cfvplantagenet
Junior Member
czx
Sửa lần cuối:
thảo luận 30 days of code challenge
- Người tạo chủ đề cfvplantagenet
- Ngày bắt đầu
cfvplantagenet
Junior Member
Ngày 2 đã học xong :3
cfvplantagenet
Junior Member
Em hoc xong plan ngay` cua noi em hoc thoi thim'học xong là xong ntn
cfvplantagenet
Junior Member
Mai em phải thi lại tiếng Nhật nên nay code được xíu thôi 
Bắt đầu từ mai tổng hợp lại mình học được gì nữa, mấy nay lo chờ điểm nên cũng làm biếng.
The NumPy library takes advantage of a processor feature called Single Instruction Multiple Data (SIMD) to process data faster. SIMD allows a processor to perform the same operation, on multiple data points, in a single processor cycle:
Ví dụ có 1 list gồm nhiều list chứa 2 số tự nhiên, giờ muốn perform là cộng từng element của mỗi list nhỏ đó, rồi add result vô như element của 1 list mới. Thì ông python sẽ chạy từng list nhỏ từng list nhỏ, Numpy thì nó có thể chạy 1 lúc nhiều list nhỏ luôn?
This concept of replacing for loops with operations applied to multiple data points at once is called vectorization and ndarrays make vectorization possible.
Bắt đầu từ mai tổng hợp lại mình học được gì nữa, mấy nay lo chờ điểm nên cũng làm biếng.The NumPy library takes advantage of a processor feature called Single Instruction Multiple Data (SIMD) to process data faster. SIMD allows a processor to perform the same operation, on multiple data points, in a single processor cycle:
Ví dụ có 1 list gồm nhiều list chứa 2 số tự nhiên, giờ muốn perform là cộng từng element của mỗi list nhỏ đó, rồi add result vô như element của 1 list mới. Thì ông python sẽ chạy từng list nhỏ từng list nhỏ, Numpy thì nó có thể chạy 1 lúc nhiều list nhỏ luôn?
This concept of replacing for loops with operations applied to multiple data points at once is called vectorization and ndarrays make vectorization possible.
Chủ đề tương tự
