友好的 Python:封装和复用
下面的代码是我直接从火山引擎的接口文档里截取的。(httpsvolcengine/docs/6489/71995#python)classSAMIService(Service):_instance_lock=threading.Lock()def__new__(cls,*args,**kwargs):ifnothasattr(SAMIService,"_instance"):withSAMIService._instance_lock:ifnothasattr(SAMIService,"...
深交所有关负责人就优化再融资监管安排相关情况答记者问
python3.10/site-packages/tenacity/__init__.py",line314,initerself.before(retry_state)returnDoAttemptis_explicit_retry=fut.failedandisinstance(fut.exception,TryAgain)ifnot(is_explicit_retryorself.retry(retry_state)):returnfut.resultifself.afterisnotNone:self...
Python 中弱引用的神奇用法与原理探析
/*Theobjecttowhichthisisaweakreference,orPy_Noneifnone.*Notethatthisisastealthreference:wr_object'srefcountis*notincrementedtoreflectthispointer.*/PyObject*wr_object;/*Acallabletoinvokewhenwr_objectdies,orNULLifnone.*/PyObject...
写Python 代码不可不知的函数式编程技术
morning("john")#callingtheobject#prints"goodmorningjohn"totheconsole我们可以调用morning对象的原因在于,我们已经在类定义中使用了__call__方法。为了检查对象是否可调用,我们使用内置函数callable:callable(morning)#truecallable(145)#false.intisnotcallable.数据结构内的函...
恶补了 Python 装饰器的六种写法,你随便问~
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码...
我使用 ChatGPT 审计代码发现了 200 多个安全漏洞(GPT-4与GPT-3...
classFilterException(Exception):def__init__(self,value):super(FilterException,self).__init__('Thecallableobject{value}isnotallowed'.format(value=str(value)))classTimesException(Exception):def__init__(self):super(TimesException,self).__init__('Callfunctoomany...
升级到PyTorch 2.0的技巧总结
process_group('nccl',rank=0,world_size=1)torch.cuda.set_device(0)device=torch.cuda.current_device()model=build_model()model=torchpile(model)#replacewiththistoverfiythaterrorisnotinTorchDynamo#model=torchpile(model,'eager'...
升级到PyTorch 2.0的技巧总结_腾讯新闻
compileAPI包含许多用于控制graph创建的选项,能够针对特定模型对编译进行微调,并可能进一步提高性能。下面的代码块是官方的函数介绍:defcompile(model:Optional[Callable]=None,*,fullgraph:builtins.bool=False,dynamic:builtins.bool=False,...
“瘦身成功”的ALBERT,能取代BERT吗?
时隔1年后,谷歌又提出ALBERT,也被称作“lite-BERT”,骨干网络和BERT相似,采用的依旧是Transformer编码器,激活函数也是GELU。其最大的成功,就在于参数量比BERT少了80%,同时还取得了更好的结果。与BERT相比的改进,主要包括嵌入向量参数化的因式分解、跨层参数共享、句间连贯性损失采用SOP,以及移除了dropout。
一行代码不用写,就可以训练、测试、使用模型,这个项目帮你做到
igel是GitHub上的一个热门工具,基于scikit-learn构建,支持sklearn的所有机器学习功能,如回归、分类和聚类。用户无需编写一行代码即可使用机器学习模型,只要有yaml或json文件,来描述你想做什么即可。一行代码不用写,就可以训练、测试和使用模型,还有这样的好事?