前言 推荐一款基于.NET 8、WPF、Prism.DryIoc、MVVM设计模式、Blazor以及MySQL数据库构建的企业级工作流系统的WPF客户端框架-AIStudio.Wpf.AClient 6.0。 项目介绍 框架采用了 Prism 框架来实现 MVVM 模式，不仅简化...

前言 给大家推荐一款开源的 Winform 控件库，可以帮助我们开发更加美观、漂亮的 WinForm 界面。 项目介绍 SunnyUI.NET 是一个基于 .NET Framework 4.0+、.NET 6、.NET 7 和 .NET 8 的 WinForm 开源控件库，同时也...

前言 大家好，推荐一个.NET 8.0 为核心，结合前端 Vue 框架，实现了前后端完全分离的设计理念。它不仅提供了强大的基础功能支持，如权限管理、代码生成器等，还通过采用主流技术和最佳实践，显著降低了开发难度，加快...

在前一篇博客中我们介绍了加侧旋的乒乓球弧圈技术的模拟，本文我们关注的是高吊弧圈和削球弧线这两种轨迹原理，并且引入了空气阻力对乒乓球运动轨迹的影响。通过对空气阻力和马格努斯力的模拟，我们可以看到不同的弧...

在近期conda的版本更新中，有可能会删除路径下的_sysconfigdata_x86_64_conda_linux_gnu模块相关备份文件，而在其他的一些软件的运行过程中有可能依赖于这个备份文件，这就会导致运行过程报错模块无法找到的问题。最...

本文主要展示了一些lambda表达式的使用示例，通过这些示例，我们可以了解到lambda表达式的常用语法以及使用的场景。在一般情况下，其最大的意义还是简化了python中函数的定义方式，在可读性上远不如def所定义的函数。

本文通过对比Jax和Numpy计算Normalized Hamming Distance的过程来对比了Jax所实现的Numpy的GPU版本所带来的加速效果。实际上在维度比较小的时候，Numpy还是有非常轻量级的优势，此时GPU的加速效果并没有很好的体现出...

我们知道GPU加速在可并行化程度比较高的算法中，能够发挥出比较大的作用，展示出明显的加速效果，而对于一些线程之间存在依赖这样的场景就不一定能够起到很大的加速作用。CUDA官方针对此类问题，提供了atomic的内置函...

Numpy这个库在Python编程中非常的常用，不仅在性能上补足了Python语言的一些固有缺陷，还具有无与伦比的强大生态。但是即使都是使用Python，Numpy也未必就达到了性能的巅峰，对于我们自己日常中使用到的一些计算的场...

本文主要通过介绍两个python中常用的编码规范格式化工具：autopep8和black来讲解python编程中一些快速处理编程规范问题的方法，同时也说明了这些软件的局限性。编程规范也是人为制定的，事实上在实际项目中，也不是所...

本文通过对马格努斯力的模拟，来理解乒乓球的弧圈原理。并且在这个理论基础之上对比了几种场景下的乒乓球轨迹，比如乒乓球的运动速度，或者日常所说的撞击对乒乓球轨迹的影响。还有乒乓球的角速度，也就是日常我们所...

本文通过一个实际的散点图案例，展示了如何使用pyqt5嵌套一个pyecharts图层的方法，通过这个技巧，可以在pyqt5的框架中也实现精美的数据可视化的功能模块。

在这篇文章中，我们并没有介绍非常多的MPI的应用，其实在普通的并行或者分布式任务中，掌握了各个进程的任务处理过程以及进程间的通信方法就足够了。总体来说，MPI是一个非常通用也非常高效的并行计算软件。有了这些...

关于工业领域中可能使用到的随机采样，更多的是这样的一个场景：给定一个连续或者离散的分布，然后进行大规模的连续采样，采样的同时需要对每一个得到的样点进行分析打分，最终在这大规模的采样过程中，有可能被使用...

本文针对于Python中使用Numba的GPU加速程序的一些基本概念和实现的方法，比如GPU中的线程和模块的概念，以及给出了一个矢量加法的代码案例，进一步说明了GPU加速的效果。需要注意的是，由于Python中的Numba实现是一种...

在使用一些python的GPU模块，或者写CUDA时，有时会发现显存被无端占用的场景，即时执行了cudaFree()或者python的del操作，也无法消除这一块的显存占用。最终我们发现，可以通过额外开启一个子进程的方法来封装相关的...

本文介绍了在Python中使用偏函数partial的方法，并且介绍了两个使用partial函数的案例，分别是concurrent并行场景和基于jax的自动微分场景。在这些相关的场景下，我们用partial函数更多时候可以使得代码的可读性更好...

在python的输出结果中，尤其是浮点数的输出，当我们需要写入文本文件时，最好是采用统一的输出格式，这样也能够增强结果的可读性。而对于浮点数输出位数的控制，可以通过{:.4f}、%.4f来指定打印或者输出时的字符串占...

本文介绍了一个工具tracemalloc，可以在Python代码的执行过程中对每一步的内存占用进行记录。

当我们准备去杀死一个进程时，从程序设计的本身来考虑，我们应当要设计一定的保护方案来确保程序被非正常终止时，相应的计算结果也能够被很好的保存下来。在Python中可以使用signal.signal函数来实现这样的功能，但是...

解决使用Jupyter Notebook打开ipynb文件时报错𧔀 : Internal Server Error'的问题，亲测可用。

本文主要基于Python的Numpy库，介绍一些爱因斯坦求和算子Einsum的应用场景，包括求和、求内外积、求转置等等。我们需要明确的是，爱因斯坦求和算子的意义主要在于矩阵的多重运算时，可以通过爱因斯坦求和约定将这种复...

在软件版本快速迭代的过程中，经常会遇到一些接口变化问题。而如果需要兼容旧版本的话，就需要使用到版本判断的方法。判断清楚版本号属于哪一个区间，再对不同的版本号区间采取不同的算法或者执行策略。Python中预先...

解决了Python调用CUDA算子的so动态链接库中，无法找到cufft的cufftExecR2C函数的问题。

Python本身是一门比较灵活便捷的编程语言，但是便捷往往有可能伴随着一些风险，比如exec和eval等内置函数的实现，有可能导致sandbox escaping的问题。而有时候我们又需要一些批量化的操作，比如批量化的创建或者修改...

本文所解决的问题场景是这样的：如果给定一个字典，比如一般从json文件或者npz文件中加载出来的数据都是字典的数据结构，如果我们希望把这个字典赋值给一个类，且使得字典的key和value分别作为类的成员变量名和成员变...

本文主要通过一个实际的案例，介绍了如何可以在命令行中调用和运行我们的python模块。“python -m”这个方案为我们提供了一个新的选项，这个运行方法以“__main__.py”文件为入口文件运行，结合python中常用的命令行...

技术背景 在各种编程语言中都有可能会遇到这样一个报错：“段错误 (核心已转储)”。显然是编写代码的过程中有哪里出现了问题，但是这个报错除了这几个字以外没有任何的信息，我们甚至不知道是哪一行的代码出现了这个...

Numpy是在Python中用于各种矩阵运算非常强大的工具之一，而快速的通过下标取出所需位置的元素也是numpy所支持的强大功能之一。常规的元素取法都可以通过numpy的下标或者是numpy.take函数来实现，比如array[0,:]可用于...

本文通过一个python的实际案例的设计，来讲解python面向对象的技术——类的继承中必用的super函数的逻辑。其实我们可以把python中类的继承理解成这样的一个过程：当我们在括号中明确了父类时，其实已经引用了父类的成...