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这个错误提示是由Numba库引起的,它是一个用于加速Python代码的库。在这个错误中,'sum_'是一个未定义的全局变量或函数,并且Numba无法确定它的类型。
要解决这个问题,你可以尝试以下几点:
总结:这个错误提示表明在代码中使用了Numba库,但是'sum_'这个变量或函数未定义或未导入。需要检查代码中的拼写错误、导入问题或版本兼容性等方面,以解决这个问题。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。 第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标,“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此,优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。
你还在为python代码运行速度慢而烦恼吗?本文将向你介绍一些python代码加速运行的技巧,相信这些技巧一定能够帮助你。
Python 是一种脚本语言,相比 C/C++ 这样的编译语言,在效率和性能方面存在一些不足。但是,有很多时候,Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
在编写Python代码时,性能优化是一个重要的考虑因素。今天我将介绍一些实用的技巧,帮助大家优化Python代码性能,并提供详细的代码示例。
python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
摘要: 在计算能力为王的时代,具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如:Numpy,本文介绍了一个新的Python库——Numba, 在计算性能方面,它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频,偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥,但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库,并且从Python代码中获得了令人难以置信
花下猫语:最近,读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题,这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章,似乎挺有帮助的,便去联系了下作者,现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇,后续还会有其它相关分享,希望对读者们也有所帮助。
在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法,并且展示了GPU加速的实际效果。在可并行化的算法中,比如计算两个矢量的加和,或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等,都是可以直接并行的算法,而且实现起来难度不大。而有一种情况是,如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖,比方说最常见的,计算一个矩阵所有元素的和。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码,C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行,Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python,由于解释器的存在,其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
官方文档:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
什么是交互式编程环境?重点词交互,在这样的编程环境中,你每输入一行代码,环境都会给你一个反馈,这就是交互式的编程环境。这种编程环境并不太适合工程化的复杂性需求,但在一些快速验证、简单计算之类的场景下还是非常好用的。其实交互式编程环境在其他高级语言中很早就有了,而Java直到Java 9才正式推出了这样的工具。 下面就来一起学习下,这个Java中的交互式编程环境JShell。 JShell快速入门 我正在连载Java新特性学习专栏,欢迎关注公众号程序猿DD,第一时间获得推送!沉浸式阅读可在浏览器打开该链接:h
numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器,这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。
authors:: Zhilun Zhou, Yu Liu, Jingtao Ding, Depeng Jin, Yong Li container:: Proceedings of the ACM web conference 2023 year:: 2023 DOI:: 10.1145/3543507.3583239 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: true comment:: 基于LBSN构建知识图谱,分别学习全局知识和领域分层知识
NumPy的创始人Travis,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。 推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为==机器码执行==,从而上百倍的提高程序的运算速度。
pandas 包含一组紧凑的 API,用于执行窗口操作 - 一种在值的滑动分区上执行聚合的操作。该 API 的功能类似于groupby API,Series和DataFrame调用具有必要参数的窗口方法,然后随后调用聚合函数。
在本教程的这一部分中,我们将研究如何加速在 pandas 的DataFrame上操作的某些函数,使用 Cython、Numba 和pandas.eval()。通常,使用 Cython 和 Numba 可以比使用pandas.eval()提供更大的加速,但需要更多的代码。
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
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
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识,例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
This is the second post in Boosting algorithm. In the previous post, we go through the earliest Boosting algorithm - AdaBoost, which is actually an approximation of exponential loss via additive stage-forward modelling. What if we want to choose other loss
Numba @jit 装饰器有两种编译模式, Nopython 模式和Object 模式。nopython编译模式的行为本质上是编译修饰后的函数,使其完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方法,因为它可以获得最佳性能。@jit(nopython=True) 等效于@njit()。
在之前的课程我们有使用到php的系统函数,这些函数由系统定义。在开发中,有时候系统自带的函数满足不了我们开发时(或其它情况),我们可以自定义函数。顾名思义,自定义函数就是自己定义函数。 自定义函数的语法如下:
title:Long Short-Term Temporal Meta-learning in Online Recommendation link:https://arxiv.fenshishang.com/pdf/2105.03686.pdf from:WSDM 2022
In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc.
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
本教程的目的是让你相信两件事:首先,Python 是一种非常棒的编程语言;其次,如果你是一名科学家,Python 很可能值得你去学习。本教程并非想要说明 Python 是一种万能的语言;相反,作者明确讨论了在几种情况下,Python 并不是一种明智的选择。本教程的目的只是提供对 Python 一些核心特征的评论,并阐述作为一种通用的科学计算语言,它比其他常用的替代方案(最著名的是 R 和 Matlab)更有优势。
导读:随着机器学习的兴起,Python 逐步成为了「最受欢迎」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包,因此其不仅成为机器学习与数据科学的首选语言,同时在网页、数据爬取可科学研究等方面成为不二选择。此外,很多入门级的机器学习开发者都是跟随大流选择 Python,但到底为什么要选择 Python 就是本文的核心内容。
跨域推荐(CDR)是借助源域在目标域中提供更好的推荐结果。然而,匹配(matching,即候选生成)模块中的CDR在知识迁移和表征学习上受数据稀疏性和流行度偏差的影响。本文提出了一种对比跨域推荐 (CCDR) 框架,用于CDR中的匹配。具体来说,我们构建了一个巨大的多元化偏好网络来捕获反映用户不同兴趣的多种信息,并设计了一个域内对比学习(intra-CL)和三个域间对比学习(inter-CL)任务,以更好地表征学习和知识转移。域内对比学习通过图增强在目标域内实现更有效和平衡的训练,而域间对比学习从用户、分类和邻居三方面构建不同类型的跨域交互。
After talking about Information theory, now let's come to one of its application - Decision Tree! Nowadays, in terms of prediction power, there are many ensemble methods based on tree that can beat Decision Tree generally. However I found it necessary to talk about Decision Tree before we talk about other advanced methods mainly for 2 reasons:
本周主要学习SVM 一、 内容概要 Large Margin Classification Optimization Objective(优化Objective(损失函数)) Large Margin Intuition(大边距的直观理解) Mathematics Behind Large Magin Classification(最大间距分类器背后的数学推导) Kernels Kernels 1 Kernels 2 SVMs in Practice Using An SVM 二、重点&难点 1. L
输入: 训练集:D= \{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\} ;属性集:A= \{a_1,a_2,..,a_d\} 。
整理自Andrew Ng的machine learning 课程 week5. 目录: Neural network and classification Cost function Backpropagation (to minimize cost function) Backpropagation in practice Gradient checking Random initialization Assure structure and Train a neural network 前提: 训练数据
上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发,建立了标准的神经网络(Neural Network)模型结构。然后从监督式学习入手,介绍了St
在处理大规模数据集或进行复杂计算时,性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧,帮助用户优化代码以提高执行效率。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的性能优化技术,并通过实例演示如何应用这些技巧。
Python 编程语言的一大优点是它把所有功能都打包到一个小包中,这些功能非常有用。
注意: 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上:SpeedUpYourAlgorithms-Numba
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目录 模块是什么 使用基础 接口标识符重命名 缺省接口 Re-exporting 非绑定import 总结 JavaScript令人困惑并且易引发错误的特性之一是以“一切皆共享”的方式加载代码。所有文件内定义的一切代码都共享一个全局作用域,这一点是JavaScript落后于其他编程语言之处(比如Java中的package)。随着web应用变得越来越庞大复杂,“一切皆共享”的方式暴露出一系列弊端,比如命名冲突、安全性等等。ES6的目标之一便是解决这种问题,增强JavaScript代码组织的有序性。这就是Mod
本文是针对会话推荐提出的相关方法,兼顾历史会话信息和会话中商品间的转换模式,提出异构全局图网络HG-GNN,利用所有会话中的商品转换(历史和当前的会话)来推断用户的偏好。全局图包含会话内的item-item关系,user-item关系和全局item共现关系。同时提出一个个性化会话编码器,结合当前会话的一般用户偏好和临时兴趣来生成个性化会话表征进行推荐。
基于user-item二分图的图神经网络推荐系统已经得到了广泛的应用与研究。对于一些隐式反馈,用户没有被观察到的一些行为,在图中不会存在边,在图学习的过程中会学习到一些隐式行为,而这些行为中,有一部分是能够反映用户真实偏好的。但是这些行为中会混合着无用信息,我们可以理解为噪声。本文所做的工作就是如何有效的捕获这些真实偏好。
本文源自于SPACES:“抽取-生成”式长文本摘要(法研杯总结),原文其实是对一个比赛的总结,里面提到了很多Trick,其中有一个叫做稀疏Softmax(Sparse Softmax)的东西吸引了我的注意,查阅了很多资料以后,汇总在此
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