Closed.ThisquestiondoesnotmeetStackOverflowguidelines。它当前不接受答案。想要改善这个问题吗？更新问题，以便将其作为on-topic用于堆栈溢出。5年前关闭。Improvethisquestion我的问题是在匹配/替换文本时，是否有任何正则表达式引擎可以在正则表达式模式解析期间进行即时编译并使用？或者在哪里可以学习i386或x64体系结构的JIT？为什么我需要它最近，我将tryingtobenchmarkPython’sbuilt-inregexengine与具有大约10MB数据的普通C代码进行了比较。我发现，对于直接替换(例如ab到
在过去的一周里，我一直在询问有关此堆栈的相关问题，以尝试找出我不了解的关于在Python中将@jit装饰器与Numba结合使用的问题。但是，我碰壁了，所以我只写下整个问题。当前的问题是计算成对大量段之间的最小距离。这些段由它们的3D起点和终点表示。在数学上，每个段都被参数化为[AB]=A+(B-A)*s，其中s在[0,1]中，A和B是段的起点和终点。对于两个这样的线段，可以计算出最小距离并给出公式here.我已经在另一个thread上暴露了这个问题，并且给出的答案涉及通过向量化问题来替换我的代码的双循环，但是这会遇到大量段的内存问题。因此，我决定坚持使用循环，并改用numba的jit。
我试图并行化在许多独立数据集上运行的蒙特卡洛模拟。我发现numba的并行guvectorize实现仅比numbajit实现快30-40%。我在Stackoverflow上找到了这些(1、2)可比较的主题，但它们并没有真正回答我的问题。在第一种情况下，执行速度因回退到对象模式而变慢，在第二种情况下，原始发布者没有正确使用guvectorize-这些问题都不适用于我的代码。为了确保我的代码没有问题，我创建了这段非常简单的代码来比较jit和guvectorize:importtimeitimportnumpyasnpfromnumbaimportjit,guvectorize#bothfun
我是一个Python新手，所以我希望我的两个问题是清楚和完整的。我在下面以csv格式发布了实际代码和测试数据集。我已经能够构建以下代码(主要是在StackOverflow贡献者的帮助下)来使用Newton-Raphson方法计算期权合约的隐含波动率。该过程在确定隐含波动率时计算Vega。虽然我可以使用PandasDataFrameapply方法为隐含波动率创建一个新的DataFrame列，但我无法为Vega创建第二个列。当函数同时返回IV和Vega时，有没有办法创建两个单独的DataFrame列？我试过:从函数返回iv,vegadf[['myIV','Vega']]=df.apply(
我目前知道以下PythonJIT编译器:Psyco、PyPy和UnladenSwallow。基本上，我想询问您对这些编译器的优点和缺点的个人经验-以及是否还有其他值得研究的地方。提前致谢阿兹 最佳答案 ChristianPerone拥有出色的article就在几天前，他声称(通过支持基准数据)PyPy现在是最快的，在145秒内运行基准测试，而UnladenSwallow为300秒，CPython为374秒(Psyco没有帮助，实际上PsycoV2将基准测试减慢到434秒)，Jython为557——有关所有详细信息，请参阅我刚刚提供的
我正在使用numbas@jit装饰器在python中添加两个numpy数组。如果我使用@jit与python相比，性能是如此之高。然而，即使我传入@numba.jit(nopython=True,parallel=True,nogil=True)，它也没有利用所有CPU内核。有什么方法可以通过numba@jit使用所有CPU内核。这是我的代码:importtimeimportnumpyasnpimportnumbaSIZE=2147483648*6a=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)b=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)c=np.n
将纯Python空操作函数与用@numba.jit修饰的空操作函数进行比较，即:importnumba@numba.njitdefboring_numba():passdefcall_numba(x):fortinrange(x):boring_numba()defboring_normal():passdefcall_normal(x):fortinrange(x):boring_normal()如果我们用%timeit计时，我们会得到以下结果:%timeitcall_numba(int(1e7))792ms±5.51msperloop(mean±std.dev.of7runs,1l
我有一个像这样的非常简单的函数:importnumpyasnpfromnumbaimportjitimportpandasaspd@jitdeff_(n,x,y,z):foriinrange(n):z[i]=x[i]*y[i]f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df["z"].values)我路过df=pd.DataFrame({"x":[1,2,3],"y":[3,4,5],"z":np.NaN})我预计该函数会像这样修改数据z列:>>>f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df
我有一个像这样的非常简单的函数:importnumpyasnpfromnumbaimportjitimportpandasaspd@jitdeff_(n,x,y,z):foriinrange(n):z[i]=x[i]*y[i]f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df["z"].values)我路过df=pd.DataFrame({"x":[1,2,3],"y":[3,4,5],"z":np.NaN})我预计该函数会像这样修改数据z列:>>>f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df
前言DNGuardHVM的牛掰之处在于，就算知道了它的原理，但是你依然无法很优雅的去破解它。本篇来看下。友情提示，看本篇前，可先预热下前一篇:DNGuard HVM是如何加密.Net的概括1.MSIL保存DNGuardHVM类库模式编译第一步就是把MSIL的原字节码(你需要加密的托管DLL)二进制代码保存在HVMRun64.dll里面以汇编的形式呈现。注意这里保存的是原字节码二进制代码，而不是保存字节码编译之后的汇编代码。如果是保存的MSIL编译后的汇编代码，可以通过逆向汇编。但保存的字节码的二进制代码还需要通过CLR+JIT编译成机器码之后进行即时运行，RunHVM函数随时可以HookJIT
