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Python 全栈 191 问（附答案）

列举几个容器对象 join 方法使用举例 正则表达式 [\da-zA-Z]表示什么含义？ dir() 的含义 列举几个魔法方法 @property 使用举例 什么是可变 (mutable) 容器?...Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例 列表和迭代器有何区别？ 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？...开放的服务或 API, 被其他系统调用，怎能不掌握 Python 对象的序列化知识呢！ 除了 print, print, 我们还应该掌握 logging 模块，它的设计理念又是怎样的。...总结 NumPy 常用的方法：flatten, newaxis, repeat, tile, vstack, hstack, concatenate, c_, argmax, argmin NumPy...求两个特征的相关系数 如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充 Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结，从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等

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python自测100题「建议收藏」

它可以允许一些参数，并以元组的形式返回一个值或多个值。除了函数之外，Python还有其他构造，例如类或适合同一类别的类实例。 Q14.Python中Pass和Continue有什么区别？...； 4）多重继承 – 派生类从多个基类继承。...相反，缺点可能是函数调用期间变量可能会意外更改。 Q36.Lambda和Def之间的主要区别是什么？ 当lambda是uni-expression函数时，Def可以包含多个表达式。...使用装饰器，您可以包装类或函数方法调用，以便在执行原始代码之前或之后执行一段代码。装饰器可用于检查权限，修改或跟踪传递给方法的参数，将调用记录到特定方法等 Q89.NumPy和SciPy有什么区别？...Q95.什么是关联查询，有哪些？ 将多个表联合起来进行查询，主要有内连接、左连接、右连接、全连接（外连接） Q96.写爬虫是用多进程好？还是多线程好？ 为什么？

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    python自测100题

    它可以允许一些参数，并以元组的形式返回一个值或多个值。除了函数之外，Python还有其他构造，例如类或适合同一类别的类实例。 Q14.Python中Pass和Continue有什么区别？...； 4）多重继承 - 派生类从多个基类继承。...相反，缺点可能是函数调用期间变量可能会意外更改。 Q36.Lambda和Def之间的主要区别是什么？ 当lambda是uni-expression函数时，Def可以包含多个表达式。...使用装饰器，您可以包装类或函数方法调用，以便在执行原始代码之前或之后执行一段代码。装饰器可用于检查权限，修改或跟踪传递给方法的参数，将调用记录到特定方法等 Q89.NumPy和SciPy有什么区别？...Q95.什么是关联查询，有哪些？ 将多个表联合起来进行查询，主要有内连接、左连接、右连接、全连接（外连接） Q96.写爬虫是用多进程好？还是多线程好？ 为什么？

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    用 Numba 加速 Python 代码，变得像 C++ 一样快

    有关所有兼容函数的完整列表，请查看 此处。 2. 为什么选择 Numba？ ? 那么，当有像 cython 和 Pypy 之类的许多其他编译器时，为什么要选择 numba？...通过这种方式，您可以更好地控制您的函数。 如果需要，您甚至可以传递多个函数签名。 ?...：定义一个函数使其成为 stencil 类型操作的核函数 @jitclass：用于 jit 类， @cfunc：声明一个函数用于本地回调（被C/C++等调用）， @overload：注册您自己的函数实现...为此您必须从 numba 库中导入 cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。...关于核函数要记住一些要点： a）核函数在被调用时要显式声明其线程层次结构，即块的数量和每块的线程数量。您可以编译一次核函数，然后用不同的块和网格大小多次调用它。 b）核函数没有返回值。

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    【译】使用“不安全“的Python加速100倍代码运行速度

    因此，numpy 数组的列对应于 PNG 图像的行。这在某种意义上使 numpy 图像布局成为"行优先"，但代价是 x 和 y 的含义与通常相反。...所以我猜它将 alpha 通道与 RGB 像素一起保留，并且步幅中的 4 需要跳过 RBGA 中的 A。但是，我想问，为什么有单独的 pixels3d 和 pixels_alpha 函数？...在使用 numpy 和 pygame Surface时，分别处理 RGB 和 alpha 总是很麻烦。为什么不是一个单一的 pixels4d 函数呢？ ...好吧，4 而不是 3 我可以接受。...但是特别是对于调整大小，pygame 有 smoothscale，相对于它，我们的加速比是 13-15 倍。在 GitHub 上还有一些其他函数的基准测试，其中一些没有相应的 pygame API。...然而我们没有编写任何 C 代码 - 这全部都是 Python。 Rust 有一个"unsafe"关键字，编译器强制你意识到你正在调用一个会破坏正常安全性保证的 API。

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    手把手的Numpy教程【一】

    Numpy是做什么的我们很好理解，但是我们可能更加好奇它更深层次的意义究竟是什么？关于这个问题我们从浅到深不停地追问，可以得到许多不同的答案。...在Andrew的课程当中，他曾经演示过，同样的矩阵运算，如果我们通过Python中的循环实现速度会比调用Numpy慢上多达上百倍。这个差异显然是非常可怕的。 但为什么Numpy会更快呢？...而矩阵和向量的一些操作是可以通过多线程并发来加速计算的，而Python本身的特性导致了Python不能执行这样的操作。那么通过Python调用C++实现的计算库也就是唯一的选择了。...我们创建除了ndarray之后，关于获取ndarray基本信息的api大概有下面四个。 第一个是通过.ndim查看ndarray的维度，也就是查看这是一个几维的数组： ?...正是因为Python本身多线程的限制，导致它在需要高并发计算的场景下性能很差。才会需要通过Python去调用C++或者是其他语言的底层实现。这也是为什么Python经常被称为胶水语言的原因。

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    Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

    加减乘除 Tensor当中支持好几种运算的方法，我们以加法为例来了解一下。首先支持通过符号直接运算： 第二种方法是我们可以调用torch当中的函数，比如加法的函数就是add。...和Numpy当中传入inplace参数的设计不同，Tensor当中是通过api区分的，在原函数名下增加一个下划线即是inplace的api，比如add的inplace方法是add_。...Tensor当中定义了7种CPU类型和8种GPU类型： 我们可以调用内置函数将它们互相转化，这些转换函数有：long(), half(), int(), float(), double(), byte(...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...另外一点就是tensor库的底层也是C和C++，运行效率显然Python更高。所以我们不能简单地把它理解成一个计算包，对于深度学习来说，它并不仅仅只是计算。

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    python面试题目及答案(数据库常见面试题及答案)

    这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。 Q1、Python中的列表和元组有什么区别？ Q2、Python的主要功能是什么？...Python允许基于C的扩展，例如numpy函数库。 Python可用于许多领域。Web应用程序开发，自动化，数学建模，大数据应用程序等等。它也经常被用作“胶水”代码。...使用和实例化的Random类创建一个独立的多个随机数生成器。 Q25、range＆xrange有什么区别？ 在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同。...Q33、operators中的is、not和in各有什么功能？ Operators是特殊函数，它们比较一个或多个值并产生相应的结果。...Python有一个多线程库，但是用多线程来加速代码的效果并不是那么的好， Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。

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    吐血总结！100个Python面试问题集锦

    这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。 Q1、Python中的列表和元组有什么区别？ ? Q2、Python的主要功能是什么？...Python允许基于C的扩展，例如numpy函数库。 Python可用于许多领域。Web应用程序开发，自动化，数学建模，大数据应用程序等等。它也经常被用作“胶水”代码。...使用和实例化的Random类创建一个独立的多个随机数生成器。 Q25、range＆xrange有什么区别？ 在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同。...Q33、operators中的is、not和in各有什么功能？ Operators是特殊函数，它们比较一个或多个值并产生相应的结果。...Python有一个多线程库，但是用多线程来加速代码的效果并不是那么的好， Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。

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    吐血总结！50道Python面试题集锦（附答案）「建议收藏」

    这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。 Q1、Python中的列表和元组有什么区别？ Q2、Python的主要功能是什么？...Python允许基于C的扩展，例如numpy函数库。 Python可用于许多领域。Web应用程序开发，自动化，数学建模，大数据应用程序等等。它也经常被用作“胶水”代码。...使用和实例化的Random类创建一个独立的多个随机数生成器。 Q25、range＆xrange有什么区别？ 在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同。...Q33、operators中的is、not和in各有什么功能？ Operators是特殊函数，它们比较一个或多个值并产生相应的结果。...Python有一个多线程库，但是用多线程来加速代码的效果并不是那么的好， Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。

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    c#面试题抽象类和接口的区别-金三银四面试：C#程序员经常遇到的30道基础面试题，想你所想

    19、请解释这种语法现象   20、一个构造函数能否调用另一个构造函数，如果能请写出简单代码？   21、params是什么含义？   22、C#中没有运算符重载？能否使用指针？   ...23、C#中有很多类被定义为public有什么意义？   24、修饰符有什么含义？   25、JAVA的代码是半编译半解释的，C#代码是否也是这样的？   ...26、私有程序集与共享程序集有什么区别？   27、请解释进程与线程的区别？进程与程序的区别？   28、CLR与IL分别是什么含义？   29、对象能否调用静态方法？   ....;   11、C#中有没有静态构造函数，如果有是做什么用的？   有。静态构造函数用于初始化类。在创建第一个实例或引用任何静态成员之前，将自动调用静态构造函数来初始化类。...具体地说，不应该使用不安全上下文尝试在C#中编写C代码。   23、C#中有很多类被定义为public有什么意义？   public关键字将公共访问权限授予一个或多个被声明的编程元素。

    2.8K20

    从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

    CuPy 提供了通过基于CUDA的并且兼容Numpy的高级函数，PyCUDA提供了对CUDA API更细粒度的控制，英伟达也发布了官方CUDA Python。...第一个需要注意的是内核(启动线程的GPU函数)不能返回值。所以需要通过传递输入和输出来解决这个问题。这是C中常见的模式，但在Python中并不常见。 在调用内核之前，需要首先在设备上创建一个数组。...threadIdx.x 从 0 运行到 7，因此它们自己无法索引我们的数组，不同的块也具有相同的threadIdx.x。但是他们有不同的blockIdx.x。...如果我们改变数组的大小时会发生什么？我们这里不改变函数而更改网格参数（块数和每个块的线程数），这样就相当于启动至少与数组中的元素一样多的线程。 设置这些参数有一些”科学“和一些”艺术“。...在使用 Numba 时，我们还有一个细节需要注意：Numba 是一个 Just-In-Time 编译器，这意味着函数只有在被调用时才会被编译。因此计时函数的第一次调用也会计时编译步骤，这通常要慢得多。

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    VPF：适用于 Python 的开源视频处理框架，加速视频任务、提高 GPU 利用率

    其中—— PyNvDecoder 类有五个主要方法： DecodeSingleSurface 从输入视频解码单帧，返回带有解码像素的 Surface。...下次用户调用此方法时，将返回另一个 NumPy 数组实例。如果未解码帧，它将返回空的 NumPy 数组。...与此不同的是，VPF 类方法每次被调用时都会返回新的 NumPy 数组实例。移动构造函数可避免内存复制的运行成本。...二、VidGear VidGear 是一个围绕 OpenCV 视频 I/O 模块的轻量级 python 包装器，它使用多线程 Gears（又名 API）构建，每个都有独特的开拓性功能。...这些 API 提供了易于使用，高度可扩展的多线程包装器，这些包装器围绕着许多底层的最新 python 库，例如 OpenCV，FFmpeg，picamera，pafy，pyzmq 和 python-mss

    3.3K20

    nvmath Python革命：如何让CUDA数学库易用？

    转向nvmath Python世界的最大优势在于，您能无缝访问所有这些功能。其API设计高度保持与C端一致性，所有C端的官方文档仍然完全适用，每个函数都能直接对应调用。...nvmath Python提供了预定义的后处理函数， 除带偏置的ReLU外，还支持纯偏置、Tanh、Sigmoid等不同类型。 此处关键优化在于：当引入后处理函数时，我们实际上将多个内核操作融合。...关于测试版功能： 我们提供了底层CUDA数学库的绑定接口，包括之前提到的高级矩阵乘法API、FFT变换，以及可直接调用的设备函数和数值内核。这些功能共同构建了我反复强调的跨库互操作能力。...可以看到这里我改用numpy数组：在GPU端需要显式分配内存位置，用于存储输出结果，最终再传回主机端。 注意核函数启动时的尖括号语法：这不是列表定义，而是用于指定网格尺寸和每块线程数。...Numba最擅长处理： 紧密循环 高并行任务 结合NumPy使用 如果代码中有大量分支判断、复杂函数调用，或超出NumPy典型使用场景的操作，Numba可能不是最佳选择。

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    深度学习三人行(第1期)---- TensorFlow爱之初体验

    因此我们在巨大的数据量的情况下训练庞大的神经网络的时候，就不会有那么大的压力。 在当前的深度学习库中，有很多开源的学习库，如下表： 我们为什么选择TensorFlow库呢？...我们详细看下TensorFlow有什么优势： 多平台运行，Windows，Linux，macOS，IOS和Android等 提供简单的Python API (TELearn²) 兼容SciKit-Learn...机器学习库 提供简单API (TF-slim)去建立训练和评价神经网络模型 包含很多机器学习方法的高性能的C++优化代码 强大的可视化(TensorBoard)可以查看计算过程，比如学习曲线 TensorFlow...我们知道上面的计算y和z的值需要两次计算w和x节点，但是，如果想更高效率的计算y和z的值的话，则需要将两个计算放到一个图中，如下： 其实在单线程中，多个session之间不共享任何信息，即使不同session...就像numpy中的数组，tensor有一个类型和尺寸。

    47320

    ＜多线程的简介&创建&Thread类＞

    实际上，一个进程中，是可以有多个线程的~~每个线程都是可以独立的进行调度的~~ 因此以后看到进程的调度，我们就知道，并不是把整个进程进行调度。...六、进程与线程的区别（经典面试题） 1.进程包含线程，一个进程里面可以有一个线程，也可以有多个线程 2.进程和线程，都是用来实现 并发编程 场景的，但是线程比进程更加轻量，更高效 3.同一个进程的线程之间...start和run方法的区别的功能描述 //start和run都是Thread的成员 //run只是描述了线程的入口（线程要做什么任务） //start则是真正调用了系统API，在系统中创建出线程...ps：static历史问题 c语言最初引入了static，以前的操作系统，运行的进程中，专门有一个内存区域，叫做“静态内存区”随着时间发展，静态内存区没有了，后来c就是用static表示其他含义了。...c++中把static又赋予了新的含义，c++引入了类和对象的概念，static就是类的成员，达到“类方法”“类属性”定义效果了（如果新加关键字来表示“类方法”“类属性”不合适，这会导致现有的代码可能产生冲突

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    JAX 中文文档（十二）

    第五个挑战：从 NumPy 继承的不精确 API JAX 用户界面 API 的大部分内容都继承自jax.numpy子模块中的 NumPy。...= matmul_basic(a, b) # c: f32[8, 32] 注意： 不需要嵌套（或axis_index_groups）来处理多个轴的并行性，不像pmap； 调用者中没有重塑，不像...评估：什么在范围内？ 在本节中，我们将尝试根据上述标准评估 NumPy 和 SciPy 的 API，包括当前 JAX API 中的一些示例。...尽管如此，JAX 数组与 numpy.testing 兼容，并且在整个 JAX 测试套件中频繁使用它。 SciPy API SciPy 没有顶层命名空间中的函数，但包含多个子模块。...从多个角度评估，这些 API 表现不佳：它们基于类而非低级，除了最简单的方法外，无法有效地用 XLA 操作表达。

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