どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
roguelazer's website: beating the compiler
We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%. Measure. Don't tune for speed until you've measured, and even then don't unless one part of the code overwhelms the rest. We spend a lot of our time in the modern, web services-driven technology industry ignoring perf
jamesls: a weblog
I'm going to show you how a micro optimization can speed up your python code by a whopping 5%. 5%! It can also annoy anyone that has to maintain your code. But really, this is about explaining code might you see occasionally see in the standard library or in other people's code. Let's take an example from the standard library, specifically the collections.OrderedDict class: def __setitem__(self, k
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