这样就可以在将 globals 传给 eval() 之前通过向其传入你自己的 _builtins_ 字典来控制可供被执行代码可以使用哪些内置模块。...因此，在将执行的代码传递给 exec() 之前，可以通过将自己的 _builtins_ 字典插入到 globals 中来控制可以使用哪些内置代码。...编译器旗标 可以在 ast 模块中查找带有 PyCF 前缀的名称。 optimize 实参指定编译器的优化级别； 默认值 -1 选择与解释器的 -O 选项相同的优化级别。...： 注意以下两点： 和直接在idea执行的区别，看到了吗，在当前的python 脚本中，上下文保存了字符串中的对象：mytest 特别注意输入命令行参数的时候，要采用python 的语法规则。...但是python对与缩进等的要求比较严格，命令行传参，比较长的函数，就会出错，怎么办呢，可以使用base64 编码后，在脚本里面进行解码的方式进行处理。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
问题就是，我们应该如何定义一个神经网络，让它执行神经风格迁移呢？ 神经风格迁移如何工作？ 在Gatys等人提出的首篇论文中，神经风格迁移算法不需要新的架构。...该脚本下需要两个命令行： --model：神经风格迁移的模型路径。在“下载”区中，我加入了11中经过与训练的模型。 --image：需要进行风格迁移的图像（输入图像）。在其中我放入了四张图片。...大致流程和图像处理差不多，在这一脚本中，我们将： 利用一个特殊的Python迭代器，它可以让我们在模型路径中循环使用所有可用的神经风格迁移模型。...实时风格迁移的结果 执行以下命令就可以在视频上运用风格迁移啦： 1$ python neural_style_transfer_video.py --models models 可以看到，只需要按一个按键就能轻松地进行循环...下面是我自己做的demo视频： 结语 今天的教程是教大家如何用OpenCV和Python在图片和视频上运用神经风格迁移。
程序员如何提高开发效率：Python工具与方法的实践作为程序员，提升开发效率是每天工作中不断追求的目标。高效的开发不仅能提高工作产出，还能减少重复性劳动，优化问题解决的思路。...效率提升小技巧：使用 tqdm 展示进度条tqdm 是一个用于显示进度条的库，它能够帮助你在长时间运行的任务中实时反馈进度，尤其适用于循环和迭代过程。...以下是如何在 Python 代码中配置 debugpy 进行远程调试：import debugpy# 在调试开始时启动调试服务器debugpy.listen(("0.0.0.0", 5678))# 等待调试器连接...性能优化：cProfile 和 line_profiler性能优化在大型项目中至关重要。Python 提供了一些工具来帮助开发者分析代码的性能瓶颈。...utilsresult = utils.add(3, 5)print(result)通过将常用的功能封装在 utils.py 中，在不同的项目中复用这个模块，能够减少重复编写相同功能的代码，提高开发效率
> -m -g 0 要对应在style-transfer文件夹然后才执行上述代码才可以哟,才使用上述内容。...不更改的话，程序中默认输出是512宽度，和输入原始图像一致的宽长比。 —————————————————————————————— 五、caffe在CPU环境下如何优化效率？...要人命... 1、优化办法一:多核CPU 执行多CPU核操作，那么如何让caffe可以适应多个CPU一起用呢？笔者在网络上看了很多博文，基本在caffe配置中，就得进行修改。...作者分别尝试了 50, 100, 200, 400, and 800这样5中的迭代次数。 内容图和风格图是： ? 之后的效果是： ? 感觉50的已经差不多了，迭代越多，也就是背景纹理在改变。...效率优化方面，因为不同的模型参数不一样，所以喽，你可以down一些比较小的模型也可以加速，不过其实不明显，还不如修改迭代次数来着更简单粗暴。
C/C++ 用户使用指南 不少 Python 的用户是从以前 C/C++ 迁移过来的，这两种语言在语法、代码风格等方面有些不同，本节简要进行介绍。...2.11 调用外部命令 虽然 Python 中也可以像 C/C++ 一样使用 os.system 直接调用外部命令，但是使用 subprocess.check_output 可以自由选择是否执行 Shell...，通常是一些 print 语句，可以写为： # 在代码中的debug部分 if __debug__: pass 一旦调试结束，通过在命令行执行 -O 选项，会忽略这部分代码： $ python...-0 main.py 4.3 代码风格检查 使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查，能在运行之前发现一些错误 pylint main.py 4.4 代码耗时 耗时测试 $ python -...避免使用全局变量。局部变量的查找比全局变量更快，将全局变量的代码定义在函数中运行通常会快 15%-30%。 避免使用.访问属性。
一些函数语言编译执行器可以在强预设下做很强的优化，例如直接并发，延迟处理或者次序调换等。 而Python却没有这一点支持，归根结底是因为Python从一开始就是按照命令式语言进行设计的。...代码更少，可读性更好。 纯函数 第一等公民 就像Guido所说，Python中的函数已经是第一等公民了。...更多迭代器可以在(cy)toolz.itertoolz中可以找到： 统计： count，groupby，frequency 过滤： unique，partition 选择： take，drop，first...Python多进程与分布式策略 算法大师Knuth说过："97%过早优化是罪恶之源"，在选择多进程或者分布式的时候考虑是否是唯一选择。...总结 通过来强深入浅出的介绍，大家了解了如何使用Python进行高逼格函数式编程的技术，工具和实践。 使用Python也可以享受函数编程所带来的高模块，可复用，并发流处理等方面的好处。
函数式编程是一种编程范式，我们在其中尝试以纯数学函数风格绑定所有内容。它是一种声明式的编程风格。它的主要焦点是“要解决什么”，而命令式风格的主要焦点是“如何解决”。它使用表达式而不是语句。...Python 中的函数式编程 Python 也支持函数式编程范式，而无需任何特殊功能或库的支持。 纯函数 如上所述，纯函数有两个属性。 它总是为相同的参数产生相同的输出。...当代码以这种风格编写时，智能编译器可以做很多事情——它可以并行化指令，在需要时等待评估结果，并记住结果，因为只要输入不改变，结果就永远不会改变。...在创建对象实例的地方使用类使用的基本元素是变量和函数。函数中的数据是不可变的（创建后无法更改）。使用的基本元素是对象和方法，这里使用的数据是可变数据。它遵循声明式编程模型。它遵循命令式编程模型。...它使用递归进行迭代。它使用循环进行迭代。它支持并行编程。它不支持并行编程。此编程范例中的语句在执行时不需要遵循特定的顺序。这种编程范式中的语句需要遵循一个顺序，即执行时自底向上的方法。
2 优美胜于丑陋 Python 具有语法简单、代码可读性强和命令类似英语等特点，这让编写 Python 代码比使用其他编程语言更容易、更高效。...1 or c == True: # 这两个逻辑表达式在 Python 中是相同的 # 从语义的角度来看，可以使用选择操作符来构造完全相同的表达式。...在本例中，代码结果相同，但是后一段代码通过使用下划线占位符和 f-string 提供了更好的可读性。...例如，根据其功能，结构化类的代码或将其分类到不同的文件中，即使 Python 并不强迫你这样做。由于 Python 是一种多范式编程语言，解决问题的一个强大方法是创建对象，这就是所谓的面向对象编程。...通常，晦涩的代码意味着弱设计，特别是在像 Python 这样的高级编程语言中。 然而，在某些情况下，其领域知识的复杂性可能会让实现难以解释，而如何优化让其明晰易懂至关重要。
将Bash脚本翻译成Python代码的提示工程 主要讲述了如何将Bash代码翻译成Python代码，并提供了三个不同的Prompt示例。...在最后的部分，作者还提供了一个测试代码的方法，即在Terminal窗口中执行命令python file_renamer.py。...Python代码调试与优化实践 主要介绍了一个Python脚本的调试和修改过程。在原始代码中，存在一个名为“toUpperCase”的函数未定义的问题，导致程序无法正常运行。...整个过程中，作者通过仔细分析错误信息、查找问题原因并进行修正，展现了良好的编程思维和技能。 Python代码调试与优化提示 主要介绍了如何在Python中修改文件名，并且提供了一些改进代码的建议。...在进行prompt设计时，需要考虑不同输入形式和写作风格的影响，并且要注意在少量示例中混合分类任务的类别，以避免过拟合。
4.如何区分@classmethod和@staticmethod？ @classmethod是类装饰器，使用装饰器方法定义类方法告知Python的解释器该方法为类方法，装饰器优化该方法的执行效率。...@staticmethod是静态方法装饰器，使用装饰器方法定义静态方法告知Python的解释器该方法为静态方法，装饰器优化该方法的执行效率。 5.如何理解闭包Closure（作用）？其语法规范要求？...在Python中有几种实现方式（可编写片段代码说明）？ 生成器本质上是一个高级迭代器，使得所需要返回的一系列元素所需的代码更加简单和高效。...在Python中常见的异常处理为单异常和多异常处理，在Python3中长使用try ... except ... finally处理，常见的有try ... except ......“鸭子类型”是动态类型的一种风格，在这种风格中，一个对象有效的语义不是由继承自特定的类或实现特定的接口，而是由当前方法和属性的集合决定。 11.装饰器decorator的作用，编写片段代码说明。
如果把这种类型的称为“传统”风格的话，Python 中的 for 循环则显得特立独行，它不是 C 语言风格的，它是 Python 风格的——别具一格。...Python 的 for 循环不仅形式上与 C 语言风格的不同，工作原理也不同，但下面还是先从形式上学习，原理内容留给以后探究。...print(n) ... 1 2 3 5 7 在 Python 中，只有可迭代对象才能够作为 for 循环语句中的被循环对象。...，再分析程序中的重点代码： % python sumhundred.py the sum of 1 to 100 is: 5050 此结果与高斯计算的结果相同——是不是充满了成就感。...不过，此处的方法和高斯的明显不同，高斯使用了等差数列求和公式，这里是逐个做加法——方法虽笨，但有计算机这个好工具，所以速度很快。
每一次迭代平均花费 588 毫秒时，表示未利用 A100 支持的新精度类型 TF32。TF32 在矩阵乘法中使用较少的位，同时提供相同的模型准确度，因此可加快迭代速度。...截至目前为止，我们已经示范数种优化技术。在 PyTorch 中，使用 TF32 和 AMP优化模型。 接着遵循更进阶的途径，在程序代码基础中加入额外的程序代码。...如果是，则使用剖析器，开始和结束标记包围执行正向传递、损失计算、梯度计算（反向）及更新参数（步进）的程序代码行。 ? 从相同的储存库取用 ResNet50 训练程序代码。...在开启AMP 模式之情况下，执行呼叫的程序代码范例时，获得72,860,695 ns (72.86 ms)。这是好消息，因为已使用混合精度进一步将程序代码优化。...每一个工具都可以指出不同层级的效能改善机会。剖析是使用两个常见的深度学习框架执行：PyTorch 和 TensorFlow。
尽管在C++里面这种编程风格是有可能的，但在我使用C++的日子里，我却没有考虑用这种方式进行多重继承，而我在C++设计中也不怎么使用抽象基类。...另外需要注意的一点不同是命令式例子中潜在的偏移错误，因为你必须显式地指出迭代的上标。在函数化的版本里这种错误不会产生，在这种方式下，函数化版本相对而言不易出错。...尽管我已经发现通常大部分情况下函数化风格的代码来得更为简洁、明晰，更不易出错，我还发现有时候命令式风格也可带来更为清晰和简洁的代码。在那种情况下，我就会使用命令式的。...（参考资料：维基百科） 命令式编程，是种描述电脑所需作出的行为的编程典范。几乎所有电脑的硬体工作都是命令式的；几乎所有电脑的硬体都是设计来执行机器码，使用命令式的风格来写的。...较高阶的命令式编程语言使用变数和更复杂的语句，但仍依从相同的典范。食谱和行动清单，虽非电脑程式，但与命令式编程有相似的风格：每步都是指令，有形的世界控制情况。
在编程语言中，循环是必不可少的组件，当您想要一遍又一遍地重复代码直到满足指定条件时使用。 在 Bash 脚本中，循环扮演着几乎相同的角色，并用于自动执行重复性任务，就像在编程语言中一样。...在 Bash 脚本中，有 3 种类型的循环：for 循环、while 循环和 until 循环。这三个用于迭代值列表并执行一组给定的命令。...在本指南[1]中，我们将重点介绍 Linux 中的 Bash For 循环。 循环语法 如前所述，for 循环遍历一系列值并执行一组 Linux 命令。...您可以在循环内使用变量来迭代一系列元素。...在 PyTorch 中实现可解释的神经网络模型 如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理 你知道吗？
网上搜说用tensorflow那就是用声明式编程，用pytorch就是命令式编程。有兄弟能讲清楚，AI框架的编程范式到底如何区分？AI框架中的不同编程范式有什么作用吗？...在开发者使用 AI 框架进行编程的过程中，主要使用到的编程范式主要有2种：1）声明式编程与2）命令式编程。...开发者编写好神经网络模型的每一层，并编写训练过程中的每一轮迭代需要执行的计算任务。...在程序执行的时候，系统会根据 Python 语言的动态解析性，每解析一行代码执行一个具体的计算任务，因此称为动态计算图（动态图）。...本节总结本节回顾了深度学习在不同AI框架的不同编程方式了解了什么是声明式编程和命令式编程以及其具体区别猜测未来以命令式编程提升易用性为主，结合声明式编程的优化方式相融合
在开发者使用 AI 框架进行编程的过程中，主要使用到的编程范式主要有 2 种：1）声明式编程与 2）命令式编程。...整个应用由数据驱动，应用的状态在不同纯函数之间流动。与命令式编程的面向对象编程而言，函数式编程其更偏向于声明式编程，代码更加简洁明了、更可预测，并且可测试性也更好。...开发者编写好神经网络模型的每一层，并编写训练过程中的每一轮迭代需要执行的计算任务。...在程序执行的时候，系统会根据 Python 语言的动态解析性，每解析一行代码执行一个具体的计算任务，因此称为动态计算图（动态图）。...缺点在于，网络模型程序在执行之前没有办法获得整个计算图的完整描述，从而缺乏缺乏在编译期的各种优化手段。以 PyTorch 其编程特点为即时执行，它属于一种声明式的编程风格。
我在 Windows 环境下完成了从安装、配置到实测的全过程，并以“用 Python 绘制玉兔绕月的卡通画”为例，展示了 AI CLI 的真实使用场景与价值。...我尝试了最直接的应用场景——让 AI 编写一个 Python 程序绘制卡通风格的玉兔绕月图。...“使用 Python 画一张玉兔绕月的卡通风格插画，可以用 matplotlib 或 turtle 库实现。” 执行效果虽不完美，但整体思路清晰、注释完整。...三、落地化场景应用：AI 辅助代码审查与优化生成代码后，我继续使用命令：CLI 会自动分析代码结构、逻辑与风格问题，并给出详细的审查意见。...虽然当前 CLI 版本仍有改进空间（例如暂不支持直接改写代码），但结合桌面端使用，已具备很强的实用性。在未来的开发流程中，AI CLI 这种形态很可能成为标准配置。
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