TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 6 слични објави

Пребарај: #anaconda

当前筛选 #anaconda清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #557 · 24.01.2018 г., 05:45

http://go2.anaconda.com/eR0p1W01000NXe0lq4U2f0C Data Scientist-Tested, IT-Approved Operational Best Practices for Enterprise Data Science We know how hard you work to keep things running smoothly at your enterprise. But when it comes to enterprise data science, do you know how to give your data science team the tools they need while also keeping everything secure and stable? #Anaconda

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #506 · 26.11.2017 г., 21:54

Taming the #Python Visualization Jungle It’s no secret that Python has a ton of plotting libraries—but which ones should you use? And how should you go about choosing them? Many people end up sticking with whatever library they first encountered, even if there are now much better tools for the job. Join #Anaconda Co-Founder and CTO Peter Wang and Senior Solutions Architect James Bednar for a live webinar on Wednesday, November 29, at 12pm CT, as they give you some key starting points and demonstrate how to solve a range of common problems. They’ll take a workflow-oriented approach toward exploring the large ecosystem of Python viz libraries, and show you how to: http://bit.ly/2zpATx7

djangoproject

@djangoproject · Post #445 · 17.09.2017 г., 01:01

https://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/ It can be difficult to install a #Python#machine_learning environment on some platforms. Python itself must be installed first and then there are many packages to install, and it can be confusing for beginners. In this tutorial, you will discover how to set up a Python machine learning development environment using #Anaconda.

djangoproject

@djangoproject · Post #465 · 16.10.2017 г., 08:17

https://goo.gl/ucbkhT #Data_Science for #Big_Data with #Anaconda Enterprise Getting Python and R’s most popular data science libraries to work on a computational cluster can be a major challenge. And in a Big Data world, surmounting this challenge is key to leveraging data science within your organization to make smart, data-driven decisions.

djangoproject

@djangoproject · Post #526 · 19.12.2017 г., 20:13

https://goo.gl/XT2vGj Anaconda Enterprise 5 new capabilities include: Integrated #data_science experience for the entire organization Collaboration and reproducibility with JupyterLab and #Anaconda Project One-click data science #deployment Scalable architecture for on-premises and cloud deployments

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI