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python-parallel-programming-cookbook-cn

Python并行编程指南 多核处理效率优化

这是《Python Parallel Programming Cookbook》的中文翻译项目,深入探讨Python的线程、进程和异步编程三种并行模型。项目提供详细的代码示例和最佳实践,帮助开发者掌握Python并行编程技术,有效利用多核处理器提升程序性能。翻译内容涵盖了并行编程的核心概念和实际应用,适合希望提高Python并发处理能力的开发者参考。

Learn-AI-Assisted-Python-Programming - AI辅助Python编程实践 掌握Copilot和ChatGPT
AI辅助编程ChatGPTGitHub CopilotGithubPython开源项目编程学习
本书介绍利用GitHub Copilot和ChatGPT等AI工具学习和优化Python编程。内容涵盖代码生成与改进、Python语言掌握、函数设计、代码理解、测试和调试等主题。适合编程新手及希望提升AI辅助编程技能的开发者。
openai-cookbook - 使用 OpenAI API 的示例和指南
API密钥GithubOpenAI APIOpenAI CookbookPython开源贡献开源项目
OpenAI Cookbook是一套开发者指南与工具库,提供多种示例与指南,助力开发者有效运用OpenAI API完成常见任务。包括设置环境变量到高级应用的步骤,鼓励通过贡献想法与代码推动社区的发展,适用于Python语言及其他编程语言的概念。
ConcurrencyRecipes - Swift并发编程解决方案与陷阱指南
GithubSwift Concurrency代码贡献并发编程开源项目异步编程
这个项目提供Swift并发编程的实用解决方案和潜在陷阱指南。内容涵盖异步上下文、协议使用、隔离和结构化并发等主题,并探讨SwiftUI和库兼容性。该项目旨在帮助开发者理解Swift并发特性,避免常见问题,从而改善代码质量和性能。通过实例和解释,开发者可以更好地应用Swift并发特性,提高编程效率。
threadpoolctl - Python库优化科学计算线程池资源管理
GithubPython库threadpoolctl并行计算开源项目性能优化线程池控制
threadpoolctl是一个Python库,专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量,有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口,threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用,从而优化计算效率,提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时,适用范围广泛,是科学计算领域的实用工具。
nogil - Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代
CPythonGILGithubPEP 703Python多线程开源项目
nogil项目是Python多线程编程的重要进展,旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置,有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发,但其核心理念已被PEP 703采纳,为Python的并行计算能力开辟了新途径。
machine-learning-yearning-cn - 阅读《机器学习训练秘籍》中文版并参与翻译
CC BY-NC-SA 4.0GithubMachine Learning Yearning开源项目机器学习翻译质量许可协议
在线阅读《机器学习训练秘籍》中文版,了解机器学习训练指南。此版本为预览版,欢迎通过项目Issues、Pull Request或邮件参与翻译改进。本项目遵循CC BY-NC-SA 4.0协议,允许共享和演绎但需署名且非商业使用。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
cookbook - 大型语言模型应用开发与优化实用指南
AI模型GithubMistral开源项目数据处理机器学习示例代码
Mistral Cookbook 汇集了社区贡献的大型语言模型应用实例,涵盖基础聊天、嵌入、RAG、函数调用和微调等多个方面。项目包含Mistral AI官方示例和第三方工具集成,为开发者提供了全面的LLM应用开发资源。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
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