在之前的分享中,我们介绍了 torch jit 是如何通过 trace 转换模型,使用 subgraph rewriter 优化计算图,以及如何使用 aliasDB 来避免别名造成的优化错误。通过这些步骤,由 Python 描述的模型变成了更适合部署的计算图。这次分享我们将目标转向运行时,看看 PyTorch 如何使用生成的计算图进行推理。
以下是本人阅读此书时理解的一些笔记,包含一些影响文义的笔误修正,当然不一定正确,贴出来一起讨论。 注:此书剖析的源码是2.5版本,在python.org 可以找到源码。纸质书阅读,pdf 贴图。 文章
我喜欢用 python 做一些临时性数据工作,简单情况下,直接一把梭写到底。比如简单的多文件合并数据:
函数调用要开辟栈帧,如果是一些稍微复杂的递归问题或者排序问题(含有交换比较多,例如快排)就会导致开辟的函数栈帧的数量太多了,那么有没有什么办法可以优化一下这个函数栈帧呢?
在C语言中,我们为了减少栈帧的开销,我们可以通过宏函数,没有栈帧消耗,在预处理的阶段就被替换了,就没有栈帧的消耗了
本篇文章件将帮助你了解C++的内联函数。内联函数的概念并不难理解,功能也十分清晰,就是降低频繁调用内容短小函数时建立函数栈帧时所带来的消耗,在C中,可以用宏函数解决,但不够好,于是C++设计出了内敛函数。希望本篇文章能对你C++的内联函数学习有所帮助。
在视频模板的制作过程中我们是有机会用到手机解锁的动效的,AE怎么制作手机解锁动效呢?今天就来跟大家分享一波BeardChicken大神制作的极具炫酷以及科技感的手机解
PyTorch 2.0 算是正式官宣了,预计在明年 3 月和大家见面。官方的 blog 宣发了非常多的内容,但是阅读下来不难发现,几乎所有的性能提升、体验优化都源自于 PyTorch 新设计的即时编译工具:Dynamo。
在C语言中,为了解决类似的问题,我们学习了使用类函数宏来替换这些大量重复使用但又并不复杂的函数,如,将求两数中的最大值的函数改写为类函数宏:
Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。
我们都知道一个函数的调用需要经历传参,创建栈帧,压栈,栈帧销毁等等过程。如果一个函数调用次数多而整体又相对比较简短,那么在频繁的调用中会影响程序整体的效率。那么如何解决这一问题?
由于在头文件<stdlib.h>中,存在着rand()函数,因此当我们定义全局变量rand = 10时,就会产生命名冲突,因为rand原本已经代表着函数名,是函数的地址,因此上述定义会报错。
python中函数的调用就是创建栈帧的过程,而这些创建的栈帧都是存放在堆上面,不释放就永久存在,所以我们拿到每个函数对应的栈帧,就可以调用这个函数.
如果你曾经编写亦或只是使用Python语言,那么你可能已经习惯了看Python源码文件; 源码的文件名以.py结尾。或许你也已经注意到了另一种类型的文件,文件名以.pyc结尾,或许你已经听说过它们就是Python的“字节码”文件。(但在Python 3上却难觅其踪 -- 原因是它们不再与.py文件出现在同一个目录中,而是放在一个名为__pycache__的子目录中了)。或许你也已听说过这是一种程序加速机制。通过防止Python每次运行时都重新解析源代码从而加快程序运行。
我们在C语言阶段就学习了关键字#define 用来定义宏(宏函数、宏常量),然后在预处理阶段会实现宏的替换,这样的话不仅大大的提高了代码的复用性(不会把代码写死,更改起来方便),而且还提高了整体的性能。但是,宏替换也存在着一些缺点:
在前一篇提到过,python中魔法函数构成了数据结构自定义的协议。我们可以基于这个协议去定义自己的方法类去达到自己的目的,Python提供了两个魔法方法,分别是__iter__和__next__。又为了支持for...in...行为,牵扯进了__getitem__,这写函数是实现迭代协议的关键。
在相邻的两帧图像中,点(x,y)发生了位移(u,v),那么移动前后两点的亮度应该是相等的。如下:
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首先,你需要获得hikvision摄像头的密码以及用户名(不知道的可以去打客服电话进行咨询),这里不做介绍;
尾递归的原理:当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一个新的。编译器可以做到这点,因为递归调用是当前活跃期内最后一条待执行的语句,于是当这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做,因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈帧而不是在其之上重新添加一个,这样所使用的栈空间就大大缩减了,这使得实际的运行效率会变得更高。
summary: 没有global,此时就会把x = 20 当作是在 函数内部创建了一个局部变量 x 而实际上是要 修改全局变量 x ~ 为了让 函数里面 知道 x 是个全局变量 ~ 就使用 global 关键字先声明一下 ~
You have chosen to enable IDAPython 2. The IDAPython 3 plugins have been renamed to idapython.3.disabled and idapython64.3.disabled in the plugins subdirectory. If you want to switch to IDAPython 3, proceed as follows:
如果你曾经写过或者用过 Python,你可能已经习惯了看到 Python 源代码文件;它们的名称以.Py 结尾。你可能还见过另一种类型的文件是 .pyc 结尾的,它们就是 Python “字节码”文件。这里转载一篇文章,专门讲解 Python 字节码的相关内容,给大家看看。
.通过上回(【C语言】函数的系统化精讲(二))我们了解到递归的限制条件,递归在书写的时候,有2个必要条件: 递归在书写时有两个必要条件: • 递归必须有一个限制条件,当满足该条件时,递归停止。 • 每次递归调用后,逼近该限制条件。 下面我们来进行递归举例,更加深刻了解一下吧!
计算机如何执行进程呢?这是计算机运行的核心问题。即使已经编写好程序,但程序是死的。只有活的进程才能产出。我们已经从Linux进程基础中了解了进程。现在我们看一下从程序到进程的漫漫征程。 一段程序 下面是一个简单的C程序,假设该程序已经编译好,生成可执行文件vamei.exe。 #include <stdio.h> int glob=0; /*global variable*/ void main(void) {
主要是stop_here(line事件也会经过break_here)函数,处理后决定代码是否中断,需要中断到哪一行。
在C语言中,我们通常会把完成特定功能的代码封装为一个函数,这样的函数可能完成者复杂的功能从而具有较多的代码长度,同时也有着许许多多的只完成简单功能的函数,这些函数内部通常只有几行代码。 比如: 完成交换功能的函数
(3) 函数名后面括号中的一系列名称是函数的形式参数。使用函数时,形式参数在函数调用时被绑定(和赋值语句一样)到实际参数(通常指代函数调用时的参数)。
以inline修饰的函数叫做内联函数,编译时C++编译器会在调用内联函数的地方展开,没有函数调用建立栈帧的开销,内联函数提升程序运行的效率。
今年,在一次内部技术分享会上,我要分享的内容涉及到一些 python 协程,我又去看 asyncio 的文档。
① 以Debug模式启动服务,左边的一个按钮则是以Run模式启动。在开发中,我一般会直接启动Debug模式,方便随时调试代码。
首先我们先要知道,C++是在C的基础之上,容纳进去了面向对象编程思想,并增加了许多有用的库。本章将会带大家了解,C++是补充C语言语法的不足,以及C++是如何对C语言设计不合理的地方进行优化的。
实现一个人脸识别进行开锁的功能,用在他的真人实景游戏业务中。总的来说,需求描述简单,但由于约束比较多,在架构与选型上需要花些心思。
分享一个最近发现的实用小技巧。有时候我会封装一下别人的库中的某个功能函数,比如下面是一个第三方库的函数:
很多同学不知道为什么要用 debugger 来调试,console.log 不行么?
今天我们正式开始C++语言的学习,和C语言一样,我们与C++的第一缕羁绊从打印 “hello world” 开始:
从函数调用开始,在计算机指令层面函数间的相互调用是怎么实现的,以及什么情况下会发生栈溢出
如果 函数执行时间 小于 函数调用(参数压栈,栈帧开辟与回收,结果返回),那使用宏或者inline能减少函数执行时间。
摘要: 目前关于CAN通讯报文解析使用的编程语言有很多,比如:Labviewer、C#、C语言等。但是很少有人用Python进行开发,使用Python进行开发该上位机可大大节省开发时间。本篇博客主要介绍一下基于Python的周立功CAN上位机。
如果一个函数在内部调用自身本身,则该函数就是递归函数 递归优缺点 优点:使用递归函数的优点是逻辑简单清晰 理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰 缺点:过深的调用会导致栈溢出 栈溢出 使用递归函数需要注意防止栈溢出 在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的 每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧 由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出 尾递归 解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化 事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的
Python之递归函数 好久没有更新内容了,也好久没有给大家打个招呼了,小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说,一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数,并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌,我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。例如我们对一个数字列表进行求和计算,我们可以使用内置的函数或者自己写一个函数来完成计算工作,接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算: In[1]:defmysum(L): ...:ifnotL: ...:retu
1. 报错 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 2. 报错截图 📷 3. 报错场景 使用分治算法解决【找数组的最大值和最小值】问题,使用递归导致的报错! 4. 错误原因 Python 默认递归调用深度为1000(即最多递归调用1000次),而程序在运行过程中超过最大的递归深度。 5. 为什么最大递归深度要有限制呢? 本质上讲,在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数
如果函数的内容无global关键字,优先读取局部变量,能读取全局变量,无法重新赋值,但是对于可变类型,可以对内部元素进行操作;如果有global关键字,变量本质上就是全局的那个变量,可读取可赋值。
简单说,就是打印一个文件夹下,所有文件名字,包括所有子文件夹中的文件。如果只是用 python 提供的内置模块,是非常容易。但是这题却限制了,不允许使用内置模块。
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程序的运行不仅仅是简单的一行行执行代码,它涉及到许多的背后机制,其中堆栈式程序执行模型就是其中之一。堆栈式程序执行模型是由程序运行时的内存分配策略产生的,是执行程序的基本策略之一。现在让我们来详细了解一下这个模型。
一个函数在执行过程中一次或多次调用其本身便是递归,就像是俄罗斯套娃一样,一个娃娃里包含另一个娃娃。
编写有效的代码需要了解堆栈和堆内存,这使其成为学习编程的重要组成部分。不仅如此,新程序员或职场老手都应该完全熟悉堆栈内存和堆内存之间的区别,以便编写有效且优化的代码。
注:本文包括了ebpf的原理介绍、流程分析、相关资料链接、工具编写实战等,可以选择感兴趣的部分直接阅读;鉴于作者语文水平有限,很多地方描述可能不清楚,有错误或疑问欢迎指出交流
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