我有中等数量的基础对象。这些基础对象将被放入集合中，这些集合将被处理:排序、截断等。不幸的是，n足够大，内存消耗有点令人担忧，速度也越来越令人担忧。我的理解是元组的内存效率稍微高一些，因为它们是重复数据删除的。无论如何，我想知道Python2.6/2.7中列表与元组的cpu/内存权衡是什么。 最佳答案 如果您有一个元组和一个包含相同元素的列表，则元组占用的空间更少。由于元组是不可变的，因此您无法对它们进行排序、添加，等等。我建议观看thistalkbyAlexGaynor快速介绍何时选择Python中的数据结构。更新:再考虑一下，您
我经常发现自己遇到了同样的问题。一个常见的模式是我创建一个执行某些操作的类。例如。加载数据、转换/清理数据、保存数据。那么问题就出现了如何传递/保存中间数据。看看以下2个选项:importread_csv_as_string,store_data_to_databaseclassDataManipulator:'''Intermediatedatastatesaresavedinself.results'''def__init__(self):self.results=Nonedefload_data(self):'''dostufftoloaddata,setself.results
我正在编写一个C++库，它可以在Mac和Linux上从C++和Python使用。所以我决定在我的项目中使用CMake和SWIG。正如SWIG2.0文档中所述，SWIG和CMake的组合在我的Mac上也能正常工作。http://www.swig.org/Doc2.0/SWIGDocumentation.html#Introduction_build_system但是我有一个关于makeinstall的问题。输入cmake.和make后，成功生成了_example.so。但是makeinstall不起作用，因为自动生成的Makefile没有install目标。我想知道如何在Makefile
我有一个形状为[3,4]的(向量的)矩阵X，我想计算每对向量(X[1].X[1])和(X[1])之间的点积.X[2])...等我看到他们用的是余弦相似度代码tf.reduce_sum(tf.multyply(X,X),axis=1)计算向量矩阵中向量之间的点积。但是，此结果仅计算(X[i],X[i])之间的点积。我使用tf.matmul(X,X,transpose_b=True)计算每两个向量之间的点积，但我仍然很困惑为什么tf.multiply没有这样做我认为我的代码有问题。代码是:data=[[1.0,2.0,4.0,5.0],[0.0,6.0,7.0,8.0],[8.0,1.0,
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭9年前。Improvethisquestion我正在考虑为数字硬件设计制作某种实验性IDE。所以我不能决定选择哪个女巫平台。我将拥有带语法高亮、一些矢量图形和大量选项卡式窗口的文本编辑器。我的目标:1.使GUI使用尽可能少的自定义组件。2.尽可能跨平台(我已经知道CPython和Jython是跨平台友好的，但是IronPython+Mono呢？)所以-问题是关于GUI-我应该选择什么？
如果企业希望优化网络性能和终端用户的体验，应该尽可能地将应用程序和数据托管在靠近终端用户的地方。有两种主要方法可以做到这一点——使用CDN或在物理上接近最终用户的数据中心托管工作负载。哪种方法是最好的?答案取决于企业的预算、正在管理的工作负载类型以及用户分布有多广泛等因素。本文探讨了这些因素，以便为在CDN和数据中心之间进行选择提供指导，从而提高工作负载性能。内容交付网络(CDN)如何影响网络性能?CDN是存储内容缓存副本的服务器集合。如果服务器分布在广泛的地理区域，则可以将来自不同区域的用户的内容请求路由到离这些用户最近的服务器。通过这种方式，CDN可以提高内容到达用户的速度。虽然理论上数据
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭9年前。Improvethisquestion我正在尝试使用Cython来编写我的项目。我的计划是用C++编写.dll，然后通过Cython从Python调用它们。这样我就可以拥有C++的高计算性能，同时保持Python开发的简单性。随着我的深入，我有点困惑。据我了解，Cython将python代码包装到C中。由于C具有更好的计算性能，因此性能得到了提高。我对此是否正确？如果我在上面，那么是否有必要用C++编写.dll并从Python调用它以提高性能
编辑:问题有点太长了。这是我真正的问题:如何在CMake中使用setuptools(setup.py)构建和安装python包？我的代码的详细信息如下所示(但使用源代码之外的构建方法，使用源代码的方法有效)。我有一个项目，我需要在其中分发我自己的python包。我制作了一个setup.py脚本，但我想使用CMake构建和安装它。我关注了UsingCMakewithsetup.py但它只适用于CMakeLists.txt以及setup.py和python文件夹，并且无需从构建目录执行cmake。使用这种布局:Project/--build/--lib/----python/------f
SWIG使用指定要包装的输入代码的接口(interface)(.i)文件以所需的目标语言(Python、Java、C#等)从C/C++生成包装器代码，如SWIGtutorial中所述.CMake可用于调用swig，以便从.i接口(interface)生成目标代码，如SWIGdocumentation中所述。.但是，使用这种方法CMake只会为接口(interface)文件本身生成依赖关系，而不会为其包含的源文件生成依赖关系。一jarmanuallyadddependencies，但SWIG可以使用-MM选项自动生成依赖项，我希望CMake使用这些依赖项。有一个committoCMake
我正在使用CMake构建项目。我想在CMake完成生成解决方案后执行一些脚本(比如python脚本)，这样我就不必每次都手动执行它。我正在使用Cmake2.8。有人知道Cmake为此目的提供的任何userhook或其他东西吗？ 最佳答案 如果你想在CMake的构建过程中执行命令，那么使用execute_process. 关于python-如何让CMake在生成visualstudio解决方案后执行一些脚本，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
