看什么层次的码农罗
不涉及高级算法研究实现读不读无所谓

谢谢楼上各位的建议和意见。由于是自动化软件，经过profilling之后发现，memory不是问题，I/O是使用scipy.io读取的mat和读取pickle，mat有差不多5G，读取8秒左右，但是这个步骤只做一次，所以不是问题。现在主要是有一步需要使用levmar函数计算耗费大量的时间，这个函数现在使用的是第三方python库。
目前总结：1.levmar使用原生的c开发的库，然后编译成python可调用的模块。
2. 使用cuda加速图像处理。
3. multiprocessing
4. refactoring
5. 优化业务逻辑

@skybr 谢谢建议

@dreampuf 感谢

@tabris17 老板是偏执狂。

@messense 非常感谢。正是计算密集型的。

@loading 不是很明白 改用go语言吗？为什么

thx. will do.

@yakczh 谢谢 我去google一下

@geeklian 因为程序中间最耗时间的部分可以并行的

@aheadlead 习惯了caplock，慢慢习惯shift吧

@ivanlw 2014 mid， 应该不会是配置低反应慢，难不成我手速太快了。。

徒丁的头像

imap和smtp都用ssl，账号使用qq号码，如果没有开启邮箱独立密码就使用qq密码。

如果楼主做python+cuda开发，那么anaconda不错。
如果单纯为了科学开发，那么numpy+scipy+pandas+matplotlib+opencv足够了。

另外，建议楼主以后多使用vitualenv。