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Java8的stream API与 C#的 LINQ 拓展方法对比

为方便初学 Java8/C# 集合操作的人,特意写下这篇文章. 前期准备 C#版 java版 单集合 分类筛选 计数(Count) Date time1 = convertLocalDateToTimeZone(LocalDate.of(1990, 1, 1)); //0 Long count1 = list1.stream().filter(o -> o.getBirthday().equals(time1)).count(); int count1 = list1.Where(o => o.Birthday.Equals(new DateTime(1990, 1, 1)) && o.Sex == Sex.Male).Count(); long count2 = list1.Where(o => o.Birthday.Equals(new DateTime(1990, 1, 1)) && o.Sex == Sex.Male).LongCount(); /* 0 0 */ 分组(GroupBy) Map<Sex, List<...

Facebook更新PyTorch 1.1,深度学习CPU抢GPU饭碗?

在一年一度的开发者大会F8上,Facebook放出PyTorch的1.1版本,直指TensorFlow“腹地”。 不仅宣布支持TensorFlow的可视化工具TensorBoard,还正式向工业界迈进,新推出训练 AI 系统”跨 GPU 分割神经网络“功能。为生产环境改进了PyTorch处理分布式训练的方式。PyTorch路线图的下一步是,以更少的比特数运行神经网络,实现更快的CPU和GPU性能,并支持AI从业者创建命名张量维数。 PyTorch是Fackebok于2017年初在机器学和科学计算工具Torch的基础上,针对Python语言发布的一个全新的机器学习工具包。一经发布,PyTorch就受到了业界的广泛关注和讨论,目前PyTorch已经成为机器学习从业人员最重要的研发工具之一。 相较于更适合大规模部署,尤其是涉及跨平台和嵌入式部署的TensorFlow,PyTorch更适合用于研究、爱好者和小规模项目的快速原型开发;而且在下面这些方面相当有优势:用于研究或者用于生产的非功能性需求并不是很苛刻;需要更好的开发和调试经验;爱所有Python化的东西。 对于深度学习从业人员来说,Py...

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