:high_voltage: 放克 funk-svd是一个Python 3库，实现了著名的SVD算法的快速版本，该算法在竞赛中由Simon Funk。 用于加速算法，使我们的运行速度比的Cython实现（参考）快10倍以上。 电影镜头20M RMSE MAE 时间 惊喜 0.88 0.68 10分40秒 放克-svd 0.88 0.68 42秒 安装 在终端中运行pip install git+https://github.com/gbolmier/funk-svd 。 贡献 欢迎所有贡献，错误报告，错误修复，增强功能和想法。 有关如何贡献的详细概述，请参见。 快速示例 ： >> > from funk_svd . dataset import fetch_ml_ratings >> > from funk_svd import SVD >> > from sklearn . metri

CUDA中PyTorch的软DTW 用于PyTorch的快速CUDA实现。 基于但运行速度最高可提高100倍！ forward()和backward()传递都使用CUDA实现。 我的实现部分受到启发，其中提出了基于对角线的Belman递归实现。 入门 此代码取决于和 。 只需在您的项目中包含soft_dtw_cuda.py ，就可以了！ 您还可以运行随附的事件探查器/测试（已通过Python v3.6测试），并查看获得的加速效果： git clone https://github.com/Maghoumi/pytorch-softdtw-cuda cd pytorch-softdtw-cuda python soft_dtw_cuda.py 用法示例 脚本中已经提供了示例代码。 这是一个简单的例子： from soft_dtw_cuda import SoftDTW # Crea

clang+llvm-10.0.0-x86_64-linux-gnu-ubuntu-18.04.tar.xz llvm 10.0 在 18.04系统下的安装包

今天小编就为大家分享一篇使用numba对Python运算加速的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

离线安装包，测试可用。使用 pip install [完整包名] 进行安装

:globe_showing_Europe-Africa: xarray-spatial：Python中基于栅格的空间分析 :round_pushpin: 快速，准确的Python库，可进行栅格操作 :high_voltage: 可通过扩展 :fast-forward_button: 可通过扩展 :confetti_ball: 没有GDAL / GEOS依赖项 :globe_showing_Europe-Africa: 通用空间处理，面向GIS专业人员 Xarray-Spatial使用Numba实现了常见的栅格分析功能，并提供了易于安装，易于扩展的代码库来进行栅格分析。 安装 # via pip pip install xarray-spatial # via conda conda install -c conda-forge xarray-spatial 下载我们的入门示例和数据 一旦在环境中安装了xarray-spatial，就可以在终端中（环境处于活动状态）使用以下命令之一将我们的示例和/或示例数据下载到本地目录中。 xrspatial examples ：下载示例

我博文中提到的使用numba对ART迭代过程进行加速的源码，本源码中使用numba包对迭代过程进行了加速，将代码运行时间缩短到了原来的六分之一。

NCCV：使用Numba + CUDA + OpenCV进行计算机视觉和图像处理的短期课程

迪吧 disba是一个计算效率高的Python库，用于建模表面波弥散，该库使用编译的Python中的代码子集。 这样的实现减轻了同样基于CPS的其他库（例如 ， 和PyLayeredModel ）所需要的Fortran编译器的通常前提条件，这通常会导致进一步的安装故障排除，尤其是在Windows平台上。 disba的目标是轻巧，轻便且不影响性能。 例如，它比编译CPS的surf96程序产生类似速度f2py瑞利波，但显著为爱波快随层数。 Disba还为瑞利波实现了快速增量矩阵算法，该算法比Dunkin的矩阵算法要快一些。 特征 正向建模： 使用Dunkin矩阵或快速delta矩阵算法计算瑞利波相位或群色散曲线， 使用Thomson-Haskell方法计算Love-wave相位或群色散曲线， 计算瑞利波椭圆率。 特征函数和敏感度内核： 计算瑞利波和爱波本征函数， 计算层厚

立体声匹配 *作者： （2020年1月） 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像： 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC） ）。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较，不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节（匹配成本，匹配算法和精度度量），请参阅Theory.pdf 。 文件 输入图像的data/目录（左眼和右眼） output/生成深度图像输出的目录 Ma