如果你懂编程，在听到 Swift 时，你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。如果你懂深度学习，那么你肯定听闻过 Swift for Tensorflow（简称 S4TF）：https://www.tensorflow.org/swift。那么你可能会问自己：「谷歌为什么要为 Swift 创建一个 TensorFlow 版本呢？毕竟已经有 Python 和 C++版本了；为什么还要增加一种语言？」我将在本文中尝试回答这一问题，并会列出你应该认真关注 S4TF 以及 Swift 语言本身的原因。本文的目的并非进行详尽的解释，而是要提供一般性的概述，文中也会带有大量链接以帮助你更深度地了解。
层次化可导航小世界（HNSW）图是向量相似性搜索中表现最佳的索引之一。HNSW 技术以其超级快速的搜索速度和出色的召回率，在近似最近邻（ANN）搜索中表现卓越。尽管 HNSW 是近似最近邻搜索中强大且受欢迎的算法，但理解其工作原理并不容易。
在很多语言中都存在深浅拷贝两种拷贝数据的方式，Python中也不例外。本文中详细介绍了Python中的深浅拷贝的相关知识，文章的内容包含：
当我们在Python中写一个class时，如果有一部分的成员变量需要用一个字典来命名和赋值，此时应该如何操作呢？这个场景最常见于从一个文件（比如json、npz之类的文件）中读取字典变量到内存当中，再赋值给一个类的成员变量，或者已经生成的实例变量。
编程中，我们经常会遇到“并发”这个概念，目的是让软件能充分利用硬件资源，提高性能。并发的方式有多种，多线程，多进程，异步IO等。多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景，比如科学计算的时间都耗费在CPU上，利用多核CPU来分担计算任务。多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高，不适合IO密集型的场景（关于多线程和多进程的特点已经超出本文讨论的范畴，有兴趣的同学可以自行搜索深入理解）。而异步IO就是非常适合IO密集型的场景，比如网络爬虫和Web服务。
审稿人：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学，开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。
我们在生产环境中经常可以发现有计算密集型任务争用NodeManager的CPU，以及个别Container消耗太多CPU资源导致其他系统服务抖动的情况。好在Hadoop 2.2版本之后，YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup，然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。
PyPI(下载链接): https://pypi.python.org/pypi/cacheout/
所有人都听过这样一个歌谣：从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚在讲故事：从前有座山。。。。，虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环，但无疑地，这是递归算法最朴素的落地实现，本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。
键值对是常见的一种数据结构：Python 中的字典，Perl 中是 Hash 等。如何将键值对保存到文件中，除了序列化方法，如 Python 的 pickle 模块，常见的还有保存为 INI、json 或 YAML 文件。
Python的变量，粗放来说有数值型，布尔型，字符串类型，列表，元组，字典等6大类。那么不同变量类型在底层是如何存储的，关系到变量的引用，能否正确的掌握变量的相关操作？
其实我以前也有这样的困惑，感觉完了不知道怎么用。而且我也不是学计算机的，也没有从事相关工作，所以大概有十年的时间都没写什么程序。最近因为想做点东西，所以又重新开始写。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 训练一个非常深度的神经网络需要大量内存。通过由 OpenAI 研究员 Tim Salimans 和 Yaroslav Bulatov 联合开发的工具包，你可以权衡计算力和内存的使用，从而使你的模型更合理地占用内存。对于前馈模型，我们能够借助该工具把大 10 多倍的模型放在我们的 GPU 上，而计算时间只增加 20%。 项目链接：https://github.com/openai/gradient-checkpointing 通过梯度检查节约内存 深度神
在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
一个 F()对象代表了一个model的字段值或注释列。使用它就可以直接参考model的field和执行数据库操作而不用再把它们（model field）查询出来放到python内存中。
配置中心概述： 在分布式系统中，配置中心是一个基本的组件，它为散布在不同机器上的服务提供配置文件的通知，读取，更新服务，一般对配置中心的设计要点如下： 1) 配置持久化 2) 多语言获取接口 3) c
或许你在其他编程语言比如C++有听说过拷贝分深拷贝和浅拷贝。这两个概念区别就是你复制的是一份对象的引用还是对象本身。今天我们来看一下python的赋值、浅层拷贝和深层拷贝的区别。
尾递归与一般的递归不同在于对内存的占用：普通递归创建stack累积而后计算收缩，尾递归只会占用恒量的内存。
在计算机科学的世界里，数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能，还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
如果用 Python 写过代码，肯定遇到了数字，比如整数作为列表的索引，用浮点数表示当前财富的数量，等等。
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学，对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。
当你编写一个独立的Python脚本时，目录结构看起来可能没什么特别。但随着项目逐渐变得复杂，你可能会倾向于将一些功能分离到其他模块或包中。这时，你可能会发现在源文件旁边，似乎毫无规律地，突然冒出一个__pycache__文件夹。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。 人们提起 Meta 时，通常会想到其应用程序，包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。 与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同，Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节，除了其 OCP 设计用来给买家留下深刻印象。Meta 的用户希望获得更好、更一致的体验，而不关心它是如
以tensorflow、pytorch等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了python这门曾经以爬虫见长（python粉别生气）的编程语言在TIOBE编程语言排行榜上一路披荆斩棘，坐上前三甲的宝座，仅次于Java和C，将C++、JavaScript、PHP、C#等一众劲敌斩落马下。
队列：满足特点 --> 先进先出，类似于我们生活中的买票、安检 【注意】 对于队列而言：python中有为其封装特定的函数，在collections模块中的deque函数就可以获取一个队列对象; 操作步骤： 步骤一：导入collections模块 步骤二：collections.deque() --> 返回队列对象 步骤三：使用队列对象调用其存和取的函数，完成需求 演示队列存取数据的特点：先进先出
Redis跳跃表的每个节点都有一个前进指针，用于在跳跃表中快速定位下一个节点。前进指针有两种类型，分别是level和span。
项目地址：https://github.com/NervanaSystems/distiller/
Python的asyncio是使用 async/await 语法编写并发代码的标准库。通过上一节的讲解，我们了解了它不断变化的发展历史。到了Python最新稳定版 3.7 这个版本，asyncio又做了比较大的调整，把这个库的API分为了 高层级API和低层级API，并引入asyncio.run()这样的高级方法，让编写异步程序更加简洁。
年关将至，给年后准备跳槽的准备一份面试指南，希望大家在涨薪和成神的路上多一点指引！ python2和python3区别？
命名空间，又名 namesapce，是在很多的编程语言中都会出现的术语，估计很多人都知道这个词，但是让你真的来说这是个什么，估计就歇菜了，所以我觉得 “命名空间” 有必要了解一下。
【编者按】继xgboost,cxxnet,minerva之后，DMLC在9月29日发布了新的Project: dmlc/MXNet（https://github.com/dmlc/mxnet/），MXNet是cxxnet的进化，在设计上经过成熟的思考，文档也很清楚。尤为难得的是，MXNet开发团队把设计笔记也做了分享。笔记的思想不局限于MXNet，也不局限于深度学习，无论对初学入门还是对高阶提升，都具有参考价值。本文是第一篇设计笔记的译文，深入讨论了不同深度学习库的接口对深度学习编程的性能和灵活性产生的影响
CGroup 全称 Control Group 中文意思为 控制组，用于控制（限制）进程对系统各种资源的使用，比如 CPU、内存、网络 和 磁盘I/O 等资源的限制，著名的容器引擎 Docker 就是使用 CGroup 来对容器进行资源限制。
Python 作为一门解释型语言，以代码简洁易懂著称，我们可以直接对名称赋值，而不必声明类型，名称类型的确定、内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时进行的
输入 uname -a 查看服务器是多少位的（查看过后是x86_64即64-bit） 进入biosoft cd biosoft wget 下载链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow，许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择？
字符串 string 是 Redis 最简单的数据结构。Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称，然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。不同类型的数据结构的差异就在于 value 的结构不一样。
现在一涉及到编程语言几乎就离不开python，甚至这门语言已经成了割韭菜的手段，各种1元学习python的引流课程层出不穷，从这些现象可以体会到python语法设计之成功。它基本上实现了其创作者的初衷：简单易懂，它的优美就如同白居易的诗：“老妪能懂”。
什么是webdriver？ webdriver是一个web自动化测试框架，不同于selenium IDE只能运行在firefox上,webdriver能够在不同的浏览器上执行你的web测试用例。其支持的浏览器有：Firefox、Chrome、IE、Edge、Safari、Opera、phantomjs等等。 webdriver支持使用不同的编程语言来写测试脚本，这是selenium IDE所无法做到的。对于测试人员来说至少具备： 掌握编程语言的判断分支语法 掌握基本的循环语法 webdriver支持的编程语
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Bex T. 翻译：赵鉴开 校对：李洪君 你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。 从闭包（closure）到上下文管理器（context managers），本文给出一个Python高级特性的列表。你或许会发现，“我一直在使用它！”。 即使这些东西对你来说是新的，这份出色的列表也可以将你的技术提升到一个新的水平。 一、作用域 高级 Python 编程的一个关键方面是深入熟
随着行业的发展，编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题，主要考察以下几点。
深度学习是机器学习中的一个研究方向，它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型，深层级将浅层级的输出作为输入，将数据层层转化，使之越来越抽象。这种分层学习思想模拟的是人脑接受外界刺激时处理信息和学习的方式。
在Python编程中，IndentationError是一个常见的错误，它通常发生在代码的缩进层级不一致时。Python使用缩进来定义代码块，因此正确的缩进是至关重要的。当解释器遇到一个缩进层级与上下文不一致的行时，就会抛出IndentationError。
python中模块的导入要用到import函数，若要导入自定的模块，若导入模块与运行文件在同一目录下，则直接输入导入模块的名字即可。若不在同一目录，则需要写出相对路径。模块可以看做是类和函数的集合。
前面我们介绍了 CGroup 的使用与基本概念，接下来将通过分析源码（本文使用的 Linux2.6.25 版本）来介绍 CGroup 的实现原理。在分析源码前，我们先介绍几个重要的数据结构，因为 CGroup 就是通过这几个数据结构来控制进程组对各种资源的使用。
在Linux里，一直以来就有对进程进行分组的概念和需求，比如session group， progress group等，后来随着人们对这方面的需求越来越多，比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等，于是出现了cgroup，用来统一将进程进行分组，并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
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