请注意始终与优化的单线程代码进行比较非常重要。 在这些基准，Ray是10-30倍比串行Python的速度更快，5-25x比多处理更快，5-15x比这两个还要快的大型机器上。 ?...在具有48个物理内核机器，Ray是9倍比Python多快和28X比单线程的Python更快。描绘了误差条，但在某些情况下，误差条太小而无法看到。下面提供了复制这些数字的代码。...此处提供了运行所有基准的代码。此帖子中包含缩写的片段。主要区别在于完整的基准测试包括1）计时和打印代码，2）用于预热Ray对象存储的代码，以及3）用于使基准测试适应较小机器的代码。...这种性能差距解释了为什么可以在Ray之上构建像Modin这样的库，而不是在其他库之上。 Ray的代码如下所示。...因为它必须通过如此多的状态，所以多处理版本看起来非常笨拙，并且最终只能实现比串行Python更小的加速。实际上，您不会编写这样的代码，因为您根本不会使用Python多处理进行流处理。
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器（即时编译器），以此提高运行效率。 ?...不过我们今天不讲这些复杂的工具，看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性，那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢？我们来做个对比实验。...而由于 Python 中局部变量和全局变量的实现方式不同，使用局部变量效率会高些。 所以使用函数不仅提高可读性，用得好还能让代码运行得更快。...居然更快了。这又是为什么呢？ 因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 __getattribute__ 或者 __getattr__ 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
Python 3.7 增加了一个标准库 dataclasses，里面有个装饰器叫 dataclass，非常实用，可以大大提升代码的可读性，最重要的是它让你少写很多代码，从而大大节省你的时间，今天就来说说为什么你需要...假如你正在为一个评论系统编写代码，你新建了一个类，定义了几个成员变量，并为其编写了 init、repr 等魔术方法，代码如下： class Comment: def __init__(self,...__ge__，为了让对象可以被 hash，你还增加了 __hash__，代码是越来越长，每个函数都用到了成员变量，如下： class Comment: def __init__(self, id...order=True) class Comment: id: int text: str = "" 代码简洁了许多，且字段后面可以加上类型提示，来增加可读性。...最后的话 本文分享了 dataclass 的基本用法，它可以大大节省我们编写或修改代码的时间，同时给予我们最大的灵活控制，不会对类产生什么副作用，推荐 Pythoneer 们用起来。
如果你想让Python在同一硬件上运行得更快，你有两个基本选择，而每个都会有一个缺点: ·您可以创建一个默认运行时所使用的替代语言(CPython的实现)——一个主要的任务，但它最终只会是CPython...·您也可以利用某些速度优化器重写现有Python代码，这意味着程序员要花更多精力编写代码，但不需要在运行时加以改变。 如何进行Python性能优化，是本文探讨的主题。...代码转译为其它可高速运行的编程语言。...Nuitka(nuitka.net)可以将python代码转换为C++代码，然后编译为可执行文件，并通过直接调用python的api的方式实现从 解析语言到编译语言的转换，并且在转换到C++的过程中直接使用...不过Cython的缺点是，你并不能真正编写Python代码，这样一来，现有代码将 不会完全自动转移成功。
公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 开源代码：https://github.com/gaopengcuhk/SMCA-DETR 1 前言&背景 目标检测是现在最热门的研究课题...Modulated Co-Attention Spatially Modulated Co-attention（SMCA），它是一个即插即用模块，用于取代DETR中现有的co-attention机制，并通过简单的修改实现更快的收敛和更高的性能...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 往期推荐 Yolo轻量级网络，超轻算法在各硬件可实现工业级检测效果（附源代码） 不再只有...Yolo，现在轻量级检测网络层出不穷（框架解析及部署实践） ICCV2021：阿里达摩院将Transformer应用于目标重识别，效果显著（附源代码） 人脸识别精度提升 | 基于Transformer...Yolo利息的王者：高效且更精确的目标检测框架（附源代码） 腾讯优图出品：P2P网络的人群检测与计数
是一个风格的激活层，而 ? 则是经过直方图匹配后的激活层， ? 则是权重参数，我们定义这个 ? 为histogram损失，在风格迁移中就可以结合gram损失一块使用。 即 ==> ?...直方图匹配和直方图均衡这两个概念应该都比较熟悉，在数字图像处理中是比较常见的算法，opencv就有直方图均衡的算法。...python代码的直方图匹配代码 这里给出通过python实现的直方图匹配算法与pytorch一块使用，输入为tensor型变量，patch为直方图bin分割数，stride为移动步数。...输出为input相对target的匹配。corresponding为相关参数。...该代码参考其cuda代码实现：https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization/blob/master/cuda_utils.cu def
小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。...本赛道要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义。 冠军方案 源代码获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 语义配匹 即可获取。
如果我们能够按原样使用现有的Python程序并以更快的速度运行它，那不是很好吗？这正是PyPy允许你做的事情。 PyPy与CPython PyPy是Python解释器CPython的直接替代品。...高级用户可能会尝试使用PyPy的命令行选项来为特殊情况生成更快的代码，但这种情况通常很少需要。 PyPy也脱离了CPython处理一些内部函数的方式，但它同时试图保留兼容的行为。...例如受益的Python应用程序通常具有长时间循环运行的行为，或者在Web框架的后台中连续运行。 PyPy没有预编译 PyPy编译Python代码，但它不是Python代码的编译器。...由于PyPy执行其优化的方式和Python的固有动态特点，因此无法将生成的JITted代码作为独立二进制文件发出并重新使用它。每次运行都必须编译每个程序。...如果你想将Python编译成可以作为独立应用程序运行的更快的代码，那么还是请使用Cython、Numba或当前实验性的Nuitka项目。
你在使用编辑器写代码的时候是否思考过这个问题：如果少写了一个大括号或中括号，编辑器就会提示错误，这种做法是怎么做到的呢？...其实这个检测就可以通过栈模型来实现，括号的数量总是匹配出现的，并且都是与最近的一个匹配。我们可以编写代码来实现这个检测的功能。...匹配成功：继续读入下一个字符 匹配失败：立即停止，并报错 结束....——成功: 所有字符扫描完毕，且栈为空 ——失败：匹配失败或所有字符扫描完毕但栈非空 【实现代码】 以下代码需要用到栈模型链式存储的 LinkStack.h 和 LinkStack.c 头文件： #include...char left = *(char*)LinkStack_Top(stack); if (match(left, code[i])) { // 匹配成功，从栈中弹出匹配过的左符号 printf(“pop
更快的Python使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。 11 — 字符串连接 ?...- 说明：又是一个字符串连接的问题，不过这个例子举的不好，join适用的场景是一次连接多个字符串，会比加号连接多个字符串要快很多（加号相当于一个一个连接）。 12 — 数字的格式化 ?...- 说明：当调用len()方法时，系统实际上是调用了对象内置的__len__方法，从这个层面理解，直接调用__len__应该比len()方法更快。...- 说明：对于重载了运算符的对象，没有对应的C实现运算方法，所以直接直接调用魔术方法速度会更快。 16 — 对range结果求和 ? - 最差/最优时间比：2.95 - 使用建议：推荐使用第一种。...- 说明：dict的update方法适用于合并两个字典的情况，也就是说可以一次合并多个key，所以相比于直接访问key速度要慢；根据图中的测试，在100这个量级上，表达式生成的速度要慢一些，但是在更大的量级上
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器（即时编译器），以此提高运行效率。...不过我们今天不讲这些复杂的工具，看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。 函数 函数可以提高代码的可读性，那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢？我们来做个对比实验。...而由于 Python 中局部变量和全局变量的实现方式不同，使用局部变量效率会高些。 所以使用函数不仅提高可读性，用得好还能让代码运行得更快。...居然更快了。这又是为什么呢？ 因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 getattribute 或者 getattr 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
麻省理工学院的研究人员建立了一个新的基准测试工具，可以准确预测给定代码在计算机芯片上执行所花费的时间，这可以帮助程序员调整代码以提高性能。...为了使代码尽可能快地运行，开发人员和编译器（将编程语言转换为机器可读代码的程序）通常使用的是性能模型，这些模型通过模拟给定的芯片体系结构来运行代码。 ?...编译器使用该信息来自动优化代码，而开发人员使用该信息来解决将运行该代码的微处理器的性能瓶颈。但是，机器代码的性能模型是由相对较少的专家小组手写的，并且未经适当验证。...所以，模拟的性能测量通常会偏离实际结果。 在去年的一系列会议论文中，研究人员描述了一种新颖的机器学习管道，该管道可自动执行此过程，从而使其变得更轻松、更快、更准确。...最终，开发人员和编译器可以使用该工具来生成代码，这些代码可以在越来越多的多样化“黑匣子”芯片设计上更快，更高效地运行。
---- 前言 代码都是由 CPU 跑起来的，我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率，特别是在编写计算密集型的程序，更要注重 CPU 的执行效率，否则将会大大影响系统性能。...那么，接下来我们就来看看，CPU Cache 到底是什么样的，是如何工作的呢，又该写出让 CPU 执行更快的代码呢？ ---- 正文 CPU Cache 有多快？...---- 如何写出让 CPU 跑得更快的代码？...访问的数据在 CPU Cache 中的话，意味着缓存命中，缓存命中率越高的话，代码的性能就会越好，CPU 也就跑的越快。 于是，「如何写出让 CPU 跑得更快的代码？」...要想写出让 CPU 跑得更快的代码，就需要写出缓存命中率高的代码，CPU L1 Cache 分为数据缓存和指令缓存，因而需要分别提高它们的缓存命中率： 对于数据缓存，我们在遍历数据的时候，应该按照内存布局的顺序操作
Maven经常被拿来和Gradle做对比，最大的劣势之一就是Maven构建慢，Gradle比Maven构建速度快2到10倍，而如今Maven也可以更快了。...使用GraalVM代替JVM mvnd之所以快是因为它使用了GraalVM替代了传统的JVM，因此它启动更快，占用内存更少，而且在实行构建时不需要为每个构建启动新的JVM。...JIT可以大大降低编译时间，在重复构建过程中，JIT优化代码立即可用，也极大提高了构建效率。...并行构建 目前Maven 3的并行构建（parallel builds）还是实验特性，而且要求使用的插件必须是线程安全的。而mvnd默认就支持使用多个CPU内核进行并行构建。...当然如果你的源代码不支持并行构建，也可以通过添加- T1 参数切换到串行构建。 简单尝试 接下来简单尝试一下mvnd。 安装 目前mvnd已经支持Linux、MacOS、Windows平台。
在java和rust中返回Optional的开销对比 一些编程语言，如 Java 或 Scala，提供了不止一种方式来表达“lack of value”的概念。...传统上，一个特殊的null值用于表示根本不引用任何值的引用。...不幸的是，人们认为 Java 中的可选值可能会带来性能损失。在这篇博文中，我将尝试回答是否属实，如果性能惩罚真的存在，那么严重程度如何。...文章链接，https://pkolaczk.github.io/overhead-of-optional/ 让你的rust代码变得更快 使用Criterion.rs和火焰图进行性能调优。...这也是有充分理由的——许多基准测试表明，用Rust编写的软件速度很快，有时甚至是最快的。不过，这并不意味着所有用Rust编写的东西都能保证速度。
前段时间测评了更快的 Maven 构建工具 mvnd，感觉性能挺高的，貌似有了种“没必要再用 Gradle”的感觉了，而本文通过三者的性能对比，告诉你到底谁才是王者。...mvnd 是 apache/maven 的一个子项目，它并不是一个全新的构建工具，而是对 maven 的扩展。...3.1 更换 Gradle 为国内源 为了更快的下载（第三方 jar 包）我们可以配置一下 Gradle 为国内源，首先打开用户目录下的 .gradle 文件夹，创建一个 init.gradle 文件，...扩展：Gradle 打包文件存放目录 Gradle 打包的文件存放在“项目根路径\build\libs”下，如下图所示： 总结 虽然 mvnd 的目标是借鉴 Gradle 技术提供更快的 Maven...构建，但通过本文的测试发现，Gradle 打包的性能依然是最高的，相比于 Maven 性能提升了 418%，相比于 mvnd 性能提升了 300%，并且 Gradle 的配置文件更加的简单、易读，依然是最值得推荐的项目构建工具
要让代码运行得更快，可以从多个方面进行优化，包括算法、数据结构、并行化、I/O 操作等。...以下是优化代码运行速度的主要方法：1、问题背景 下列为原始代码，使用 Python 从一个包含 6 列（0-5）的输入文件中读取数据，并进行一系列处理和计算，包括：def check(inputfile...使用多进程或多线程进行并行处理：如果代码需要处理大量的数据，可以使用多进程或多线程进行并行处理。这可以充分利用计算机的多个核，从而提高处理速度。...总结优化代码运行速度的首要任务是找到瓶颈，通过分析工具（如 cProfile）定位性能热点。优先从算法和数据结构优化入手，其次是并行化、I/O 和硬件加速。...通过这些方法，几乎所有类型的代码都可以实现显著的性能提升。
在本文中，我们将了解为什么 C 语言代码比 Python 运行得更快。 Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。...解释代码总是比实际的机器代码慢，因为它需要更多的指令来实现指令，而不是执行实际的机器指令。 例 考虑表达式 x += 1。...这不是更快吗？不，实际上不是。 尽管使用缓存字节码更快，但它的执行或操作速度不如机器代码快。 运行代码的真正 CPU 不是虚拟计算机。...尽管如此，虚拟计算机仍会执行创建的代码。 原生代码 一旦程序被构建出来，它还没有完全转换为本机代码，直到它被转换为它所设计的平台的本机二进制CPU指令。...结论 在本文中，我们了解了为什么 C 语言代码执行比 Python 更快的不同原因。
处理开始匹配/停止匹配请求 实现 handleTestMessage 先从会话中拿到当前玩家的信息 解析客户端发来的请求 判定请求的类型 如果是 startMatch，则把用户加入到匹配队列 如果是...只要队列里面的元素 (匹配的玩家) 凑成了一对，就把这对玩家取出来，放到一个游戏房间中 当前的匹配实现，比较粗糙，只是简单的搞了三个段位的队列 如果想要匹配的更加精确，就可以多搞几个队列 实现匹配器(1...当在匹配的时候，突然连接关闭/断开了，相应的匹配就要停止了 停止匹配逻辑为：matcher.remove(user); 实现匹配器(2) 修改 game.Matcher，实现匹配逻辑 在 Matcher...使用到多线程代码的时候，一定要时刻注意“线程安全”问题 此处我们使用 synchornized 进行加锁 指定一个“锁对象” 到底针对谁进行加锁 只有多个线程在尝试针对同一个锁对象进行加锁的时候，才会有互斥效果...在这个代码中，就会出现 handlerMatch 已进入方法就快速返回，然后再次进入方法… 循环速度飞快，但是却没有什么实质的意义，这个过程中 CPU 占用率会非常高 这个就是我们说的——忙等 如何解决
不知道有没有人注意过同样的代码是否封装在函数里，运行速度是不同的。...比如以下两个代码： 未封装在函数中的代码iteration.py: import datetime start = datetime.datetime.now() for i in range(10*...for i in range(10**8): pass main() end = datetime.datetime.now() print (end-start) 分别运行这两段代码...，第一段代码输出时间0:00:04.791258； 第二段输出时间02.907351（每次可能时间不太相同，不过都是第一段时间长）。...这其实是因为存储局部变量和全局变量的时间不同，这与CPython的编译有关。在函数中时i是一个局部变量，而不在函数中时就变成了全局变量。
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