15 Jul 2025

Der Schlüssel zur Parallele für Schleifen in Python liegt darin, die entsprechende Methode gem?? dem Aufgabentyp auszuw?hlen. 1. Für CPU-intensive Aufgaben verwenden Sie das Multiprozessungsmodul, um GIL-Beschr?nkungen zu umgehen, indem mehrere Prozesse erstellt werden, um eine echte Parallelit?t zu erreichen. 2. Verwenden Sie für I/O-intensive Aufgaben Threading oder gleichzeitige. 3. Wenn Sie pr?ziser Code verfolgen, k?nnen Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JoBlib ausw?hlen, die kompakt und für Datenanalyse-Szenarien geeignet sind. Kurz gesagt, die Auswahl des entsprechenden Tools nach der Kl?rung des Aufgabentyps kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit effektiv verbessern.

12 Jul 2025

Pythons parallele Ausführungsfunktionen k?nnen auf unterschiedliche Weise implementiert werden. 1. Das Multiprozessationsmodul wird für CPU-intensive Aufgaben verwendet. Durch das Erstellen mehrerer Prozesse wird GIL durch die Verwendung von Pools umgangen, z. B. die Verwendung von Pools zur Implementierung von Prozesspools. 2. Threading und ThreadPoolexecutor eignen sich für E/O-intensive Aufgaben, wobei GIL freigelassen wird, w?hrend Sie auf E/A warten, um Parallelit?t zu erreichen. A. Darüber hinaus k?nnen hybride parallele Strategien mit Multiprozessing und Asyncio kombiniert werden, um die Ressourcennutzung zu maximieren. Vor der Auswahl einer Methode sollten Sie Aufgabenmerkmale und Engp?sse analysieren.

17 Jul 2025

Der Schlüssel zur Implementierung des parallelen Computing in Python im wissenschaftlichen Computing besteht darin, das richtige Tool auszuw?hlen und den Task -Typ zu verstehen. 1. Verwenden Sie für CPU-intensive Aufgaben die Methode des Pools.map () des Multiprozessierungsmoduls, um Multicore-CPUs vollst?ndig zu verwenden. 2. Verwenden Sie für I/O-intensive Aufgaben Multi-Threading oder gleichzeitige. 3. Für gro? angelegte komplexe Aufgaben verwenden Sie die Dask-Bibliothek, um die Aufgabenplanung und die verteilte Verarbeitung durchzuführen, und sind mit der Numpy/Pandas-Schnittstelle kompatibel. 4. achten Sie darauf

18 Jul 2025

OffScreencanvas erm?glicht es, Grafiken im Webworker zu ziehen, wodurch das parallele Rendering und die Reduzierung des Drucks auf dem Hauptfaden verringert werden kann. 1. Es ist ein Canvas -Objekt, das nicht an DOM binden, das von HTML5 bereitgestellt wird und das in Worker betrieben werden kann. 2. Bei der Verwendung erh?lt die Hauptseite offscreencanvas über TransferControltooffscreen und übergibt sie an Arbeiter. 3.. Verwenden Sie RequestAnimationFrame in Worker, um Animationsschleifen zu realisieren und mit dem Haupt -Thread durch Postmessage zu kommunizieren. 4. Geeignet für rechnerisch intensive Aufgaben wie komplexe Animation, Bildverarbeitung, Nicht-UI-Schichten von Spielen usw.; 5. nicht für h?ufig geeignet

22 Jun 2025

Installieren Sie Phpunit und konfigurieren Sie die Projektumgebung. 2. Erstellen Sie eine Testverzeichnisstruktur und entsprechen dem Quellcode. 3.. Schreiben Sie unabh?ngige Testf?lle und verwenden Sie Behauptungen, um die Ergebnisse zu überprüfen. 4. Verwenden Sie Scheinobjekte, um externe Abh?ngigkeiten zu isolieren; 5. Führen Sie Tests h?ufig aus, um die Codequalit?t zu gew?hrleisten. Installieren Sie zun?chst Phpunit über Composer und konfigurieren Sie die Datei phpunit.xml. Erstellen Sie dann das Testverzeichnis, um die Testklasse zu speichern. Jede Testklasse erbt Testcase und schreibt eine Methode, die mit dem Test zum Testen beginnt. Verwenden Sie Assertequals und andere Behauptungen, um die Richtigkeit der Logik zu überprüfen. Verwenden Sie CreateMock, um das Verhalten für externe Abh?ngigkeiten zu simulieren. Führen Sie schlie?lich die Befehle von Lieferanten/Bin/Phpunit regelm??ig aus.

28 Oct 2024

Unterdrückung der Tensorflow-Debugging-AusgabeTensorflow gibt umfangreiche Informationen über geladene Bibliotheken, gefundene Ger?te und andere Debugging-Daten aus ...