Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)到Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。首

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)到Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

如何看待AI視頻換臉這一技術(shù)？

從影視制作的角度來看，這項新技術(shù)給我們帶來了很多便利和驚喜。明星們甚至可以利用替身完成拍攝，最后利用AI技術(shù)變臉，這樣可以提高后期制作效率，節(jié)約成本。當然，這可能會降低演員的工資。畢竟，表演不是那么重要。

從法律角度看，如果雙方同意，就不存在侵權(quán)問題。只是，如果你不說清楚，觀眾會覺得受騙。當前，人們的擔憂應該是現(xiàn)實生活中的一種變臉。

在實體法方面，可能涉及侵犯肖像權(quán)、隱私權(quán)和著作權(quán)，也可能涉及刑事責任問題。然而，這些都是事后諸葛亮，有時會發(fā)現(xiàn)不負責任的人。從法律的角度來看，這確實是一個新問題。單純適用原有法律可能不足以有效解決這一問題。

針對視頻可以任意修改且不可識別的問題，有研究者提出利用區(qū)塊鏈的安全機制構(gòu)建一種反修改機制。