Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6438 -
⏫Как ускорить вычисления с массивами с помощью NumExpr
NumExpr — мощный инструмент для ускорения вычислений с массивами в Python, который может значительно повысить производительность при работе с большими данными и сложными математическими выражениями.
Преобразовать медленный цикл, который занимал 650 мс, в вычисление за 60 мс — это реальность с использованием NumExpr.
Вот как NumExpr ускоряет вычисления🔽
1️⃣Частичное выполнение в кэше
NumExpr избегает создания огромных временных массивов, разбивая их на части, соответствующие размеру кэша.
Эти части обрабатываются и передаются через легковесную виртуальную машину, что ускоряет выполнение и оптимизирует доступ к памяти.
2️⃣Ускорение с помощью SIMD и VML
Использование инструкций SIMD (Single Instruction, Multiple Data) позволяет обрабатывать несколько элементов данных одновременно.
При доступности NumExpr использует библиотеку Intel Math Kernel Library (MKL) для трансцендентных функций (таких как sin(), cos(), exp()), что значительно повышает производительность.
3️⃣Поддержка многозадачного масштабирования
NumExpr автоматически распределяет вычисления между всеми ядрами процессора. Это позволяет эффективно использовать мощности многозадачности, ускоряя вычисления даже при больших данных.
Для работы с NumExpr достаточно заменить стандартные операции NumPy на аналоги NumExpr:
import numexpr as ne import numpy as np
# Пример массивов a = np.random.random(1000000) b = np.random.random(1000000)
# Обычная операция NumPy result = np.sin(a) + np.cos(b)
⏫Как ускорить вычисления с массивами с помощью NumExpr
NumExpr — мощный инструмент для ускорения вычислений с массивами в Python, который может значительно повысить производительность при работе с большими данными и сложными математическими выражениями.
Преобразовать медленный цикл, который занимал 650 мс, в вычисление за 60 мс — это реальность с использованием NumExpr.
Вот как NumExpr ускоряет вычисления🔽
1️⃣Частичное выполнение в кэше
NumExpr избегает создания огромных временных массивов, разбивая их на части, соответствующие размеру кэша.
Эти части обрабатываются и передаются через легковесную виртуальную машину, что ускоряет выполнение и оптимизирует доступ к памяти.
2️⃣Ускорение с помощью SIMD и VML
Использование инструкций SIMD (Single Instruction, Multiple Data) позволяет обрабатывать несколько элементов данных одновременно.
При доступности NumExpr использует библиотеку Intel Math Kernel Library (MKL) для трансцендентных функций (таких как sin(), cos(), exp()), что значительно повышает производительность.
3️⃣Поддержка многозадачного масштабирования
NumExpr автоматически распределяет вычисления между всеми ядрами процессора. Это позволяет эффективно использовать мощности многозадачности, ускоряя вычисления даже при больших данных.
Для работы с NumExpr достаточно заменить стандартные операции NumPy на аналоги NumExpr:
import numexpr as ne import numpy as np
# Пример массивов a = np.random.random(1000000) b = np.random.random(1000000)
# Обычная операция NumPy result = np.sin(a) + np.cos(b)
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from de
