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**编者按**:本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
多年以来,Python语言一直受到性能、应用程序打包以及项目管理三大问题的困扰。好在,解决方案即将到来。
本文将帮助你理解 Python 的基本特性。
大规模基础建设托举着经济发展,以数字化技术主导的“新基建”开展得如火如荼。5G、数据中心、云计算、物联网、人工智能等新应用相继落地,市场需要多样化算力的支撑。
虽然还不至于替代 TensorFlow,但已经有 Reddit 网友对 JAX 寄予厚望,并表示“早就期待能有一个可以直接调用 Numpy API 接口的库了!”,“希望它可以取代 TensorFlow!”。
今年4月,国家发改委进一步明确了新基建的范围,计算作为新型的算力基础设施,在新基建中被提出,随着人工智能的发展,每个服务器的算力变得更强。
程序员应该学习 Python 的十大理由。
7月11日,由华为鲲鹏举办的19城鲲鹏创新中心开发者创享日·四川省鲲鹏生态创新专场技术沙龙在线上如期与开发者们见面。
Python 作为一种编程语言正在消亡吗?也许有一点,但也只是一点。
ARM的崛起构筑了终端市场的繁荣,也终结了x86过去40余年一家独大的局面。随着ARM构架开始更多的向x86设备中渗透,越来越多的服务也转向了ARM云平台。
2018 到 2019 年,所有编程语言的流行度都在下滑,除了 Python。Python 为什么会变得越来越火?本文梳理了 Python 的发展史,试图揭示背后的秘密。
“Mojo可能是近几十年来最大的编程语言进步。”
长期内,无 GIL 版本将成为默认版本。
CentOS6源码编译安装Tensorflow,看他们怎么折腾?
随着国家对新基建部署的逐步深入,加大对新基建的投入,5G、大数据中心、人工智能、工业互联网作为新基建七大领域中的IT部分,对IT基础设施提出了更高的要求,算力一跃成为了新的生产力,去带动各行各业的数字化快速发展。
在软件开发领域,我们看到一些新的开发语言和改进如雨后春笋般涌现。它们为开发人员在开发速度、安全性、便利性、可移植性和功能上提供了多种选择。这可部分归因于我们具备了构建语言尤其是编译器的新工具,其中首屈一指的就是LLVM。LLVM不仅简化了新语言的创建工作,而且提升了现有语言的发展。本文介绍了LLVM的功能和使用机制,并未来发展做了展望。
目前 Python 的编辑器可谓是极其丰富,经过反复斟酌之后,我们为大家挑选了 7 个值得注意的 Python 编辑器,不仅适合初次使用 Python 进行开发的菜鸟选手,同样也有更复杂的,适用于用 Python 进行全面开发的专家级选手。
Oracle 在其 JDK 23 中添加了 GraalVM JIT 编译器,仅适用于 Oracle JDK,提高性能和易维护性。GraalVM JIT 编译器用 Java 编写,与 C1 和 C2 相比更易维护,Oracle 发现其可降低 CPU 消耗。Galahad 项目旨在将 GraalVM 编译器贡献给 OpenJDK 社区,但目前进展不明。
作为 Python 的大用户之一,Dropbox 公司内部聚集了数百万行 Python 代码,动态类型的存在让代码越来越难以理解。因此,公司开始利用 mypy 逐步将代码转换为静态类型。虽然效果得到了充分验证,但整个过程充满了各种错误和失败。本文,Dropbox 公司完整输出了从项目研究到实践的 Python 静态检查全过程,以期对各位开发者有所帮助。
流量不断提升,x86架构越发难以满足企业的需求,地位变得越来越不稳固。近年来,在ARM优势急速凸显后,x86应用向ARM的迁移也成为一种趋势。