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《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 ·.Machine$sizeof.pointer #[1] 8·这样的结果就代表64位啦，这个应该是有原理的，感兴趣的可以查下。 1,600 random matrix: 2.75 (sec). plot(res) # You are ranked 310 out of 749 machines. # AMD R7 4700 8核心 8线程，还凑活 # 上传你的结果 upload_results(res) Creating temporary file Getting system specs. complete Tracking id: 2021-05-12-63245334 [1] "2021-05-12-63245334" 有三个结果，分别是程序、计算和函数的总时间和相对时间，发现没有用上全部8核心
1.1K30发布于 2021-07-27 - 来自专栏产品优化
Java 高效编程·30 seconds of java8
30 seconds of java8 Array chunk 将数组分割成特定大小的小数组： public static int[][] chunk(int[] numbers, int size) throwable.printStackTrace(new PrintWriter(sw)); return sw.toString(); } 参考文章： 30 seconds of java8
78730编辑于 2022-12-01 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
8款支持 C# 语言的 AI 辅助编程神器，高效编程利器！
今天大姚给大家分享8款实用、高效且免费的AI辅助编程工具（并且都支持C#语言），希望对大家有所帮助。 AI辅助编程工具 以下8个AI辅助编程工具都已收录到DotNetGuide中，假如你有更好的推荐欢迎文末留言或者RP投稿。 Fitten Code Fitten Code是由非十大模型驱动的AI编程助手，它可以自动生成代码，提升开发效率，帮您调试Bug，节省您的时间。还可以对话聊天，解决您编程碰到的问题。 豆包MarsCode 豆包 MarsCode 编程助手是豆包旗下的一款免费、功能强大、易于使用的 AI 编程助手，基于豆包大模型，提供智能 AI IDE 和 AI 编程助手，带给你全新的编码体验。 AI IDE 提供开箱即用的开发环境，AI 编程助手提供代码生成、代码解释、单测生成和问题修复等功能，支持上百种编程语言和主流开发环境。
4.9K01编辑于 2025-03-31 - 来自专栏信数据得永生
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 dataset.repeat() dataset = dataset.shuffle(batch_size * 5) dataset = dataset.map(parse, num_threads=8) 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。 images[i], labels[i]) outputs.append(output) return np.array(outputs, dtype=np.uint8) figs = tf.py_func(_visualize_images, [images, labels], tf.uint8) return tf.summary.image(name, figs
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。
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。 ,'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-8') s = f.read() f.close() print(s) 如何设置文件的缓冲 response = requests.get(url) # json.loads: str转成dict res = json.loads(response.content.decode('utf-8'
1K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏Python编程与实战
Python高效编程技巧
方法2：直接使用 collections 模块下面的 Counter 对象 >>> data = [randint(0, 20) for _ in range(30)] >>> data [7, 8, 5, 16, 10, 16, 8, 17, 11, 18, 11, 17, 15, 7, 2, 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, import re from collections import Counter # 统计某个文章中英文单词的词频 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8'
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。
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。 random import randint sorce = OrderedDict() players = list('abcdefgh') start = time() for i in range(8)
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. >>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 } >>> even_set set([8, , 11) } >>> d {1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8:
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。 ---- 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。
75341发布于 2020-10-29 - 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。
94130发布于 2018-06-21 - 来自专栏进击的Coder
Python 高效编程技巧
d 方法2：直接使用 collections 模块下面的 Counter 对象 >>> data = [randint(0, 20) for _ in range(30)] >>> data [7, 8, 5, 16, 10, 16, 8, 17, 11, 18, 11, 17, 15, 7, 2, 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, import re from collections import Counter # 统计某个文章中英文单词的词频 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8'
1.1K50发布于 2019-07-04 - 来自专栏新码农博客
Python：高效编程技巧
import re from collections import Counter # 统计某个文章中英文单词的词频 with open("test.txt", "r", encoding="utf-8"
92320发布于 2020-04-16 - 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。 稀疏矩阵 仅保存非0对象 并行计算 library(parallel) detectCores() # 8 apply函数的并行版本 parapply() 等，多了一个cl函数指定CPU个数。 cl <- makeCluster(8) ... on.exit(stopCluster(cl)) # 如出错也退出，另一个常见用法，配合par()使用 Linux和macOS下的并行代码 使用mclapply
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
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
1.2K10发布于 2021-04-30 - 来自专栏IT开发技术与工作效率
Java 8 函数式编程Java 8 函数式编程
Java 8 函数式编程 java.util.function.* @FunctionalInterface 都是函数接口，没有成员(状态) 高阶函数：参数或返回值为函数 方法引用：类名::方法名 = 0); } 使用 Map 的 computeIfAbsent 方法高效计算斐波那契数列。 这里的“高效”是指避免将那些较小的序列重复计算多次。
1.5K30发布于 2018-09-29
腾讯云开发者
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