代码清单2-8 Type Find(Type* ID, int N) { Type candidate; int nTimes, i; for(i = nTimes =
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101175098 2-8 符号配对 (20 分) 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对
TensorFlow 高效编程 原文:vahidk/EffectiveTensorflow 译者:FesianXu、飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、TensorFlow 基础 许多问题,如优化具有数百万个参数的大型神经网络,都可以在 TensorFlow 中使用短短的几行代码高效地实现。而且 TensorFlow 可以跨多个设备和线程进行扩展,并支持各种平台。 五、向 TensorFlow 投喂数据 TensorFlow 被设计可以在大规模的数据情况下高效地运行。所以你需要记住千万不要“饿着”你的 TF 模型,这样才能得到最好的表现。 七、理解执行顺序和控制依赖 我们知道,TensorFlow 是属于符号式编程的,它不会直接运行定义了的操作,而是在计算图中创造一个相关的节点,这个节点可以用Session.run()进行执行。 九、使用 Python 操作设计核心和高级可视化 TensorFlow 中的操作核心完全用 C++ 编写,用于提高效率。 但是用 C++ 编写 TensorFlow 核心可能会非常痛苦。
这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com /p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗? 这是《高效R语言编程》的学习笔记,前面的笔记在这里:https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366https://www.jianshu.com /p/71392ef45d01很多R语言用户并不认为自己是程序员,我也是:),精通专业知识,理解R语言的标准数据结构,但是缺乏正规编程训练,你是这样的吗? 高效编程的5个技巧 1、小心,尽量不要增大向量的大小 2、尽可能向量化代码 3、适当时机下使用因子 4、通过缓存变量避免不必要的计算 5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升 一般性建议 底层语言如C,需要你自己进行内存管理
实际编程和面试都会遇到的典型问题。
用过Matlab的同学应该都知道,Matlab的慢是出了名的,但是再慢也有优化的方式,下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。 高效编程的内容就先写这么多,后面还会继续补充。下面说一个Matlab调试中断点设置问题。在一个for循环中,比如for i=1:n,我们想在i=100的进入断点,这个时候应该怎么用?
首先获取字典的 keys,然后取每轮比赛 key 的交集。由于比赛轮次数是不定的,所以使用 map 来批量操作
实际编程和面试都会遇到的典型问题。
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学习编程的重点就是懂如何学习学习编程的重点就是懂如何学习 编程确实不是一件容易的事情,除了要有较强的逻辑思维,还需要花大量的时间和集中力来提升或者维持一定的高度。 与其他的领域不一样的是,技术每日都在变,所以对于编程初学者是很难一直与时并进的。就算是技术大神和老司机们也是追赶的比较吃力的。 在技术领域打滚的这些年里,通过经历和经验总结出一些高效的学习方式和方法,在这篇文章里与大家分享。让我们现在就在技术领域的学习之路上奔跑吧! 所以锁定目标是高效学习的第一门课。 ---- 选择目标 如果你的目标是前端开发,前期的学习道路是比较明确的,HTML5+CSS3起步。 ---- 采用学习策略 对的策略才能高效 每一个人都会有一种最合适自己的学习方式方法,适合我的不一定对你就有效 - 所以找到一种对你有效的学习方法很重要。
###Python高效编程技巧 如果你发现一个好的程序库,符合你的要求,不要不好意思————大部分的开源项目都欢迎捐赠代码和欢迎提供帮助——即使你不是一个Python高手。 我已经使用Python编程有多年了,即使今天我仍然惊奇于这种语言所能让代码表现出的整洁和对DRY编程原则的适用。 下面我挑选出的这几个技巧常常会被人们忽略,但它们在日常编程中能真正的给我们带来不少帮助。 ####1. 当在控制台交互式编程或做日志时,这尤其有用: >>> import json >>> print(json.dumps(data)) # No indention {"status": 我并不鼓励将这里介绍的方法用在非内部的、一次性的编程中。我们可以使用一种叫做XML-RPC的协议 (相对应的是这个Python库),来做这种事情。
实际编程和面试都会遇到的典型问题。
Python 提供了几个高级内置函数,另外还有几个比较实用的库,比如 collections,这里推荐一篇文章,介绍几个小的 Tips,如果大家用上的话可以稍微提高一些开发效率,希望对大家有帮助哈。
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
软件配置 benchmarkme包 高效硬件的5个技巧 1、使用benchmarkme包评估下CPU,看是否值得硬件升级 2、如有可能,增加更多RAM(虽然现在芯片慌,说这个有点不合时宜) 粗略经验,RAM
> x2 <- Sys.Date() > class(x2) [1] "Date"
高效的基础R 改善性能的标准方式和替代方法 if与ifelse函数 marks <- runif(n=10e6, min=30, max=99) system.time({ result1 <- ifelse is.na与anyNA 想了解一具向量是否包含任何缺失值,anyNA()更高效。 矩阵 数据框中提取行比矩阵中慢约150倍。
HashMap 的值是没有顺序的,它是按照 key 的 HashCode 来实现的,对于这个无序的 HashMap 我们要怎么来实现排序呢?
前面宏基因组与R语言的笔记还未结束,又开始新坑啦,都是要继续的啦! 1、跑分 直接是代码了。 # 安装跑分包 install.packages(c("microbenchmark","profvis")) library(microbenchmark) # 这个包默认运行程序100次,进行基准测试,获得微秒级差异 df <- data.frame(v<-1:4,name<-letters[1:4]) microbenchmark(df[3,2], df[3,"name"],df$name[3]) # 纳表