原本使用numba对一个函数进行加速，此函数是在类外部，而且只有numpy基本运算
@jit(nopython=True)
def stereographicF(img):
但是当带有nopython=True时，程序会报错，去掉后会有警告，并且加速效果不明显，报错如下：
numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step
问题原本使用numba对一个函数进行加速，此函数是在类外部，而且只有numpy基本运算@jit(nopython=True)def stereographicF(img):但是当带有nopython=True时，程序会报错，去掉后会有警告，并且加速效果不明显，报错如下：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)No implementation of func
conda伪造
该软件包包含一些执行Quaternion操作的numba-jit编译函数以及一个方便的类Quaternion ，该类Quaternion提供了包装这些函数的便捷方法。
Quaternion行为就像含有四元一numpy的阵列，例如尊重numpy的广播操作，但没有真正模仿numpy.ndarray并实施了dtype 。
通过这种设计，您可以编写涉及提供的jit编译函数的任何jit编译函数，然后编写自己的类方法，以方便的方式调用这些函数（通过类继承）。
如果您不希望在编写的其他Jit编译函数中使用四元数，请查看以下软件包。
我知道并使用过的其他实现四元数的Python项目是：
：使用Numpy以纯Python编写。请注意，它们通常将真实
numba-dppy
Numba + dpPy + dpCtl + dpNP = numba-dppy
numba-dppy通过新的后端扩展了Numba，以支持针对Intel CPU和GPU架构的编译。
有关Numba的更多信息，请参见Numba主页： ://numba.pydata.org。
注意： numba-dppy需要numba-dppy修补版本。 参见 。
有关dpCtl的更多信息，请参见dpCtl主页： ://intelpython.github.io/dpctl/
有关dpNP的更多信息，请参见dpNP主页： ://intelpython.github.io/dpnp/
numba 0.52。*（IntelPython / numba）
dpCtl 0.6。*
dpNP> = 0.5.1（可选）
llvm-spirv（通过LLVM IR生成SP
Numba示例
该存储库包含使用实施各种算法的示例。 如果要浏览示例和性能结果，请转到。
在存储库中有一个基准测试运行程序（称为numba_bench ），它numba_bench基准测试的目录树，执行基准测试，将结果保存为JSON格式，然后生成带有漂亮打印源代码和性能图表HTML页面。
我们正在积极寻找新的Numba示例！ 继续阅读以了解如何运行基准测试以及如何创建新基准测试。
假设已将此存储库检出到当前目录，则应执行以下操作来设置环境以运行基准测试：
conda create -n numba_bench --file conda-requirements.txt
source activate numba_bench
python setup.py install
运行基准测试的最常见方法是这样的：
numba_bench -o results
conda i
fatal: unable to access 'https://github.com/cloudera/hue.git/': SSL connect error
curl -I https://github.com/xxxx/xxxx': SSL connect error
yum update nss
如果在使用Numba编译Python函数时出现了"Cython function or method"错误，通常是因为Numba无法编译Cython代码导致的。这个错误可能是因为编译时没有正确设置文件路径或缺少必要的编译选项。以下是一些可能的解决方法：
1. 检查Numba和Cython是否正确安装，并且版本是否兼容。建议使用Anaconda或pip安装这些工具。
2. 确保Cython代码已正确编译，并生成了相应的.pyd文件。可以使用以下命令将Cython代码编译成.pyd文件：
python setup.py build_ext --inplace
这个命令将会在当前目录下生成一个.pyd文件。
3. 如果编译过程中需要包含其他模块或库，需要在编译选项中添加相应的路径。
4. 确保函数或方法的参数和返回值类型已经被正确注释，这样Numba才能够正确推断类型。建议使用`@jit(nopython=True)`装饰器来提高编译速度和性能。
如果以上方法都无法解决问题，建议查看错误提示中的详细信息，以确定具体的错误原因。
解决opencv-python报错：warning: Error opening file (...modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:834)
m0_46973820:
