Also der Senf in diesen kleinen Tütchen in Nattoverpackungen ist durchweg DEUTLICH schärfer, als die "scharfen" Sorten aus dem Glas / Becher in Deutschland. Aber natürlich kannst eu den auch essen.

Und Dashi ist was völlig anderes als Sojasoße. Dann doch lieber gänzlich ohne.

Wenn rohe Wachteleier hast, kannst du das auch drüber kippen. Schmeckt super zum Natto auf Reis zum Frühstück.

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Ändere die Compilereinstellungen!

Releasebuild, Optimiert, Stripping ist das wichtigste, usw.

Dann bist du bei 2 bis 5 Megabyte.

Weiter kannst du mit einm Laufzeitpacker wie UPX kommen, auf unter 1 MB bei kleineren Programmen.

Aber wie gesagt: Strippe erstmal alle unnötigen Symbole von der EXE-Datei!

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Python ist kein Framework, sondern eine Programmiersprache mitsamt üppiger Standardbibliothek.

Ja, Python läuft sehr stabil und zuverlässig, und man kann viele Dinge out-of-the-box mit der Standardbibliothek erschlagen.

Es gibt m. M. n. nur zwei riesige Probleme:

  • Sobald man Spezialfälle hat, reicht die Standardbibliothek nicht mehr aus und man muss Drittmodule nutzen, oder selbst etwas schreiben. (z. B. der HTML-Parser von Python ist zwar "nett", aber früher oder später braucht man etwas "richtiges")
  • Und was noch viel schlimmer ist, dass Python für Dinge mit vielen Rechenoperationen leider völlig ungeeignet ist. Kann man beim Prototyping zwar verschmerzen, aber ein Faktor von 100 bis 1000 im Vergleich zu C/C++ ist dann doch schon etwas zu happig, für den Produktiveinsatz.

Von diesen beiden Punkten abgesehen mag ich Python sehr gern, und nutze es schon seit den 90ern.

Die Qualität des Interpreters, bzw. Compilers ist sehr hoch und die Sprache an sich ist wirklich mächtig und bietet viele Features in einer Summe, die man sonst vergeblich sucht.

Trotzdem muss man immer im Hinterkopf haben, was Python kann, und noch wichtiger, was es eben NICHT kann.

Wenn man das bedenkt, kommt man mit Python durchaus sehr weit!

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Ja

Python ist ideal für Prototyping oder als komfortabler Wrapper für Drittbibliotheken.

Wenn du aber wirklich selbst ML-Projekte umsetzen willst, die unvergleichbar schneller und effizienter als in Python laufen, dann ist C++ die Sprache der Wahl.

Fazit: Ein glasklares Ja! Wenn du auf dem Gebiet weiter kommen willst, kommst du zwangsweise um C++ gar nicht herum!

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