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V2EX  ›  ipwx  ›  全部回复第 35 页 / 共 195 页
回复总数  3893
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2021-12-10 16:49:59 +08:00
回复了 Wait845 创建的主题 › 问与答 › Python 的 websockets 用的是 async,是不是意味着如果用这个做服务端的话，所有功能都得用 asyncio 写？
1. 对于不能 asyncio 的部分你可以用 loop.run_in_executor() 转换到线程池上做，不过……
2. 很多数据库都有 asyncio 版。比如 aiopg (postgres), aiomysql (mysql), motor (mongodb)
3. 文件交互可以用 aiofiles ，如果 service static file to http 直接丢给比如 starlette 。
4. 其实 asyncio 写起来很爽。
2021-12-10 10:44:30 +08:00
回复了 ruxuan1306 创建的主题 › Python › Python 一个整型居然最少 24 字节
可是 python 对于小整数是复用对象的嘛（对象池）

而且如果你要处理大量数字，你该上 numpy
2021-12-09 17:41:40 +08:00
回复了 nianyu 创建的主题 › 信息安全 › 关于 token 过期的疑惑，为什么需要 refresh token？
加密签名，可以验证 AccessToken 没有被篡改和捏造（解密出来“什么时候过期”，它就一定是正确的过期时间。客户端无法捏造这个时间）。那么每个后端服务器只要有一套解密的密钥就行了。

甚至集中的认证服务器，可以根据要访问的业务，调用不同的加密密钥去加密，这样的 Access Token 自然只有对应的业务才会承认。

这就是 Stateless 的核心 —— AccessToken 不用连接任何中央服务器，就能迅速检验它是合法的、不是捏造的。时间戳附带签名就能证明其真实性。
2021-12-09 14:04:25 +08:00
回复了 yttsam 创建的主题 › 推广 › C/C++学起来难,还是 Rust 学起来难呢？
同 C++ 程序员，C++17 我都觉得很好用了，并且在等 C++20 。Rust 对我吸引力很小。
2021-12-09 13:50:55 +08:00
回复了 yinft 创建的主题 › 问与答 › 有没有什么工具可以在数组里取个随机数出来 然后取出来的概率我能提前设置好的?
哦补充：看 prob_vec 第几项 <= p 可以用二分。

所以整个复杂度是 O(N + log N)，额外空间 O(N)
2021-12-09 13:50:06 +08:00
回复了 yinft 创建的主题 › 问与答 › 有没有什么工具可以在数组里取个随机数出来 然后取出来的概率我能提前设置好的?
0. 设置一个 prob_vec = [0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
1. random.random() 得到一个随机数 p ，p 在 0 ~ 1 之间。
3. 看 prob_vec 第几项是最后一个 <= p 的，如果是就取对应的数。

比如你 p = 0.45 ，那么就取 1 。
如果 p = 0.65 ，就去 2
2021-12-08 16:00:05 +08:00
回复了 dwlovelife 创建的主题 › 程序员 › typora 收费了，有什么好的替代产品
@xiaoFine 公式、表格。

裸写 MD 完全不行。
2021-12-07 16:24:55 +08:00
回复了 vicalloy 创建的主题 › 问与答 › 现在国内用 PostgreSQL 的多吗
@libook yysy qs

新项目用 pg 我是资瓷的。老项目重构，也太无聊了
2021-12-07 15:27:20 +08:00
回复了 Richard14 创建的主题 › Python › 用了一段时间的 SQLAlchemy，感受到的只有混沌和混乱
@nikan999 SQLAlchemy 最大的吸引力是，随便切换 Backend 基本改改都能整个跑通。

不像裸 SQL 那换后端就是大工程。
2021-12-07 15:26:38 +08:00
回复了 Richard14 创建的主题 › Python › 用了一段时间的 SQLAlchemy，感受到的只有混沌和混乱
@nikan999 简单的 ORM 不妨试试这个 https://sqlmodel.tiangolo.com/

对 SQLAlchemy 的二次包装
2021-12-06 01:18:35 +08:00
回复了 zictos 创建的主题 › Python › Python 识别图片文字的效果是不是很差？
@stimw 这个楼主要的是直接开箱即用。


但是不行。原因我上面说了
2021-12-06 01:13:33 +08:00
回复了 zictos 创建的主题 › Python › Python 识别图片文字的效果是不是很差？
@zictos 因为神经网络就是这么个东西：任何一个简单的 application 都要用基本模块自己搭。不存在通用的工具箱。。。文字识别就是一个特殊的 application
2021-12-06 00:59:54 +08:00
回复了 zictos 创建的主题 › Python › Python 识别图片文字的效果是不是很差？
@zictos 呃不知如何吐槽。。。

因为这个世界上大部分 state-of-the-art 的人工智能算法研究者，每年发的一堆论文，都是 python 语言上实现的 prototype 。。。

人工智能也是程序啊亲。百度的文字识别这一具体 api ，就是人工智能（还不算顶尖）的真实效果啊
2021-12-06 00:41:40 +08:00
回复了 zictos 创建的主题 › Python › Python 识别图片文字的效果是不是很差？
> 利用程序识别最多只能达到 pytesseract 模块这种程度的效果了吗？

pytesseract 是上古时代的东西啊，十年前的算法。当然比不上好歹有一坨 DL 工程师的百度。

你要牛逼，你自己写模型嘛
2021-12-05 15:09:02 +08:00
回复了 SuperMild 创建的主题 › 分享创造 › gof: 一个可扩展的文件处理器（带截图说明）
这种小工具更适合用 Python 做 —— 插件也容易
2021-12-04 23:39:52 +08:00
回复了 refresh 创建的主题 › 投资 › 求教一个股票年化计算的问题，回答送分
所以我同一一楼，直接期末资产除以期初资产就行。
2021-12-04 23:39:09 +08:00
回复了 refresh 创建的主题 › 投资 › 求教一个股票年化计算的问题，回答送分
@refresh 你的需求过于复杂了，而且这个统计有些没有意义。

因为对于投资而言，空仓本身就是一种态度（看空）。事实上，按照证监会的规则，基金是不允许空仓的，不然你以为他们傻啊，真 A 股普跌的时候他们不会空仓嘛？
2021-12-04 23:33:16 +08:00
回复了 AndyAO 创建的主题 › Python › 那些 Python 语言设计上的重大失误
@kilasuelika 说起来当年我做一篇论文，曾经有过最多 20 个实验在跑：四个数据集、每组各 12 个参数的组合，一个大表需要跑。那更是不可能复制 50 个 .py 文件或者 50 个 Jupyter Notebook 呗。只能按照我的工作流，实验代码项目化，IDE 里面自动同步到服务器（有共享文件系统，所以同步到任何一台服务器，等于同步到所有服务器）。

然后超参都通过命令行给，每台服务器还当时用了 Dask Scheduler ，一个好了就启动下一个。基本都是第一天挂上，第二天看结果。。。。

我还写了个 Vue.js 的结果收集页面 hhh
2021-12-04 23:30:10 +08:00
回复了 AndyAO 创建的主题 › Python › 那些 Python 语言设计上的重大失误
@kilasuelika 当然后来做公司项目了，那还是必然差不多还是 IDE 优先 hhh 。反正真的上传代码都是 git push ，部署有 CI 。综上，无论是研究性代码，还是工程性代码，其实 IDE 效率都远高于单独用 Jupyter notebook 或者 vscode 。
2021-12-04 23:27:19 +08:00
回复了 AndyAO 创建的主题 › Python › 那些 Python 语言设计上的重大失误
@kilasuelika 但是你以己度人了。

事实上我写代码从来都用 IDE ，无论是六万行 C++ （ CLion ）还是 pytorch 模型（ Pycharm ）。Jupyter 我基本上只是在服务器上起 Jupyter Lab 用它的终端，实际写模型还是在 Pycharm 里面，打开它的 ssh 自动同步功能，修改的代码就自动上传到服务器了。

然后我当年实验室里面，二十几台服务器我配的，有共享文件系统。这样的好处是，在自己笔记本上修改了代码，瞬间可以在 20 几台服务器（其中四台 GPU ，共 20 几张显卡）的服务器上同时开多个实例调参数——你只是在各个不同服务器上的 Jupyter lab terminal 里面操作而已。这不比一个 Jupyter notebook 强太多了吗？

此外就是，我当年做研究，代码也是有层次、整理成工程的。甚至我自己都有一套自己的 tensorflow 组件库（后来是 pytorch ），可以 pip install 的。实验室不下十篇论文引用了我的组件库。

而且哪怕不是像我这样工程能力比较强的，遵照我的 workflow ，用起来也很爽。就是参考我上面说的，本地笔记本用 IDE 改好以后，瞬间就同步到二十几台服务器上了。真在截稿前 ddl 疯狂跑参数的时候，这实在太重要了。

啊顺便我自己有一套参数保存、读取和命令行读取的库。这样的话一个 .py 可以瞬间人肉调参十几组同时跑。这也是大前提。
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