Daugherty 认为，效率指标试图回答错误的问题，您真正应该关注的是: 您的客户和终端用户是否看到了加速交付的价值？ 开发者是否对自己的工作更满意？他们感到自己的潜力得到了更好的发挥吗？...Daugherty 认为，正如DevOps寻求加快软件团队交付软件的速度一样，您应该关注软件团队的实现能力，而不是个别开发者的效率。 如何衡量团队的使能？ 最常见的DevOps指标并不是真正的指标。...尽管存在不同的工作角色，她强调DevOps和平台工程是一种工作方式，而不是您做或不做的事情。平台团队的目标是跟踪DevOps无限循环，以使交付途径更顺畅，Dev和Ops之间的交流更顺畅。...但她总是反驳，“我不是来告诉你任何事情的。我是来帮助你开展你想做的工作，因为你的工作很重要。并帮助您向那些想从您这里获得更多的业务领导解释您所创造的价值。他们会不断要求您做更多。”...DevOps首先关于促进有意义的交流 DevOps关注促进正确类型的交流，以提高速度和协作——而不是在过程中制造更多需要人工参与的障碍。
我们需要更多的程序员，而不是更好的工具 我和他的年纪差不多，并且有着相似的初始经验——在TRS-80、TI-99/4A、然后是Windows PC上用BASIC编程。...所以，我觉得我有这个资格对他的文章发表一些我的看法。 ? 他在文中这样写道： 时不时地我们可以听到有人在说，我们需要更多的程序员。现在的孩子应该在学校里就学习编程。...给一个14岁的从未使用过计算机的人一台还在包装盒中的电脑，看看他需要多少时间才能写出自己的第一个程序。我猜啊，他要么只需要几周时间要么就根本完不成。...有木有毫无头绪的赶脚？ 我在几年前开始学习如何在Android上写程序。...先将我的手机通过USB与计算机相连，下载SDK，参考了一些示例代码，然后在大约4小时之后，我写出了一个能在我的手机上运行的原型音板app。这再次印证了我们需要更多/更好的程序员。
程序员的生产效率源于需求，而不是工具！ 你确定你真的知道到底是什么促使一个程序员高效率的吗？...很抱歉，如果你注重的是工具、框架，甚至是进程，那么我不得不说，你搞错了！程序员生产效率的真正起源是：正确的需求。 ? 为什么你作为一名程序员也必须关心需求——而不仅仅是业务人员！ ...一鼓作气，再而衰，三而竭，程序员的积极性就是这样给磨灭的。 那么什么样的才算是正确的需求？ 现在说说什么样的才是正确的需求？...是不是一句写在索引卡上的话——“作为一个用户我希望能够使用亚洲建行信用卡”，好了，over，就ok了呢？ ...我是一个程序员，需求不是我的工作！ 的确，在一些大型的公司中，通常会有专门的业务分析人员，其唯一的工作职责就是在递交给实施团队之前先整理出详细的需求说明。
}"> 单列选择器---{{array[index]}} {{array[index]}} 是显示选择器中的值...this.setData({ index: e.detail.value, }) }, this.data.array[index] 就是获取值的方法...，也可以换成this.data.array[e.detail.value] 所以，在别的方法中调用的时候就是this.data.array[this.data.index]
今天我在跟同学们讲课，讲到做轮播图的时候，脑子里突然蹦出一句话，“学js学前端，是学习用程序、用机器的思维方式来解决现实当中的问题，而不是学这几十上百条的js语句”。...它并不是一个做网页的，虽然这个职位看起来和做起来，都是一个做网页的。 我口语化的描述一下，这个职位它实际上是把人们在现实生活当中的需求，放到网上来给它实现了，是做线下需求网络化的。...如何用js程序将人的需求翻译为机器的逻辑？这是前端的门槛。 至于js的那十几个语句啊，命令啊，什么这个那个的，只是纯工具而已。跟一把真实的铁锹没什么区别。...，它在我眼里是一台发动机的“剖面图”； // 而当我面对一个网站的时候，它在我眼里就是一整台运行中的发动机。...可能有同学不认同我的看法。这没关系，事实会证明我是正确的，“只会js语句，没有逻辑思维，不懂分析与设计的前端新人，根本找不到工作。” over.
“哇，你是程序员啊，好牛逼啊！” 这是跟外行人谈到工作，总会听到这样的感叹...... 程序员 = 多金 + 单身狗 + 加班 + 亚健康？ 拜托！...我才不是你们眼中的那种程序员 ---- 你眼里的程序员 实际上的程序员 你总觉得程序员职业非人类 实际上的程序员职业 你总觉得程序员都长这样，老是把秃头和格子衫当做程序员专有特征？...你眼里的程序员工作界面 实际上的程序员工作界面 你认为的程序员工作状态 实际上的程序员工作状态 你眼里的程序员假期 实际上的程序员假期 老话常说，三百六十行，行行出状元，每一行都有它的价值体现...当今，好多“整”程序员的，我要替他们“申冤”，殊不知，每年过年，有些运行的app，后台有多少个，程序员在看着，确保没有错误，当我们坐在一起吃团圆饭时，他们呢？...还在注视的后台，防止一切bug的出现。 ........我词穷了。只能在这里希望大家，正确看待身边的程序员们，他们和其他行业的热人们也一样，没有差别。
此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...1.68 秒，而 CuPy 仅用了 0.16 秒，实现了 10.5 倍的加速。...格式数据，而xlsx的读取是比较慢的。...编译器，在一些计算量大的程序中，可以Cython来实现相当大的加速。...注：并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 !
接着，从 npm3 开始，包括 yarn，都着手来通过扁平化依赖的方式来解决这个问题。相信大家都有这样的体验，我明明就装个 express，为什么 node_modules里面多了这么多东西？ ?...A 里面用 C，跑起来没有问题呀，我上线了之后，也能正常运行啊。...不是挺安全的吗？ 还真不是。...版本的 C，而 A 当中用的还是 C 当中旧版的 API，可能就直接报错了。...注意，使用的是硬链接，而不是软链接。如: pnpm link ../..
这次竞赛共有489个参赛个人和团队提交了2458个独特的数据集。仅仅通过改进数据（而不是模型架构，这是硬标准），许多参赛者能够将64.4%的基准性能提高20%以上。...这场竞赛真正的独特之处在于，与传统的 AI 竞赛不同，它严格关注如何改进数据而不是模型，从我个人的经验来看，这通常是改进人工智能系统的最佳方式。...为了简化这个工作流程，我编写了一个 Python 程序来评估给定的数据集（在将其输入固定模型和训练程序之后），并生成一个包含每个图像记录指标的电子表格。...我最初使用这个电子表格来识别标记错误的图像和明显不是罗马数字 1-10 的图像（例如，在原始训练集中就有一个心脏图像）。 现在我们来看看“数据增强”技术。...3 这项技术的动机以及如何将它推广到不同的应用程序 我的方法受到以下四件事的启发： 我在原先的作品（见 2019 年的一篇博文）里构建了一个电影推荐系统，这个系统通过从关键字标签中提取电影嵌入并使用余弦相似度来查找彼此相似的电影
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...所以，不安于现状的 Pythoner 就开发了许多工具。其中，最著名的莫过于 Cython 和 Numba。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器（即时编译器），以此提高运行效率。...，使用了函数的程序用了大概花了 1.743 秒。...因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 getattribute 或者 getattr 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
例子 numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU...使用一些指令标记某些函数进行加速（也可以使用Python编写内核函数），这一点类似于OpenACC，而PyCUDA需要自己写kernel，在运行时进行编译，底层是基于C/C++实现的。...通过测试，这两种方式的加速比基本差不多。但是，numba更像是一个黑盒，不知道内部到底做了什么，而PyCUDA就显得很直观。...因此，这两种方式具有不同的应用： * 如果只是为了加速自己的算法而不关心CUDA编程，那么直接使用numba会更好。...* 如果写的程序将来要移植到C/C++，那么就一定要使用PyCUDA了，因为使用PyCUDA写的kernel本身就是用CUDA C/C++写的。
编者按 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。...本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 0. 代码优化原则 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。...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。..._ in range(size): a = 3 b = 5 a, b = b, a # 不借助中间变量 main() 4.3 字符串拼接用join而不是...import List def concatString(string_list: List[str]) -> str: return ''.join(string_list) # 使用 join 而不是
今天呢，我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。 Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。...所以，不安于现状的 Pythoner 就开发了许多工具。其中，最著名的莫过于 Cython 和 Numba。...其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器（即时编译器），以此提高运行效率。 ?...，使用了函数的程序用了大概花了 1.743 秒。...因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 __getattribute__ 或者 __getattr__ 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【 】提出的问题，感谢【东哥】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
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。...在这种模式下，Numba将识别可以编译的循环，并将这些循环编译成在机器代码中运行的函数，它将在Python解释器中运行其余的代码（速度变慢）。为获得最佳性能，请避免使用此模式！...@njit(nogil=True) def f(x, y): return x + y cache 为了避免每次调用Python程序时都要进行编译，可以指示Numba将函数编译的结果写入基于文件的缓存中...Numba将在调用时推断参数类型，并基于此信息生成优化代码。Numba还可以根据输入类型编译单独的专门化。...>>>f(2**31, 2**31 + 1) 1 #溢出，高位丢失 如果省略返回类型，例如通过写入（int32，int32）而不是 int32（int32，int32），Numba将尝试为您推断它。
/home/saber/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc Numba的用法很简单，一般是加速某个函数。...如果你想加速函数x，只需要在定义函数x的时候，在def前一行加上一个装饰器@jit就行了（就简单的一行代码）。...，我对每个函数都运行了2次，func_A的时间几乎一致，func_A1第二次的时间比第一次少了四个数量级，这是因为第二次的时间才是numba加速后函数执行的时间。...所以总的来说numba加速后速度提升还是很大的，特别是对有想加速python脚本需求的人来说。...最后，其实numba还提供了向量化运算的装饰器@vectorize，结合向量化运算使所有元素的计算同时进行，下期我将给大家继续介绍它的简单用法。
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。...字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件，Python的字节码默认后缀为.pyc，Python生成.pyc后一般放在内存中继续使用，并不是每次都将.pyc文件保存到磁盘上。...@符号装饰了原来的代码，所以称类似写法为装饰器。 在我的Core i5处理器上，添加@jit装饰器后，上面的代码执行速度提升了23倍！而且随着数据和计算量的增大，numba的性能提升可能会更大！...很多朋友的代码可能需要执行十几个小时甚至一天，进行加速，完全有可能把一天的计算量缩短到几个小时！ Numba的使用场景 Numba简单到只需要在函数上加一个装饰就能加速程序，但也有缺点。...小结 无论你是在做金融量化分析，还是计算机视觉，如果你在使用Python进行高性能计算，处理矩阵和张量，或包含其他计算密集型运算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行
『机器学习算法与Python实战』转载 作者：知乎 张皓 编者按 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。...本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 0. 代码优化原则 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。...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。..._ in range(size): a = 3 b = 5 a, b = b, a # 不借助中间变量 main() 4.3 字符串拼接用join而不是...import List def concatString(string_list: List[str]) -> str: return ''.join(string_list) # 使用 join 而不是
只有在 nopython 模式下，才会获得最好的加速效果，如果 numba 发现你的代码里有它不能理解的东西，就会自动进入 object 模式，保证程序至少是能够运行的（当然这其实就失去了添加 numba...这个过程是有一定的时间消耗的，但是一旦编译完成，numba 会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本，如果再次使用相同的类型调用它，它可以重用缓存的机器代码而不必再次编译。...好吧，就上面举的简单的例子来说，使用 numpy 和 numba 加速基本效果差不多，但是在实际情况里面，不是所有的 for 循环代码都可以直接用 numpy 自带的函数实现。...numba 使用 CUDA 加速 numba 更厉害的地方就在于，我们可以直接用 python 写 CUDA Kernel， 直接在 GPU 上编译和运行我们的 Python 程序，numba 通过将...CUDA 加速的时候，主要是通过调用 @cuda.jit 装饰器实现，从结果可以看到 numba 通过调用 CUDA 明显加速了 python 程序。
装饰器可以用来缩短代码、加速代码并彻底改变代码在 Python 中的行为方式。 不用说，这当然可以派上用场！今天我想炫耀一些我认为值得一试的装饰器。...因此，下次我们调用该函数时，我们只需要计算我们之前使用的阶乘之后的阶乘。 当然，并不是所有的阶乘计算都会被保存，但是很容易理解为什么这个装饰器的一个很好的应用程序来加速一些自然很慢的代码。 2....与@lru_cache 类似，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba 包提供了 jit 装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入 C。...使用单例，我们可以创建一个只使用一次的类并改变类，而不是通过初始化来构造新的类型。 通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。 这是因为单例仍然是对我们单例装饰器中提供的模板的引用。...这个装饰器也不是在任何模块中真正可用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。
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