sc_lujun的博客

这是从其他博客粘贴过来，备份的。原文在：http://www.cnblogs.com/freeweb/p/6652607.html 使用Cython来加速python程序的运行速度，但是相对来说程序改动较大，这次就说一种简单的方式来加速python计算速度的方法，就是使用numba库来进行，numba库可以使用JIT技术即时编译，达到高性能，另外也可以使用cuda GPU的计算能力来加速，

我在安装了anaconda3后，使用系统自带的python时，在导入lxml.etree包时，出现下面图片的情况， 我先前是参考其他网友建立软链接，但是始终不行。后来我先卸载以前安装的lxml，再安装lxml：STATIC_DEPS=true sudo pip install lxmllxml安装方法参考的是http://lxml.de/installation.html。 当然不同的人的可能遇

一、在Mac上安装pyv8： 在Mac上直接使用pyv8需要安装一些支持库， 安装依赖： Boost, 这一步网上的大部分教程都差不多，也是必须的;但是Mac上不能使用apt-get，可以用brew代替。 brew install boost brew install libboost-all-dev接着安装pyv8： sudo pip install -e git://github.c

一、静态方法静态方法是一种普通函数，就位于类定义的命名空间中，它不会对任何实例类型进行操作。使用装饰器@staticmethod定义静态方法。类对象和实例都可以调用静态方法：class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def hi(self): print self.name @s

最近由于要装量化方面的包，但是老是出现错误。本来我不想这么麻烦的，就想使用系统中的python环境，但是经过几天几夜的尝试，但是最后发现还是不行。即使是安装anaconda还是有问题，其他网友都没有问题，唯独我问题不断，也许是因为我是小白的原因吧。 下面是我安装虚拟运行环境以及多版本python切换的方法。主要是参考其他网友的安装方法，我只是整合而已。 我们需要的软件包有：pyenv、pyenv

最近在复现一篇论文，其中需要条件embedding。具体的要求为：如果某个词汇为主题词，那么该词的embedding是在主题词汇表，否则就在总的词汇表中。代码如下：import tensorflow as tfimport numpy as np#总的词汇表与主题词汇表的映射关系，如[11,1]，11表示词汇在总的词汇表的index，1表示在主题词汇表中的index。a=tf.const...

python 中有实现进程池，但是没有线程池。所以下面实现一个线程池。from queue import LifoQueue,PriorityQueue,Queuefrom threading import Threadimport timeclass ThreadPoolManger(): """线程池管理器""" def __init__(self, thread_n...