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。
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快，但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
上周 Python 官方发布了 Python-3.11.2 版本。经过了我差不多一周的测试，就我的模型来看其综合性能比 Python-3.10.8 版本提升 24%（好在这个程序还不能自动交易，不然就可以更快的亏钱了）。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
随着AI和大数据蓬勃发展，Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中，Python再次成功登顶，已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看，Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中，我们观察到Python程序总体负载占比达12～18%，性能和资源占用不确定，成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
首先，随着大数据、人工智能、区块链等技术的不断发展和应用，目前很多专业学科领域的创新都需要借助于这些新技术，而Python作为一个全场景的编程语言，就充当了一个传统学科与新技术之间的桥梁，所以当前很多专业的研究生都开始学习Python，并借助Python来完成一些数据分析类的应用。
2020 年 11 月 Python 之父(Guido)加入微软，按他个人的说法是自己的退休生活太无聊了。站在现在的这个时间点，一年半的时间过去了。Guido 的工作中对开发者来说感知最强的应该数 Cpython 解释器的性能优化了。
在金融科技迅猛发展的今天，量化交易作为现代金融领域的重要分支，以其精准、高效和自动化的特点，吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题，深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
学习python的过程分为四个阶段：了解python、找个例子练手、做项目、能力提升。
加入张哥的知识星球一个月了，看见球友们都在受张哥的感召开始了写作，而有拖延症的自己却迟迟还未开始。原本想着等自己再努力点，再多get点东西，有了一定的积累后再开始自己的公众号之旅，却发现这只是一个偷懒的借口。写作水平的提升是一个逐渐积累的过程，不可能一蹴而就，开始的越迟写作水平的积累就越慢，因为做任何事情总要经历一个由0到1的过程，不经历风雨怎能见彩虹，所以今天斗胆开始了自己公众号的第一篇推文。写这篇推文的目的有两个，一是为了向大家介绍下自己的公众号会分享关于哪些方面的内容，二是为了督促自己更好地坚持写作，
我之前一直在用jupyter notebook来写python的，但是这两天打算写个爬虫玩玩，所以配置一下VSCode用来写python。
5月中旬刚刚结束的Pycon US 2021上，Python之父Guido van Rossum提出要在未来四年内将CPython速度提升5倍。
作为一名专业的爬虫程序员，我深知网站的搜索排名对于业务的重要性。在如今竞争激烈的网络世界中，如何让自己的网站在搜索引擎结果中脱颖而出，成为关键。今天，和大家分享一些关于如何通过Python爬虫来提升网站的搜索排名的技巧和实践经验。无论你是在提升自己的网站排名还是优化客户的SEO策略，这些方法都能帮助你达到目标，提升网站的可见性与流量。
众所周知，Python 3.11 版本带来了较大的性能提升，但是，它具体在哪些方面上得到了优化呢？除了著名的“香农计划”外，它还包含哪些与性能相关的优化呢？本文将带你一探究竟！
随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。
在Python的浩瀚生态中，pip作为连接开发者与无数高质量库的桥梁，其重要性不言而喻。然而，对于许多国内开发者而言，使用pip安装Python包时遇到的网络延迟和下载速度慢问题，往往成为提升开发效率的绊脚石。幸运的是，通过换用国内优质的PyPI镜像源，我们可以轻松绕过这些障碍，让包安装过程变得流畅而迅速。本文将带您深入了解如何为pip换源，开启高效开发的新篇章。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
明代学者林希元有云："自古圣贤之言学也，咸以躬行实践为先，识见言论次之"，强调了实践是第一位的，而著书立说次之。唯有经过实践总结而成的书，方能对读者形成更强的指导意义。本书的作者，是一位长期奋战在编码一线的"老码农"，他把他的多年实践经验，转化为了这样一本书，这不是一本空洞无物的Python语法教程，也不是一本纸上谈兵的软件测试教程，它更像是Python在软件测试领域的实战兵法。
1.全球三大语言之一. 根据tiobe 最新排名，Python已超越c#于Java，c一起成为全球三大最流行语言。
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
前两天有小伙伴发了篇文章给我，让我验证一下靠不靠谱，标题写着《如何在 i5 上实现 20 倍的 Python 运行速度？》，我看了不以为然，八成又是个标题党。看了看发现是篇译文，歪果仁原文标题是 Ho
Python隧道代理在实际应用中扮演着重要角色，既可以用于数据爬取，又可以用于网络访问。然而，由于Python的特性，隧道代理的性能优化成为开发者关注的重点。本文将分享Python隧道代理的性能优化技巧与实践经验，帮助您提升代理性能，让您的应用更加高效！
Python 是一门优雅、明确、简单的编程语言，它拥有强大的生态圈，可以应用于多个领域，如云计算、数据分析、机器学习、网络爬虫、自动化测试等。如果你想学习 Python，或者想提升你的 Python 技能，那么这一个开源项目就足够了。
由Python编程语言编写的网络爬虫是一种“自动化浏览网络”程序，或者说是一种网络机器人。
在机器学习领域中，梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种强大的集成学习算法，常用于解决回归和分类问题。它通过不断迭代，以损失函数的负梯度方向训练出一个弱学习器的序列，然后将它们组合起来构成一个强大的模型。本文将详细介绍GBM的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
解决Python虚拟环境下不能使用sudo提升权限问题 问题描述 在虚拟环境下，执行某些命令需要有sudo提升权限，会导致该条命令退出虚拟环境: 如启动django 服务，需要监听80端口: $: python manage.py runserver 80 Performing system checks... System check identified no issues (0 silenced). March 15, 2018 - 07:43:40 Django version 2.0.3,
Python 的 3.9.0 版本正在开发中，计划在 2020-10-05 发布final版本。
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能，尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题，python自身提供了很多高性能模块，很多大牛开发出了高效第三方包，可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
进阶篇 机器学习算法 本篇是使用 Python 掌握机器学习的 7 个步骤系列文章的下篇，如果你已经学习了该系列的上篇基础篇：从 0 到 1 掌握 Python 机器学习（附资源），那么应该达到了令人
随着大数据和自动化在各个行业的应用越来越广泛，如何快速地生成和编辑Word文档已经成为许多开发者和数据分析师关注的问题。在Python生态系统中，有多个库可以用来处理Word文档，其中最为人熟知的就是python-docx库。在这篇文章中，我们将通过一个实用示例来介绍如何使用Python生成Word文档。
在如今激烈竞争的网络世界中，如何提升网站的搜索曝光率成为了每个站长和营销人员都关注的重要问题。在这方面，Python爬虫可成为您的得力助手，通过扩展网站关键词，更好地满足用户搜索需求，提升网站在搜索引擎中的曝光率。本文将为您介绍如何利用Python爬虫实现网站关键词扩展，以及如何在搜索引擎中获得更多的曝光机会，促进网站的增长和发展。
各位关注PaddlePaddle的深度学习开发者， Fluid v1.2 版本近日正式发布啦~
"启程"往往是最具挑战性的一步，特别是在面临众多选择时，人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识丰富的实践者，而且整个过程都可以利用免费的资源来完成。本教程的主要目标是引导你了解众多可用资源，并帮助你筛选出最佳的学习资源。资源众多，但哪些是最有价值的？哪些资源能够相互补充？以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果？首先，我们假设你目前对以下领域并不精通：
配置python环境，在插件中安装python就可以了。如果想切换到conda的环境，在终端activate即可。
笔者最近参与了一个项目，其目的是提升一个python程序的运行速度。其中一个手段就是利用cython来优化原来的python代码。笔者之前没有接触过cython，所以这次属于在实践中学习新知识。
分享一篇来自机器之心的文章。关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。原文链接在：只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：suo.im/KUWgl 和 su
导语：Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。另外，小编在这里邀请大家加入到我们，小编Tom邀请你一起搞事情！ 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
在Python性能优化相关的面试中，面试官通常关注面试者对代码级、架构级与系统级优化策略的理解与应用能力。本文将深入浅出地剖析这三类优化手段，探讨面试中常见的问题、易错点及应对策略，并通过代码示例进一步加深理解。
在当今互联网技术日新月异的背景下，Python作为一门简洁、高效、易学的语言，广受开发者欢迎。然而，由于Python解释器的特性，导致Python在一些性能要求较高的场景下表现不尽如人意。为了解决这个问题，我们可以利用Python的扩展机制，通过C语言编写扩展，将高效的C代码与Python完美结合，提升代码的性能。本文将为大家介绍在Python中如何使用C语言编写扩展，实现无缝集成与高效性能。
專 欄 ❈ 作者：nmask 博客地址： https://thief.one/ ❈ 前段时间分析了Selenium+Phantomjs的使用方法以及性能优化问题，期间也分析了利用Selenium+phantomjs爬虫爬过的一些坑问题。然而在使用phantomjs的过程中，并没有正真提升phantomjs的性能，爬虫性能也没有很好的提升。经过网友的提醒，发现其实是使用phantomjs的方法出了问题，因此无论怎么优化，都不能从根本上去提升性能。那么本篇就来好好说说，Phantomjs正确的打开方式。 抛弃
Python模块化编程有助于开发者统筹兼顾和分工协作，并提升代码灵活性和可维护性，是编程开发者不可或缺的一项重要工具。
第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；
Python是一门易学易用的编程语言，因此在许多领域都有广泛的应用。然而，Python的执行速度相比于C、C++等编译语言通常会慢一些。在某些对计算性能有高要求的领域，如科学计算、数据处理等，这个问题就变得尤为重要。为了解决这个问题，一种名为Cython的语言应运而生。
导语：Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。另
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