但编程真的是这样的吗？我认为绝不等于代码量除以时间就等于你编写代码的速度。 的确如果你是一个刚入门的编程新手，速度和量是你要追求的，为什么要这么讲呢？基础知识的熟练度直接体现出你编码的速度。...速度上去了说明你的基础知识掌握更好，所以速度才能快。为什么好多公司面试都会问到这个问题，你编写的代码量是几万行？速度和熟练度能够说明一个人code的效率。 ? 第一步我们该做什么？...四、重思考 一个段好的代码并不是它们月复杂越好，简单实现复杂功能才是我们最需要的，liunx内核代码虽大，但是那些金典的算法实现的代码精炼的不能再精炼了。...要提高编码速度更重要的是简化梳理程序流程，以最小的代码量完成功能。所以编程最重要的事情是思考(输入关键字代码获取如何阅读代码的资料)。 ? 大牛于码农的区别就在思想上了。...但是提高代码编写的速度，是我们可以锻炼出来的，做好以上几点，剩下的就是思考一下我们为什么说的多做的少。
不过，python比起其它解释性语言还是强很多的。因为它可以事先把文本代码编译成“字节码”（存储于扩展名为pyc的文件里），从而直接处理整型的“指令代码”，不再需要从头开始分析文本。...JIT说白了，就是在第一遍执行一段代码前，先执行编译动作，然后执行编译后的代码。 如果代码中没有循环，那么这将白白付出很多额外的时间代价；但若有一定规模以上的循环，就可能节省一点时间。...它甚至能根据上次运行结果实时profile，然后花大力气优化关键代码，从而得到比C更快的执行速度。 不过，理想很丰满，现实很骨感。...（笑~ 当然，如果不做这类较为复杂的处理，仅仅是一些流程性的东西的话，这类语言的处理速度还是够用的——至少与之交互的人感受不到丝毫延迟。 甚至，哪怕需要复杂的处理，这类语言也可以向其它语言求救啊。...就好像有个numpy，谁敢说python做不了向量运算呢？ ——当然，和行家说话时，你得明白，这是找C之类语言搬救兵了。睁眼说瞎话把它当成python语言自己的能力是有点丢人的。
今天就为大家来分析一下你的z-blog访问慢的原因，并通过优化一些代码以达到提高页面加载速度的目的，按照以下的方法做一些改变，你会发现博客访问速度明显提高了。...这几天一直在致力于本博客的访问加载速度，因为使用百度统计，从后台网站速度诊断中可以看出，z-blog存在诸多的页面打开时间长的问题（以蛐蛐工作室用的Qeeke主题为例）。...，严重影响了页面的加载速度，建议停用或删除，这些插件对自己来说是方便了很多，却大大影响了用户的速度，与其方便自己，不如方便用户所带来的作用大。...2、修改插件添加的js代码位置 大家都知道JS放在页面最后，可以加快页面打开速度，我们以FrontHelper插件为例： 这个插件将js代码添加到了head里面，建议修改插件使之放于上面，...3、减少广告代码的数量 广告代码一般都是js代码，大大影响了网页的加载速度和用户的体验度，建议一个页面最多放置三个广告代码，有时候放的过多并不见得有放得巧有好的收益。
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...或者pyo文件反编译成源代码。
前言 知乎上有一个提问：为什么程序员的代码不能终生责任制？ ↓↓↓ 今天，我们就这个话题，一起来做个讨论。...我们知道，诸如桥梁建造、商品房新建，这种民生建筑等建完房子之后，施工单位和相应的工程师，是需要对其质量负一定的责任的，甚至可以说这种责任是终身制的。...小伙伴们不妨先想一想，然后把你们的答案，写在评论区。 我的回答 现在，据我多年观察的现象来看，只要我们不从事非法的软件研发工作，比如赌博、早期的P2P金融类软件等等。...一些合理、合法的软件，一般开发的同学，出问题是不需要付什么法律责任的，特别是离职后的同学。...至于，为什么程序员不需要像建筑工程师那样，对工程质量付终身责任制这个问题，大家不妨发表一下你的灼见，在评论区，与我们小伙伴一起讨论。
「SAP技术」SAP MM 不能向被分配了工厂代码的供应商采购服务？ 近日收到A项目的业务团队报的错，说是试图创建一个服务采购订单，却失败了。...经查，问题在于该供应商主数据里，被指派了一个Plant code, SAP标准逻辑是，只能向这种类型的供应商采购有料号的物料。...所以，最后我们给出的建议是，这种关联公司内部的服务采购，不在系统上创建采购订单，而是走财务流程。 2019-09-09 写于苏州市。
来源于网络 如有侵权，请联系删除 python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。...“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。...NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。...最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。...或者pyo文件反编译成源代码。
概述：虽然软件开发者与软件测试人员的工作有很大不同，但是他们都在努力用各自的方式去实现提高软件性能的相同目标。软件测试不是一个简单的流程，它特立独行，并贯穿于整个软件开发过程。...我们常常听到这样的问题：“为什么软件的开发者们不适合测试他们自己开发的软件？”事实上，软件开发人员测试自己所开发软件的行为就如同学生在完成考试试卷后再对自己的成绩进行评估。...这种做法毫无意义，为了加深此认识，让我们来深层次的分析这背后隐藏的问题。 ?
1、向量化 向量化 是非常基础的去除代码中 for 循环的艺术。为什么要去除 for 循环？...当在深度学习安全领域、深度学习实践中应用深度学习算法时，会发现在代码中显式地使用 for 循环使算法很低效，同时在深度学习领域会有越来越大的数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以代码运行速度非常重要...2、深入理解向量化 通过 numpy内置函数 和 避开显式的循环(loop) 的方式进行向量化，从而有效提高代码速度。...PS：当想写循环时，检查 numpy 是否存在类似的内置函数。 吴恩达老师手写稿如下： 希望你现在有一点向量化的感觉了，减少一层循环可以使代码更快一些！！！...吴恩达老师手稿如下： 前向传播过程中，如何计算 ， ， ……一直到 ？构建一个 的行向量用来存储 ，这样可以让所有的 值都同一时间内完成。实际上，只用了一行代码。即 为什么 要转置呢？
向量化是提高人工智能算法计算效率的关键技术之一。通过将操作应用于向量或矩阵，而不是逐个元素处理，向量化可以显著加速计算过程。...向量化与标量运算的比较 标量运算：逐个处理数据元素，计算速度较慢。 向量化：批量处理数据元素，计算速度较快，适合现代处理器的并行计算能力。...向量化操作的实现 在Python中，NumPy库提供了强大的向量化功能。通过使用NumPy，我们可以将标量操作转换为向量操作，实现高效计算。...向量化在神经网络中的应用 在深度学习中，神经网络的前向传播和反向传播过程涉及大量的矩阵运算。向量化可以加速这些运算，从而提升训练效率。...向量化激活函数计算 激活函数是神经网络中的重要组成部分。向量化的激活函数计算可以加速前向传播和反向传播过程。
代码性能和向量化 背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。...而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。...（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的） 例如：Python语言的numpy向量化语句为什么比for快？...向量化： 为提升代码的性能（运行时间），通常需要将代码向量化。使Numpy包的切片、运算符和函数来替代代码中的for循环以及运行速度较慢的代码片段，可以显著提高代码的性能。...250099.479223 vectorized version:32.00173377990723ms c: 250099.479223 for loop:1680.09614944458ms #可见，向量化的实现代码速度上有飞速提升
“我们不能再用Python，它太慢了。” 任何长期使用Python的人都可能曾经听过类似的声音。 说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。...Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。 解决这个速度问题的一个常见方法是用C++之类的快速语言重新编写代码，然后在上面抛出一个Python包装器。...查看下面的代码，看看在带有Numpy的Python中如何工作。 ? 注意，每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时，代码都会自动由Numpy在内部向量化。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...因为在这种情况下，转换到较低级别代码所带来的优势已经消失了。 总的来说，值得一试。在几个python函数上面添加一行代码值得一试的——将您的代码速度提高2到21X!
在今年2021 Python语言峰会上，Guido Van Rossum在表示：他打算在2022年10月发布3.11版本时将快CPython的速度提高1倍。...在接下来的四年里，他的目标是将CPython的速度提高到原来的5倍。 相关阅读 最新！...1、对于已经用 C 语言编写的代码（如 NumPy 和 TensorFlow） 2、I/O-bound 代码 3、多线程代码 4、及算法效率低下的代码 同时，团队还创建了一个GitHub org，包含几个...Jeffrey Ryan评价道，Python的速度提高2-5倍在金融领域不会产生多大影响。...Python中使用的大部分繁重的计算代码已经在内部使用了C（或c++ /Fortran），比如blas/lapack/numpy/tensorflow等。
如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第二篇，本系列中会针对一些在高并发场景下，我对于组内后台开发的一些开发建议以及开发规范的要求进行说明和分析解读...往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 在业务一开始上线的时候，我们线上日志级别是 INFO，并且在日志内容中输出了代码位置，格式例如： 2022-03...模拟两种方式获取调用打印日志方法的代码位置，与不获取代码位置会有多大性能差异 以下代码我参考的 Log4j2 官方代码的单元测试，首先是模拟某一调用深度的堆栈代码： 然后，编写测试代码，对比纯执行这个代码...，以及加入获取堆栈的代码的性能差异有多大。...由此，我建议：对于微服务环境，尤其是响应式微服务环境，堆栈深度非常深，如果会输出大量的日志的话，这个日志是不能带有代码位置的，否则会造成严重的性能衰减。
用伪代码描述，如下图所示： ? 五、向量化 1、概念 向量化要解决的问题是，求解上述logistic的过程中，会出现太多的for循环。...向量化本身概念很简单，即把w、x、z、y等变量，都用numpy的矩阵表示，而不用单个数字或者普通的数组，这样做的好处就是可以调用numpy的矩阵处理函数了。 ?...2、简单举例 下图左边是没有用向量化，使用了for循环；右边是向量化，可以看到仅仅一行np.exp(v)，即可实现对向量v的每个元素的求e次幂的操作，非常快捷，且运算速度快得多。...ng讲课的时候演示过，当数量级在1百万时，numpy处理矩阵的速度约是原生for循环处理速度的200倍。...六、logistic推导 这里主要讲解了为什么logistic的输出函数和代价函数会是那样的公式。
2.4 向量化 向量化可以避免循环，减少运算时间，Numpy 的函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现（通过 SIMD 操作），GPU 上速度会更快。...(1, 1) a2 是 a2 = sigmoid(z2) 的计算结果，其形状为 (1, 1) 3.1.3 代码实现 两层神经网络前向传播的伪代码如下： for i = 1 to m z[1, i] =...深层网络中的前向传播 对于单个输入，前向传播的伪代码如下： z[l] = W[l]a[l-1] + b[l] a[l] = g[l](z[l]) 对于 m 个输入（向量化），前向传播的伪代码如下： Z...[l], m) 4.2 为什么要进行深层表示？...4.3.1 前向传播模块 向量化后的伪代码如下： Input A[l-1] Z[l] = W[l]A[l-1] + B[l] A[l] = g[l](Z[l]) Output A[l], cache(
向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...: 17.91837 seconds 可以看到NumPy向量化方法对于大数据集的速度要快得多，因为它的矢量化操作是经过优化的。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...优化的低级指令:像NumPy这样的库使用优化的低级指令(例如，现代cpu上的SIMD指令)来对数组执行操作，充分利用硬件功能。这可以显著提高速度。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
例如，当将SAM-L量化到6位时，作者在实例分割上实现了无损精度，理论上速度提高了3.9倍，而精度下降了大约0.5%。...代码可在https://github.com/chengtao-lv/PTQ4SAM获取。...QDrop [57] 在重建过程中引入了丢弃操作，以提高优化模型的平坦度。PD-Quant [32] 在优化量化参数时引入全局信息。...\tag{9} 在作者的实现中，作者使用 \tau\in\{2^{0},2^{1},\ldots,2^{n}\} 以提高硬件效率，这将在后面进行演示。执行位移操作的前提是确保指数项是一个整数。...当将SAM量化到更低位宽时，即W4A4，BIG可以显著提高性能，比 Baseline 高3.4%，因为它可以最小化更严重的量化扰动。 不同量化器的消融研究：作者还报告了表5中不同量化器的结果。
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务（AWS）机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your...3 月 28 日上午 10:00，Alex 在北京大学理科教学楼进行了一场针对现代硬件的算法设计的题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your machine learning code is...在这一部分，Alex 首先解释了向量化如何提升运行速度。 ? 之后，介绍了关于 SimHash 算法用例（Simhash 是用来网页去重最常用的 hash 方法，速度很快） ? ? ? ? ?...命令式和说明式编程 语言支持 后端和自动并行 这一部分一开始，Alex 就提出了一个问题：为什么我们还需要另外一种深度网络工具？这是出于对资源效率、速度、简单性的考虑。 ?...节省&资源效率 用小内存的廉价 GPU 编程网络 速度 用机器和 GPU 进行线性延展； 在单个机器上也有高效率 简单性 混合命令式和说明式的代码 关于代码的简洁以及效率 ?
Python NumPy 高级教程：性能优化 在处理大规模数据集或进行复杂计算时，性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧，帮助用户优化代码以提高执行效率。...使用 NumPy 的通用函数（ufuncs） 通用函数是一种能够对数组进行逐元素操作的函数，它们在底层使用编译的代码执行操作，从而提高性能。...使用 Cython 或 Numba 进行编译优化 Cython 和 Numba 是两种工具，可以将 Python 代码编译成本地机器代码，从而提高执行速度。...使用多线程或多进程 在一些计算密集型任务中，使用多线程或多进程可以提高代码的执行速度。...通过结合上述技巧，你可以显著提高 NumPy 代码的执行效率，使其更适用于大规模数据和计算任务。希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的性能优化技术。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
