저는 최근 프로그래밍에 있어서 틀에 박힌 생활을 하고 있습니다. 저는 현재 직장에서 생성 AI 관련 작업(주로 회사 내부 채팅 봇)을 하고 있지만, 제가 하고 있는 일에 대해 실제로 흥미를 느끼기는 어렵습니다.
일반적으로 지난 몇 달 동안 어떤 일에도 흥미를 느끼기가 어려웠습니다. 그러나 그것은 어제 바뀌었습니다.
개발 기술을 향상시키기 위해 배울 수 있는 것들을 찾고 있었는데 어제 SQLite에 대해 몇 번 들은 후 우연히 SQLite를 확인하기로 결정했습니다. SQLite가 무엇인지 알아보기 위해 공식 페이지에 접속했습니다.
그리고 그것은 바로 흥분이었습니다. 이유는 모르겠지만 단일 파일에 포함된 설정 없는 데이터베이스로 작업한다는 아이디어가 갑자기 그것을 사용하여 무언가를 만들려는 동기를 부여했고 다시 코드에 뛰어들게 되는 동기를 갖게 되어 정말 기뻤습니다.
물론 제가 만든 것은 지상 제동이 아닙니다. 저는 기본적으로 Python을 사용하여 은행 계좌의 모든 거래에 대한 CSV 내보내기를 읽고 데이터를 SQLite 데이터베이스에 수집하여 분석을 실행할 수 있었습니다. 하지만 DB 설정 없이 데이터 애플리케이션을 작성한다는 단순함과 개념이 정말 즐거운 경험이 되었습니다.
사람처럼 말할 수 있는 채팅 봇(2년 전만 해도 대부분의 사람들은 상상할 수 없었던 일)을 작업하는 것이 흥미롭지 않다는 것이 재미있지만, 간단한 도구를 사용하면 더 쉬운 작업을 제안하는 것만으로도 작업을 시작할 수 있습니다. 방법. 사실 너무 많아서 그걸로 무언가를 만들고 싶었을 뿐만 아니라 자연스럽게 그것에 대해 쓰고 싶었습니다.
위 내용은 때로는 작은 일들일 때도 있어요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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