python 没有替代品# Programming - 葵花宝典
e*y
1 楼
父母I-94表8月底到期，如果现在申请延期，可不可以在延期被批准之前（拿到新的I-
94），现在的I-94过期之后离境美国？
还有，如果用ELIS，是不是I-94表就不用寄过去了。
谢谢。
94），现在的I-94过期之后离境美国？
还有，如果用ELIS，是不是I-94表就不用寄过去了。
谢谢。
s*m
2 楼
下个月结婚，目前正在紧锣密鼓的安排婚礼的事宜，但遇到了一件让我相当纠结的
事儿，那就是要不要给Boss发请柬呢？按常理，办公室同事都请了，不请Boss好像有点
说不过去，但是请了吧我怕到时候气氛会怪怪的，毕竟大家都不习惯在工作之外的场合
跟Boss打交道，尤其是我们常常在背后讲Boss坏话来着。偶尔公司会餐那场面也挺尴尬
的，我可不想搅黄了自己的婚礼。
问了几个朋友有说要请的，有说不要请的，一个都没给我有用的意见，搞得我到现
在还没决定。问了老公请不请他Boss，结果他说他Boss在结婚那会刚好在外面度假，所
以就算请了都不会来。
所以大家来投票吧，我到底要不要给Boss发请柬？
事儿，那就是要不要给Boss发请柬呢？按常理，办公室同事都请了，不请Boss好像有点
说不过去，但是请了吧我怕到时候气氛会怪怪的，毕竟大家都不习惯在工作之外的场合
跟Boss打交道，尤其是我们常常在背后讲Boss坏话来着。偶尔公司会餐那场面也挺尴尬
的，我可不想搅黄了自己的婚礼。
问了几个朋友有说要请的，有说不要请的，一个都没给我有用的意见，搞得我到现
在还没决定。问了老公请不请他Boss，结果他说他Boss在结婚那会刚好在外面度假，所
以就算请了都不会来。
所以大家来投票吧，我到底要不要给Boss发请柬？
a*7
3 楼
除了最后一个大章鱼稍显败笔
全片很好看
吴彦祖还在领口别了个中国国旗
全片很好看
吴彦祖还在领口别了个中国国旗
c*v
4 楼
全世界现在就1个可以和matlab比的免费矩阵数值计算工具：Numby。
Tensorflow也在疯狂补工具。线性代数是修补以及tweak一切AI／ML算法的基础。
所以讨论python的优劣意义不大了。
Tensorflow也在疯狂补工具。线性代数是修补以及tweak一切AI／ML算法的基础。
所以讨论python的优劣意义不大了。
B*a
5 楼
不合理的地方太多了，正应了那句老话，不作死就不会死
x*u
6 楼
连C++都开始通过boost抱numpy大腿了
https://www.boost.org/doc/libs/1_63_0/libs/python/doc/html/numpy/tutorial/
simple.html
python价值观输出了
【在 c*******v 的大作中提到】
: 全世界现在就1个可以和matlab比的免费矩阵数值计算工具：Numby。
: Tensorflow也在疯狂补工具。线性代数是修补以及tweak一切AI／ML算法的基础。
: 所以讨论python的优劣意义不大了。
https://www.boost.org/doc/libs/1_63_0/libs/python/doc/html/numpy/tutorial/
simple.html
python价值观输出了
【在 c*******v 的大作中提到】
: 全世界现在就1个可以和matlab比的免费矩阵数值计算工具：Numby。
: Tensorflow也在疯狂补工具。线性代数是修补以及tweak一切AI／ML算法的基础。
: 所以讨论python的优劣意义不大了。
m*n
7 楼
那是Anaconda没有替代品
Anaconda是变异了的python
Anaconda是变异了的python
a*6
8 楼
Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
Matlab和Octave方便多了。
其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
Python做不对的项目。
libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
Matlab和Octave方便多了。
其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
Python做不对的项目。
m*n
9 楼
GO呢？
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
r*g
10 楼
过去mkl不是免费的，现在anaconda这么发行，不知license和intel怎么谈得。
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
r*g
11 楼
写kdb/Q的那位Arthur Whitney小富即安，否则秒杀numpy.
【在 c*******v 的大作中提到】
: 全世界现在就1个可以和matlab比的免费矩阵数值计算工具：Numby。
: Tensorflow也在疯狂补工具。线性代数是修补以及tweak一切AI／ML算法的基础。
: 所以讨论python的优劣意义不大了。
【在 c*******v 的大作中提到】
: 全世界现在就1个可以和matlab比的免费矩阵数值计算工具：Numby。
: Tensorflow也在疯狂补工具。线性代数是修补以及tweak一切AI／ML算法的基础。
: 所以讨论python的优劣意义不大了。
v*r
12 楼
派森有个完整的生态圈，取而代之不容易
其实我很烦爪哇，但人也成了气候
和公司一样，新语言的兴起要靠新的市场
其实我很烦爪哇，但人也成了气候
和公司一样，新语言的兴起要靠新的市场
x*u
13 楼
C++内置不支持数组，语法糖还欠缺，你用C++能写数值计算的话，用任何语言都一样了
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
s*V
14 楼
c++不支持数组什么意思？
【在 x****u 的大作中提到】
: C++内置不支持数组，语法糖还欠缺，你用C++能写数值计算的话，用任何语言都一样了
【在 x****u 的大作中提到】
: C++内置不支持数组，语法糖还欠缺，你用C++能写数值计算的话，用任何语言都一样了
g*t
15 楼
Numpy没有替代品。讨论别的优劣已无必要。短期内也看不到替代品。尤其是
tensorflow也走的是python
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C /C/Fortran做数值计算，也是用同样的包
，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论
上是比
: 没有mkl的C /C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特
别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言
，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是
挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被
迫用
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
tensorflow也走的是python
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C /C/Fortran做数值计算，也是用同样的包
，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论
上是比
: 没有mkl的C /C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特
别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言
，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是
挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被
迫用
【在 a***6 的大作中提到】
: Numpy的确很强，但其实也没那么强。Numpy本身最主要也就是更底层numerical
: libraries的wrapper而已。即使用C++/C/Fortran做数值计算，也是用同样的包，所以
: 单核计算Numpy不会比那些语言慢。而且，conda上的numpy自带intel mkl，理论上是比
: 没有mkl的C++/C/Fortran快。但问题是真正有用的问题都是非线性的，需要loop或
: recursion，这一点Python就跪了。而且，做大型计算的都是多核多节点的，特别现在
: 单节点的核数越来越多，openmp或多线程越来越重要，但这一点Python却很无力。
: 另外，Matlab原本的Linux免费版对手是Octave，但Python是full fledged语言，比
: Matlab和Octave方便多了。
: 其实每种语言都有自己的优点，Python用来做简单的测试或proof-of-concept是挺不错
: 的。做简单的数值计算也不错。感觉版上喷Python的主要是没有精通Python或被迫用
t*y
16 楼
Intel MKL is free now.
https://en.wikipedia.org/wiki/Math_Kernel_Library#License
https://en.wikipedia.org/wiki/Math_Kernel_Library#License
m*5
17 楼
intel想通了，mkl免费才有人大量买它的硬件
【在 r*g 的大作中提到】
: 过去mkl不是免费的，现在anaconda这么发行，不知license和intel怎么谈得。
【在 r*g 的大作中提到】
: 过去mkl不是免费的，现在anaconda这么发行，不知license和intel怎么谈得。
m*5
18 楼
有一个项目是c++仿numpy,加了很多糖精，但是还很幼齿，很多时候行为和numpy,R,
matlab之中任何一个都不一样，用得我抓狂
numpy的问题是实验可以，真做产品有很多麻烦事儿
【在 x****u 的大作中提到】
: C++内置不支持数组，语法糖还欠缺，你用C++能写数值计算的话，用任何语言都一样了
matlab之中任何一个都不一样，用得我抓狂
numpy的问题是实验可以，真做产品有很多麻烦事儿
【在 x****u 的大作中提到】
: C++内置不支持数组，语法糖还欠缺，你用C++能写数值计算的话，用任何语言都一样了
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