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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 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 library(microbenchmark) test <- function(x){ a <- x*100000+x*10000000 a <- a^3 a } test_result
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。 import re s = '2017-10-09adasdasdasd\n2017-11-12dsfsfsdfsdfsd' re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})',r'\2/\3/ +') #2 删除单个固定位置字符,可以使用切片+拼接 s = 'abc::123' s[:3]+s[5:] #3 字符串的replace()方法或正则表达式re.sub()删除任意位置字符 s =
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？
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。 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='utf-8') f.write('你好') f.close() f = open('py3.txt','rt',encoding='utf demo.txt') stat.S_ISDIR(s.st_mode) stat.S_ISREG(s.st_mode) # 2 文件的访问权限 s.st_mode & stat.S_IXUSR # 3 = Element('movie') e3.set('title','Enemy Behind') e31 = Element('type') e31.text = 'War, Thriller' e3
1K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏Python编程与实战
Python高效编程技巧
统计序列中元素出现的频度 1.某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，它们出现的次数是多少？ (3) # 统计频度出现最高的3个数 [(17, 4), (11, 4), (16, 3)] 2. >>> s3 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))} >>> s3 {'b': 4, 'r': 4, 'a': 2, 'g': 3, 'c': 4} 首先获取字典的 keys，然后取每轮比赛 key 的交集。 & y, map(dict.keys, [s1, s2, s3])) 一行代码搞定！
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 60,100) for _ in range(50)] for c,e,m in zip(chese_grade,english_grade,math_grade): print('总分:%3d 语文:%3d 英语:%3d 数学:%3d'%(c+e+m,c,e,m)) #有四个班,一次英语考试的成绩存储在四个列表里,统计90以上的人数(串行) from itertools import chain chain([1,2,3,4],['a','b','c']) english_grade1 = [randint(60,100) for _ in range(45)] english_grade2
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。 x in range(1,21)} {k:v for k,v in data.items() if v > 90} data = set(data) {x for x in data if x%3= ))} s2 = {x: randint(1,4) for x in sample('abcdefgh',randint(3,6))} s3 = {x: randint(1,4) for x in sample ('abcdefgh',randint(3,6))} #第一种 res = [] for k in s1: if k in s2 and k in s3: res.append (k) #第二种 from functools import reduce s1.keys()&s2.keys()&s3.keys() map(dict.keys,[s1,s2,s3
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. 我们可以简单的用这种方法创建一个集合： >>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4} >>> my_set set([1, 2, 3, 4]) 而不需要使用内置函数set 2)] ####3.
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
某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素，它们出现的次数是多少？ (3) # 统计频度出现最高的3个数 [(17, 4), (11, 4), (16, 3)] 2. >>> s3 = {x: randint(1, 4) for x in sample('abfcdrg', randint(1,5))} >>> s3 {'b': 4, 'r': 4, 'a': 2, 'g': 3, 'c': 4} 首先获取字典的 keys，然后取每轮比赛 key 的交集。 & y, map(dict.keys, [s1, s2, s3])) 一行代码搞定！
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 __ obj.area() def __eq__(self,obj): return self.area() == obj.area() c1 = Cricle(3) f = getattr(shape,name,None) if f: return f() shape1 = Circle(3) shape2 = Rectangle(5,6) shape3 = Triangle(3,4,5) shapes = [shape1,shape2,shape3] print(list(map(getArea
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 , randint(1, 5))} d = {k: v for k, v in zip(s1.values(), s1.keys())} 三、统计序列中元素出现的频度 某随机序列中，找到出现次数最高的3个元素 第二轮：{"内马尔": 1, "梅西":2, "姆巴佩": 3..} 由于比赛轮次数是不定的，所以使用 map 来批量操作 # map(dict.keys, [s1, s2, s3]) # 然后一直累积取其交集，使用 reduce 函数 reduce(lambda x, 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 应该是所分析数据集的3倍benchmarkme::get_ram() #查看你有多少RAM，当然我的电脑--属性也行Ps.我的windows系统中没有结果NA B 3、确认你用的是64位的R 32位系统至多能用 Creation of a 3,500 x 3,500 Hilbert matrix (matrix calc): 0.353 (sec). Creation of a 3,000 x 3,000 Toeplitz matrix (loops): 1.27 (sec). x 3,000 matrix: 3.62 (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
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 ], df[3,"name"],df$name[3]) # 纳表级别差异，第三种效率最高 Unit: nanoseconds expr min lq mean median uq max neval df[3, 2] 8002 8202 8619.04 8402.0 8650.5 13902 100 df[3, "name"] 8301 8501 9361.11 8701.5 9001.0 63001 100 df$name[3] 800 902 1246.00 1001.0 1101.0 19801 100 # 性能测试profvis 更新R update.packages(ask=FALSE) # 可以将以下放在Rprofile文件的.Last函数，方便使用： utils::update.packages(ask=FALSE) 3、
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
tibble") library("tidyr") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的 ) agesex_df <- tibble(agesex,n) # A tibble: 2 x 2 agesex n <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。 3、集成 Apache Maven是一个非常著名的软件项目管理和综合工具。基于项目对象模型（POM）的概念，它的信息中心管理着项目的构建、报告和文档。 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。 这样随着时间的推移，你的编程效率会随着工具效率的提升而变得更高。 3. 实践编码 高效编程是一个不断实践的过程，虽然写代码不是全部，但不写代码就不是编程。
86720发布于 2021-04-23
腾讯云开发者
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