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TensorFlow 高效编程
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。
2K10编辑于 2022-12-02 - 来自专栏科技记者
高效R编程
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
1.7K30发布于 2021-05-20 - 来自专栏Python爱好者
Python高效编程(三)
实际编程和面试都会遇到的典型问题。 /dd/YYYY)格式 ''' import re s = '2017-10-09adasdasdasd\n2017-11-12dsfsfsdfsdfsd' re.sub('(\d{4})-(\d{2} )-(\d{2})',r'\2/\3/\1',s) re.sub('(? P<month>\d{2})-(? = ['abc','123','23','sdsa','xyz'] ''.join(list1) list2 = ['abc',123,'23',4654,'xyz'] ''.join(str(x)
1.1K50发布于 2018-06-21 - 来自专栏科学计算
Matlab高效编程技巧
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？ Figure 2. 条件断点设置2 这样，当程序运行到i==100时就会进入断点，不需要自己再写额外的语句。
1.2K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏Python爱好者
Python高效编程(四)
实际编程和面试都会遇到的典型问题。 图片来源于网络 如何读写文本文件 # python2 s = u'你好' f = open('py2.txt','w') f.write(s.encode('gbk')) f.close() f = open('py2.txt','r') t = f.read() f.close() print t.decode('gbk') # python3 f = open('py3.txt','wt',encoding #第一种 直接使用系统调用 # 1 文件的类型 s = os.stat('demo.txt') stat.S_ISDIR(s.st_mode) stat.S_ISREG(s.st_mode) # 2 = Element('movie') e2.set('title','Enemy Behind') e21 = Element('type') e21.text = 'War, Thriller' e2
1K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏Python编程与实战
Python高效编程技巧
19, 5, 16, 17, 17, 12, 19, 9, 10, 0, 20, 11, 2, 11, 10] >>> c2 = Counter(data) >>> c2 Counter({17: 4 , 11: 4, 16: 3, 10: 3, 7: 2, 8: 2, 5: 2, 2: 2, 19: 2, 18: 1, 15: 1, 12: 1, 9: 1, 0: 1, 20: 1}) >>> c2 [14] 4 >>> c2.most_common(3) # 统计频度出现最高的3个数 [(17, 4), (11, 4), (16, 3)] 2. 第二轮： {"内马尔": 1, "梅西":2, "姆巴佩": 3..} 第三轮： {"姆巴佩": 2, "C罗":2, "内马尔": 1..} >>> s2 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))} >>> s2 {'b': 4, 'g': 1, 'f': 1,
95110发布于 2019-12-04 - 来自专栏Python爱好者
Python高效编程(二)
实际编程和面试都会遇到的典型问题。 图片来源于网络 如何实现可迭代对象和迭代器对象 #可迭代对象 l = [1,2,3,4] s = 'abcde' #迭代器对象 t = iter(l) import requests from collections self.start = start self.end = end def isPrimeNum(self,k): if k < 2: return False for i in range(2,k): if k % i == 0: return ],['a','b','c']) english_grade1 = [randint(60,100) for _ in range(45)] english_grade2 = [randint(60,100
94740发布于 2018-06-21 - 来自专栏Python爱好者
Python高效编程(一)
实际编程和面试都会遇到的典型问题。 data = set(data) {x for x in data if x%3==0} 如何为元组中每个元素命名,提高程序的可读性 #第一种 # NAME = 0 # AGE = 1 # SEX = 2 dict.fromkeys(data,0) #第一种 for x in data: c[x]+=1 #第二种 from collections import Counter c2 = Counter(data) #出现频度最高的三个 c2.most_common(3) #统计一篇文章中单词出现次数 import re #导入Python之禅 import this c3 = .keys() map(dict.keys,[s1,s2,s3]) reduce(lambda a, b:a & b,map(dict.keys,[s1,s2,s3])) 如何让字典保持有序 d = {
1K90发布于 2018-06-21 - 来自专栏向治洪
Python高效编程技巧
###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。
1.4K50发布于 2018-01-26 - 来自专栏技术银河
如何高效学习编程
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。 对于一个初学者的话可以先3:2:1，中级就可以开始维持2:3:1，到了高级就可以维持2:2:2了。
75341发布于 2020-10-29 - 来自专栏进击的Coder
Python 高效编程技巧
19, 5, 16, 17, 17, 12, 19, 9, 10, 0, 20, 11, 2, 11, 10] >>> c2 = Counter(data) >>> c2 Counter({17: 4 , 11: 4, 16: 3, 10: 3, 7: 2, 8: 2, 5: 2, 2: 2, 19: 2, 18: 1, 15: 1, 12: 1, 9: 1, 0: 1, 20: 1}) >>> c2 [14] 4 >>> c2.most_common(3) # 统计频度出现最高的3个数 [(17, 4), (11, 4), (16, 3)] 2. 第二轮： {"内马尔": 1, "梅西":2, "姆巴佩": 3..} 第三轮： {"姆巴佩": 2, "C罗":2, "内马尔": 1..} >>> s2 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))} >>> s2 {'b': 4, 'g': 1, 'f': 1,
1.1K50发布于 2019-07-04 - 来自专栏Python爱好者
Python高效编程(五)
实际编程和面试都会遇到的典型问题。 __init__() it = IntTuple([1,-2,3,'x']) it 如何为创建大量实例节省内存 class Player(object): def __ self.name = name self.status = status self.level = level class Player2( = Player2('001','uu') set(dir(p1)) - set(dir(p2)) # p1比p2多了{'__dict__', '__weakref__'} # '__dict__'可以动态绑定 __dict__) # p2事先定义__slots__ 声明了实例属性名字的列表 # p2就无法动态绑定 从而节省了内存 # p2.x = 123 如何创建可管理的对象属性 from math import
94030发布于 2018-06-21 - 来自专栏新码农博客
Python：高效编程技巧
一、根据条件在序列中筛选数据 假设有一个数字列表 data, 过滤列表中的负数 data = [1, 2, 3, 4, -5] # 使用列表推导式 result = [i for i in data = Counter(data) # 查询元素出现次数 c2[14] # 统计频度出现最高的3个数 c2.most_common(3) 对某英文文章单词进行统计，找到出现次数最高的单词以及出现的次数 第二轮：{"内马尔": 1, "梅西":2, "姆巴佩": 3..} 第三轮：{"姆巴佩": 2, "C罗":2, "内马尔": 1..} from random import randint, sample from functools import reduce # y: x & y, map(dict.keys, [s1, s2, s3]))
92320发布于 2020-04-16 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》8--高效硬件
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 x 2,500 normal distributed random matrix^1,000: 0.323 (sec). Sorting of 7,000,000 random values: 0.683 (sec). 2,500 x 2,500 cross-product matrix (b = a' * a): 6.77 Determinant of a 2,500 x 2,500 random matrix: 2.97 (sec). FFT over 2,500,000 random values: 0.287 (sec).
1.1K30发布于 2021-07-27 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》7--高效优化
需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp 代码分析 首先是确定哪个是瓶颈，Rprof()是可以分析的一个内置工具，但是这个结果不确定，取决于外部环境 开始profvis install.packages(c("profvis", "ggplot2movies") library(profvis) profvis({ data(movies,package = "ggplot2movies") # 加载数据 movies <- movies[movies$Comedy ==1,] plot(movies$year, movies$rating) 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。
1.7K40发布于 2021-07-27 - 来自专栏产品优化
Java 高效编程·HashMap 排序
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？
99040编辑于 2022-12-01 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》笔记
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] 纳表级别差异，第三种效率最高 Unit: nanoseconds expr min lq mean median uq max neval df[3, 2] 在这里插入图片描述 2、安装和加载包的简便快捷方法 # 更新R Windows， 其他系统需要下载或者系统命令更新 installr::updateR() # 批量安装 pkgs <- c('ggplot2
1.2K10发布于 2021-04-30 - 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》6--高效数据木匠
x 2 agesex n <chr> <dbl> 1 m0-10 3 2 f0-10 5 separate(agesex_df,col=agesex,into=c( "age","sex")) # A tibble: 2 x 3 age sex n <chr> <chr> <dbl> 1 m0 10 3 2 f0 10 使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。只是函数名多了个下划线那么简单吗？ 使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ? 非标准计算 代码中没有引号包裹的原始名字，这种方式叫做非标准计算（NSE），高效交互使用函数，减少键盘输入，允许Rstudio中自动完成。还是函数名多个_。
2.7K20发布于 2021-07-27 - 来自专栏CSDN技术头条
高效Java编程工具集锦
Java 开发者常常都会想办法如何更快地编写 Java 代码，让编程变得更加轻松。目前，市面上涌现出越来越多的高效编程工具。 所以，以下总结了一系列工具列表，其中包含了大多数开发人员已经使用、正在使用或将来一定会用到的高效工具。这份列表名单包括集成开发环境、集成工具、测试和质量工具等。 2、测试 JUnit是一个Java语言的单元测试框架，用于编写和运行可重复的测试。 Gradle结合了Ant的能力和灵活性，以及Maven的依赖管理和约定，形成了一种高效的构建方式。 Apache Ant是一个开源的Apache项目，经Apache软件许可发布。 以上就是为Java开发者提供的一系列可以提高编程效率的工具，尽情试用吧！以后，妈妈再也不用担心你的“高效开发”了！
1.6K101发布于 2018-02-11 - 来自专栏JAVA杂谈
迭代思维：如何高效编程？
如果你想成为一名真正的高效编程者，除了代码写得快以外，还得学会一些其他的方法和技巧。 因此，今天我们就来聊聊高效编程中的那些关键技巧。 什么是高效编程？ 这里我先分享一个我的故事。 刚学会编程时，我以为：高效编程 = 高效写代码。于是开启了疯狂写代码模式，在不停地编码与调试中，度过了一年又一年，并以此沾沾自喜。 所以说，高效编程除了需要提升细节上的编程效率外，还需要你能时常跳出细节思维，从整体的工作流程上去思考与改进。 这样总结来说，高效编程其实是一种高效的工作流。 如何高效编程？ 高效编程应该具备下面五个要素： 高效编程 = 原则 * 工具 * 编码 * 反馈 * 迭代 合理运用这些要素，才能真正地提升高效编程能力。 而解决编程上的本质问题越多，越能反过来提升编程上的效率。 2. 打磨工具 除了 IDE 编程工具和编程语言环境的使用外，要想提升编程效率，你应该还需要一个组件实验环境和一个工具代码库。
86720发布于 2021-04-23
腾讯云开发者
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