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。
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题，我们今天就来讲讲这道题的含义和解法，包含Python编码全过程。
Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
我们在日常工作中经常要“批量”处理一些任务，比如“批量”解压目录下的gz文件。当然，用shell写一个for循环是很简单就可以实现的，比如下面这样：
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
Python是一门简单易学，而且功能非常强大的语言，目前是火的一大糊涂，据说除了生孩子啥都干。但是Python有一个很致命的问题就是慢，看下面两个人都吵起来：
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
打卡刷LeetCode是受小詹的启发，自己也会在LeetCode刷题之前只是在网上做完就行了，今年在刷题的时候突然想做一下记录以后做回顾，之后每天都在有道云笔记做点记录，现在既然开了公众号索性就增加这个专栏。每天一题每一题都吃透，希望看到自己成长的点点滴滴。我会用两种语言来解决所有问题，专科的时候主修java现在本科自学python，所以两种语言都做一个尝试。
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
每当出现编程速度竞赛时，Python通常都会走到最底层。有人说这是因为Python是一种解释语言。所有的解释语言都很慢。但是我们知道Java也是一种语言，它的字节码由JVM解释。
在项目中，我们可能遇到有定时任务的需求。其一：定时执行任务。例如每天早上 8 点定时推送早报。其二：每隔一个时间段就执行任务。比如：每隔一个小时提醒自己起来走动走动，避免长时间坐着。今天，我跟大家分享下 Python 定时任务的实现方法。
你知道的，昨晚在我在看《行尸走肉》时，不是享受僵尸野蛮和被迫吃人，或引人入胜的故事情节，我只想建立一个目标检测系统来对僵尸进行识别。
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】，仅做学习分享。
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
我是山东大学****专业的学生，我叫卫**，想向您请教一个关于abaqus建模时使用python findAt函数选取的问题：我在建模地层时，需要对地层进行partition并建立set，一开始只用一个点就能选取整个模型，见图1，随着partition层数的增多，想要选择整个模型需要的点越来越多，见图2，所以想向您请教一下使用python时有没有什么方法能选择整个模型而且不受partition的影响。
学习 Python ，进行 Django 开发也有一年了，小结一下，一年的学习历程。 1. 了解新语言产生的背景 ABC 是专门为非专业程序员设计的一种教学语言，但是由于其封闭，并未取得成功。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆开发了一个新的脚本解释器，并命名为 Python，作为 ABC 语言的一种继承。新的脚本解释器开放，完美结合了 Unix Shell 和 C 的使用习惯。 2. 了解新语言应用的场景 网站后台 有大量成熟的框架，如 Django，Flask，Tornado 网络爬虫 Python
图是计算机科学中一种重要的数据结构，用于表示各种关系和网络。在算法高级篇课程中，我们将深入探讨如何有效地表示和存储图，以及如何优化这些表示方法。本文将详细介绍图的基本概念、不同的表示方法，以及如何在 Python 中实现它们。
在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。
是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包（Neural coreference resolution package）之后，在社区中获得了惊人数量的反馈，许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中，有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例（Dialog use-case）。
在 Python 中，列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。
学完了本书介绍的所有强大的方法，你现在可能很想马上行动，开始用你最喜欢的算法来解决数据相关的问题。但这通常并不是开始分析的好方法。机器学习算法通常只是更大的数据分析与决策过程的一小部分。为了有效地利用机器学习，我们需要退后一步，全面地思考问题。首先，你应该思考想要回答什么类型的问题。你想要做探索性分析，只是看看能否在数据中找到有趣的内容？或者你已经有了特定的目标？通常来说，你在开始时有一个目标，比如检测欺诈用户交易、推荐电影或找到未知行星。如果你有这样的目标，那么在构建系统来实现目标之前，你应该首先思考如何定义并衡量成功，以及成功的解决方案对总体业务目标或研究目标有什么影响。假设你的目标是欺诈检测。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
上周有小伙伴去面试，小明问了一下面试的情况，顺便问问题目。他说有一道题是根据输入数组以及结果，返回两数的数组下标。这个听着就很熟悉，因为leetcode的第一题，于是就重新回顾了一下。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。
在 ArrayList 的循环中删除元素，会不会出现问题？我开始觉得应该会有什么问题吧，但是不知道问题会在哪里。在经历了一番测试和查阅之后，发现这个“小”问题并不简单！
“Python是一种高级编程语言，它的核心设计思想是代码可读性和允许程序员用几行代码来表达观点的语法。”
defer语句会延迟语句在函数返回时执行.例如，如果资源最后必须要关闭，可以使用defer避免在每个return返回的地方调用close操作。但是，在for循环中使用defer会存在问题，很多Gopher没有意识到这一点。下面通过一个问题代码来分析说明。
TensorFlow 2.0 中，我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化（abstraction）级别，让你可以根据自己的项目，挑选出最适合的级别。本文中，我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式：
最近换住的地方，网费到期，有两个星期没更新博客了，博客还是要坚持写的，有时候工作时遇到了相关问题，查看相关博客，还是能够得到一些思路或者灵感。虽然写篇博客要话费不少时间（我一般要花一个半小时到两个小时之间），但是这中间码字呀、归纳总结的过程还是让我受益匪浅的，温故而知新！当然分享自己的学习心得，也会让自己认识一些志同道合的朋友，也挺好。不说许多，今天讲讲如何提高Python性能的问题。
你是不是曾经有这样的苦恼，python 真的太好用了，但是它真的好慢啊（哭死) ; C++ 很快，但是真的好难写啊，此生能不碰它就不碰它。老天啊，有没有什么两全其美的办法呢？俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
这次的更新不仅将PyTorch的性能推到了新的高度，同时也加入了对动态形状和分布式的支持。
作者｜孙鹏 编辑｜邓艳琴、百度智能云技术站 本文整理自 2023 年 2 月 QCon 全球软件开发大会（北京站） 中 「AI 基础架构」专题下百度智能云资深研发工程师孙鹏的同名主题分享。完整幻灯片下载地址：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/4482 ChatGPT 、Bard 以及“文心一言”等应用，均是基于各厂商自己推出的大模型进行构建。GPT-3 有 1750 亿参数，文心大模型有 2600 亿参数。 以使用 NVIDIA G
简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。这也是为什么会出现Theano, TensorFlow, Caffe等深度学习框架的原因。但是numpy有其独特的优势：底层、灵活、调试方便、API稳定且为大家所熟悉（与MATLAB一脉相承），深受研究者的青睐。JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合。现在已经开源的JAX ( https://github.com/google/jax) 就是通过GPU (CUDA)来实现硬件加速。出自：https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
在做一些耗时较长的工作或调试程序时，有没有想过让程序运行完发出提示？今天这篇文章就可以实现这个需求，来聊聊如何让 Stata 发出提示音。声明一下，我是在 Windows 10 (64-bit) + Stata/MP 16.0 + Python 3.7 环境下运行的代码，在不同系统和版本的程序下运行可能不太顺畅，如果你用自己的环境玩得不太顺畅，就放弃吧，当成 tip 了解下就好。如果实在有兴趣，可以自行搜索或者和我交流。
由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
【新智元导读】ICLR2016 最佳论文获奖团队、谷歌 DeepMind 有９篇论文被即将于19日召开的深度学习重要会议 ICML2016 接收。新智元系统整理，并邀百度硅谷深度学习实验室资深研究科学家王江对论文进行点评。其中，《像素神经网络》提出了一个二维循环神经网络，增强了深度RNN自然图像生成模型的能力；《卷积神经网络中循环对称性的利用》训练了旋转对称神经网络的框架；《深度强化学习的异步算法》提出了一种简单轻量的深度强化学习框架，使用异步梯度下降优化深度神经网络控制器；《基于模型加速的连续深度Q学习》
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 lodash里的cloneDeep函数可以用来解决深拷贝的场景，但你有没有思考过lodash里的cloneDeep函数是如何实现的呢？ 虽然我们可以直接使用lodash，但是学习深拷贝函数的实现原理仍然是非常有意义的，深拷贝也是一道非常经典的前端面试题，其可以考察面试者的很多方面，比如基本功、代码能力、逻辑能力。 深拷贝看似简单，但要想实现一个完美的深拷贝却并不容易，通过笔者的面试考察经验来看 ，只有 50%的人能够实现基础版本，能实现完美版本的竟然不到
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
