson 是为兼容 Python 2.6 以前用的(json 是 Python 2.6 新加入的 API),性能有些差。
学习一门新的编程语言很难。必须学习新的语法、关键字和最佳实践,所有这些在刚刚开始学习时都会令人沮丧。
随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
今天读 PyCoder's Weekly( PyCoder's Weekly 会收集和整理一周内关于 Python 的最新文章和讨论,并发送给订阅者的邮箱)时候,发现 Python3.9 最新的版本3.9.0a5已经可以用了,有些感慨 Python3.8 还没用起来,Python3.9 就要来了,遂写下此文简单聊下 Python 这门语言。
来自InfoQ 随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。 目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
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