Публикации по теме 'c'
Повышение производительности Python с помощью ctypes
Контекст
Когда приходит время взглянуть на производительность python, обычно оказывается, что python медленный, очень медленный, если сравнивать с компилируемыми языками и языками более низкого уровня, такими как C или C ++. Один из способов резко увеличить скорость вашего кода - векторизовать его с помощью numpy. Чтобы еще больше увеличить скорость, вы можете посмотреть на numba, который часто является хорошим выбором, чтобы просто превратить медленный алгоритм в действительно..
Один день один LeetCode — 5/29
typedef struct {
int big;
int medium;
int small;
} ParkingSystem;
ParkingSystem* parkingSystemCreate(int big, int medium, int small) {
ParkingSystem* obj = (ParkingSystem*)malloc(sizeof(ParkingSystem));
obj->big = big;
obj->medium = medium;
obj->small = small;
return obj;
}
bool parkingSystemAddCar(ParkingSystem* obj, int carType) {
switch(carType){
case 1:
if(obj->big > 0){
obj->big--;
return true;..
Вышел PVS-Studio 6.24
Вышел PVS-Studio 6.24
Новый релиз статического анализатора кода PVS-Studio стал доступен для скачивания . Этот инструмент предназначен для обнаружения ошибок и потенциальных уязвимостей в исходном коде программ, написанных на языках C, C++ и C#.
Важным улучшением является расширение списка поддерживаемых компиляторов. Добавлена поддержка Texas Instruments Code Composer Studio, компилятора ARM под Windows\Linux.
По просьбам пользователей была введена новая опция Мониторинг..
Как оптимизировать код C и C ++ в 2018 году
Почему производительность так важна
Мы все еще ограничены нашим текущим оборудованием. Есть множество областей, в которых этого недостаточно: нейронные сети и виртуальная реальность, и это лишь некоторые из них. Есть множество устройств, где время автономной работы имеет решающее значение, и мы должны считать каждый тик ЦП. Даже когда мы говорим об облаках, микросервисах и лямбдах, существуют огромные центры обработки данных, которые потребляют огромное количество электроэнергии...
Упрощение синусоидальной функции GNU C
Вы когда-нибудь задумывались, как компьютеры вычисляют такие тригонометрические функции, как sin и cos ? Возможно, вы помните из исчисления, что любая дифференцируемая функция может быть выражена в виде бесконечной полиномиальной суммы, известной как ряд Тейлора . Я всегда предполагал, что реализации тригонометрических функций используют ряды Тейлора под капотом, потому что процессоры способны только к базовой арифметике.
Недавно я решил погрузиться в исходный код glibc..
Динамические и статические библиотеки
В C это известно как библиотека для файлов определенного типа, которые мы можем импортировать или включать в нашу программу. Эти файлы содержат спецификации различных функций, уже созданных и пригодных для использования, которые мы сможем добавить в нашу программу, например, для чтения с клавиатуры или отображения чего-либо на экране среди многих других.
Имея возможность включать эти библиотеки с определениями различных функций, мы сможем сэкономить огромное количество вещей,..
C — Двусвязные списки
Двусвязный список — это тип связанного списка, в котором каждый узел имеет ссылки как на следующий узел, так и на предыдущий узел. Это позволяет эффективно выполнять операции вставки и удаления, а также обход списка в обоих направлениях (т. е. вперед и назад).
В двусвязном списке каждый узел обычно имеет два поля: data и next , в которых хранится значение узла и ссылка на следующий узел в списке соответственно. В дополнение к этим двум полям каждый узел в двусвязном списке также..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..