Python と Jython: クロスプラットフォーム開発の可能性を解き放つ
クロスプラットフォーム 開発は、複数の オペレーティング システム上で同時にシームレスに実行されるアプリケーションを構築するために重要です。 python と Jython は、主要な プログラミング言語 として、クロスプラットフォーム開発のための強力なソリューションを提供し、その可能性を解き放ちます。
Python のクロスプラットフォーム互換性
Python は、仮想マシンを使用してコードを実行するインタープリタ型言語です。この アーキテクチャにより、Python コードを windows、linux、MacOS、モバイル デバイスなどのさまざまなプラットフォームで実行できます。 Python は幅広いプラットフォームをサポートしているため、クロスプラットフォーム アプリケーションの構築に最適です。
さらに、Python には、データ処理や WEB 開発から 機械学習やデータ サイエンスに至るまで、幅広い機能を提供するサードパーティ ライブラリの豊富なエコシステムがあります。これらのライブラリのクロスプラットフォーム互換性により、アプリケーションはさまざまなオペレーティング システム上で確実に実行されます。
Jython の Java 仮想マシン統合
Jython は、Python コードを Java バイトコードにコンパイルする Python のバリアントで、Java 仮想マシン (JVM) 上で実行できます。 Jython は Java のクロスプラットフォーム機能を継承しており、JVM がインストールされているオペレーティング システム上でアプリケーションをシームレスに実行できます。
JVM の遍在性により、Jython を既存の Java エコシステムに簡単に統合できます。これにより、開発者は Python のシンプルさと柔軟性を活用しながら、Java のパワーを活用することができます。
Python と Jython の比較
######パフォーマンス:######Python は、Jython のコンパイル中に解釈されるため、一般に Jython よりも遅くなります。
######メモリ使用量: ######- Jython は、JVM に追加のオーバーヘッドが必要なため、通常、Python よりも多くのメモリを消費します。
移植性:
- Python と Jython はどちらも優れた移植性を備えていますが、Jython は JVM への依存関係により、一部の組み込みシステムでの使用が制限される可能性があります。
統合型:
- Jython は Java エコシステムにシームレスに統合されますが、Python には追加の ツール
クロスプラットフォーム開発の利点
- コードの再利用:
均一なユーザー エクスペリエンス:
このアプリケーションは、サポートされているすべてのプラットフォームにわたって一貫したユーザー エクスペリエンスを提供します。- 市場の拡大: クロスプラットフォーム開発により、アプリはより幅広いユーザーにリーチできるようになります。
- 便利なメンテナンス: 複数のオペレーティング システムに適用するには、1 つのコード ベースのみをメンテナンスする必要があるため、メンテナンスが簡素化されます。
- 開発効率: 統合された開発環境とツールチェーンにより、開発効率が向上します。
- ######例###### Python と Jython には、クロスプラットフォーム開発における次のような幅広いユースケースがあります。 ###ウェブアプリケーション### デスクトップ アプリケーション
- データ サイエンスとマシン学習 アプリケーション
スクリプトと オートメーション
ゲーム開発- ######結論は######
Python と Jython は、クロスプラットフォームの互換性と強力な機能を提供することで、クロスプラットフォーム開発の大きな可能性を解き放ちます。これにより、開発者は複数のプラットフォームにわたって信頼性が高く、保守可能でユーザーフレンドリーなアプリケーションを構築でき、市場への影響を最大化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。クロスプラットフォーム開発が成長し続けるにつれて、Python と Jython がこの分野での主要な勢力であり続けるでしょう。
以上がPython と Jython: クロスプラットフォーム開発の可能性を解き放つの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











1. 小紅書を開き、右下隅の「自分」をクリックします。 2. 設定アイコンをクリックし、「一般」をクリックします。 3. 「キャッシュのクリア」をクリックします。

Deepseekクラスモデルのローカル微調整は、コンピューティングリソースと専門知識が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採用できます。モデルの量子化:モデルパラメーターを低精度の整数に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理:高品質のデータを選択し、適切な前処理を実行して、モデルの有効性に影響を与えるデータ品質の低下を回避します。バッチトレーニング:大規模なデータセットの場合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速:独立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時間を短縮します。

C++ は、次の機能をカバーするオープン ソース ライブラリの豊富なセットを提供します: データ構造とアルゴリズム (標準テンプレート ライブラリ) マルチスレッド、正規表現 (Boost) 線形代数 (Eigen) グラフィカル ユーザー インターフェイス (Qt) コンピューター ビジョン (OpenCV) 機械学習(TensorFlow) 暗号化 (OpenSSL) データ圧縮 (zlib) ネットワーク プログラミング (libcurl) データベース管理 (sqlite3)

ファーウェイ携帯電話のメモリ不足は、モバイルアプリケーションやメディアファイルの増加に伴い、多くのユーザーが直面する一般的な問題となっています。ユーザーが携帯電話のストレージ容量を最大限に活用できるように、この記事では、Huawei 携帯電話のメモリ不足の問題を解決するためのいくつかの実用的な方法を紹介します。 1. キャッシュのクリーンアップ: 履歴レコードと無効なデータを削除してメモリ領域を解放し、アプリケーションによって生成された一時ファイルをクリアします。 Huawei携帯電話の設定で「ストレージ」を見つけ、「キャッシュのクリア」をクリックし、「キャッシュのクリア」ボタンを選択してアプリケーションのキャッシュファイルを削除します。 2. 使用頻度の低いアプリケーションをアンインストールする: メモリ領域を解放するには、使用頻度の低いアプリケーションをいくつか削除します。電話画面の上部にドラッグし、削除したいアプリケーションの「アンインストール」アイコンを長押しして、確認ボタンをクリックするとアンインストールが完了します。 3.モバイルアプリへ

先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

1. まず、Edge ブラウザに入り、右上隅にある 3 つの点をクリックします。 2. 次に、タスクバーの[拡張機能]を選択します。 3. 次に、不要なプラグインを閉じるかアンインストールします。

Meta が立ち上げた Llama3、MistralAI が立ち上げた Mistral および Mixtral モデル、AI21 Lab が立ち上げた Jamba など、おなじみのオープンソースの大規模言語モデルは、OpenAI の競合相手となっています。ほとんどの場合、モデルの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーが独自のデータに基づいてこれらのオープンソース モデルを微調整する必要があります。単一の GPU で Q-Learning を使用して、大規模な言語モデル (Mistral など) を小規模な言語モデルに比べて微調整することは難しくありませんが、Llama370b や Mixtral のような大規模なモデルを効率的に微調整することは、これまで課題として残されています。 。したがって、HuggingFace のテクニカル ディレクター、Philipp Sch 氏は次のように述べています。

TrendForceの調査レポートによると、AIの波はDRAMメモリとNANDフラッシュメモリ市場に大きな影響を与えています。 5 月 7 日のこのサイトのニュースで、TrendForce は本日の最新調査レポートの中で、同庁が今四半期 2 種類のストレージ製品の契約価格の値上げを拡大したと述べました。具体的には、TrendForce は当初、2024 年第 2 四半期の DRAM メモリの契約価格が 3 ~ 8% 上昇すると予測していましたが、現在は NAND フラッシュ メモリに関しては 13 ~ 18% 上昇すると予測しています。 18%、新しい推定値は 15% ~ 20% ですが、eMMC/UFS のみが 10% 増加しています。 ▲画像出典 TrendForce TrendForce は、同庁は当初、今後も継続することを期待していたと述べた。
