Cython的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Cython的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦MichaGorelick,IanOzsvald寫的 高效能Python程式設計 第二版 和雨痕的 Python 3學習筆記(上卷)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Brief Introduction to Cython - SlideShare也說明:March 2016 NoVa Python Meetup Brief Introduction to Cython ... Optimizing static compiler that translates Python/Cython to C/C++ code.

這兩本書分別來自歐萊禮 和電子工業出版社所出版 。

國立高雄科技大學 電子工程系 陳朝烈所指導 蔡政霖的 硬體實現支援向量機決策樹之預測與訓練 (2021),提出Cython關鍵因素是什麼,來自於支援向量機、硬體實現、機器學習。

而第二篇論文國立虎尾科技大學 自動化工程系碩士班 李孟澤所指導 陳彥儒的 群組無人機於非確定環境下之即時任務路徑重劃 (2020),提出因為有 群組無人機、任務規劃、邊緣計算、D* Lite、路徑重劃的重點而找出了 Cython的解答。

最後網站Challenging Cython — the Python Module for High ...則補充:Cython has been bridging this gap for many years by converting Python code into compiled C programs. A range of Scientific computing packages relies on ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Cython,大家也想知道這些:

高效能Python程式設計 第二版

為了解決Cython的問題,作者MichaGorelick,IanOzsvald 這樣論述:

寫給人類的高性能編程法      或許你的Python程式可以正確運行了,但你希望它跑得更快。這本更新至Python 3的擴增版本將告訴你如何找到性能瓶頸,並且在使用高資料量的程式中大幅提升程式碼的速度。《高效能Python程式設計》將藉著探索各種設計背後的基本理論,讓你更深入瞭解Python的實作。      如何利用多核心架構或叢集?如何在不失去可靠性的情況下放大與縮小系統規模?資深的Python程式員可從本書學到許多問題的具體解決方案,以及來自許多公司的實戰經驗,這些公司都運用高性能Python來進行社交媒體分析、生產化機器學習等應用。      • 更充分地掌握NymPy、Cyth

on與分析器    • 瞭解Python如何將底層計算架構抽象化    • 進行分析來找出CPU時間和記憶體使用量的瓶頸    • 選擇正確的資料結構,寫出高效程式    • 提升矩陣和向量的計算速度    • 使用工具,將Python編譯成機器碼    • 並行管理多I/O與計算操作    • 轉換multiprocessing程式碼,讓它在本地或遠端叢集上運行    • 使用Docker等工具來快速部署程式    好評推薦     「這是少數幾本可以改變你的編程思維的書籍之一。」    —Hilary Mason ,Accel常駐資料科學家

Cython進入發燒排行的影片

硬體實現支援向量機決策樹之預測與訓練

為了解決Cython的問題,作者蔡政霖 這樣論述:

本論文開發一個平台,該平台搭載工業電腦 (Industrial PC, IPC)和現場可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA),該平台使用系統單晶片(System on a Chip, SOC)中AXI(Advanced eXtensible Interface)和PCI Express(PCIe)的技術完成IPC和FPGA的資料傳輸,使得IPC獲得利用FPGA加速的管道,加速IPC時間複雜度高的運算,達到處理更困難問題(如:高級輔助駕駛系統)的前置條件。本文延續決策樹的研究,將決策樹中最花費時間的特徵擷取和機器學習中的預測放入FPGA中進行

加速,讓IPC擁有不輸高級GPU的執行速度;減少資料回傳伺服器的過程,完成邊緣運算的設計。決策樹的研究擁有交流不同機台間學習模型的能力,本論文開發的平台提升IPC運算能力,未來搭配自主聯盟之行動霧運算架構,可以製造一片龐大的運算海洋,達到遠超任何單一計算機的運算能力,可以完成更加嚴酷的運算需求。本文以FPGA加速決策樹,加快9.5倍特徵擷取的速度並保持88%的準確度。

Python 3學習筆記(上卷)

為了解決Cython的問題,作者雨痕 這樣論述:

近幾年Python在機器學習、數據分析、運維等方面表現十分搶眼,已經成為求職必須掌握的主要語言之一。本書分為兩卷,上卷詳解語言(基於Python3.6),下卷分析標准庫,涵 第1章 概述 第2章 類型 2.1 基本環境2.1.1 印象 2.1.2 名字 2.1.3 內存 2.1.4 編譯 2.1.5 執行 2.2 內置類型2.2.1 整數 2.2.2 浮點數 2.2.3 字符串 2.2.4 字節數組 2.2.5 列表 2.2.6 字典 2.2.7 集合 第3章 表達式 3.1 詞法3.1.1 源文件 3.1.2 代碼 3.2 賦值3.2.1 增量賦值 3.2.2 序列解包

3.2.3 作用域 3.3 運算符3.3.1 鏈式比較 3.3.2 切片 3.3.3 邏輯運算 3.4 控制流3.4.1 選擇 3.4.2 循環 3.5 推導式 第4章 函數 4.1 定義 4.2 參數 4.3 返回值 4.4 作用域 4.5 閉包 4.6 調用 第5章 迭代器 5.1 迭代器概述 5.2 生成器 5.3 模式 5.4 函數式編程 第6章 模塊 6.1 定義 6.2 導入6.2.1 搜索 6.2.2 編譯 6.2.3 引用 6.3 包 6.3.1 初始化 6.3.2 相對導入6.3.3 拆分 第7章 類 7.1 定義 7.2 字段 7.3 屬性 7.4 方法 7.5 繼承7.5

.1 統一類型 7.5.2 初始化 7.5.3 覆蓋 7.5.4 多繼承 7.5.5 抽象類 7.6 開放類 7.7 運算符重載 第8章 異常 8.1 異常概述 8.2 斷言 8.3 上下文 第9章 元編程 9.1 裝飾器9.1.1 實現 9.1.2 應用 9.2 描述符9.3 元類9.3.1 自定義 9.3.2 應用 9.4 注解第10章 進階 10.1 解釋器10.1.1 字節碼 10.1.2 全局鎖 10.1.3 執行過程 10.1.4 內存分配 10.1.5 垃圾回收 10.2 擴展10.2.1 ctypes 10.2.2 Cython 第11章 測試 11.1 單元測試 11.1.1

unittest 11.1.2 unittest.mock 11.1.3 coverage 11.2 性能測試 11.2.1 timeit 11.2.2 profile 11.2.3 line profiler 11.2.4 memory profiler 11.2.5 pympler 第12章 工具 12.1 調試器 12.2 包管理 寫作本書時,我已然擺脫「萌新」身份,算是稍有經驗的作者。可即便如此,我依然無法保證本書的內容完全正確,且滿足所有人的胃口。顯然,這不可能做到。在我看來,圖書大抵分兩類:學習和研究。學習類書籍滿足日常學習和提升需要,用簡練的語言把問題說清楚。

最關鍵的是有清晰的線索,把散亂的知識串聯起來,學習者可據此了解前因后果。至於研究類圖書或論文,則應擺脫基礎,擺脫語法,重點關注算法、架構、性能,乃至內部實現。所有這些,均以思想為支撐,超脫語言窠臼,構建並完善體系。不同於寫散文或小說,技術類圖書的文字不好組織。自然語言易閱讀,但不便描述有復雜流程分支的邏輯,易導致歧義。更何況,這其中還有各種轉譯帶來的麻煩。故技術類圖書應以自然語言開宗明義,闡述理論與規則,隨后用代碼對這段文字進行解釋,畢竟代碼先天有描述邏輯的優勢。很多書,尤其是英文版的圖書,習慣於用大量篇幅對代碼示例做各種講解。我感覺這有些啰唆,想必很少有人去讀第二遍,大家最多也就是用記號筆畫

出重點而已。既然如此,我們為何不信讀者能閱讀並理解這些代碼呢?這本來就是程序員吃飯的本錢,最多在關鍵位置輔以注釋便可。當然,閱讀前提怕是要設定為非入門讀者。好在我一再強調自己寫的是第二本書,或曰「閑書」。在本書中,對於理論層面,我會嘗試說得明白些。當然,書中還會引入一些類比,這些類比或許不是非常合適,但卻可以加深讀者對相關問題的理解,畢竟不是所有人都能明白那些雲里霧里的抽象理念。一如上面所言,文字與代碼相輔相成,我們應靜下心來用代碼去驗證文字背后的含義。在我眼里,代碼也是一種自然語言,縮排跳轉仿若圖形,本就是最好的筆記注釋。起碼它離機器語言上有些距離,是為了便於人類閱讀而發明的。無論我說得多悅

耳動聽,這終歸只是一本學習筆記,算不上專業,僅適合讀者閑暇時翻閱一二。關於本書全套書分為上下兩卷。上卷以語言為主,基本涵蓋語言相關內容,包括語法、測試、調試,乃至解釋器等層面的基本知識。下卷計划以標准庫、優秀擴展庫、並發編程,以及架構設計展開,算是對上卷「閑書」稍加修正。書中示例運行環境:macOS10.12,CPython3.6,IPython6.2鑒於不同運行環境的差異性,示例輸出結果(尤其是id、內存地址等信息)會有所不同。另外,為閱讀方便,本書對輸出結果做了裁剪處理,請以實際運行結果為准。讀者定位本書着重於剖析語言的相關背景和實現方式,適合有一定Python編程基礎的讀者(比如准備從P

ython2.7升級到Python3.6環境的讀者)閱讀。至於初學者,建議尋找從零開始、循序漸進地介紹如何編寫代碼的其他圖書為佳。……鄙人能力有限,書中難免存在錯漏之處。讀者如在閱讀過程中發現任何問題,請與我聯系,以便更正。謝謝!……雨痕二〇一七年,仲秋

群組無人機於非確定環境下之即時任務路徑重劃

為了解決Cython的問題,作者陳彥儒 這樣論述:

本研究改進群組無人機的路徑規劃演算法,將無人機機群的涵蓋範圍與存在多個禁航區的情況納入禁航區避讓之考量,並於演算法中加入D*Lite演算法 (Dynamic ????∗ Algorithm),使無人機執行任務中若遭遇障礙物能即時對障礙物進行避讓。同時本研究改變以往透過地面導控站對群組無人機進行控制的任務模式,使群組無人機可以自行分配欲飛行之路徑且自主前往各個目標點。 群組無人機的任務規劃,將先透過兩階段式禁忌搜尋法(Tabu Search)搭配2-Opt交換法和????∗搜尋法(????∗ Search Algorithm),以距離作為成本函數(Cost Function)進行

路徑規劃,接著根據無人機機群範圍增加禁航區避讓轉折點,使僚機於任務中不會誤入禁航區,亦將複數禁航區加入任務規劃考量,使無人機在執行範圍更遠的任務時避開所有可能跨越的禁航區;在無人機循規畫路徑飛行的同時,反覆更新地圖信息,透過D* Lite演算法(Dynamic ????∗ Algorithm),使無人機在任務執行中遇到未知障礙物時透過逆向搜索達,即時重規劃出由目標至無人機當前位置的最佳路線。 為了提升無人機在執行任務上的自主性、降低通訊距離所帶來的任務距離限制,藉由整合嵌入式運算系統將以往需藉地面導控站來執行群組無人機任務的集中式運算架構改為透過邊緣運算使群組無人機自主完成任務的分散式運

算架構,完成路徑規劃後,群組無人機能自主前往最合適的路線完成任務。