intel python加速效果初探

python3安装intel的加速库: conda config --add channels intel conda create --name intelpy intelpython3_full python=3 然后在linux下:~/anaconda3/envs/intelpy/bin/conda install --name intelpy keras 是可以安装keras的,但是在我mac下会出错!蛋疼!!! 测试程序: import numpy as np import time…

【Web】CDN加速效果浅析

1. 什么是CDN? CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的CACHE(缓存)层,将网站的内容发布到最接近用户的网络"边缘"的节点,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度.从技术上全面解决由于网络带宽小.用户访问量大.网点分布不均等原因,提高用户访问网站的响应速度. http://www.51know.info/system_performance/cdn/cdn.html 可…

Python 装饰器初探

Python 装饰器初探在谈及Python的时候,装饰器一直就是道绕不过去的坎.面试的时候,也经常会被问及装饰器的相关知识.总感觉自己的理解很浅显,不够深刻.是时候做出改变,对Python的装饰器做个全面的了解了. 1. 函数装饰器直接上代码,看看装饰器到底干了些什么? from functools import wraps import time def time_cost(func): @wraps(func) def f(*args, **kwargs): start_time = t…

10大python加速技巧

简介目前非常多的数据竞赛都是提交代码的竞赛,而且加入了时间的限制,这就对于我们python代码的加速非常重要.本篇文章我们介绍在Python中加速代码的一些技巧.可能不是很多,但在一些大的循环或者函数调用时则能带来巨大的帮助. 十大Python加速技巧,首先导入numpy import numpy as np 1 List Comprehension 将for的append操作替换为列表中直接产出.这其中加速的主要原因是: 在循环的每次迭代中我们都需要调用append,然后在循环的每次迭代中将…

使用cython库对python代码进行动态编译达到加速效果及python第三方包的制作安装

1.测试代码:新建 fib.pyx # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def km(): return KMeans(n_clusters=4) def fib(n): if n<2: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) def plots(): x = np.linspace(-2,…

使用Intel HAXM 加速你的Android模拟器

Android 模拟器一直以运行速度慢著称, 本文介绍使用 Intel HAXM 技术为 Android 模拟器加速, 使模拟器运行度媲美真机, 彻底解决模拟器运行慢的问题. Intel HAXM (Hardware Accelerated Execution Manager) 使用基于 Intel(R) Virtualization Technology (VT) 的硬件加速, 因此需要 CPU 支持 VT , 而且仅限于 Intel CPU, 与 AMD CPU 无缘, Intel HAXM…

python加速包numba并行计算多线程

1.下面直接上代码需要注意的地方numba的官网找到 1)有一些坑自己去numba的官网找找看,下面是我的写的一个加速的程序,希望对你有帮助. #coding:utf-8 import time from numba import jit, prange, vectorize from numba import cuda from numba import njit import numpy as np def adds(x,y,m): return [x*i for i in range(y)…

python加速

之前一直用 conda版python, 发现可以直接装intel的numpy了. https://software.intel.com/en-us/articles/installing-the-intel-distribution-for-python-and-intel-performance-libraries-with-pip-and 安装 root@zkk-VirtualBox:~# cat .pip/pip.conf [global] index-url = http://mirro…

python 加速运算

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27009517/article/details/103805099 一.加速查找 1.用set而非list import time data = [i**2+1 for i in range(1000000)] list_data = list(data) set_data = set(data) # normal tic = time.time() s = 1098987 in list_data toc = time.time()…

python 单步调试初探(未完待续)

pdb 调试: import pdb pdb.set_trace() pudb 调试: http://python.jobbole.com/82638/…

python requests 模块初探

现在经常需要在网页中获取相关内容. 其中无非获取网页返回状态,以及查看网页获取的内容几个方面,那么在这方面来看requests可能比urllib2库更简便一些. 比如:先用方法获取网页 r = requests.get("http://www.baidu.com") #查看返回码 r.status_code #查看获取的网页内容 r.text #如果网页返回的是一个json串,也可以比较方便获取 kk = r.json() print kk #查看网页的编码格式 r.encoding…

[转] Python的import初探

转载自:http://www.lingcc.com/2011/12/15/11902/#sec-1 日常使用python编程时,为了用某个代码模块,通常需要在代码中先import相应的module.那么python的import是如何工作的呢? Table of Contents 1 如何使用import 2 import语句针对单个模块文件的工作方式 3 import语句针对模块包的工作方式 4 总结及深入阅读 5 参考 1 如何使用import 对于大型的软件项目,模块化的管理非常有必要.于…

Python Socket编程初探

python 编写server的步骤: 1. 第一步是创建socket对象.调用socket构造函数.如: socket = socket.socket( family, type ) family参数代表地址家族,可为AF_INET或AF_UNIX. AF_INET家族包括Internet地址,AF_UNIX家族用于同一台机器上的进程间通信. type参数代表套接字类型,可为SOCK_STREAM(流套接字)和SOCK_DGRAM(数据报套接字). 2. 第二步是将socket绑定到指定地址.…

Python爬虫系列 - 初探：爬取旅游评论

Python爬虫目前是基于requests包,下面是该包的文档,查一些资料还是比较方便. http://docs.python-requests.org/en/master/ POST发送内容格式爬取某旅游网站的产品评论,通过分析,获取json文件需要POST指令.简单来说: GET是将需要发送的信息直接添加在网址后面发送 POST方式是发送一个另外的内容到服务器那么通过POST发送的内容可以大概有三种,即form.json和multipart,目前先介绍前两种 1.content in f…

python 验证码识别初探

使用 pytesser 与 pytesseract 识别验证码前置 : 首先需要安装 tesserract tesserract windows 安装包及中文 https://pan.baidu.com/s/1BctsL9ZlU6Y4Zg9cLwlAIg 安装好之后,建议将中文资源包放到下面目录下是否要进行如下操作,我忘了,这段修改参考最下面的引用. 2,安装完成tesseract-ocr后,我们还需要做一下配置在C:\Users\huxiu\AppData\Local\Progr…

Python爬虫系列 - 初探：爬取新闻推送

Get发送内容格式 Get方式主要需要发送headers.url.cookies.params等部分的内容. t = requests.get(url, headers = header, params = content, cookies = newscookies) 基本上发送以上四个变量即可,以下是示例代码. url = 'https://weibo.com/a/aj/transform/loadingmoreunlogin' content = { 'ajwvr': 6, 'catego…

intel 硬盘加速技术

Intel Smart Response Technology 混合硬盘技术 Intel Rapid Storage Technology SERVER:…

Python 工具包 werkzeug 初探

首先,先向大家介绍一下什么是 werkzeug,Werkzeug是一个WSGI工具包,他可以作为一个Web框架的底层库.这里稍微说一下, werkzeug 不是一个web服务器,也不是一个web框架,而是一个工具包,官方的介绍说是一个 WSGI 工具包,它可以作为一个 Web 框架的底层库,因为它封装好了很多 Web 框架的东西,例如 Request,Response 等等. 例如我最常用的 Flask 框架就是一 Werkzeug 为基础开发的,这也是我要解析一下 Werkzeug 底层的原因…

Windows10下运行Android Studio3.3时关于AMD处理器不支持Intel硬件加速的解决办法

我的电脑是Thinkpad E485系列,CPU是AMD Ryzen 5 2500U,电脑预装系统是Windows10 X64家庭版,如下图所示: 下载安装了Android Studio3.3,创建了一个X86的AVD后,随便创建一个Android APP,在运行时选择了X86 AVD再运行后,出现了如下错误: 主要原因是我的电脑CPU使用的是AMD的CPU而不是Intel的CPU,Google搜索了一下,尝试了一些方法. 先是创建一个基于Arm的AVD模拟设备,但发现运行速度卡顿,启动很慢,最…

python装饰器初探

一.含有一个装饰器 #encoding: utf-8 ############含有一个装饰器######### def outer(func): def inner(*args, **kwargs):#要装饰f1(),这里用这俩形式参数,可以接受任意个参数,不管f1定义几个参数 " r = func(*args, **kwargs)#这里要用func,不要用f1 " return r return inner @outer #这里outer不要加括号 def f1(a1, a2): p…

python 多线程效果演示

多线程演示不使用多线程的情况 import threading import time def run(n): print("task ",n) time.sleep(2) run('t1') #task t1 等待2秒 run('t2') #task t2 等待2秒程序结束使用多线程的情况 import threading import time def run(n): print("task ",n) time.sleep(2) t1 = threading…

android桌面悬浮窗仿QQ手机管家加速效果

主要还是用到了WindowManager对桌面悬浮进行管理. 需要一个火箭的悬浮窗一个发射台悬浮窗 ,判断火箭是否放到了发射台,如果放上了,则使用AsyTask 慢慢将火箭的图片往上移.结束后., 返回原位. 1.打开activity_main.xml <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas…

golang import all 类似python import * 效果

import "io/ioutil" func main() { content, err = iotuil.ReadFile("somefile.txt") // etc.. } => I guess this doesn't really answer your question, but if you want, you can actually call the methods without explicitly stating the packag…

使用bufio包和函数式变成实现类似python生成器效果

package main import ( "bufio" "fmt" "io" "strings" ) type intGen func() int func (g intGen) Read(p []byte) (n int, err error) { next := g() if next > 10000 { //因为是斐波那契额数列,所以取不完,所以设置让他取完 return 0, io.EOF } s := fm…

python大数据初探--pandas,numpy代码示例

import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) dates import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) mytbl = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) mytbl mytbl.sort_val…