，今天的文章中，我就将带大家学习相关的实用知识，从而更清晰地进行Dash应用开发及维护。...: {value2}' ) 通过字典化角色的形式，我们可以为每个角色自由起名字，建议是起跟功能相关的名字，如login_button_click，或登录按钮点击这样的中文键名，只要能帮助你更好地读懂回调函数逻辑就可以...2 嵌套式字典化角色编排 当我们在使用上文所介绍的字典化角色编排方式时，除了在字典中平铺书写相应角色外，还可以向下继续进行字典嵌套，从而实现更自由的参数分组效果，相应的，对应输入参数也会以字典的形式传入内部的各键值对参数...dash.ctx.outputs_grouping.keys() } 其中构造defaultdict并设置默认值等过程，我也会在fac即将发布的0.3.x版本中封装为一步到位的工具函数，毕竟这种场景在进阶...Dash应用的开发中还是很常用的，省得在常规方式中逐个写dash.no_update或其他默认值。
正则表达式很好用，但是却很难阅读和创建。有没有办法可以轻松地编写更可读的正则呢？Python的包Pregex就解决了这个问题。...Pregex是一个Python软件包，可让以更友好的方式构建正则表达式。...要安装Pregex，请输入： pip install pregex 那么它有什么功能呢，我们用几个例子来解释： 首先将尝试使用Pregex在文本中获取URL。...Either（“.com”，“ .cn“ ）匹配“.com”，“ .cn“ 中的一个。...让可以用它来匹配文本中的时间。
这货不仅写法简洁，而且执行效率高，是处理列表数据时的一大神器。基本用法列表推导式的基本形式是 [表达式 for 变量 in 可迭代对象]。...只要是能通过一行表达式解决的问题，都可以考虑用列表推导式。它不仅能简化代码，还能减少编写错误的机会。示例代码来个更实际的例子，假设我们要从一组数字中筛选出所有偶数，并计算它们的三次方。...NumPy 向量化操作跳进数据科学的大门，怎能不提 NumPy 的向量化操作？在处理数值数据时，这技能简直是利器。基本概念向量化操作指的是直接对数组进行操作，而不是逐个元素进行。...示例代码比如说，我们需要计算两个数组的点积，直接用 NumPy 的向量化方式就可以简洁高效地完成：a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])# 计算点积...就像 NumPy，Pandas 的操作也是建立在底层的 C 语言优化之上，所以速度很快，特别是在处理大型数据集时。
XLA：将JAX转化为加速器支持操作的中坚力量 XLA（加速线性代数）是一个线性代数代码的特定领域编译器，它是允许JAX将python和numpy表达式，转化为加速器支持的操作的中坚力量。...Tensorflow关于XLA的文档中，使用下面的例子来解释会从XLA编译中受益的实例。 在没有XLA的情况下运行，这将作为3个独立的内核运行——乘法、加法和加法归约。...为了说明vmap的好处，我们将返回简单密集层的示例，该层在向量x表示的单个示例上运行。 我们已经将隐藏层编写为接受单个向量输入，但是实际上，我们几乎总是将输入分批处理以利用向量化计算。...像往常一样，你可以随心所欲地编写函数。 相比TensorFlow和PyTorch，JAX的优势是什么？ 我们使用的工具对我们探索的研究领域有着不相称的影响。...内部结构被广泛地记录下来，很明显，JAX关心的是让其他开发者做出贡献。JAX对你打算如何使用它做了很少的假设，这样做给了你在其他框架中做不到的灵活性。
但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。 这意味着要花费15秒的时间来编写代码，并且在15毫秒的时间内跑出结果。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...代码如下： 如果添加了.values： 4 更复杂的 有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
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Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...兼容性:Pandas与其他数据科学库(如NumPy和scikit-learn)无缝集成，可以在数据分析和机器学习项目中有效地使用向量化数据。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
NumPy的发展历程 早在上世纪90年代还没有NumPy的时候，当时流行的是「Numeric」，它是基于C语言编写的，在Python中提供了数组对象和array-aware函数。...灵活的NumPy数组 NumPy中的array是一种数据结构，可以有效地存储和访问多维数组(也称为张量) ，并支持各种科学计算。...NumPy 可以按 C 或 Fortran 内存顺序存储数组，首先对行或列进行迭代。这也代表允许用这些语言编写的外部库直接访问内存中的 NumPy 数组数据。...这将产生简洁的代码，使得用户专注于他们分析的细节，同时NumPy还以近乎最优的方式处理数组元素循环。 在具有相同形状的两个数组上执行向量化操作时，应该发生什么是显而易见的。...理想情况下，使用 NumPy 函数或语义在专门的数组上进行操作，可以简单地工作，这样用户就可以一次性编写代码，然后在 NumPy 数组、 GPU 数组、分布式数组等适当的数组之间进行切换，非常方便。
你已经读了很多在线编程教程，也编写过自己的源代码，并成功地交付了一些小项目。你已经完成了一门基础编程课程，并且学过一两本编程教材。...NumPy 处于 Python 强大的机器学习和数据科学能力的核心，你将会学到基本的 NumPy 知识，如数组、形状、轴、类型、广播、高级索引、切片、排序、搜索、聚合与统计。...你也会学到分类算法，比如逻辑回归、决策树学习、支持向量机和随机森林。...在Python的“黄埔军校”豆瓣团队中成长，目前为豆瓣用户产品后端负责人，日常跟Python打交道较多。...关于本书 《Python一行流》会教你阅读和编写一行流程序，系统性拆分和理解任意一行Python代码，像专家一样得心应手地编写强壮、紧凑的Python程序。
在下面的例子中，使用另一个数组对数组进行索引。这将在执行查找之前广播索引参数。d）向量化有效地将运算应用于元素组。e）二维数组的乘法中的广播。f）规约操作沿一个或多个轴进行。...NumPy可以按C或Fortran内存顺序存储数组，首先在行或列上进行迭代。这允许使用这些语言编写的外部库直接访问内存中的NumPy数组数据。...这样可以生成简洁的代码，使用户可以将精力集中在分析上，而NumPy则以近乎最佳的方式处理数组元素的循环。例如，考虑到最大程度地利用计算机的快速缓存。...虽然NumPy不是Python标准库的一部分，它也可以从与Python开发人员的良好关系中受益。多年来，Python语言增加了新功能和特殊语法，因此NumPy将具有更简洁和易于阅读的数组概念。...理论上，使用NumPy函数或语义在专门的数组上进行操作将很简单，以便用户可以编写一次代码，便可以在NumPy数组、GPU数组、分布式数组等之间切换。
由于Python易上手，语法简洁，工具库多等特点，Python已成为人工智能领域最流行的语言。 ?...Sklearn的基本功能可分为6个部分： 分类 回归 聚类 数据降维 模型选择 数据预处理 其中集成了大量分类、回归和聚类的算法，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、Gradient Boosting...PyTorch PyTorch是Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架，它更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs...计算，在计算效率上要比NumPy有更明显的优势；不仅如此，PyTorch还有许多高级功能，比如拥有丰富的API，可以快速完成深度神经网络模型的搭建和训练。...TensorFlow TensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度
前言 在机器学习框架方面，JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备，但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。...XLA (Accelerated Linear Algebra)是一个特定域的线性代数代码编译器，它是JAX将python和numpy表达式转换成加速器支持的操作的基础。...除了允许JAX将python + numpy代码转换为可以在加速器上运行的操作之外(就像我们在第一个示例中看到的那样)，XLA支持还允许JAX将多个操作融合到一个内核中。...hidden_layer) print(batch_hidden_layer(onp.random.randn(32, 128)).shape) # (32, 128) 它的美妙之处在于，它意味着你或多或少地忽略了模型函数中的批处理维数...dimension must align with number of XLA-enabled devices spmd_hidden_layer = pmap(hidden_layer) 和往常一样，你可以随心所欲地编写函数
这就是为什么像numpy等这样包诞生，它们在numpy数组上提供向量化的操作。这意味着它将通常在Python中完成的for循环推进到C的级别。...第一次尝试 在第一次尝试中，我们将使用 for 循环编写所有内容；在向量/矩阵操作中，只使用标量。...即使在我们的例子中它没有任何影响，每次你使用对数的时候，在表达式中使用一个常量 epsilon 来表示稳定性（不趋于0，是-inf）。 因此，我们将不得不对元素进行矢量乘法，easy！ ?...第三次尝试 一次一个loop：K turn 在向量化过程中，有如下操作： 标量→向量→矩阵 当我们用numpy数组替换越来越多的循环时，越来越多的代码将在C上运行。...6、为你的方法编写向量版的代码。
增强混合文本和表达式的表达式的可读性，无论文本适合单个源行（如字符串文字）还是跨越多个源行（如文本块）。...简化了接受非 Java 语言（例如 SQL、XML 和 JSON）编写的字符串的 API 的使用。 允许创建根据文字文本和嵌入表达式计算的非字符串值，而无需通过中间字符串表示形式进行传输。...帮助学生以简洁的方式编写基本程序，并随着他们的技能增长而优雅地扩展他们的代码。 减少编写简单程序（例如：脚本和命令行实用程序）的方式。...Vector API (7th Incubator) - JEP 460 矢量 API（7th 孵化器）- JEP 460，一个用于表达向量计算的 API，可在运行时可靠地在支持的 CPU 架构上编译为最佳向量指令...价值 提供清晰简洁的 API，能够清晰简洁地表达各种向量计算，这些向量计算由循环内组成的向量运算序列组成，并且可能还包含控制流。
Python 1、Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。...Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。...它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。...它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。 3、Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。...JavaScript 1、Convnet.js 由JavaScript编写，是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型（主要是神经网络）的封装库。
Numpy的主要功能包括： 多维数组：Numpy的核心是ndarray对象，它是一个多维数组，可以存储同类型的元素。这使得Numpy非常适合处理向量、矩阵和其他多维数据结构。...广播（Broadcasting）：Numpy支持不同形状的数组之间的运算，通过广播机制，可以对形状不同的数组进行逐元素的操作，而无需显式地编写循环。...它允许我们在不显式复制数据的情况下，对具有不同形状的数组进行逐元素的操作。广播可以使我们更方便地进行数组运算，提高代码的简洁性和效率。...在广播中，沿着形状中为1的维度进行复制，以使两个数组具有相同的形状。 广播的过程是自动进行的，无需显式编写循环或复制数据。...这使得我们可以更灵活地处理数据，并编写更简洁的代码。需要注意的是，虽然广播可以方便地进行数组运算，但在某些情况下可能会引起歧义或错误的结果。
目标包括： 通过轻松表达包含运行时计算值的字符串，简化了 Java 程序的编写。 提高了混合文本和表达式的可读性，无论文本适合单行源代码（如字符串字面量）还是跨越多行源代码（如文本块）。...JEP 460: 向量 API（第七个孵化器） 用于表达向量计算的 API，可在运行时可靠地编译为支持的 CPU 架构上的最佳向量指令，从而实现优于同等标量计算的性能。...该 API 提供了一种在 Java 中编写复杂向量算法的方法，它使用现有的 HotSpot 自动向量化算法，但采用了一种用户模型，使向量化更具可预测性和鲁棒性。...这一功能已在 Java 之前的版本中孵化，最早可追溯到 2021 年 3 月的 JDK 16。API 的目标包括：简洁明了、与平台无关、在 x64 AArch64 架构上提供可靠的运行时编译和性能。...同时帮助学生以简洁的方式编写基本程序，并随着技能的提高而优雅地扩展代码，以及减少编写脚本和命令行实用程序等简单程序的过程。
Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 ...1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 ...它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。 4....它主要用于产品中，也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。 2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库，用Java和Scala编写。...它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。 3. Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。
我们在前面的章节中已经看到，PyData 技术栈的力量，建立在 NumPy 和 Pandas 通过直观语法，将基本操作推送到 C 的能力的基础上：例如 NumPy 中的向量化/广播操作，以及 Pandas...query()和eval()的动机：复合表达式 我们以前见过 NumPy 和 Pandas 支持快速向量化操作；例如，相加两个数组的元素时： import numpy as np rng = np.random.RandomState...例如，请考虑以下表达式： mask = (x > 0.5) & (y < 0.5) 因为 NumPy 会计算每个子表达式，所以大致相当于以下内容： tmp1 = (x > 0.5) tmp2 = (y...用于高效操作的pandas.eval() Pandas 中的eval()函数接受字符串表达式，来使用DataFrame高效地计算操作。...pd.eval("(df.A + df.B) / (df.C - 1)") np.allclose(result1, result2) # True DataFrame.eval()方法允许使用列来更简洁地求解表达式
，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。...Python能够满足绝大部分自动化运维的需求，目前在Linux运维中已用Python实现的应用如下所示。...Tkinter 一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格...Theano很好地整合了NumPy，可以直接使用NumPy的ndarray，使得API接口学习成本大为降低；其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数，如log(1+x)；可动态地生成C或者CUDA...TensorFlow TensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度
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