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我是用Python工作的，但来自R背景--如果我想要获取字符串x = ['1', '2', '3']数组并获得相应的整数数组[1, 2, 3]，那么自然要做的事情是运行类似int(x)的东西。当然，这个语法不起作用，因为我使用Python，而且函数不会自动向量化。似乎我可以使用NumPy来创建一个矢量化的函数版本，但这感觉就像用非常重的R口音说Python。
遍历向量工作的内容
x2 = []
for y in x:
x2.append(int(y))
但是看起来一点也不优雅--这是一个三行结构，我可以在R中用六个字符来完成，当然，有一种
浏览 4提问于2016-01-06得票数 5
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我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是，我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点，我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点：
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
浏览 10提问于2022-04-20得票数 2
因此，我在android平台上遇到了模型部署的一个痛点。我在python中训练了一个模型，并将其转换为适用于android平台的tensorflow lite格式。问题是如何做我用python在Java中做的事情/处理。在网上繁琐地搜索了一遍之后，没有。例如，没有任何东西真正清楚地解释了这个过程。
例如:如何在Java中仿真预处理/归一化算法，即对图像进行预处理和后处理。
另外，如果使用量化模型进行推理，在代码中进行哪些更改，以及如何实现将多个输入传递到模型。
以下是python中对应的代码：
def preprocess(img):
return (img / 255. - 0.5) *
浏览 8提问于2020-05-23得票数 1
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我希望获得df中的所有行，其path列包含一个子字符串new+ folder。这个问题和cs95的答案对于new+或fol这样的子字符串非常有用，但是当我搜索时结果是不正确的。
new+ folder。
>>>dft = pandas.DataFrame([[ '/new+folder/'], ['/new+ folder/']], columns=['a'])
index path
0 `/new+folder/`
1 `/new+ folder/`
现在用query进行测试
>&
浏览 1提问于2019-07-28得票数 4
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我使用的是YOLOv3自定义培训模型，OpenCV 4.2.0是用CUDA编译的。当我用Python测试代码时，我在GPU上使用OpenCV (GTX1050，Ti)，但是对单个图像(416 FPS 416 FPS)的检测需要0.055 s (~20 FPS)。我的配置文件被设置为小对象检测，因为我需要在2500 pxx2000px图像上检测~10 pxx10px对象，所以我将原始图像分割成30个小块。我的目标是在416 px416px图像上达到0.013 s (~80 FPS)。在Python中有可能使用OpenCV吗？如果没有，如何以适当的方式进行？
PS。目前检测占用CPU的50%，内存
浏览 4提问于2020-07-08得票数 2
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我有一个关于使用python的最近邻算法的作业。我有一个用纯python编写的包含循环的代码。我必须只使用numpy重写和配置函数，而不使用循环。 我有一个需要分类的未标记的点u，一个距离函数和一个训练集(X，Y)。我要写的函数应该返回距离u最小的点的标签。 下面是用纯python编写的函数，我必须重写它： def pynearest(u, X, Y, distance=pydistance):
xbest = None
ybest = None
dbest = float('inf')
for x, y in zip(X, Y):
浏览 16提问于2019-04-28得票数 0
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在用Python 3编写的工程中的数值方法中，作者: Jaan Kiusalaas，第25页，作者用两种方式解决了求和表达式：
第一种方法:使用循环。
第二种方法:从numpy导入arange的矢量化版本。
作者指出，“矢量化算法执行速度快得多，但使用的内存更多。”有谁能解释一下向量化算法是什么意思?为什么矢量化算法执行得更快，却使用更多内存？
浏览 1提问于2018-03-13得票数 0
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老派的c程序员试图跟上时代，学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念，Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数，这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念：
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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我从Tensorflow Hub重新训练了一个mobilenet v1图像分类模型，并使用toco将其转换为使用Tensorflow Lite进行推理。
但是，当我使用tflite模型运行推断时，它需要一个与我用--input_shape指定的不同的输入大小。
如何根据自己的数据重新训练mobilenetv1量化模型？
下面是我尝试过的步骤：
从tensorflow下载诗人培训数据集
使用上述数据集在TF集线器上的移动集v1量化模型
python retrain.py \ --bottleneck_dir="${IMAGE_DIR}"/tf_files/bottle
浏览 3提问于2018-06-22得票数 0
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我有一个信号具有复杂的正态分布，均值为0，方差为1，我想用一个统一的量化器将它量化到512级。我用MATLAB生成信号的方式如下-
s = sqrt(0.5).*(randn(1,numBits) + 1i*randn(1,numBits));
我以下列方式将信号量化在范围内(-1，1)和512电平：
min = -1;
max = 1;
q = (max-min)/2^9;
quantSignal = round(s/q)*q;
这是量化这样一个信号的正确方法吗？如果能对此提出意见，我将不胜感激。
浏览 0提问于2015-09-25得票数 2
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如何习惯于矩阵/向量运算？
、、、、
我从计算机科学的另一个背景学习数据科学/机器，我觉得我缺乏基础/矢量操作的经验。
例如，Python或Matlab提供了诸如numpy这样令人敬畏的特性，可以轻松地操作表格数据。然而，我在编写代码时想到的第一个解决方案是for或while循环。我曾经遇到过这样的情况:我的代码可以很容易地用numpy减少到一行左右。
我想知道，当谈到问题解决/编码方法时，您是否可以推荐改变这种思维方式的好的讲座/书籍。
提前谢谢。
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
我看到有人试图用python和numpy来做模拟。然而，它是安静的缓慢。我读了他的代码，它告诉我，他只在处理数组/矩阵计算时使用numpy包，所有其他变量和代码都是在python主控制台(即用于循环)中定义的。
我的问题是：
是否有必要将所有变量都写入numpy变量，例如np.float，以获得numpy包的全部功能？
而且，据我所理解，python的for循环很慢。但我不想为了简单和可实现性而使用cython。是否有一种方法可以让numpy使用一些特殊的迭代过程来加速计算？我看到了一个看上去像它但不太明白的页面()。基本上，如何充分利用ofnumpy软件包的能力？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 1
我使用Deeplab's官方Github页面上提供的python脚本，用我自己的数据集训练了一个量化的语义分割模型。我使用了mobilenetv2_coco_voc_trainaug主干。我在Netron中检查了结果模型，下面是输入输出的样子： ? 如您所见，输出是一个大小为257x257的int64数组。根据我的理解，这个数组应该包含每个数组索引中具有最高概率的标签的索引，或者我错过了什么？但是当我尝试在Android中读取时，我得到的只有0和1，与图片中的内容无关，人，牛等等。 for (y in 0 until imageHeight) {
for (x in 0
浏览 21提问于2020-08-20得票数 0
我对python很陌生，我试图用+/- x度旋转一个形状(它是一个封闭的圆圈，里面有剪刀)。度值是由用户交互提供的(用户选择度的数量来旋转图形)。
函数必须对整个形状进行操作(包括裁剪)，我想使用numpy数组来完成它。
我对python并不熟悉，我甚至不知道从哪里开始，所以我没有任何连贯的代码可以发布，否则我会这么做。
对于形状中的每一条曲线，我都试图将其转换为：
x' = xr + (x-xr)cos(angle) - (y - yr) sin(angle)
和
y' = yr + (x-xr)sin(angle) + (y - yr) cos(angle)
其中(x
浏览 2提问于2013-11-21得票数 4
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我正在试用电筒量化模块。在进行静态训练量化时，我遵循文档中详细说明的下一个步骤：
加入operationsSpecify和DeQuantStub模块的添加QuantStub和DeQuantStub模块熔断器datasettorch.quantization.convert()量化模型通过对校准datasettorch.quantization.convert()的推理运行模型
然而，当校准模型后，准备它的程序中断。
该错误出现在最后一个完全连接的层。在图中引入的观察者似乎试图创建一个负维直方图。
以下是错误：
x = self.fc(x)
File "/home/juan/
浏览 3提问于2020-03-06得票数 0
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我想使用Python图像将24位图像量化为16位颜色深度。
PIL用于提供im.quantize(颜色，**选项)方法，但对于out = im.convert("P"，palette=Image.ADAPTIVE，colors=256)，此方法已被弃用。
不幸的是，256是im.convert()将量化到的最大颜色数(仅限8位)。
如何使用PIL (或类似)将24位图像量化到16位？
谢谢
浏览 5提问于2010-12-03得票数 4
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案例1
框架: Tensorflow 2.5.0，Intel-Tensorflow 2.5.0
环境: Google
我有一个由量化的量化模型，可以在不使用LPOT的情况下进行推理，因此我编写了以下推理代码：
with tf.compat.v1.Session() as sess:
tf.compat.v1.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], model)
output = sess.graph.get_tensor_by_name(output_tensor_name)
predictions = sess
浏览 18提问于2021-07-19得票数 0
我是python的新手，任何帮助都将不胜感激！
我有一个dataframe，它有一列坐标：
gridReference
(190000, 200000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(560000, 250000)
(320000, 80000)
我还有一个函数可以将坐标转换为后来的长位置toConvert(E,N) -我正在尝试解决如何迭代gridReference列，并将值作为参数输入到toConvert函数中，然后在另一个数据帧中生成新的经度坐标。
希望这是有意义的--提前谢谢！
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
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今天醒来突然间
C:\Python27\lib\site-packages\pyopencl\__init__.py:61: CompilerWarning: Non-empty compiler output encountered. Set the environment variable PYOPENCL_COMPILER_OUTPUT=1 to see more.
"to see more.", CompilerWarning)
C:\Python27\lib\site-packages\pyopencl\cache.py:101: UserWarning: cou
浏览 4提问于2013-12-21得票数 1
1回答
我有一个用python3编写的函数f(x，y)，它接受整数输入并输出1或0。
我的计划是在正方形网格上用黑白方块来说明这个功能，但我不知道怎么做。我能做些什么？
浏览 1提问于2017-02-21得票数 0
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我正在尝试对16位灰度图像进行直方图均衡，原始直方图如下所示，它有大约25000个灰度级：
我第一次使用MATLAB，但由于某种原因，输出中的总级别显着减少(只有21个！)。我尝试手动分配一个20,000的bin编号，但输出级别仍然是最小的(67)。
然后我在Python中尝试了Scikit-Image，一切都像预期的一样--输出现在有16,500个级别，直方图几乎是平的。
下面是MATLAB命令：
J = histeq(I,2e4);
以下是Python命令：
img_eq_sk = exposure.equalize_hist(img_16bit)
由于直方图均衡化是如此
浏览 20提问于2019-08-09得票数 1
1回答
这与我之前的问题()有关，但我似乎在这个问题上做得不太好。这是另一次尝试。
我正在使用R.中拥抱空间中的转换器模型，除了需要多个字符串作为输入的模型之外，所有模型都工作得很好。在python中，语法是"a"，"b“。什么是R中的等价物？对我来说，快速的研究产生了向量/列表，但这些似乎不起作用。
这就是我试图复制的python中的输入：
text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image
这是R码
library(reticulate)
library(here)
libr
浏览 7提问于2022-10-30得票数 0
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Julia:序列的向量化乘积
、、、、
学习从Python传递到Julia，我正在尝试转换我拥有的旧代码，也就是计算这个表达式的序列的乘积：
我用Python语言编写了两个版本的代码，一个使用for循环实现，另一个使用广播。for循环版本为：
import numpy as np
A = np.arange(1.,5.,1)
G = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
def calcF(G,A):
N = A.size
print A
print N
F = []
for l in range(N):
F.append(G/A[l])
浏览 0提问于2017-04-05得票数 1
我过去主要使用Fortran，但最近我开始使用python和Numpy作为深度学习应用程序。
但是，在python中计算双for循环比在Fortran中要慢得多。我已经知道Fortran最初的计算速度很快，但我想知道我的python代码是否有什么问题。下面是我使用的代码：
for it in range(nt):
if it%20 == 1:
print(it,'//',nt)
itimenum4 = "%.4i" %(it)
ppsix2[:,:]=0.; ppsiz2[:,:]=0.
apsix2[
浏览 5提问于2020-07-30得票数 0
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png24到png8转换
、、、
我想把输入的24位PNG图像转换成8位，我试过使用Imagemagick和Python，两者都不起作用。
例如：
在Imagemagick，我尝试将控制台命令转换为这样：
convert -depth 8 png24image.png png8image.png
下面是我尝试用python的方式：
import Image
def convert_8bit(src, dest):
"""
convert_8bit: String, String -> void.
Converts the input image file into 8bit
浏览 1提问于2010-07-07得票数 2
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如何使用python Numpy矢量化解决第2页上的练习4.5？
下载链接：
我用Python循环试过了，但我需要矢量化版本。
from numpy import *
import time
def fun1(x):
return 2*x+1
def integ(a,b,n):
t0 = time.time()
h = (b-a)/n
a1 = (h/2)*fun1(a)
b1 = (h/2)*fun1(b)
c1 = 0
for i in range(1,n,1):
浏览 0提问于2013-04-05得票数 0
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我正在使用sklearn TfidfVectorizer进行文本分类。
我知道这个向量化器需要原始文本作为输入，但是使用列表是可行的(参见input1)。
但是，如果我想使用多个列表(或集合)，我会得到以下属性错误。
有人知道如何解决这个问题吗？提前感谢！
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words="english")
input1 = ["This",
浏览 31提问于2018-06-01得票数 2
1回答
我是pythonizer perl到python转换器的作者。我正在尝试引导它的最新版本，它挂在re模块中。我用-mtrace -t运行它，它在这里结冰了：
Perlscan.py(449): if py == "'.pl'":
Perlscan.py(454): term = "'"
Perlscan.py(456): print('py: ', len(py), py)
py: 140 '\U0001f60e\U0001f941\U0001f3b9\U0001f3a4\U0001f3b
浏览 8提问于2022-10-10得票数 2
2回答
我用Python (NumPy)和Matlab编写了相同的代码，我试图对这两种语言使用相同的结构，并遵循相同的过程。现在我的问题是，当我用Python运行我的代码时，它非常慢，但是它在Matlab中运行得很快。
如何改进Python代码？我想使用Python版本的代码。
在代码中，我试图创建一个MxM矩阵(M可能在100到1000之间)，并尝试填充这个矩阵16次，每次我用当前值添加M我，j的前一个值。代码中的操作很简单，只是一些相加和除法，现在我想知道为什么Matlab比Python性能更好。
Python:
import numpy as np
import matplotlib.pyplo
浏览 0提问于2014-04-28得票数 1
我目前正在测试与TensorFlow Lite转换的CNN推理的延迟时间。我正在测试两个具有相同架构的CNN(我正在用Windows操作系统在我的笔记本上测试它们)：
第一个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT量化)。是。
第二个模型:使用TensorFlow优化的TFLite模型及其权重和激活，对进行量化(使用Python进行转换，用tensorflow.lite.Optimize.DEFAULT +进行量化，给出一个有代表性的数据集)。是。
实际
浏览 2提问于2021-02-04得票数 0
我有一个用IDL (交互式数据语言)编写的项目，用于通过吸收一堆不同的数据输入来生成一个接近实时的电离层模型。IDL不是一种很好的编程语言，但这主要是因为遗留代码。尽管IDL中的对象环境相对有限，但该项目仍是以OO风格编写的。
下一代项目的范围要大得多，需要更多的计算能力。IDL对多线程的支持有限，并且不支持在分布式内存系统上并行运行。最初的计划是用C++编写下一代代码，使用MPI进行并行化，但是我最近开始学习Python语言，它的易用性和快速开发和维护代码的能力给我留下了非常深刻的印象。我现在正在考虑用Python编写这个项目的高级部分，并在需要时使用C扩展来改进核心数字处理部分的优化。
因
浏览 1提问于2013-01-10得票数 0
这些天来，我试图跟踪一个错误的部署TF模型与TPU的支持。
我可以得到一个不支持TPU运行的模型，但一旦我启用量化，我就会迷路。
我的情况如下：
创建了一个模型并训练了它
创建了模型的eval图。
冻结模型，并将结果保存为协议缓冲区。
在没有TPU支持的情况下成功转换和部署
对于最后一点，我使用了TFLite转换器的Python。生成函数tflite模型的脚本是
import tensorflow as tf
graph_def_file = 'frozen_model.pb'
inputs = ['dense_input']
outp
浏览 0提问于2019-07-17得票数 31
在Python中，我有这样的代码：[i for i, e in enumerate(y) if e != 0]
这是在定义函数的范围内。在R中如何做到这一点？
我正在创建的函数是(我希望“可能”是python代码转换成的任何值)：
bottom11 <- function(p,remain,final) {
possible <-
seed <- min(possible)
remain[i][seed] <- remain[i][seed] + final
p[seed] <- 0
return(remain)
}
浏览 15提问于2019-07-13得票数 1
我想集成一个用if语句定义的函数。问题是，R函数"integrate“计算我的函数的几个x值，就好像它是一个向量一样，所以我收到一个警告，告诉我条件只针对向量的第一项进行了计算。因此，我的条件没有被考虑在内，下面的程序返回一个除以零的错误。有没有办法绕过这一点。
f1 <- function(x) dnorm(x,0,1)
myInt <- function(f,lower,upper){
f <- match.fun(f)
integrand <- function(x) if (f(x)==0) 0 else 1/f(x)
integrate
浏览 3提问于2011-08-10得票数 2
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我想使用Tensorflow的transform_graph工具来优化一个图表。我试着从 (以及其他具有类似编解码结构的人)中优化图形。但是，在使用quantize_weights时，优化的图实际上要慢得多，在使用quantize_nodes时则要慢得多。从Tensorflow的文档来看，量化时可能没有任何改进，甚至可能更慢。你知道下面的图表/软件/硬件是否正常吗？
以下是我的系统信息，供您参考：
操作系统平台和发行版: Linux Ubuntu 16.04
安装自:使用TF源代码(CPU)进行图形转换，使用二进制python(GPU)进行推理。
TensorFlow版本:都使用r
浏览 3提问于2017-10-10得票数 8
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我是Python新手，我需要对这段简单的代码进行加速。 我在Matlab中创建了这段代码，它可以“立即”运行。我试着用Python‘转换’它，但它非常慢…… 在我的最终代码中，这个分片操作必须循环数千次……因此，最后，代码的这一特定部分需要尽可能高效…… # a and B define the size of the data
a=9000
b=4000
c=np.ones((a,)) # not one in my code
d=np.random.rand(a,b) # not random in my code
res=np.zeros((b,1)) # pre-all
浏览 25提问于2021-04-03得票数 0
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我做了一个简单的卷积Tensorflow模型，它使用softmax进行推理。当我在python中运行模型并向模型提供图像时，一切都会相应地工作。然而，当我用tflite转换模型并在android上运行时，输出是一个全0的列表，不知何故softmax无法工作。当我删除softmax函数时，输出在python和android中是相同的，我可以通过在Java中实现softmax函数来修复它，但应该有更好的方法，对吧？我尝试更改softmax函数的轴，但在Java中它一直只返回0。 谢谢! y_test = tf.nn.softmax(test_network[0])
浏览 4提问于2019-01-05得票数 0
3回答
我和Python2.7，numpy和熊猫一起工作。
我有：
函数y=f(x)，其中x和y都是标量。
长度为n的一维标量数组: x0，x1，.，x(n-1)
我需要构造一个二维数组Di，j=f(xi)*f(xj)，其中i，j是0，…，n-1中的索引。
我可以使用循环和/或理解列表，但这将是缓慢的。我想用矢量化的方法代替。
我认为"numpy.indices“会帮助我(参见)，但我承认我对如何使用该命令来实现我的目的感到困惑。
提前感谢！
浏览 0提问于2014-06-16得票数 0
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在使用re.search()或re.findall()时，我遇到了问题。但让我先解释一下。我正在搜索C代码，其中包含如下定义：
#define SOME_FUNCTION( someArgument, someMoreArgument)
有时，当他们有大量的争论时，他们会被包装起来，所以他们看起来如下：
#define ANOTHER_FUNCTION( moreArgument, evenMoreArguments,
anAwfulLotOfArguments, youGetIt)
现在，我使用python扫描这些文件，以找到这些定义中的每
浏览 1提问于2018-09-19得票数 2
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最佳拟合线性参数A和B (y=Ax+b)对应于这些参数上的卡方函数的最小值.我想做一个蛮力网格搜索全局卡方最小值(因为2参数的线性奇方是一个抛物面)，并且已经用3个嵌套循环(下面)实现了它，但希望避免循环(即，使用Numpy的数组广播属性进行矢量化)。
卡方(加权最小二乘)的定义是：
Chi-square(k,j) = sum (y[i]-(A[k]*x[i]+B[j]))/yerr[i])^2
下面是Python代码，它在A和B参数值的10,000个组合(各有100个值)上，用卡方值填充一个100x100个网格。有三个数据数组: x、y和yerr。
感谢您对Python中2参数线性奇方网格搜
浏览 3提问于2017-05-28得票数 2
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我想验证一下，我是否理解了许多机器学习讲座/笔记/视频中提到的向量化代码的概念。
我对此做了一些阅读，发现CPU和GPU有一个指令集，名为SIMD；单指令多个数据。
例如，这是通过将两个变量移动到两个特殊的64/128位寄存器，然后一次添加所有位来实现的。
我也读过像GCC这样的大多数现代编译器，例如，如果使用-Ofast标志打开优化，即
-Ofast -无视严格的标准遵守。-Ofast启用所有-O3优化。它还支持并非对所有符合标准的程序都有效的优化。它开启了数学和特定于Fortran的fno保护父母和-f堆栈数组。
在可能的情况下，-Ofast应该自动将用C/C++编写的任何循环矢量
浏览 0提问于2018-12-20得票数 1
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我试图在我的dataframe中添加一个“条件”列。我可以用for循环来完成它，但是我知道这是没有效率的。我的代码可以简化并提高效率吗？(我试过口罩，但我无法理解语法，因为我是相对于python的新手)。
import pandas as pd
path = (r"C:\Users\chris\Documents\UKHR\PythonSand\PY_Scripts\CleanModules\Racecards")
hist_file = r"\x3RC_trnhist.xlsx"
racecard_path = path + hist_file
df =
浏览 15提问于2022-02-16得票数 0
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我正在尝试标准化一个数字数组。我似乎做错了什么，因为输出数组的某些元素的值是不正确的。我很感谢你的帮助。请找到下面的代码: PYTHON代码：
from numpy import loadtxt
import numpy as np
import math
class matrix(object):
"""A matrix class."""
def __init__(self):
self.array_2d = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
浏览 3提问于2022-07-30得票数 0
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我有一个用python编写的代码，其中包含不同的矩阵和for循环来更改矩阵元素。但是它需要很长时间才能运行。现在的问题是，如果我将矩阵改为pandas、DataFrames和series，是否会减少运行时间？
浏览 20提问于2020-04-28得票数 0
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由于节省了成本，我使用常规CPU运行深度学习模型。完成一个请求需要10秒，并且它是用python编写的。
我正在考虑通过使用java、C++或rust来提高性能。是否有任何现有的rust框架来选择深度学习模型。
浏览 1提问于2020-08-12得票数 0
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我必须在Tensorflow中向量化一个循环。
for i in range(n):
for j in range(3):
res[i] += A[i - j + 1, j] * u[i - j + 1]
这是一种与位置相关的卷积。有人告诉我可以用tf.einsum来完成，但我不知道怎么做。
我知道的唯一方法是使用tf.while_loop，但我想要更优雅的东西。求求你帮帮我。
浏览 0提问于2017-07-11得票数 1
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我有一个场景，许多相同的函数(为了简单起见，这里只考虑C/C++和python )将同时在我的机器上执行。直观地说，我只是使用多线程将函数的每个实例作为一个线程来处理，以利用并行性，它们并不争用相同的资源，但它们将执行许多分支操作(例如，for循环)。但是，由于它们实际上是相同的函数，所以我考虑使用一些SIMD指令(例如，AVX-512 )对它们进行批处理。当然，它应该是自动的，这样用户就不必修改他们的代码。
原因是什么？因为每个线程/进程/容器/VM占用资源，但是AVX只需要一个指令。这样我就能用相同的硬件容纳更多的用户。
我在网上发现的大多数文章都集中于在函数内部使用AVX指令，例如，加速
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
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在Python和Matlab中，我编写了生成矩阵并使用索引函数填充矩阵的代码。Python代码的执行时间大约是Matlab代码执行时间的20倍。在python中编写了两个结果相同的函数，bWay()基于。
下面是完整的Python代码：
import numpy as np
from timeit import timeit
height = 1080
width = 1920
heightCm = 30
distanceCm = 70
centerY = height / 2 - 0.5;
centerX = width / 2 - 0.5;
constPart = height *
浏览 3提问于2017-05-31得票数 3
回答已采纳
将学习python3.x作为业余爱好。我写了一个简单的像素搜索：
im = Image.open("photo.jpg").convert('RGB').Load
for x1, y1 in product(range(300, 1100, 1), range(200, 500, 1)):
r,g,b =im[x1,y1]
rx,gx,bx = 200, 20, 20
if abs(rx - r)<=5 and abs(gx - g)<=5 and
浏览 12提问于2017-07-20得票数 0
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