我有使用 python 3.11 的代码：
import timeit
code_1 = """
initial_string = ''
for i in range(10000):
initial_string = initial_string + 'x' + 'y'
"""
code_2 = """
initial_string = ''
for i in range(10000):
initial_string += 'x' + 'y'
"""
time_1 = timeit.timeit(code_1, number=100)
time_2 = timeit.timeit(code_2, number=100)
print(time_1)
# 0.5770808999950532
print(time_2)
# 0.08363639999879524
为什么在这种情况下+=效率更高？据我所知，串联次数相同，执行顺序不会改变结果。
由于字符串是不可变的，这并不是因为 inplace shinanigans，而且我发现字符串 concat 的唯一问题是.join效率，但我不想要最高效的，只需理解为什么+=看起来比=.
使用此代码，表单之间的性能几乎相同：
import timeit
code_1 = """
initial_string = ''
for i …python string concatenation string-concatenation python-3.11
我必须将非常大的C ++传统代码库转换为64位。我已经设法编译了一个基本模块，但是即使在这个小模块中，我也会收到800条警告：
warning C4267: = conversion from size_t to int, possible loss of data
我知道为什么会出现这些，但是要摆脱它们我有什么选择？有没有什么系统的方法可以避免碰到每个实例？
我已经使用 sagemaker 训练了一个语义分割模型，并且输出已保存到 s3 存储桶中。我想从 s3 加载这个模型来预测 sagemaker 中的一些图像。
我知道如何预测我是否让笔记本实例在训练后继续运行，因为它只是一个简单的部署，但如果我想使用旧模型并没有真正的帮助。
我已经查看了这些来源，并且能够自己想出一些东西，但它不起作用，因此我在这里：
https://course.fast.ai/deployment_amzn_sagemaker.html#deploy-to-sagemaker https://aws.amazon.com/getting-started/tutorials/build-train-deploy-machine-learning-model-sagemaker/
https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/pipeline.html
我的代码是这样的：
from sagemaker.pipeline import PipelineModel
from sagemaker.model import Model
s3_model_bucket = 'bucket'
s3_model_key_prefix = 'prefix'
data = 's3://{}/{}/{}'.format(s3_model_bucket, s3_model_key_prefix, 'model.tar.gz')
models = ss_model.create_model() # ss_model is my sagemaker.estimator
model = PipelineModel(name=data, role=role, models= [models])
ss_predictor = model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.c4.xlarge')
我试图在java querybuilder中为elasticsearch实现此elasticsearch查询。但我无法获得同等的结果。有人能帮忙吗。
GET /XX/XX/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"path": "XX",
"filter": {
"term": {
"A": "7:140453136:T"
}
}
}
},
{
"nested": {
"path": "XX",
"filter": {
"term": {
"B": "RF"
}
}
}
},
{
"nested": {
"path": "XX",
"filter": {
"term": {
"C": "RFFF"
}
}
}
}
]
}
}
}
我试过的代码：
QueryBuilders qbWithArguments = QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.termQuery("A", "RF"))
.must(QueryBuilders.termQuery("B", "EF"))
.must(QueryBuilders.termQuery("C", "RF"));
我有一个被阻止的短语列表，我想匹配用户输入的文本中是否存在这些短语，但性能非常糟糕。
我正在使用这个查询：
SELECT value FROM blocked_items WHERE lower(unaccent( 'my input text' )) ~* ('[[:<:]]' || value || '[[:>:]]') LIMIT 1;
经过我的调查，我发现世界边界[[:<:]]和[[:>:]]执行非常糟糕，因为知道blocked_items 有 24k 条记录。
例如，当我尝试运行这个时：
SELECT value FROM blocked_items WHERE lower(unaccent( 'my input text ' )) ilike ('%' || value || '%') LIMIT 1;
与第一个相比，它非常快。问题是我需要保留单词边界的测试。
此检查在大型程序中频繁执行，因此性能对我来说非常重要。
你们有什么建议可以让这个更快吗？
我不想发布我的 python 项目，但是当我将它发送给某人时，他被迫安装我在我的 python 项目中使用的所有软件包。
有没有什么办法打包什么的，因为可能有一些用户对pip或者python不太熟悉。
问候
我试图用整数填充数组,但似乎numpy数组继续将整数转换为浮点数.为什么会发生这种情况？如何阻止这种情况？
arr = np.empty(9)
arr[3] = 7
print(arr[3])
>>>7.0