PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版 使用pgpool-II实现透明读写分离.pgpoo...
PyTorch与CUDA：加速深度学习训练
【4月更文挑战第18天】本文介绍了如何使用PyTorch与CUDA加速深度学习训练。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，常用于加速深度学习中的矩阵运算。PyTorch与CUDA集成，允许开发者将模型和数据迁移到GPU，利用`.to(device)`方法加速计算。通过批处理、并行化策略及优化技巧，如混合精度训练，可进一步提升训练效率。监控GPU内存和使用调试工具确保训练稳定性。PyTorch与CUDA的结合对深度学习训练的加速作用显著。
优化Python代码的五大技巧
Python作为一种流行的编程语言，在各种应用场景中广泛使用。然而，随着项目规模的增长和需求的变化，Python代码的性能和可维护性也成为了关键问题。本文将介绍优化Python代码的五大技巧，帮助开发者提升代码效率和质量。
NumPy性能优化技巧系列：打造高效数据处理流程
【4月更文挑战第17天】本文介绍了优化Python中NumPy性能的五大技巧：1) 使用内置函数代替循环；2) 避免不必要的数据复制，利用`inplace`和视图；3) 选择合适的数据类型以减少内存占用；4) 优化数组形状和内存布局，保持连续性；5) 利用并行计算库如`numba`加速计算。这些技巧能提升数据处理效率，降低资源消耗，适应大规模数据处理需求。
NumPy在高性能计算中的关键作用
【4月更文挑战第17天】NumPy是Python科学计算的核心库，其在高性能计算中扮演关键角色。通过内存管理优化、快速数组操作和并行计算支持，NumPy提升了大规模数据处理、机器学习、深度学习及物理模拟的效率。在处理大型数据集和实现高效矩阵运算时，NumPy展现出显著优势，被广泛应用于各种高性能计算任务。
「Python系列」Python 多线程
在Python中，多线程编程意味着同时使用多个线程来执行代码。Python的标准库提供了`threading`模块来支持多线程编程。线程是程序执行流的最小单元，它是进程的一个执行流，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源（如程序计数器，一组寄存器和栈），但它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。