《Python神经网络编程(编程语言)[+++] 》

《Python神经网络编程(编程语言)[+++] 》 亮点：探索Python神经网络编程的奥秘，从入门到精通，轻松掌握AI开发的核心技能 标签：#Python编程 #神经网络 #人工智能 #Python神经网络编程 #AI开发 更新日期：2025-06-17 05:44:08 链接：

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT）

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT） 主要特征 通过与 Python 无缝集成实现可读性和可维护性：APPL 将自然语言提示无缝嵌入到 Python 程序中，保持提示的可读性，同时继承宿主编程语言的模块化、可重用性、动态性和生态系统。 灵活及时的工程： 除了允许使用Python控制流和提示的模块化分解之外，APPL还提供提示编码助手，以模块化和可维护的方式促进提示编程。 通过异步计算自动并行化：APPL 异步安排 LLM 调用，利用它们之间潜在的独立性来促进高效的并行化。这减轻了用户手动管理同步的负担，几乎不需要额外的工作。 平滑的工具调用集成：APPL提供了直观的方法将Python函数转换为LLM可以调用的工具，使用户可以轻松地将现有的Python库和函数与LLM集成。 跟踪和故障恢复： APPL 跟踪 LLM 调用的执行并支持从故障中恢复，这对于 LLM 编程范例中的调试和错误处理至关重要。 更多功能： APPL 还为使用 的多个 LLM 后端提供统一的接口litellm，使用 的结构化生成instructor以及许多其他功能。

适用于端边云场景的AI推理应用开发框架，提供了基于Pipeline的并行执行流程，能帮助AI应用开发者较快的开发出高效，高性能，

适用于端边云场景的AI推理应用开发框架，提供了基于Pipeline的并行执行流程，能帮助AI应用开发者较快的开发出高效，高性能，以及支持软硬协同优化的AI应用。 ModelBox特点： 易开发：AI推理业务可视化编排开发，功能模块化，丰富组件库；c++，python, Java多语言支持。 易集成：集成云上对接的组件，云上对接更容易。 高性能，高可靠：pipeline并发运行，数据计算智能调度，资源管理调度精细化，业务运行更高效。 软硬件异构：CPU，GPU，NPU多异构硬件支持，资源利用更便捷高效。 全场景：视频，语音，文本，NLP全场景，专为服务化定制，云上集成更容易，端边云数据无缝交换。 易维护：服务运行状态可视化，应用，组件性能实时监控，优化更容易。 | #框架

最适合AI编程的语言 Mojo 开源了！

最适合AI编程的语言 Mojo 开源了！ Modular公司今天宣布，开源Mojo的核心组件。据了解，Mojo是一种专为编写人工智能软件设计的编程语言，去年8月份正式发布，目前经已积累了超过17.5万名开发者和5万个组织。 ·去年5月Mojo刚发布时，Modular宣称，在运行Mandelbrot等算法时它比原始Python快3.5万倍。 ·去年9月，Modular再次表示“Mojo将动态与静态语言的优点结合起来，一举将性能提升达Python的6.8玩倍”。 ·去年10月，Mojo登陆Mac，Modular再次提高了这个对比数据：“比Python快90000倍”。 Mojo团队向开发者喊话：“如果各位好奇心旺盛并更多面向未来，希望掌握一门可能在未来50年内对AI发展有所助益的语言，那不妨给Mojo个机会！”来源 ，， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

开发人员用Python重写GNU可移植性库工具 性能提高8~100倍

开发人员用Python重写GNU可移植性库工具 性能提高8~100倍 最初的 gnulib-tool 程序是一个 shell 脚本实现，用于将 Gnulib 模块导入程序，以增强代码的可移植性。一些 GNU 开发人员一直在用 Python 而不是 shell 脚本重写 gnulib-tool，以回应对其性能缓慢的批评。Bruno Haible 今天宣布，Python 化的 gnulib-tool 实现已经准备好进行 beta 测试，速度应该会更快："多年来，gnulib-tool 一直以速度慢而闻名。我们倾听了你们的抱怨。用另一种编程语言（Python）重写的 gnulib-tool 已准备好进行测试。两种实现的性能应该是一样的，也就是说，生成的文件和输出的结果是一样的。"在呼吁对新 Gnulib 代码进行 beta 测试的邮件列表公告中，概述了比较 shell 和 Python 版本 gnulib-tool 的步骤，供有兴趣者参考。 ... PC版： 手机版：

：编程语言基准测试，评估了25种编程语言在四个CPU密集型任务上的性能，其目标是衡量在使用该语言实现新算法时的性能。任务包括nq

：编程语言基准测试，评估了25种编程语言在四个CPU密集型任务上的性能，其目标是衡量在使用该语言实现新算法时的性能。任务包括nqueen、matmul、sudoku和bedcov，项目提供了各种语言的实现，并提供了性能比较数据和讨论