Compiled Python UDFs for Impala
May 21, 20149 likes5,409 viewsAI-enhanced description This document discusses compiling Python user-defined functions (UDFs) for Impala. It provides examples of defining a string equality function in C++ and compiling it to LLVM IR. It also describes how to register and execute such compiled functions from Impala and how to integrate them with the Impyla and Numba Python libraries for scalable ana
Big Sky :: 高速なビルドシステム「ninja」
いままで「SCons とか gyp とか、なんで C++ のシステムに python 入れなあかんねん」とか「せっかく python 入れたのに windows でビルドするには cygwin 版が必要とかいい加減にしろ」とか色んな事があったのですが、ninja を使う事で悩みが解消するかもしれません。 Ninja, a small build system with a focus on speed Ninja is a small build system with a focus on speed. It differs from other build systems in two majo... http://martine.github.io/ninja/ 如何にも外国人ウケしそうなプロジェクト名です。 ninja は chromium ブラウザの開発者が現行のビルドシステムに
Introduction to cython
DynamicFusion is a method for reconstructing and tracking non-rigid scenes in real-time by extending KinectFusion. It uses a volumetric truncated signed distance function (TSDF) to integrate depth maps from multiple viewpoints into a global reconstruction. Live depth frames are aligned to a dense surface prediction generated by raycasting the TSDF. This closes the loop between mapping and localiza
Pythonを高速化するCythonを使ってみた - Kesinの知見置き場
突然ですが私はPythonが好きです。でもPythonは遅いです。 何が遅いかというと、致命的なことに四則演算が遅いです。でも他の動的型付け言語でスクリプト言語と呼ばれるPerl, Ruby, Javascript も C, Javaのようなコンパイルを行う静的型付け言語に比べれば圧倒的に遅いです（近年ではJavascriptのように著しく進歩した言語もあるので必ずしもそうだとは言えませんが）。 スクリプト言語が遅い原因の一つは、変数の型が指定されていないので型のチェックを毎回行う必要があるからです。この特性があるおかげ自動的に型を変換してオーバーフローを防いでくれるというメリットもあるのですが、どうしても静的型付け言語よりは速度を出すことができません。 ならPythonのコードに型指定を加えてコンパイルしちゃえばいいじゃん！というのがCythonです。正確にはPythonライクな文法で書
いやなブログ: 配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
Pythonを高速化しよう! - gumi Engineer’s Blog
はじめまして、gumiの津村です。 現在は解析系の仕事をしたり、ツールを作ったりしています。 今回の話は高速化についてです。 結構長めの文章です。 目次 実行速度の高速化 Python/C API ctypes Pyrex Cython SWIG その他 纏め 実行速度の高速化 高速化といっても色々ありますが、今回は実行速度の高速化についてです。 弊社ではPythonを全面的に採用していますが、そもそもLLは実行速度が遅い言語です。特にC言語のようなコンパイラ系の言語と比べると非常に遅いです。 それでもLL系の言語がここまで使われるようになったのは、開発効率が良いからです。 もはや常識ですね。 しかし、それでも特定の領域ではどうしてもPythonのようなLL系言語では厳しい部分も出てきます。 アルゴリズムを変更しても、ハードウエアを変えても、無理な物は無理です。 速度に問題がある場合の最適
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