爱因斯坦求和约定

矩阵运算中，Einstein summation convention 可以让表达式非常简洁，并且对于我们理解矩阵运算非常有用。一个例子如下

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A = np.arange(3)
B = np.arange(12).reshape(3, 4)
# Goal: multiply A & B element wise, then sum along axis 1.
# 【 一般矩阵运算如下 】
(A[:, None] * B).sum(axis=1)
# 【 Or using Einstein Summation convention 】
np.einsum('i,ij->i', A, B)

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如何动态加载？启动一个单独的进程导入so文件。

最近在进行python和C++的混合开发，功能由C++实现，再将C++编译为so文件在jupyter noteboook中进行展示。在jupyter notebookz中涉及到”加载数据”和“加载so文件”。由于so文件改动较频繁，因此整个nb（notebook）经常重跑（终止python进程再重新跑）。但是在nb重跑的时候，数据也会重新加载，这部分耗时较久，成为了开发速度的瓶颈。

为了缩短程序重跑的时间，一个直观的想法是缩短程序数据加载时间。经过分析之后，发现数据加载耗时几乎无法减少。

因此决定采取的方案是重新导入so文件。但是经过查找发现

Python’s import mechanism will never dlclose() a shared library. Once loaded, the library will stay until the process terminates.

链接 a shared library. Once loaded, the library will stay until the process terminates.)

因此在nb的进程中重新导入so文件，几乎无可能。

所以决定绕过在nb中导入so文件，转而该为在nb中启动一个子进程，负责导入so文件、进行有关运算和返回结果。由于每次调用时都会启动一个全新的进程，它能够去导入磁盘最新的so文件，这样就可以在so文件改动之后，在不中断nb的情况下体现so文件的改动。

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1. code不单独拎出去，全部卸载nb中
   1. 这是可行的，process以spawn启动就行
2. 自定义python中Import机制
   1. 参考importlib

实现一个将类的属性全部转为大写的metaclass

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dataclasses会简化数据类的编码，period。在Python3.7中引入。

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MRO(method resolution order, 方法解析顺序)是类继承中的一个问题。由于类可能继承多个基类，那么当触发多态时就面临这一个问题：从哪个基类里面去找方法？换句话说，类的遍历（解析）顺序是什么？

当只有一个基类时这个问题很简单，因此一般讨论的是多个基类的解析顺序。

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