我有一个Python脚本,它执行selenium任务。该脚本通过Azure管道运行,安装了以下yaml
# Python package
# Create and test a Python package on multiple Python versions. OK
# Add steps that analyze code, save the dist with the build record, publish to a PyPI-compatible index, and more:
# https://learn.microsoft.com/azure/devops/pipelin
我的问题是,我的程序显示一个带有120 fps限制的简单多维数据集,只能运行25 fps。我发现所有的性能损失都在OpenGL部分,但我不知道确切的位置。
我的问题是:
对于OpenGL来说,用Python运行这么慢是正常的吗?
我的旧笔记本是问题的一部分吗?
下面是我用于显示多维数据集的代码:
def draw(self):
glBegin(GL_QUADS)#info for OGL: treat following code as surface drawing code
for surface in self.surfaces:
x =
Python通常比R快得多,但是下面的代码在Python中比在R中花费更多的时间。
# R
for (i in 1:10000){print(i)}
# It takes less than a second
###############################################
# Python
for i in xrange(10000):
print i
# It takes 5 minutes!
是什么解释了这种差异?
注意:我问题的重点不是要知道如何提高代码的性能,而是“为什么Python在运行这段代码时比R慢得多”。
我已经使用YOLOv4训练了自定义对象检测模型。在使用Python成功运行推理之后,我将在Android设备上运行推理。所以我把它转换成TFLite的16位量化格式。但是当我使用Tensorflow lite任务视觉库加载它时,我一直收到错误: 'Mobile SSD models are expected to have exactly 4 outputs, found 3'。 据我所知,这个错误是由于模型与库的要求不兼容而导致的。但是,由于输出的数量是特定于YOLOv4模型架构的,那么这是否可行呢? 任何帮助都将不胜感激。 致以最好的问候,SetNug
我正在运行用于机器学习的大型数据集,而我的笔记本电脑内存有限(8 8GB) Python给出了这个错误 MemoryError: Unable to allocate 1.34 GiB for an array with shape (49998, 3607) and data type float64 当我运行这行代码时 df_features = df_features.pivot(index='RepID', columns='Code', values='Frequency') 如何使用U盘作为内存或如何使用硬盘作为内存与python?