솔직히 말해서, 이 Python은 클래스와 함께 병들었습니다. 다음은 기능 중 하나의 작은 스니펫입니다.
이 작은 코드 조각에서 self라는 단어가 몇 번이나 반복되는지 세십시오.
그리고 끊임없이 그리고 모든 곳에서 각 라인에서 여러 번. 이 카누는 모든 클래스의 모든 기능(메소드)에서 지속적으로 반복됩니다.
gygygy... 예, python은 몇 줄에서 수십 줄의 스크립팅을 위해 "접착제"로만 사용할 수 있습니다. 그러면 C ++\Java에 비해 분명한 이점이 있지만 Python에서 다계층 OOP를 되돌리는 것은 더 비싸고 수준의 편의성에서도 그러한 라이브러리의 속도에 대해 이야기하지 않습니다. 파이썬, 프레젠테이션 등에서 원칙을 보여주는 것은 재미있습니다. 분명히 다른 언어로 작성해야 하지만 파이썬의 스레드와 GUI를 사용하여 심각한 것을 톱질해야 하는 사용자 정의에서 외부적으로 매우 "깨끗한" 것입니다.
테스터가 더 흥미롭습니다. 테스트에 절대적으로 필요한 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 예, 테스터 자체. 복잡하지 않은 건설.
자금 조달 - 요점을 이해하지 못하기 때문입니다. 나는 나 자신을 위해 독점적으로 그것을합니다.
테스터 알고리즘은 복잡하지 않지만 특히 시장뿐만 아니라 지정가 주문과 유리로 작업하는 경우 실수를하고 눈치 채지 못하는 곳이 많습니다. 그러나 물론 다른 사람들의 개발을 사용하는 것은 적어도 같은 이유로 그리고 "누가 혜택을 받는가"와 관련된 다른 일부의 경우 덜 위험할 수 있습니다.
gygygy... 예, python은 몇 줄에서 수십 줄의 스크립팅을 위해 "접착제"로만 사용할 수 있습니다. 그러면 C ++\Java에 비해 분명한 이점이 있지만 Python에서 다계층 OOP를 되돌리는 것은 더 비싸고 수준의 편의성에서도 그러한 라이브러리의 속도에 대해 이야기하지 않습니다. 파이썬, 프레젠테이션 등에서 원칙을 보여주는 것은 재미있습니다. 분명히 다른 언어로 작성해야 하지만 파이썬의 스레드와 GUI를 사용하여 심각한 것을 톱질해야 하는 사용자 정의에서 외부적으로 매우 "깨끗한" 것입니다.
그리고 왜 "gygygy ..."? Python에서는 모든 것이 잘되고 속도도 빠릅니다. 마지막에서 두 번째 버전에서는 55,000에 대한 사이클도 쾅하고 수행됩니다. 실제로 Python의 라이브러리는 빠르며 Python 자체는 주로 문장에서 단어를 연결하는 데 사용됩니다.
일반적으로 대화는 빠릅니다. 느린 것 자체는 의미가 없습니다. 빠르다면 구체적으로 무엇을 위해? 느리다가 비슷합니다.
그리고 왜 "gygygy ..."? Python에서는 모든 것이 잘되고 속도도 빠릅니다. 마지막에서 두 번째 버전에서는 55,000에 대한 사이클도 쾅하고 수행됩니다. 실제로 Python의 라이브러리는 빠르며 Python 자체는 주로 문장에서 단어를 연결하는 데 사용됩니다.
일반적으로 대화는 빠릅니다. 느린 것 자체는 의미가 없습니다. 빠르다면 구체적으로 무엇을 위해? 느리다가 비슷합니다.
55,000은 부스러기입니다. 수십억을 계산해야하므로 기본 파이썬의 테스터가 작동하지 않습니다. 플러스에서 lib를 작성하고 가져와야 하고 파이썬으로 만 호출하고 구성해야합니다. 100 느릴 수 있습니다
"gygygy"는 "self"와 100500 __***__ 메서드 및 속성에 관한 것입니다. IMHO는 플러스보다 훨씬 더 혼란스러운 코드를 생성하고 흐름, 이벤트 및 GUI에 대해 이야기하면 모든 것이 더 이상 편리하지 않습니다. 플러스보다는 오히려 그 반대,이 모든 "오리 타이핑"등. 오히려 해를 끼치기 시작하고 머리에 많이 담고 많은 것을 기억해야 한다
55,000은 부스러기이고 수십억을 계산해야하므로 기본 파이썬의 테스터가 작동하지 않습니다. 플러스에서 lib를 작성하고 가져와야하고 파이썬으로 만 호출하고 구성해야합니다. 왜냐하면 그것이 100 인 경우 몇 배 느린
"gygygy"는 "self"와 100500 __***__ 메서드에 관한 것입니다. IMHO는 더하기보다 훨씬 더 혼란스러운 코드를 생성합니다. 흐름, 이벤트 및 GUI에 대해 이야기하면 모든 것이 더하기보다 나을 것이 없습니다. 오히려, 이 모든 "오리 타이핑" 등등. 오히려 해를 끼치기 시작하고 머리에 많이 담고 많은 것을 기억해야 한다
왜 수십억이 필요한지 모르겠습니다.)) 테스터 - 불만이 없습니다. 지금까지는 모든 것이 빠르며, 현재로서는 3개월이 빠듯하지만 더 필요하지 않습니다.)
다른 모든 것들과 함께, 나는 아마 동의할 것이다. 플러스에 쓰는 것이 더 재미있다. 그러나 당신은 장점에 대해 많이 모델링하지 않을 것입니다. 처음에는 모델이 하나의 소프트웨어 어딘가에 있었다가 플러스로 옮기고 모든 종류의 인터페이스를 libs에 작성합니다. 지루해집니다.
그리고 Python에서는 모든 것이 하나의 병에 있고 모델링을 위한 일반 환경 + 필요한 모든 라이브러리(일반적으로 C ++)가 있습니다. 전략의 경우 속도가 충분합니다. 15-30ms는 지연이 아닙니다. 결국 NASA처럼 C로 중요한 섹션을 다시 작성할 수 있습니다. 물론 그런 경우입니다.
왜 수십억이 필요한지 모르겠습니다.)) 테스터 - 불만이 없습니다. 지금까지는 모든 것이 빠르며, 현재로서는 3개월이 빠듯하지만 더 필요하지 않습니다.)
다른 모든 것들과 함께, 나는 아마 동의할 것이다. 플러스에 쓰는 것이 더 재미있다. 그러나 당신은 장점에 대해 많이 모델링하지 않을 것입니다. 처음에는 모델이 하나의 소프트웨어 어딘가에 있었다가 플러스로 옮기고 모든 종류의 인터페이스를 libs에 작성합니다. 지루해집니다.
그리고 Python에서는 모든 것이 하나의 병에 있고 모델링을 위한 일반 환경 + 필요한 모든 라이브러리(일반적으로 C ++)가 있습니다. 전략의 경우 속도가 충분합니다. 15-30ms는 지연이 아닙니다. 결국 NASA처럼 C로 중요한 섹션을 다시 작성할 수 있습니다. 물론 그런 경우입니다.
그리고 완벽한 것은 없습니다.)
테스트가 수십만 분 막대에서 수백 또는 수천 번 실행될 때 최적화의 맥락에서 수십억. 우리는 몇 분의 간단한 칠면조가 유전학에 적합 할 때 몇 시간을 기다리는 우리 자신의 적이 아닙니다. 이것은 몇 초 만에 완료되어야하며 파이썬에서는 다른 경우와 마찬가지로 훨씬 더 오래 걸릴 것입니다. 계산이 의도적으로 느려지는 상자.
그리고 python은 일반적으로 매우 매력적인 도구입니다. 올바른 맥락에서 IMHO의 현재 인기는 일시적인 현상이지만 소셜 네트워크 및 Apple 가제트에 대한 패션과 같은 것입니다. 외부 광택 및 미니멀리즘과 연결되어 매우 단순합니다. 그의 평가를 향상시키는 학생뿐만 아니라 예.
PS 그런데 테스터가 올바르게 작동하는 이유는 무엇이라고 생각합니까? 테스터는 교활한 것입니다 ....
테스트가 수십만 분 막대에서 수백 또는 수천 번 실행될 때 최적화의 맥락에서 수십억. 우리는 몇 분의 간단한 칠면조가 유전학에 적합 할 때 몇 시간을 기다리는 우리 자신의 적이 아닙니다. 이것은 몇 초 만에 완료되어야하며 파이썬에서는 다른 경우와 마찬가지로 훨씬 더 오래 걸릴 것입니다. 계산이 의도적으로 느려지는 상자.
나는 최적화와 모든 종류의 매개변수 선택 및 열거에 관여하지 않습니다. 다른 방법론이지만 MatLab, R, SciLab 등과 같은 환경도 필요합니다. Python도 나쁘지 않습니다.
10^6 막대도 필요하지 않습니다. 모든 것을 위해 - 모든 것이 6분, 최대 9개월 동안 충분합니다. 이제 테스트는 3개월 -2.5m이지만 시스템은 여전히 간단합니다.
가장 긴 것은 ML을 배우는 것이지만 여기서는 Python보다 더 나은 것을 생각할 수 없으며 여기서는 스크립팅 언어일 뿐입니다. 훈련된 신경망 의 응답이 5개 레이어, 약 60개 뉴런(3-5ms)이라고 가정해 보겠습니다.
MQL로 모든 것을 작성할 수 있다면 정말로 다른 것이 필요하지 않습니다.
나는 할 수 없고, 이미 작성되고 해결되어 사용 가능한 알고리즘의 세부 사항을 작성하고 심지어 탐구하고 싶지도 않습니다. 그리고 MQL에서 사용하기 위해 다시 작성하거나 수정하는 대신 즉시 직접 적용하십시오. 그건 그렇고, 이것이 OOP의 주요 개념입니다.
깊이 파고들지 않으려면 하나의 OOP로는 충분하지 않습니다. OLE-> ActiveX-> DCOM-> .Net과 같은 프로그램 간 교환 및 상호 작용의 구성 요소 모델이 필요합니다. 그렇지 않으면 언어와 항상 도서관.
광범위한 라이브러리가 있는 Python의 경우 가까운 장래에 이 모든 것이 필요하지 않을 것이라고 생각합니다. 터미널과의 통신을 위한 것이지만 이 문제는 오랫동안 여러 가지 방법으로 해결되었습니다.
솔직히 말해서, 이 Python은 클래스와 함께 병들었습니다. 다음은 기능 중 하나의 작은 스니펫입니다.
이 작은 코드 조각에서 self라는 단어가 몇 번이나 반복되는지 세십시오.
그리고 끊임없이 그리고 모든 곳에서 각 라인에서 여러 번. 이 카누는 모든 클래스의 모든 기능(메소드)에서 지속적으로 반복됩니다.
gygygy... 예, python은 몇 줄에서 수십 줄의 스크립팅을 위해 "접착제"로만 사용할 수 있습니다. 그러면 C ++\Java에 비해 분명한 이점이 있지만 Python에서 다계층 OOP를 되돌리는 것은 더 비싸고 수준의 편의성에서도 그러한 라이브러리의 속도에 대해 이야기하지 않습니다. 파이썬, 프레젠테이션 등에서 원칙을 보여주는 것은 재미있습니다. 분명히 다른 언어로 작성해야 하지만 파이썬의 스레드와 GUI를 사용하여 심각한 것을 톱질해야 하는 사용자 정의에서 외부적으로 매우 "깨끗한" 것입니다.
테스터가 더 흥미롭습니다. 테스트에 절대적으로 필요한 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 예, 테스터 자체. 복잡하지 않은 건설.
자금 조달 - 요점을 이해하지 못하기 때문입니다. 나는 나 자신을 위해 독점적으로 그것을합니다.
테스터 알고리즘은 복잡하지 않지만 특히 시장뿐만 아니라 지정가 주문과 유리로 작업하는 경우 실수를하고 눈치 채지 못하는 곳이 많습니다. 그러나 물론 다른 사람들의 개발을 사용하는 것은 적어도 같은 이유로 그리고 "누가 혜택을 받는가"와 관련된 다른 일부의 경우 덜 위험할 수 있습니다.
gygygy... 예, python은 몇 줄에서 수십 줄의 스크립팅을 위해 "접착제"로만 사용할 수 있습니다. 그러면 C ++\Java에 비해 분명한 이점이 있지만 Python에서 다계층 OOP를 되돌리는 것은 더 비싸고 수준의 편의성에서도 그러한 라이브러리의 속도에 대해 이야기하지 않습니다. 파이썬, 프레젠테이션 등에서 원칙을 보여주는 것은 재미있습니다. 분명히 다른 언어로 작성해야 하지만 파이썬의 스레드와 GUI를 사용하여 심각한 것을 톱질해야 하는 사용자 정의에서 외부적으로 매우 "깨끗한" 것입니다.
그리고 왜 "gygygy ..."? Python에서는 모든 것이 잘되고 속도도 빠릅니다. 마지막에서 두 번째 버전에서는 55,000에 대한 사이클도 쾅하고 수행됩니다. 실제로 Python의 라이브러리는 빠르며 Python 자체는 주로 문장에서 단어를 연결하는 데 사용됩니다.
일반적으로 대화는 빠릅니다. 느린 것 자체는 의미가 없습니다. 빠르다면 구체적으로 무엇을 위해? 느리다가 비슷합니다.
그리고 왜 "gygygy ..."? Python에서는 모든 것이 잘되고 속도도 빠릅니다. 마지막에서 두 번째 버전에서는 55,000에 대한 사이클도 쾅하고 수행됩니다. 실제로 Python의 라이브러리는 빠르며 Python 자체는 주로 문장에서 단어를 연결하는 데 사용됩니다.
일반적으로 대화는 빠릅니다. 느린 것 자체는 의미가 없습니다. 빠르다면 구체적으로 무엇을 위해? 느리다가 비슷합니다.
55,000은 부스러기입니다. 수십억을 계산해야하므로 기본 파이썬의 테스터가 작동하지 않습니다. 플러스에서 lib를 작성하고 가져와야 하고 파이썬으로 만 호출하고 구성해야합니다. 100 느릴 수 있습니다
"gygygy"는 "self"와 100500 __***__ 메서드 및 속성에 관한 것입니다. IMHO는 플러스보다 훨씬 더 혼란스러운 코드를 생성하고 흐름, 이벤트 및 GUI에 대해 이야기하면 모든 것이 더 이상 편리하지 않습니다. 플러스보다는 오히려 그 반대,이 모든 "오리 타이핑"등. 오히려 해를 끼치기 시작하고 머리에 많이 담고 많은 것을 기억해야 한다55,000은 부스러기이고 수십억을 계산해야하므로 기본 파이썬의 테스터가 작동하지 않습니다. 플러스에서 lib를 작성하고 가져와야하고 파이썬으로 만 호출하고 구성해야합니다. 왜냐하면 그것이 100 인 경우 몇 배 느린
"gygygy"는 "self"와 100500 __***__ 메서드에 관한 것입니다. IMHO는 더하기보다 훨씬 더 혼란스러운 코드를 생성합니다. 흐름, 이벤트 및 GUI에 대해 이야기하면 모든 것이 더하기보다 나을 것이 없습니다. 오히려, 이 모든 "오리 타이핑" 등등. 오히려 해를 끼치기 시작하고 머리에 많이 담고 많은 것을 기억해야 한다왜 수십억이 필요한지 모르겠습니다.)) 테스터 - 불만이 없습니다. 지금까지는 모든 것이 빠르며, 현재로서는 3개월이 빠듯하지만 더 필요하지 않습니다.)
다른 모든 것들과 함께, 나는 아마 동의할 것이다. 플러스에 쓰는 것이 더 재미있다. 그러나 당신은 장점에 대해 많이 모델링하지 않을 것입니다. 처음에는 모델이 하나의 소프트웨어 어딘가에 있었다가 플러스로 옮기고 모든 종류의 인터페이스를 libs에 작성합니다. 지루해집니다.
그리고 Python에서는 모든 것이 하나의 병에 있고 모델링을 위한 일반 환경 + 필요한 모든 라이브러리(일반적으로 C ++)가 있습니다. 전략의 경우 속도가 충분합니다. 15-30ms는 지연이 아닙니다. 결국 NASA처럼 C로 중요한 섹션을 다시 작성할 수 있습니다. 물론 그런 경우입니다.
그리고 완벽한 것은 없습니다.)
왜 수십억이 필요한지 모르겠습니다.)) 테스터 - 불만이 없습니다. 지금까지는 모든 것이 빠르며, 현재로서는 3개월이 빠듯하지만 더 필요하지 않습니다.)
다른 모든 것들과 함께, 나는 아마 동의할 것이다. 플러스에 쓰는 것이 더 재미있다. 그러나 당신은 장점에 대해 많이 모델링하지 않을 것입니다. 처음에는 모델이 하나의 소프트웨어 어딘가에 있었다가 플러스로 옮기고 모든 종류의 인터페이스를 libs에 작성합니다. 지루해집니다.
그리고 Python에서는 모든 것이 하나의 병에 있고 모델링을 위한 일반 환경 + 필요한 모든 라이브러리(일반적으로 C ++)가 있습니다. 전략의 경우 속도가 충분합니다. 15-30ms는 지연이 아닙니다. 결국 NASA처럼 C로 중요한 섹션을 다시 작성할 수 있습니다. 물론 그런 경우입니다.
그리고 완벽한 것은 없습니다.)
테스트가 수십만 분 막대에서 수백 또는 수천 번 실행될 때 최적화의 맥락에서 수십억. 우리는 몇 분의 간단한 칠면조가 유전학에 적합 할 때 몇 시간을 기다리는 우리 자신의 적이 아닙니다. 이것은 몇 초 만에 완료되어야하며 파이썬에서는 다른 경우와 마찬가지로 훨씬 더 오래 걸릴 것입니다. 계산이 의도적으로 느려지는 상자.
그리고 python은 일반적으로 매우 매력적인 도구입니다. 올바른 맥락에서 IMHO의 현재 인기는 일시적인 현상이지만 소셜 네트워크 및 Apple 가제트에 대한 패션과 같은 것입니다. 외부 광택 및 미니멀리즘과 연결되어 매우 단순합니다. 그의 평가를 향상시키는 학생뿐만 아니라 예.
PS 그런데 테스터가 올바르게 작동하는 이유는 무엇이라고 생각합니까? 테스터는 교활한 것입니다 ....
테스트가 수십만 분 막대에서 수백 또는 수천 번 실행될 때 최적화의 맥락에서 수십억. 우리는 몇 분의 간단한 칠면조가 유전학에 적합 할 때 몇 시간을 기다리는 우리 자신의 적이 아닙니다. 이것은 몇 초 만에 완료되어야하며 파이썬에서는 다른 경우와 마찬가지로 훨씬 더 오래 걸릴 것입니다. 계산이 의도적으로 느려지는 상자.
나는 최적화와 모든 종류의 매개변수 선택 및 열거에 관여하지 않습니다. 다른 방법론이지만 MatLab, R, SciLab 등과 같은 환경도 필요합니다. Python도 나쁘지 않습니다.
10^6 막대도 필요하지 않습니다. 모든 것을 위해 - 모든 것이 6분, 최대 9개월 동안 충분합니다. 이제 테스트는 3개월 -2.5m이지만 시스템은 여전히 간단합니다.
가장 긴 것은 ML을 배우는 것이지만 여기서는 Python보다 더 나은 것을 생각할 수 없으며 여기서는 스크립팅 언어일 뿐입니다. 훈련된 신경망 의 응답이 5개 레이어, 약 60개 뉴런(3-5ms)이라고 가정해 보겠습니다.
지금까지 나는 공포 이야기의 실제 증거를 보지 못했습니다.