![あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/004f2331ec89d0dbdcbcb4b6faf892528e238003/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--kBHDK0Z9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E3%252581%252582%2525E3%252581%2525AA%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%2525AEPython%2525E3%252582%252592100%2525E5%252580%25258D%2525E9%2525AB%252598%2525E9%252580%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%2525E6%25258A%252580%2525E8%2525A1%252593%252520%25252F%252520Codon%2525E5%252585%2525A5%2525E9%252596%252580%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3Aymg_aq%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzBhNjYyMDc4ZDMuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3ATech%252520Blog%252520-%252520Turing%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzA2NmMwZTUwYzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
| | AITemplate (AIT) is a Python framework that transforms deep neural networks into CUDA (NVIDIA GPU) / HIP (AMD GPU) C++ code for lightning-fast inference serving. AITemplate highlights include: High performance: close to roofline fp16 TensorCore (NVIDIA GPU) / MatrixCore (AMD GPU) performance on major models, including ResNet, MaskRCNN, BERT, VisionTransformer, Stable Diffusion, etc. Unified, o
01FastPolars is written from the ground up with performance in mind. Its multi-threaded query engine is written in Rust and designed for effective parallelism. Its vectorized and columnar processing enables cache-coherent algorithms and high performance on modern processors. 02Easy to useYou will feel right at home with Polars if you are familiar with data wrangling. Its expressions are intuitive
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
Exploring and understanding Python through surprising snippets. Translations: Chinese 中文 | Vietnamese Tiếng Việt | Spanish Español | Korean 한국어 | Russian Русский | German Deutsch | Add translation Other modes: Interactive Website | Interactive Notebook | CLI Python, being a beautifully designed high-level and interpreter-based programming language, provides us with many features for the programmer
ガイヨウ オレ オマエ ゲンシジンスル プログラム カイタ ゲンシジン ジョシ ツカワナイ ゲンゴショリ スル ジョシ ケス ゲンシジン カンジ ヒラガナ シラナイ ゼンブ カタカナ スル サンプル import requests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charse
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く