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2.python代ç 大å
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3.源码资本:一场自我迭代的持续升级
4.为什么unreal虚幻引擎源码编译如此慢,有方法改进吗?
5.2023年度十款最佳代码生成工具
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如果你在使用Python进行高性能计算,Numba提供的码速秒赛码加速效果可以比肩原生的C/C++程序,只需要在函数上添加一行@jit的车源装饰。它支持CPU和GPU,速源是码速秒赛码数据科学家必不可少的编程利器。
之前的车源源码 搭建教程文章已经提到计算机只能执行二进制的机器码,C、速源C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行,码速秒赛码Python、车源Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。速源对于Python,码速秒赛码由于解释器的车源存在,其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。速源
解决Python执行效率低的码速秒赛码问题,一种解决办法是车源使用C/C++语言重写Python函数,但是这要求程序员对C/C++语言熟悉,且调试速度慢,不适合绝大多数Python程序员。另外一种非常方便快捷的解决办法就是使用Just-In-Time(JIT)技术,本文将解释JIT技术的原理,并提供几个案例,让你十分钟内学会JIT技术。
Python解释器工作原理,Python是一门解释语言,Python为我们提供了基于硬件和操作系统的一个虚拟机,并使用解释器将源代码转化为字节码。字节码在虚拟机上执行,得到结果。
使用Python example.py执行源代码时,Python解释器会在后台启动字节码编译器,将源代码转换为字节码。字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件,Python生成的应用插值法源码字节码默认后缀为.pyc,Python生成.pyc后一般放在内存中继续使用,并不是每次都将.pyc文件保存到磁盘上。pyc字节码通过Python虚拟机与硬件交互。虚拟机的出现导致程序和硬件之间增加了中间层,运行效率大打折扣。
Just-In-Time(JIT)技术为解释语言提供了一种优化,它能克服上述效率问题,极大提升代码执行速度,同时保留Python语言的易用性。使用JIT技术时,JIT编译器将Python源代码编译成机器直接可以执行的机器语言,并可以直接在CPU等硬件上运行。这样就跳过了原来的虚拟机,执行速度几乎与用C语言编程速度并无二致。
Numba是一个针对Python的开源JIT编译器,可以对原生代码进行CPU和GPU加速。使用conda或pip安装Numba。只需要在原来的函数上添加一行@jit,即可将一个函数编译成机器码,执行速度提升倍,且随着数据和计算量的增大,numba的性能提升可能会更大。
Numba的使用场景,只需在函数上加装饰器即可加速程序,但有缺点,只支持Python原生函数和部分NumPy函数,不支持pandas、scikit-learn、tensorflow、pytorch等高级封装。Numba在nopython模式下强制使用加速方式,不进入object模式,溯源码燕窝供应厂家保证加速效果。对于计算密集部分,使用nopython优化,其余部分使用Python原生代码,兼顾加速与编译时间。
编译开销较小,Numba的懒编译技术仅在运行时首次发现@jit才编译代码块,第二次使用时使用缓存,运行时间大大缩短。Eager Compilation优化方式告知Numba输入输出类型,加快编译速度。
Numba性能评测显示,结合NumPy,可得到接近C语言的速度。Numba功能多样,包括@vectorize装饰器使函数向量化,以及使用GPU加速等。
Numba原理基于LLVM和NVVM技术,可将解释语言直接翻译成机器码。无论在金融量化分析、计算机视觉或矩阵和张量处理中,Numba提供比肩C/C++程序的加速效果,是数据科学家的编程利器。
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pythonæ趣çç¼ç¨ä»£ç
class?Point:
row=0col=0def?__init__(self,?row,?col):self.row=row
self.col=col
def?copy(self):return?Point(row=self.row,?col=self.col)
#åå§æ¡æ¶
import?pygame
import?random
#åå§å
pygame.init()
W=
H=
ROW=
COL=
size=(W,H)
window=pygame.display.set_mode(size)
pygame.display.set_caption('è´ªåè')
bg_color=(,,)
snake_color=(,,)
head=Point(row=int(ROW/2),?col=int(COL/2))
head_color=(0,,)
snakes=[
Point(row=head.row,?col=head.col+1),Point(row=head.row,?col=head.col+2),Point(row=head.row,?col=head.col+3)]
#çæé£ç©
def?gen_food():
while?1:pos=Point(row=random.randint(0,ROW-1),?col=random.randint(0,COL-1))
#
is_coll=False
#æ¯å¦è·è碰ä¸äº
if?head.row==pos.row?and?head.col==pos.col:
is_coll=True#è身å
for?snake?in?snakes:
if?snake.row==pos.row?and?snake.col==pos.col:is_coll=True
break
if?not?is_coll:
breakreturn?pos#å®ä¹åæ
food=gen_food()
food_color=(,,0)
direct='left'#left,right,up,down
#
def?rect(point,?color):
cell_width=W/COLcell_height=H/ROWleft=point.col*cell_widthtop=point.row*cell_heightpygame.draw.rect(window,?color,
(left,?top,?cell_width,?cell_height)
)pass#游æ循ç¯
quit=True
clock=pygame.time.Clock()
while?quit:
#å¤çäºä»¶for?event?in?pygame.event.get():if?event.type==pygame.QUIT:
quit=Falseelif?event.type==pygame.KEYDOWN:
if?event.key==?or?event.key==:if?direct=='left'?or?direct=='right':
direct='up'elif?event.key==?or?event.key==:if?direct?==?'left'?or?direct?==?'right':
direct='down'elif?event.key==?or?event.key==:if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':
direct='left'elif?event.key==?or?event.key==:if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':
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#移å¨if?direct=='left':head.col-=1
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elif?direct=='down':head.row+=1
#æ£æµdead=False#1.æå¢if?head.col0?or?head.row0?or?head.col=COL?or?head.row=ROW:dead=True
#2.æèªå·±for?snake?in?snakes:if?head.col==snake.col?and?head.row==snake.row:
dead=Truebreakif?dead:print('æ»äº')
quit=False
#渲æââç»åºæ¥#èæ¯pygame.draw.rect(window,?bg_color,?(0,0,W,H))#è头for?snake?in?snakes:rect(snake,?snake_color)
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fromsklearnimportpreprocessing
importnumpyasnp
X=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])
X_scaled=preprocessing.scale(X)
print(X_scaled)
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Cè¯è¨ï¼
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{ for(j=3;ji;j++)//å¤ææ¯å¦è½è¢«å°äºå®çå¥æ°æ´é¤{ ?if(i%j==0)//å¦æè½æ´é¤ï¼åè·³åºå¾ªç¯
break;
}if(j==i)//å¦æ循ç¯æ£å¸¸ç»æï¼å说ææ¯è´¨æ°ï¼æå°åºæ¥
printf("%d\n",i);}?return0;}
Pythonï¼
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-
#è¾åºæå®èå´å çç´ æ°
#ç¨æ·è¾å ¥æ°æ®lower=int(input("è¾å ¥åºé´æå°å¼:"))
upper=int(input("è¾å ¥åºé´æ大å¼:"))
fornuminrange(lower,upper+1):?#ç´ æ°å¤§äº1
ifnum1:foriinrange(2,num):?if(num%i)==0:breakelse:?print(num)
源码资本:一场自我迭代的持续升级
源码资本,作为中国新一代VC的佼佼者,其自我迭代的持续升级再次引起了业界关注。源码资本将种子期投资业务独立,新设“源码一粟”,标志着种子轮投资业务独立运营,由张星辰带领的专业团队,以“投人”理念和决策机制,支持科技创业者的代刷网6.7.5源码从0到1过程。
“源码一粟”之名,寓意在科技海洋中独树一帜。张星辰,源码资本的创始人之一,见证了源码资本的8年成长,如今独当一面,标志着新的开始与成长的反哺。曹毅,源码资本的创始人,被称为“最像沈南鹏的后VC”,他在清华大学计算机系的求学经历,对创业的热情以及在新经济企业的创业经历,为源码资本的崛起奠定了坚实的基础。
源码资本不仅在中国创投市场中建立了强大的影响力,其双币市场策略更是其成功的关键。源码资本以美元基金起步,而后迅速发展了人民币基金,成功完成了五期人民币基金的募集,募资规模超过亿元。源码资本在LP的选择上,注重引入有判断力和行动力的新兴力量,包括互联网上市公司、A股上市公司、顶级母基金、大型央企等,以及金融机构。源码资本的资产管理规模达到亿人民币,成为了VC2.0时代的代表基金。
曹毅强调,源码资本将持续“投早、投小、投科技”,网页电话激活源码搭建推动科技创新、产业数字化、人工智能、机器人、先进制造、碳中和等领域的发展。源码资本的组织力强大,已从最初的“短、平、快”转变为有组织、有规模、有策略的集团式运作。源码资本注重投后服务,与创业者保持紧密关系,提供体系化的投后支持,成为创业路上的长期合作伙伴。
源码资本在过去五年中,通过探索智能组织的建设,实现传感、计算、执行的有机协作,并不断进化。源码资本的业绩斐然,截至年,有两家成员企业估值超过亿美元,三家估值超过亿美元,多家估值超过亿美元,8家企业实现IPO,为投资人贡献了超过亿元的回报。
源码资本将继续聚焦于中国的创业创新土壤,投早、投小、投科技驱动,不断定义“现在的边缘、未来的主流”赛道,发掘最优秀创业者,持续提供有价值的帮助,创造持久真实价值,与创业企业一同成长。
为什么unreal虚幻引擎源码编译如此慢,有方法改进吗?
为何虚幻引擎源码编译过程缓慢?确实,许多开发者在使用虚幻引擎时,会遇到编译时间过长的问题,这可能对项目进度造成影响。幸运的是,存在多种策略帮助优化编译速度。首先,考虑使用IncrediBuild、FastBuild或Horde等工具,它们能显著提升编译效率。请确保所购买的许可证支持当前处理器的核心数量,否则加速效果受限。
其次,性能卓越的CPU是关键。选择高性能CPU将直接影响编译速度。请注意,CPU的性能直接影响编译加速效果,购买CPU时,务必检查与当前硬件匹配的许可证类型。
将引擎源码与项目放入固态硬盘能显著提升读取和写入速度,加速编译过程。SSD的高速性能可极大地减少编译时间,提高开发效率。
第三,禁用项目中不必要的插件也能有效缩短编译时间。每个插件都会增加编译负担,因此,精简配置能提高编译效率。
在Windows 操作系统下,遇到使用小核而非大核的情况时,可以尝试使用Process Lasso工具。此工具有助于调整CPU使用策略,确保大核得到充分利用。然而,在Windows 系统上,这一问题通常不会出现。
综上所述,通过优化硬件选择、利用编译加速工具、改进项目配置以及合理管理CPU使用策略,开发者可以有效提升虚幻引擎源码的编译速度,从而加速项目开发进程。
年度十款最佳代码生成工具
人工智能的兴起为编码和开发领域带来了革命性的变化,人工智能驱动的代码生成器简化编码流程,自动化日常任务,甚至预测和建议代码片段。以下是我们精选的十款最佳代码生成工具,它们独特的功能以及如何彻底改变编程体验。
1. GitHub Copilot
GitHub Copilot 由 GitHub 与 OpenAI 合作开发,为开发人员提供了编程辅助的新水平。它像虚拟结对程序员,能够快速编写更好的代码,通过在您键入时建议整行或整段代码实现这一目标。利用公共代码存储库训练的系统,能够理解多种编程语言和编码风格,但其功能远不止于模仿;它会适应并学习每个开发人员的独特编码风格,从而随着时间的推移提供更加个性化和准确的建议。
2. Ghostwriter
认识 Ghostwriter - 您的代码合作伙伴。Replit GhostWriter 旨在帮助程序员编写高效、高质量的代码。该工具在开发人员键入时实时完成代码,减少编写样板代码和查找语法错误的时间。与 Replit 在线代码编辑器的无缝集成,使其编码流程更加简化,使编码变得更加容易和高效。
3. CodeWhisperer
亚马逊的 CodeWhisperer 利用从数十亿行代码中获得的丰富知识,提供从片段到整个函数的实时建议,彻底改变了编码过程。即使使用不熟悉的 API,它也有助于更顺畅的编码,并通过突出显示来自开源数据的建议、访问相关项目存储库和许可证来确保代码质量。此外,它优先考虑代码安全,通过查明漏洞、提供即时解决方案并确保与安全基准保持一致。
4. SourcegraphCody
Cody 是人工智能驱动的编码助手,由 Sourcegraph 开发。提供自动代码审查和识别潜在错误的功能,为开发人员带来福音。它理解代码编写的上下文,提供有意义且相关的建议和评论,提高代码质量和减少调试时间,从而使编码过程更加高效。
5. Tabnine
Tabnine 是 Codota 开发的一款功能强大的 AI 代码助手。利用机器学习预测和建议代码完成情况的算法,旨在使编码更快、更高效、更不易出错。兼容多种编程语言,与各种代码编辑器的集成使其成为多功能工具,深度学习功能提供高度相关的代码建议。
6. MutableAI
MutableAI 是一款强大的人工智能编码助手,专门设计用于从原始设计文件生成功能性前端代码,将设计文件转换为 HTML/CSS 代码,简化设计师和开发人员之间的差距,使将设计转换为功能性网站的过程更加简化和高效。支持响应式设计,生成代码兼容不同屏幕尺寸,减少调整代码所花费的时间,加速开发过程。
7. AskCodi
AskCodi 是一款开发人员工具,包含时间复杂度洞察、代码生成器和自动测试创建器等功能。集成于 OpenAI GPT,超越 Web 应用程序,与 Visual Studio Code 和 JetBrains IDE 等平台集成,承诺提高效率、鼓励创新并扩大软件开发的机会。
8. Codeium
Codeium 是一个先进的人工智能驱动平台,旨在帮助开发人员完成各种编码任务。包括代码修复和代码生成,其最突出的功能是代码自动完成功能。通过分析用户现有的代码库,了解编码风格的细微差别和项目要求,智能地建议或生成新的代码段,提供语法正确且与项目风格和需求无缝集成的代码。
9. CodePal
CodePal 是一款复杂的人工智能驱动助手,专为编码任务设计,提供代码更正、解释和文档功能。最显着的特点是代码生成能力,可以根据文本提示生成源代码。例如,根据请求“在 JavaScript 中编写一个打印比特币价格的函数”,CodePal 将自动创建相应的代码。
. AI2sql
AI2sql 是一款先进的人工智能代码生成器,简化将自然语言查询转换为 SQL 的过程。在数据库管理领域,它为非技术人员和开发人员提供了强大工具,使编写复杂 SQL 查询变得更加容易。通过将自然语言转换为 SQL 语句,AI2sql 消除了对 SQL 语法的深入了解的需要,实现高效且人性化的数据库管理。
人工智能在编码和软件开发中的作用迅速扩大。这些人工智能驱动的代码生成器为经验丰富的开发人员和新手提供了强大、智能和直观的工具,开辟了新的机会和可能性。它们加快了编写代码的过程,使更广泛的受众更容易使用代码,从而扩展了个人和组织的能力。从创建功能齐全的电子商务网站到将音频命令转换为代码,这些人工智能驱动的工具为编程世界带来了无限可能。