运算速度

Code_link: https://pan.baidu.com/s/1dshQt57196fhh67F8nqWow 本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前，请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow（ windows安装请点这里 ，其他版本请官网找），适当编写文章中提到的例子能提升理解。 首先我们需要了解什么是“ MNIST ”? 每当我们学习一门新的语言时，所有的入门教程官方都会提供一个典型的例子——“Hello World”。而在机器学习中，入门的例子称之为MNIST。 MNIST是一个简单的视觉计算数据集，它是像下面这样手写的数字图片： 每张图片还额外有一个标签记录了图片上数字是几，例如上面几张图的标签就是：5、0、4、1。 本文将会展现如何训练一个模型来识别这些图片，最终实现模型对图片上的数字进行预测。 首先要明确，我们的目标并不是要训练一个能在实际应用中使用的模型，而是通过这个过程了解如何使用TensorFlow完成整个机器学习的过程。我们会从一个非常简单的模型开始——Softmax回归。 然后要明白，例子对应的源代码非常简单，所有值得关注的信息仅仅在三行代码中。然而，这对于理解TensorFlow如何工作以及机器学习的核心概念非常重要

一. 引言 Hadoop生态中的NoSQL数据分析三剑客Hive、HBase、Impala分别在海量批处理分析、大数据列式存储、实时交互式分析各有所长。尤其是Impala，自从加入Hadoop大家庭以来，凭借其各个特点鲜明的优点博取了广大大数据分析人员的欢心。 Impala 通过主节点生成执行计划树并分发执行计划至各节点并行执行的拉式获取数据的工作方式，替代了Hadoop中传统的MapReduce推式获取数据的工作方 式，计算的中间结果不写入磁盘，及时通过网络以stream的方式传递，交互性和实时性更强；Impala不花费额外的精力管理元数据，而是使用Hive 的Metastore进行元数据管理，能够直接访问存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据；Impala采用块的方式将元数据加载到 内存进行运算，相比Hive、HBase而言运算性能有了较大的提升；Impala提供SQL语义，相比HBase对于用户而言使用方便快捷并且简单实 用，无需其他编程语言，只需使用SQL语句即可完成复杂的数据分析任务；Impala还继承了Hadoop的灵活性、伸缩性和经济性，具有分布式本地化处 理的特性以避免网络瓶颈。 说了Impala这么多优点，难道它真是一点缺点没有的一款“完美”的分析工具吗？ 非也！在一年以上的Impala海量数据分析、web应用开发实战经验中

Armadillo：C++下的Matlab替代品 Eigen3：强大且只需头文件 OpenCV：方便的计算机视觉计算库 ViennaCL：并行矩阵计算 PETSc：大规模并行科学计算 其他的矩阵计算库和资料 最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好，顺便做了个调查，做一些相关的推荐吧。主要针对稠密矩阵，有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐。欢迎关注我的独立博客： http://cvnote.info/ 。另外新开了个新浪微博@cvnote求关注！啊！！！ Armadillo：C++下的Matlab替代品 地址： http://arma.sourceforge.net/ 许可证：MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一，是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择，许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应，这对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便，另外如果要将Matlab下做研究的代码改写成C++，使用Armadillo也会很方便，这里有一个简易的Matlab到Armadillo的语法转换。下面列了一些Armadillo的特性： 支持整数，浮点数，和复数矩阵。 支持矩阵逐元素操作，包括abs · conj · conv_to · eps · imag/real · misc functions (exp, log, pow, sqrt, round

第一章 Python基础 第一节 Python 简介 1. Python的出生 python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。 （龟叔：2005年加入谷歌至2012年，2013年加入Dropbox直到现在，依然掌握着Python发展的核心方向，被称为仁慈的独裁者）。 2. Python的今世 2019年6月的TIOBE排行榜，Python占据第三的位置， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。 据当前来看Python在TIORB排行榜中,位居第三.Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言. Python整体呈上升趋势，反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可！ Python的主要应用领域: 云计算: 云计算最火的语言， 典型应用OpenStack WEB开发: 众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。典型WEB框架有Django 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas 系统运维: 运维人员必备语言 爬虫

一、地址和指针 1.1内存 内存由一系列连续的存储单元组成，每个存储单元都有计算机分配的 "编号" ——地址 定义一个变量，即是给变量分配从某一地址开始的若干存储单元，且通常以起始地址作为该变量的地址 注：内存空间的访问方式：通过变量名访问，通过地址访问 1.2针和指针变量 指针：一个变量的地址称为该变量的指针 指针变量：专门存放变量地址的变量（即指针）称为指针变量 二、指针变量 2.1始化 存储类型 数据类型 *指针名 = 初始地址 如 int* a_ptr = &a; 注： 用变量地址作为初值时，该变量必须在指针初始化之前声明过，且变量类型应与指针类型一致 可以用一个已有合法值的指针去初始化另一个指针变量 不要用一个内部非静态变量去初始化 static 指针 2.2赋值 1、语法形式 指针名 = 地址 注："地址"中存放的数据类型与指针类型必须相等 2、赋值为地址常量或变量，不能是普通整数 通过地址运算“&”求得已定义的变量和对象的起始地址 动态内存分配成功时返回的地址 3、指针空值nullptr C++11 使用 nullptr 关键字，是表达更准确，类型安全的空指针 4、允许定义或声明指向 void 类型的指针 该指针可以被赋予任何类型对象的地址，如：void* general ; #include <iostream> using namespace std; int

一、科学计算或矩阵运算库 科学计算包： JMathLib 是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库。它是Matlab、Octave、FreeMat、Scilab的一个克隆，但完全采用纯Java实现。 JSci ：Java 科学对象（JSci）开放源代码项目是 Durham（英国 Durham）大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的。JSci 是一个包集合，包含数学和科学类。 使用 JSci，您既可以在 AWT 中也可以在 Swing 中创建简单的条形图、折线图和饼形图。 JSci.swing.JBarGraph 、 JSci.swing.JPieChart 和 JSci.swing.JLineGraph API 组件设计得也很好，这些组件和 AWT 绘图类都遵守 MVC 体系结构。 JScience ： http://jscience.org/ JScience 是一个Java的科学计算包 jLab ：jLab是数值计算的Java执行环境。该jLab环境的目的是提供一个基于Matlab / Scilab喜欢的科学计算平台所支持的脚本引擎执行的Java语言。 The current jLab ND4J ：在JVM上实现快速的科学计算；ND4J是一个开源的数值计算扩展 ，它将 Python中著名的 numpy

一、需求分析 1.四则运算是指加法、减法、乘法和除法四种运算。四则运算是小学数学的重要内容，也是学习其它各有关知识的基础。 2.编写小学四则运算测试系统，要求完成两位数以内（包括两位数）的加，减，乘，除四则运算。下述所有四则运算表达式均需随机生成。使用参数能够控制生成题目的数量。 二、功能设计 1.提供加减乘除四种运算供用户选择，并显示简单的菜单及命令； 2.当用户选择一种运算时（如加法），有系统随机产生两个数（数值范围在1~9）进行运算（如加法运算就进行相加），提醒用户输入答案，并根据用户输入的答案显示正确和错误的提示信息； 3．计算并显示用户选择的每种运算的正确率，退出系统时后显示一次练习总的正确率；  4.由用户自行选择每种运算的出题数并结束时计算显示已做练习的总题数； 5.每次运算结束后提供做错可重做功能，每题做错可重做次数 设为三次；  6.操作不合要求时提示信息并重操作，结束时提供再返回练习系统的选择。 三. 设计实现 1使用c语言进行编程 2.利用自定义函数实现部分功能 四.测试运行 五.总结 在设计完成后再逐一添加功能，使得程序完善速度较慢，对程序理解能力较差所以使用起来还有一些生疏。 六.PSP 任务内容 计划共完成需要的时间(min) 实际完成需要的时间(min) 计划 8 6 开发 67 73 需求分析 (包括学习新技术) 3 5 代码规范

基本概念以及术语 数据 数据： 信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。例如在生活中，我们的身份信息、看到的图片、听到的音乐都可以作为数据来进行输入和处理。 数据对象： 具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。例如所有人的身份信息可以作为一个数据对象。 数据元素： 数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。例如每一个人的身份信息可能就是一个数据元素。 数据项： 构成数据元素的不可分割的最小单位。在身份信息中，有姓名、有身份证编号，这样的信息就是数据元素中的数据项。 例如，上图是具有人物和螃蟹的数据的集合。其中所有的人物就是一个数据对象，它是具有相同性质的数据元素的集合；每一个人物都是一个数据元素，可能在该人物当中，帽子的颜色、书包的颜色都可以作为数据项。 数据类型： 是一组值的集合和定义在该集合上的操作的总和。其中有 原子类型 ，原子就是不可再分割的意思，它是原子类型值的集合和定义在该集合上的操作。例如在 C 语言中的 int、char、float 等都是原子类型。除了原子类型，还有 结构类型 ，它是结构的集合和定义在集合上的操作。结构就是多个原子类型值的组合，其中有 list、map、set 等。最后还有 抽象数据类型 ，它是数据模型以及定义在该数据模型上的操作，可以用一个三元组来表示，分别是数据对象

模糊数乘积运算 模糊理论 高斯型隶属函数 模糊集 实现 模糊理论 在上一篇文章内讲过了 高斯型隶属函数 高斯型隶属函数（ gaussian membership function）公式： 它不是高斯概率密度函数（gaussian probability density function）： 模糊集 使用高斯型隶属函数求得满足条件的模糊集合，然后进行乘法运算。 目标： 假设一辆行驶速度为v米/秒的汽车前方d米有一个障碍物，设阻力为速度的程度和距离的程度的联合，设计并求出该联合。 ①划分v、d的程度区间，这里只是假设，就将它们都划分成(0, 50, 100)三个程度； ②在v和d区间内随机地产生一定数量的随机数x, y； ③使用高斯型隶属函数，求得v，d各自的模糊集X, Y； ④将两个模糊集相乘，得到三维矢量集：Z = X + Y； ⑤以XYZ在三维坐标系中画出。 实现 # python-模糊数乘积运算 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import math import mpl_toolkits . mplot3d plt . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] #用来正常显示中文标签 plt . rcParams [

指针与地址 一元运算符&可用于取一个对象的地址，地址运算符&只能应用于内存中的对象，即变量与数组元素。不能作用于表达式、常量或者register类型的变量。 p = &c; 一元运算符* 是 间接寻址 或 间接引用运算符 。当它作用于指针时，将访问指针所指向的对象，下面代码段说明了程序中如何使用&和*： int x = 1, y = 2, z[10]; int *ip; /* ip is a pointer to int */ ip = &x; /* ip now points to x */ y = *ip; /* y is now 1 */ *ip = 0; /* x is now 0 */ ip = &z[0]; /* ip now points to z[0] */ int * ip ,该声明表明表达式*ip的结果是int类型。 指针只能指向某种特定类型的对象（一个类外是指向void类型指针可以存放指向任何指针，但他不能间接引用自身） 一元运算符*和&的优先级比算术运算符的优先级高。但是下面表达式中圆括号是必须的，否则，该表达式将对ip进行加1运算，这是因为，类似于 *和++这样的一元运算符遵循从右至左的结合顺序。 (*ip)++ 指针也是变量，所以程序中可以直接使用，不用通过间接引用的方法使用。若iq是另一个指向整型的指针，那么下式表示将ip的中的值拷贝到iq中