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)
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from ms
