Практически каждый веб-сайт включает сбор пользовательского ввода с помощью HTML-форм. Каждый раз, когда мы собираем пользовательские данные, мы должны их проверять. В компьютерных науках проверка данных - это процесс проверки того, являются ли введенные данные разумными и обоснованными.
Рассмотрите возможность разработки формы для подписки по электронной почте. В этом случае мы хотим проверить, соответствует ли отправленное электронное письмо общему формату, например username@randomMail.com
. Без проверки злоумышленники могут вводить бесполезные значения или даже выполнять SQL-инъекции.
В этой статье мы будем выполнять проверку данных формы с помощью Validator.js - облегченного пакета NPM, созданного именно для этой цели.
Вы когда-нибудь пытались выполнить сложные вычисления, чтобы обнаружить, что это занимает вечность и замедляет ваши процессы?
Есть много способов решить эту проблему, например с помощью веб-воркеров или фоновых потоков. GPU снимает нагрузку с вашего процессора, давая вашему процессору больше места для других процессов. Между тем, веб-воркеры по-прежнему работают на вашем процессоре, но в разных потоках.
В этом руководстве для начинающих мы продемонстрируем, как использовать GPU.js для выполнения сложных математических вычислений и повышения производительности приложений JavaScript.
Heroku - это облачная платформа, предоставляющая услуги хостинга. Она поддерживает несколько языков программирования, включая PHP, Node.js и Python. Это платформа как сервис (PaaS), который позволяет вам управлять приложениями веб-сайтов, одновременно заботясь о ваших серверах, сетях, хранилище и других облачных компонентах.
В этой статье мы рассмотрим, как развернуть приложение Django на Heroku с помощью Git.
Функция np.linalg.qr()
вычисляет qr-факторизацию матрицы. Разложите матрицу на множители как qr, где q - ортонормировано, а r - верхнетреугольное.
Python numpy.linalg.cholesky()
используется для получения значения разложения Холецкого. Давайте разберемся, что такое разложение Холецкого. Если у нас есть L * LH квадратной матрицы, где L - нижний треугольник .H - сопряженный оператор транспонирования (который является обычным значением транспонирования), должен быть эрмитовым (симметричным, если действительное значение) и четко определенным. Возвращается только L.
Метод numpy.kron()
используется для получения произведения Кронекера двух заданных списков. Но подождите, что такое произведение Кронекера? Предположим, у нас есть два списка: A [a0, a1, a2] и B [b0, b1, b2]. Если мы хотим вычислить произведение Кронекера этих двух списков, ответ будет следующим:
[a0 * b1, a1 * b0, a2 * b0, a0 * b1, a1 * b1, a2 * b1, a0 * b2, a1 * b2, a2 * b2]
Numpy linalg.matrix_rank() используется для вычисления степени n квадратной матрицы. Что это означает, что если у нас есть квадратная матрица M и целое число n, и эта функция используется для вычисления Mn?
Numpy outer()
используется для вычисления внешнего произведения двух заданных векторов. Теперь вопрос в том, что такое внешний вектор? Предположим, у нас есть два вектора A [a, a1, a2, .. an] и B [b0, b1, b2,… bn], внешнее произведение этих двух векторов будет:
[[a0 * b0 a0 * b1 a0 * b2… a0 * bn]
[a1 * b0 a0 * b1 a1 * b2… a1 * bn]
[……………………………….] ]
Стандартная библиотека C++ содержит богатую коллекцию контейнеров, итераторов и алгоритмов, которые можно составить для получения элегантных решений сложных проблем. Что наиболее важно, они быстрые, что делает C++ привлекательным выбором для написания высокопроизводительного кода.
NVIDIA недавно представила stdpar: способ автоматического ускорения выполнения алгоритмов стандартной библиотеки C++ на графических процессорах с помощью компилятора nvc++. Это означает, что программы на C++, использующие стандартные библиотечные контейнеры и алгоритмы, теперь могут работать еще быстрее.
В этом посте я исследую способ внедрения алгоритмов C++ с ускорением на GPU в экосистему Python. Я использую Cython как способ вызвать C++ из Python и показать вам, как создавать код Cython с помощью nvc++
. Я представляю два примера: простую задачу по сортировке последовательности чисел и более сложное реальное приложение, метод Якоби. В обоих случаях вы увидите впечатляющий прирост производительности по сравнению с традиционным подходом к использованию NumPy. Наконец, я обсуждаю некоторые текущие ограничения и следующие шаги.
Мы, как разработчики программного обеспечения, часто попадаем в ситуации, когда нам нужно добавить в код некоторую долю случайности.
В этой статье мы рассмотрим, как генерировать случайные числа в JavaScript. Мы также коснемся нескольких встроенных методов работы со случайными числами. В конце мы применим эти знания, написав функцию для моделирования шестигранной матрицы.
Присоединяйся в тусовку
Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.