运算速度

基于 Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧。 这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。 为什么选择 TensorFlow？ 在本文中，我们将对比当前最流行的深度学习框架（包括 Caffe、Theano、PyTorch、TensorFlow 和 Keras），帮助你为应用选择最合适的框架。 1. Caffe ：第一个主流产品级深度学习库，于 2014 年由 UC Berkeley 启动。 优点： 快速 支持 GPU 漂亮的 Matlab 和 Python

大家都是程序员，大家都是和计算机打交道的程序员，大家都是和计算机中软件硬件打交道的程序员，大家都是和 CPU 打交道的程序员，所以，不管你是玩儿硬件的还是做软件的，你的世界都少不了计算机最核心的 - CPU CPU是什么 CPU 的全称是 Central Processing Unit ，它是你的电脑中最 硬核 的组件，这种说法一点不为过。CPU 是能够让你的计算机叫 计算机 的核心组件，但是它却不能代表你的电脑，CPU 与计算机的关系就相当于大脑和人的关系。它是一种小型的计算机芯片，它嵌入在台式机、笔记本电脑或者平板电脑的主板上。通过在单个计算机芯片上放置数十亿个微型晶体管来构建 CPU。 这些晶体管使它能够执行运行存储在系统内存中的程序所需的计算，也就是说 CPU 决定了你电脑的计算能力。 CPU 实际做什么 CPU 的核心是从程序或应用程序获取指令并执行计算。此过程可以分为三个关键阶段： 提取，解码和执行 。CPU从系统的 RAM 中提取指令，然后解码该指令的实际内容，然后再由 CPU 的相关部分执行该指令。 RAM : 随机存取存储器（英语：Random Access Memory，缩写： RAM ），也叫主存，是与 CPU 直接交换数据的内部存储器。它可以随时读写（刷新时除外），而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的 临时数据存储介质 CPU 的内部结构

大家都是程序员，大家都是和计算机打交道的程序员，大家都是和计算机中软件硬件打交道的程序员，大家都是和 CPU 打交道的程序员，所以，不管你是玩儿硬件的还是做软件的，你的世界都少不了计算机最核心的 - CPU CPU是什么 CPU 的全称是 Central Processing Unit ，它是你的电脑中最 硬核 的组件，这种说法一点不为过。CPU 是能够让你的计算机叫 计算机 的核心组件，但是它却不能代表你的电脑，CPU 与计算机的关系就相当于大脑和人的关系。它是一种小型的计算机芯片，它嵌入在台式机、笔记本电脑或者平板电脑的主板上。通过在单个计算机芯片上放置数十亿个微型晶体管来构建 CPU。 这些晶体管使它能够执行运行存储在系统内存中的程序所需的计算，也就是说 CPU 决定了你电脑的计算能力。 CPU 实际做什么 CPU 的核心是从程序或应用程序获取指令并执行计算。此过程可以分为三个关键阶段： 提取，解码和执行 。CPU从系统的 RAM 中提取指令，然后解码该指令的实际内容，然后再由 CPU 的相关部分执行该指令。 RAM : 随机存取存储器（英语：Random Access Memory，缩写： RAM ），也叫主存，是与 CPU 直接交换数据的内部存储器。它可以随时读写（刷新时除外），而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的 临时数据存储介质 CPU 的内部结构

大家都是程序员，大家都是和计算机打交道的程序员，大家都是和计算机中软件硬件打交道的程序员，大家都是和 CPU 打交道的程序员，所以，不管你是玩儿硬件的还是做软件的，你的世界都少不了计算机最核心的 - CPU CPU是什么 CPU 的全称是 Central Processing Unit ，它是你的电脑中最 硬核 的组件，这种说法一点不为过。CPU 是能够让你的计算机叫 计算机 的核心组件，但是它却不能代表你的电脑，CPU 与计算机的关系就相当于大脑和人的关系。它是一种小型的计算机芯片，它嵌入在台式机、笔记本电脑或者平板电脑的主板上。通过在单个计算机芯片上放置数十亿个微型晶体管来构建 CPU。 这些晶体管使它能够执行运行存储在系统内存中的程序所需的计算，也就是说 CPU 决定了你电脑的计算能力。 CPU 实际做什么 CPU 的核心是从程序或应用程序获取指令并执行计算。此过程可以分为三个关键阶段： 提取，解码和执行 。CPU从系统的 RAM 中提取指令，然后解码该指令的实际内容，然后再由 CPU 的相关部分执行该指令。 RAM : 随机存取存储器（英语：Random Access Memory，缩写： RAM ），也叫主存，是与 CPU 直接交换数据的内部存储器。它可以随时读写（刷新时除外），而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的 临时数据存储介质 CPU 的内部结构

numpy包中主要的数据类型是数组，其可以方便的进行数值的运算，速度较快。 广播机制：当数组与一个数据b（数字或1维数组）进行算术运算时，相当于数组的每个元素与b进行运算，类似于广播一样。 1.numpy中的数值运算 普通乘法运算： a=np.array([[1,2,3],[3,3,4],[5,5,6],[70,32,10]]) print(a*2)结果：[[ 2 4 6] [ 6 6 8] [ 10 10 12] [140 64 20]] 2.向量化运算：类似于矩阵的运算，行*列 a=np.array([[1,2,3],[3,3,4],[5,5,6],[70,32,10]]) b=[[1],[2],[3]] print(np.dot(a,b)) 来源： https://www.cnblogs.com/xuehaiwuya0000/p/11712444.html

一、 Github项目地址： https://github.com/qiannai/CreateArithmetic 二、 PSP2.1表格: PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） ·Planning ·计划 30 40 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 20 ·Development ·开发 300 420 · Analysis · 需求分析 60 50 · Design Spec · 生成设计文档 30 20 · Design Review · 设计复审 30 30 · Coding Standard · 代码规范 100 120 · Design · 具体设计 60 20 · Coding · 具体编码 1200 700 · Code Review · 代码复审 20 20 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 200 100 ·Reporting ·报告 100 140 · Test Report · 测试报告 60 50 · Size Measurement · 计算工作量 20 20 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 40 50 合计 2010 1800 三、性能分析:

第四章 门和电路 4.1计算机和电学 任何电信号都有电平。 一般来说，0~2伏的电压是低电平，由二进制数字0表示，2 ~ 5伏范围内的电压是高电平，由二进制数字1表示。计算机中的信号被限制在这两个范围之内。 门 是对电信号执行基本运算的设备。一个门接受一个或多个输入信号，生成一个输出信号。门的类型很多，每种类型的门执行一个特定的逻辑函数。 电路 是由门组合而成的，可以执行更加复杂的任务。例如，电路可以用来执行算术运算和存储值。在电路中，一个门的输出值通常会作为另一个门或多个门的输入值。电路中的电流由经过精心设计的相互关联的门逻辑控制。 描述门和电路的表示法有三种： 布尔表达式 逻辑框图 真值表 门（gate）：对电信号执行基本运算的设备，接受一个或多个输入信号，生成一个输出信号。 电路（circuit）：相互关联的门的组合，用于实现特定的逻辑函数。 英国数学家George Boole发明了一种代数运算，其中变量和函数的值只是0或1。这种代数为 布尔（Boolean）代数 ，它的表达式是演示电路活动的极好方式。布尔代数特有的运算和属性使我们能够用数学符号定义和操作电路逻辑。 逻辑框图 是电路的图形化表示。每种类型的门由一个特定的图形符号表示。通过用不同方法把这些门连接在一起，就可以真实地表示出整个电路逻辑。 真值表 列出了一种门可能遇到的所有输入组合和相应的输出

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧。 这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。 为什么选择 TensorFlow？ 在本文中，我们将对比当前最流行的深度学习框架（包括 Caffe、Theano、PyTorch、TensorFlow 和 Keras），帮助你为应用选择最合适的框架。 1. Caffe ：第一个主流产品级深度学习库，于 2014 年由 UC Berkeley 启动。 优点： 快速 支持 GPU 漂亮的 Matlab 和 Python 接口

Python笔记005-神奇的+= 以下是我学习《流畅的Python》后的个人笔记，现在拿出来和大家共享，希望能帮到各位Python学习者。 首次发表于: 微信公众号：科技老丁哥，ID: TechDing，敬请关注。 本篇主要知识点： 序列的+=操作其本质上是类实现了 __iadd__ 方法，而*=运算是实现了 __imul__ 方法，这种运算叫做“就地修改”。 对可变序列进行+=或*=运算非常方便快捷，但对不可变序列进行进行这些操作却有些问题，特别是多次频繁的增量运算，会极大降低运算效率。 不要把可变序列放到元组里，要不然对里面的可变序列进行操作会得到意想不到的结果。 1. 序列的就地修改 在Python中，常见的增量赋值运算符有+=和*=，这两者的行为方式一样，所以可以用+=来做演示。 一个实例能够进行+=运算，是因为该实例的类实现了 __iadd__ 方法，同理，能够进行*=运算，是因为实现了 __imul__ 方法，这两种方法都叫做“就地修改”方法。 就地修改是指，eg， a+=b 会直接在原来的变量a所在内存空间上进行修改赋值，而不像 a=a+b 一样，先计算出a+b的值，然后在赋值给一个新的变量a，这个新变量a虽然名称一致，但是内存空间和原来的a不一样。 对于可变序列，一般都实现了 __iadd__ 方法，即都支持+=操作，但不可变序列却没有实现该方法，对不可变序列进行

语法部分 1.java的技术结构：JAVASE JAVAEE JAVAME 2.Java的跨平台：基于JVM---java语言是跨平台的，JVM不跨平台。 3. 入门程序： 类名和 java文件名不一定一致 ： class文件名和类名对应。（java、javac两个指令） 4. 关键字： 53个---goto，const---2个保留字 5. 标识符：由字母、数字、 _、$组成，数字不能开头，不能使用关键字，见名知意。 6. 注释：单行 //、多行/* */、文档/** */，文档注释一般用来标识类和方法---注释的作用：解释说明程序、排错 7. 进制：开头标识： 2进制以0b开头，8进制以0开头，16进制以0x开头。 byte b = 00010000;---报错（这是一个八进制的） 01111111->177 8.变量：先声明后使用，先赋值后操作 9. 数据类型：基本数据类型（ byte short int long float double char boolean）、引用数据类型（类、接口、数组） A.byte的取值范围：-128-127； B. 整数默认是 int类型，小数默认是double类型 C.float需要以F/f结尾，long需要有一个L/l结尾 D. 科学计数法： dobule d = 3.2e4；32000 double d = 0x8p3；64 10