稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道，最近几年，国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属，于是，隔三差五就会有人问：这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资……
当今，包括推理应用程序和智能体在内的大多数LLM应用程序是用Python编写的，但这种形势即将发生改变。对于新一波开发人员来说，Python太慢了，太臃肿了，而且自相矛盾，非常笨拙。其实，LLVM的Chris Lattner，即Clang和Swift的发明者已经证实了Python比编译语言慢35,000倍——这也是为什么他发明了Mojo语言作为Python的替代品。
（发私信还担心被无视，没想到很快就收到同意的回复）。近日大佬成立公司专门做图形学方面的开源工作，小编作为图形学爱好者甚是激动
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。
在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
随着Go语言在云计算、微服务和高性能网络服务中的流行，Python开发者面临是否转向Go开发的选择。这个决定涉及到多方面的考量，包括语言特性、生态系统、性能需求、学习曲线和职业发展等。本文将深入探讨Python开发者转向Go开发的利弊，分析两种语言在不同场景下的适用性，并提供从Python到Go的过渡策略，旨在为Python开发者提供全面的转型指南。
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
最近在业务中有一个生成一批音频的需求，尝试使用有道开源的 EmotiVoice 项目来实现。然而，在部署 EmotiVoice 的过程中，CUDA 和 PyTorch 环境配置总是有问题。经过一天的斗争，决定寻求其他解决方案。在同事的推荐下，了解到腾讯云还在内测的高性能应用服务 HAI。通过使用 HAI，整个部署过程变得无比丝滑，迅速完成了任务。这里记录一下整个过程。
AI 视频生成领域近期算是非常热闹，个人也是非常的感兴趣，奈何电脑不给力，在搭建的过程中总是提示各种各样的问题 ， 不过天无绝人之路， 最近 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI) 活动正在如火如荼的进行着， 因此决定挑战一下， 看下在HAI 上搭建 AI 动画生成框架 MagicAnimate 是否会有不一样的收获.
在当今大数据时代，处理和分析海量数据对于企业和组织来说至关重要。而Python作为一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，具有许多特性使其成为处理大数据的理想选择。
我们前面讲过list、deque、堆、字典树等高性能计算的技巧，这一节我们来整理一下Python中常用操作的时间复杂度。本文中的N表示容器的元素数量，K表示参数中元素的数量或参数的值。
本文从GitHub中整理出15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。 Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架 Diesel提供一个整洁的AP
您是否想过 Go 与 Python 之间的主要区别是什么？随着对软件开发人员的需求不断增加，选择哪种编码语言可能会很困难。
Python是一种非常受欢迎的编程语言，因为它简单易学，同时具有很多强大的功能。 FastAPI是一个基于Python的现代web框架，具有高性能、易于使用和易于扩展的特点，它可以帮助开发人员更快地创建Web应用程序和API。
web软件，是软件发展过程中最重要也是代表了将来软件应用的一种趋势。 对于web软件的开发来说，传统意义上的java语言、php语言、ruby语言都是web软件开发过程中经常被用于企业级软件开发的利器，随着近些年python语言的发展，大家逐步认识到python语言用于软件开发、尤其是web软件开发的高效性和高性能，所以很多开发人员逐步的参与到了python为基本开发环境的web软件开发中。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，传统的CPU计算可能会变得缓慢。为了提高性能，XGBoost可以利用GPU进行加速。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法，并提供相应的代码示例。
随着互联网的快速发展，Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
在当今数字化时代，人工智能（AI）和科学计算已经成为许多行业中不可或缺的技术和工具。然而，对于许多开发者和研究者来说，建立和管理高性能应用环境可能是一项具有挑战性的任务。幸运的是，腾讯云的高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）为开发者提供了一个强大而便捷的解决方案。
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现，对于高性能计算（High-Performance Computing，HPC）的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式，为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战，并提出一些应对策略。
Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。使用Python语言编写的Gunicorn作为Web服务器，也能够运行Python语言编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的沟通。一些Web框架，如Django、Pyramid、TurboGears、Tornado、web2py、Zope、Flask等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
我们从GitHub中整理出了15个最受欢迎的Python开源框架，这些框架包括事件I/O、OLAP、Web开发、高性能网络通信、测试、爬虫等。 1. Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 2. Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
常见的单目相机主要有两种模型：即pinhole(针孔相机)与fisheye(鱼眼相机)模型，之前我已经介绍过视觉坐标系转换原理，不管单目相机模型是什么，其内参模型是一样的，将之前的结果拿过来，如下图所示：
在当今数字化时代，构建可伸缩和高性能的系统是应对不断增长的用户需求和数据流量的关键。现代架构设计涵盖了从基础设施到应用程序的各个层面，旨在实现可扩展性、可靠性和性能的最佳平衡。本文将深入探讨现代架构设计的原则、关键概念以及如何应用它们来构建出色的系统。
python在web开发方面有着广泛的应用。鉴于各种各样的框架，对于开发者来说如何选择将成为一个问题。为此，我特此对比较常见的几种框架从性能、使用感受以及应用情况进行一个粗略的分析。
几天前，Python 开源社区又出了一个不小的新闻：HTTPX 和 Starlette 在同一天将在用的代码分析工具（flake8、autoflake 和 isort）统一替换成了 Ruff。
Pandas 是Python的数据处理包，全名：Python Data Analysis Library 是连接 SciPy 和 NumPy 的一种工具。特色是： 1）支持多种数据格式，甚至包括excel和SQL数据库。 2）数据对齐，缺失数据处理，数据排序等常规数据整理操作。 3）基于标签的数据集操作，包括切片和采样等。 4）高性能的merge和join操作。 5）支持时序数据操作。 6）超高性能，核心代码基于C，实测性能远远超过等价的Java实现。 7）免费。
近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。而 Python 有朝一日会成为今朝的 Java 吗？对此，本文作者发文表示，30 岁的 Python 正面临着来自编程语言世界的新参与者——Julia 的威胁，而这究竟是怎么一回事？
学习一门新的编程语言很难。必须学习新的语法、关键字和最佳实践，所有这些在刚刚开始学习时都会令人沮丧。
入门的书很多，但能让新手轻松看懂的就少了，作者写的思路非常清晰，对每一个知识点讲解的很到位，不多不少，对初学者来说，力道刚刚好。这本书是Python入门最好的书。《A byte-of-python》就像一把钥匙一样，开启编程世界的大门。而且篇幅也短，适合零基础小白。
MindSpore有两种运行模式：动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式，也可以手工切换为静态图模式。
生活中，存在最多的就是单目相机，不过现在双摄，三摄手机基本取代了单目手机，我们先来说一下单目相机的缺点。单目相机在使用中存在尺度问题，先来看看下面这种图片。
国家天文台有个聚类任务：共11份数据，每份数据是从一张照片中提取出来的，包含500多万条记录，每条记录是一个天体的坐标及属性。11张“照片”中有些天体坐标是重复的，但这些重复的坐标不完全相同，他们会有一些差别但距离不会太远。任务就是把其中一张“照片”作为基础，从其他照片中找出重复的天体，把重复天体的坐标及属性均值作为该天体的最终坐标和属性，即把距离很近的天体聚成一类再做聚合运算，这样就可以得到一张坐标清晰且信息更加准确的天体“照片”。
Java 和 Python 是大数据领域的两个标志性语言。Java 作为20多年成熟的编程语言，几乎是大数据领域的“方言”，而 Python 在数据分析和 ML 场景具备显著地位。 业界对高性能 Python 虚拟机的需求越来越强烈，但长期缺乏稳定支持、高兼容性的 Python 虚拟机发行版。早在2021年，腾讯大数据的 TPython 团队，针对数据科学场景痛点，探索打造高性能执行引擎，性能已超越社区同版本30～60%，成为目前业界性能最高的通用 Python 虚拟机之一。 在 Java 领域，腾讯 Ko
摘要：Mojo🔥语言最近正式开源，引起了技术圈的广泛关注，据悉这门语言以其卓越的性能和开发效率而闻名，被认为是比Python快90,000倍的技术，这一令人难以置信的性能提升为开发者提供了全新的可能性，带来了新的“福音”。
NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
欢迎来到《Python技术周刊》这是第5期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
很多人抱怨说自己写的 Python 代码跑的慢，尤其是当处理的数据集比较大的时候，其实稍微改动几行代码就可以让你的代码性能提高好几倍，不信一起来看下面这个 5 个小技巧。
DCM 是什么 现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如 Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。 不过，随着信息技术的发展，存储与计算分离、微服务、前置计算、边缘计算等架构与概念的兴起，过于沉重、封闭的数据库在应对这些场景时越来越显得捉襟见肘。数据库要求数据入库才能计算，但面对丰富的多样数据源时，数据入库不仅效
但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
人工智能（AI）作为一项颠覆性的技术，正日益在各个领域展现出巨大的潜力和影响力。在AI开发中选择适合的编程语言至关重要。本文将探讨为什么Python成为开发AI的主流语言，同时分析Java系列和Ruby在这个领域的局限性。
能看到这篇文章的同学，应该都对缓存这个概念不陌生，CPU中也有一级缓存、二级缓存和三级缓存的概念。缓存可以解决哪些问题？我们直接把网上的一段话放上来：
现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。
前文用Python实现CRUD功能REST服务中发现，一个普通的web.py页面每秒只能执行数十次requests，经网友Arbow提醒, web.py默认是单线程方式，所以性能提升困难，并推荐了一些高性能的web framework。同时也看到Python资深网友ZoomQuiet的总结 Pythonic Web 应用平台对比，因此觉得有必要换一种更强的web framework。同时也研究了国内著名的豆瓣所采用的Quixote框架。但由于牵涉到更换之后web.py中的REST接口代码实现要调整，所以就暂时搁置了。
很开心能够加入腾讯云社区这个大家庭，本文也是我接触到腾讯云后的第一篇文章。过去作者本人多活跃于某里和某为的社区，如今因业务需求有幸涉足腾讯云这片广袤天地，感受其独特而强大的云服务能力。
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
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