目前AI算法开发特别是训练基本都以Python为主，主流的AI计算框架如TensorFlow、PyTorch等都提供了丰富的Python接口。有句话说得好，人生苦短，我用Python。但由于Python属于动态语言，解释执行并缺少成熟的JIT方案，计算密集型场景多核并发受限等原因，很难直接满足较高性能要求的实时Serving需求。在一些对性能要求高的场景下，还是需要使用C/C++来解决。但是如果要求算法同学全部使用C++来开发线上推理服务，成本又非常高，导致开发效率和资源浪费。因此，如果有轻便的方法能将Python和部分C++编写的核心代码结合起来，就能达到既保证开发效率又保证服务性能的效果。本文主要介绍pybind11在腾讯广告多媒体AI Python算法的加速实践，以及过程中的一些经验总结。
本章简要概述了 C++11 标准的 SWIG 实现。SWIG 的这一部分仍在进行中。
CPP1、一个函数返回多个变量的方式：1、通过引用传递参数，函数内修改参数值后，函数外部自动改变；2、通过指针传递参数，比引用传参好的点是，可以传nullPtr;3、Tuple4、Pair5、std::array 取值麻烦，array.get<0>(sources);不晓得这个0参数具体含义，不直观；6、struct包装多个变量，return {x,y};即可将x,y的值返回给调用方。CPP2：template1、类似java \c#中的泛型2、template<typename T>;3、template
使用cython编译pyx文件输出c和h文件（带cdef public等定义才会输出头文件）,pyx添加
很有可能，您正在阅读本章是出于以下两个原因之一；您要么想自定义 SWIG 的行为，要么无意中听到有人嘟囔着一些关于“typemaps”的难以理解的胡言乱语，然后问自己“typemaps，那些是什么？” 也就是说，让我们先做一个简短的免责声明，即“Typemaps”是一种高级自定义功能，可以直接访问 SWIG 的低级代码生成器。不仅如此，它们还是 SWIG C++ 类型系统（它自己的一个重要主题）的组成部分。typemaps 通常不是使用 SWIG 的必需部分。因此，如果您已经找到了进入本章的方法，并且对 SWIG 默认情况下已经做了什么只有一个模糊的概念，那么您可能需要重新阅读前面的章节。
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
pxd 文件可以看成是Cython（即pyx文件）的头文件，关于pxd和pyx文件可以简单如下来理解：
由于元旦第二天开始状态奇差，本周并没有增加太多内容，周记的内容也会相对少一些。以及本周的内容主要在于生成C++的代码，更多的是Ruby的元编程技巧。
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环，你只能使用它，而不能放入矩阵中，因为数据必须按顺序处理，那该怎么办？有没有办法加快Python本身的速度？
每个项目都必须处理依赖关系，而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章，检测外部库和程序，展示了如何在系统上找到已安装的依赖项，并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而，如果依赖关系未得到满足，我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是，使用 CMake，我们可以组织项目，以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项，并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的，允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式，我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器：在您的项目中，您将以相同的方式处理依赖项，无论它们是否已经在系统上可用，或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式，并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
今天雄哥教小伙伴们怎么写代码，让其他程序员看不懂，对，小伙伴们听错，今天就是教大家怎么写出让同事无法维护的代码，保证不会被打死。
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言（例如 C）具有静态类型，这意味着我们必须告诉 C 变量的类型，函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言，而 Python 是一种解释语言。 根据经验，可以说 C 比 Python 更快，但灵活性更低。 通过 Cython 代码，我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后，我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
1. 以前在C语言的时候，{}一般用于初始化数组或结构体，例如下面代码的初始化方式，数组array1和array2可以在创建的同时进行初始化，同样结构体p1和p2也可以在定义的时候初始化，p2的_y成员变量默认初始化为0.
原文：http://mindprod.com/jgloss/unmain.html
除其他事项外，傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号（时域）分离为以离散频率（频域）起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换（DFT），这就是众所周知的快速傅里叶变换（FFT），它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算，也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析！ 注意，本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
C++11增加了许多的特性，auto就是一个很明显的例子。 还有就是typedid（）获取数据变量的类型 看下面简短的代码： atuo： 很像java中的加强for循环....。 1 //获取一个数据变量的类型 2 #include<iostream> 3 #include<stdlib.h> 4 5 int main() { 6 7 double db = 10.9; 8 double *ps = &db; 9 auto v
地址：https://coolshell.cn/articles/4758.html
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。
C++11 的新特性可变参数模板能够让我们创建可以接受可变参数的函数模板和类模板，相比 C++98/03 ，类模版和函数模版中只能含固定数量的模版参数，可变模版参数是一个巨大的改进。然而由于可变模版参数比较抽象，使用起来需要一定的技巧，所以这块还是比较晦涩的。所以我们只需要掌握一些基础的可变参数模板特性够了，如果大家有需要，再可以深入去学习。
读到一个非常有趣的文章，原文来自国外某网站，经过作者的翻译，读来非常有趣，反话正说，诙谐之中却道出了好多程序员不好的编程习惯。以下是翻译原文。 酷壳里有很多我觉得很不错的文章，但是访问量最大的却是那篇《6个变态的Hello World》，和它能在本站右边栏“全站热门”中出现的还有“如何加密源代码”，以及编程真难啊等这样的文章。可见本站的读者们的偏好，我也相信你们都是“身怀绝技”的程序员。所以，今天给大家推荐这篇文章，相信一定能触动大家的兴奋点。 这篇文章的原文在这里（http://mindprod.com/
1982年，Bjarne Stroustrup 博士在C语言的基础上引入并扩充了面向对象的概念，发明了一种新的程序语言。为了表达该语言与C语言的渊源关系，所以将其命名为C++。简言之，C++是基于C语言而产生的，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行面向对象的程序设计。C++ 的发展史如下：
在C++98中，如果想要对一个数据集合中的元素进行排序，可以使用std::sort方法。
有人说C++ 23是一个小版本，相对C++11或者C++20而言，它就像站在巨人肩膀之上的小矮子。但实际上C++23版本正式克服了很多困难推出了比C++14规模要大且可以媲美C++17的改进。本篇文章，将主要对C++23的新特性做一个介绍。
在某种意义上来说，传统 C++ 会把 NULL、0 视为同一种东西，这取决于编译器如何定义 NULL，有些编译器会将 NULL 定义为 ((void*)0)，有些则会直接将其定义为 0。
在2003年C++标准委员会曾经提交了一份技术勘误表(简称TC1)，使得C++03这个名字已经取代了C++98称为C++11之前的最新C++标准名称。不过由于C++03(TC1)主要是对C++98标准中的漏洞进行修复，语言的核心部分则没有改动，因此人们习惯性的把两个标准合并称为C++98/03标准。从C++0x到C++11，C++标准10年磨一剑，第二个真正意义上的标准珊珊来迟。相比于C++98/03，C++11则带来了数量可观的变化，其中包含了约140个新特性，以及对C++03标准中约600个缺陷的修正，这使得C++11更像是从C++98/03中孕育出的一种新语言。相比较而言，C++11能更好地用于系统开发和库开发、语法更加泛华和简单化、更加稳定和安全，不仅功能更强大，而且能提升程序员的开发效率，公司实际项目开发中也用得比较多，所以我们要作为一个重点去学习。C++11增加的语法特性非常篇幅非常多，我们这里没办法一 一讲解，所以本期博客主要讲解实际中比较实用的语法。
在日常的代码编写中经常出现不同数据格式转换的场景，比如给定一个整数，将其与每周的星期名称映射起来，该如何实现呢？
昨天的C++の容器vector我们聊了C++中的vector，也是我们目前为止遇到的第二个容器，之前还遇到过string,只是我们没有说明它的容器属性，后面讲到容器时，一并补充。今天我们继续聊另外一个序列化容器 —— array。
NumPy 1.19.5 是一个小的 bug 修复版本。除了修复了一些错误外，主要的改进是更新到了 OpenBLAS 0.3.13，在不中断其他平台执行的同时解决了 Windows 2004bug。此版本支持 Python 3.6-3.9，并计划是 1.19.x 循环中的最后一个版本。
人工智能最火的语言，自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
类似于Rust By Example的一本小书，是教你学WASM。目测内容还不够丰富，不过可以先关注。
C++进阶：C++11(列表初始化、右值引用与移动构造移动赋值、可变参数模版…Args、lambda表达式、function包装器)
捕捉列表，该列表总是出现在lambda函数的开始位置，编译器根据[]来判断接下来的代码是否为lambda函数，捕捉列表能够捕捉上下文中的变量供lambda函数使用
C++继承了C语言的指针，一直以来指针的一些问题困扰着开发人员，常见的指针问题主要有:内存泄露、野指针、访问越界等。值得庆幸的是C++标准委员会给我们提供了auto_ptr智能指针，后面又引入了share_ptr以及weak_ptr帮助我们正确和安全的使用指针，本文主要是介绍boost库提供的解决方案，期望通过本文能够给你提供一个新的天地。
NumPy 1.26.0 发布是 1.25.x 发布周期的延续，增加了对 Python 3.12.0 的支持。Python 3.12 放弃了 distutils，因此支持它需要找到一个替代方案来替代 NumPy 使用的 setup.py/distutils 基于的构建系统。我们选择使用 Meson 构建系统，这是第一个支持它的 NumPy 版本。这也是第一个支持 Cython 3.0 的版本，同时保留了 0.29.X 的兼容性。支持这两个升级是一个大项目，在这个版本中有 100 多个文件被修改。更新日志没有完全记录工作的全部范围，特别感谢 Ralf Gommers、Sayed Adel、Stéfan van der Walt 和 Matti Picus 在主要开发分支中做了大部分工作。
本篇文章将会围绕最近给Apache提的一个feature为背景，展开讲讲CPython遇到的问题，以及尝试自己从0写一个库出来，代码也已经放星球了，感兴趣的同学可以去下载学习。
<string>是C++标准库头文件，包含了拟容器class std::string的声明（不过class string事实上只是basic_string<char>的typedef），用于字符串操作。 <cstring>是C标准库头文件<string.h>的C++标准库版本，包含了C风格字符串（NUL即’\0’结尾字符串）相关的一些类型和函数的声明，例如strcmp、strchr、strstr等。<cstring>和<string.h>的最大区别在于，其中声明的名称都是位于std命名空间中的，而不是后者的全局命名空间。 看定义就知道了，string是新标准，定义了namespace std;而cstring虽然也是新标，但是定义中包含的是string.h。 string中可以进行+ = += >等运算，而cstring中不能进行相关运算。
在应用开发中，Python 通常与其他语言进行交互，以达到更好的功能和性能。下面是一些常见的 Python 与其他语言的交互方式：
这篇文章就教大家几个防御性编程的小技巧，大家没事的时候可以“逝一逝”，看看是保命心经，还是夺命绝招。
在C++98中，标准允许使用花括号{}对数组或者结构体元素进行统一的列表初始值设定。比如：
在C++编程中，异常处理是一种重要的技术，用于处理程序在运行时可能出现的错误或意外情况。异常是指在程序执行过程中发生的某种不正常的情况，例如除以零、内存访问错误或无效的输入等。传统的错误处理方式通常涉及使用错误代码或返回特殊值来指示问题，但这种方式可能会导致代码混乱、繁琐，并且容易被忽略或处理不当。
C++本身就是c的补充，所以在关键字上肯定是要多于C语言的 C++总计63个关键字，C语言32个关键字 这里我们对关键字不做过多的讲解 看图了解即可：
Python 进阶 我们在Python进阶教程(二)，介绍了一些Python进阶用法。今天给大家介绍的是和c/c++混合编程的用法。我们都知道特别是Python2.x版本GIL的影响造成多线程计算方面是鸡肋，并且常常在高性能计算方面依赖很多包。如果我们想切合我们自己的业务处理，比如高性能部分我们用C/C++生成动态链接库，Python调用该动态链接库。我们今天主要介绍Python在和c/c++混合编程。 Python和C/C++混合编程 在和C/C++代码进行混合编程时，我们通常需要采用以下几个技术点： C
在软件开发中，调试和测试是非常重要的步骤，它们可以帮助我们发现和修复代码中的错误，确保软件的质量和可靠性。本篇文章将介绍如何使用调试器和单元测试工具来调试和测试 C++ 代码。
前言 整个快速教程直接上例子，具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位置上 void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size
北京 | 深度学习与人工智能研修 12月23-24日 再设经典课程 重温深度学习 正文共2583个字，7张图，预计阅读时间：7分钟。 前言 整个快速教程直接上例子，具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位
世界上的所有事物都可以看做是对象，二对于每个对象，抽想起来均可以分为两个要素，属性和行为。
我们要造的轮子是一个最简单的栈的实现，用 C/C++来编写能够减小不必要的开销，带来显著的加速。
C++提供了很多泛型算法，可以对各个容器使用，如sort对迭代器范围内的容器元素排序、unique把不重复的元素排列到容器前列去、copy复制范围内的容器元素、find寻找符合条件的容器元素等等。
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