........................................................................................... 285 分布式进程 ................................................................................................ 于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把 10 用 e 替代， 1.23x109 就是 1.23e9，或者 12.3e8，0.000012 可以写成 1.2e-5，等等。 整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确 的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五 入的误差。 字符串 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee 支持多种数据类型，在计算机内部，可以把任何数据都看成一个 “对象”，而变量就是在程序中用来指向这些数据对象的，对变量赋值就 是把数据和变量给关联起来。 注意：Python 的整数没有大小限制，而某些语言的整数根据其存储长度 是有大小限制的，例如 Java 对 32 位整数的范围限制在 -2147483648-2147483647。 Python 的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为 inf

HDL Ø 信号处理：数据可以并行处理 Ø 主要实现功能： Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件：高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 Ø 新一代PCIE加速卡：人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 Ø 主要应用： Ø 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 Ø 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 大家对硬件加速的最初印象 Ø 不仅是嵌入式系统 软件仿真和硬件仿真 7 Ø 近期很热门的话题 Ø 目的：提高算法计算效率，缩短算法开发时间和验证时间 Ø 加速框架： Ø 分布式计算：多节点计算 Ø 并行计算：多处理器、多线程计算 Ø 分布式计算引擎：Spark Ø 并行计算语言（函数式编程）：Scala Ø 加速方法： Ø 算法的优化 Ø 算法的并行化 Ø CPU: 多核 CPU Ø GPU： 多核处理器 HDL：硬件描述语言 (Verilog, VHDL)，通过与或非 门、触发器等逻辑电路实现一些特定的功能。 Ø 最核心技术：算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 Ø 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟，10ns Ø D

HDL Ø 信号处理：数据可以并行处理 Ø 主要实现功能： Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件：高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 Ø 新一代PCIE加速卡：人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 Ø 主要应用： Ø 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 Ø 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 大家对硬件加速的最初印象 Ø 不仅是嵌入式系统 软件仿真和硬件仿真 7 Ø 近期很热门的话题 Ø 目的：提高算法计算效率，缩短算法开发时间和验证时间 Ø 加速框架： Ø 分布式计算：多节点计算 Ø 并行计算：多处理器、多线程计算 Ø 分布式计算引擎：Spark Ø 并行计算语言（函数式编程）：Scala Ø 加速方法： Ø 算法的优化 Ø 算法的并行化 Ø CPU: 多核 CPU Ø GPU： 多核处理器 HDL：硬件描述语言 (Verilog, VHDL)，通过与或非 门、触发器等逻辑电路实现一些特定的功能。 Ø 最核心技术：算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 Ø 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟，10ns Ø D

HDL ➢ 信号处理：数据可以并行处理 ➢ 主要实现功能： ➢ 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 ➢ 新一代FPGA器件：高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 ➢ 新一代PCIE加速卡：人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 ➢ 主要应用： ➢ 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 ➢ 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 大家对硬件加速的最初印象 ➢ 不仅是嵌入式系统 软件仿真和硬件仿真 7 ➢ 近期很热门的话题 ➢ 目的：提高算法计算效率，缩短算法开发时间和验证时间 ➢ 加速框架： ➢ 分布式计算：多节点计算 ➢ 并行计算：多处理器、多线程计算 ➢ 分布式计算引擎：Spark ➢ 并行计算语言（函数式编程）：Scala ➢ 加速方法： ➢ 算法的优化 ➢ 算法的并行化 ➢ CPU: 多核 CPU ➢ GPU： 多核处理器 HDL：硬件描述语言 (Verilog, VHDL)，通过与或非 门、触发器等逻辑电路实现一些特定的功能。 ➢ 最核心技术：算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 ➢ 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 ➢ DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 ➢ 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 ➢ 100M 时钟，10ns ➢ D

4个NVIDIA GRID GPUs, 每1个包括了 1,536 CUDA cores 以 及 4 GB of video 32 vCPUs 60 GB内存 240 GB (2 x 120) of SSD 存储 深度学习的应用环境 深度学习的应用环境 - 安装和配置 sudo yum updat sudo yum install git python-nose 深度学习的应用环境－ THEANO 我的第一个Theano 程序 深度学习的应用环境－ THEANO GPU vs. CPU TENSORFLOW 的新进展 分布式的深度学习框架 TENSORFLOW 的新进展 分布式的深度学习框架 工程化思维 VS. 科学化思维 THINK GREAT THOUGHTS AND YOU WILL BE GREAT. 心怀伟大，你将会变得伟大！

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点数 与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和描述 浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 20 4.6.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.6.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发ValueError。 4.6.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。元 组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.7.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.7.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发ValueError。 4.7.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.7.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.7.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发ValueError。 4.7.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.7.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.7.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发ValueError。 4.7.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,

False: >>> (-2.0).is_integer() True >>> (3.2).is_integer() False 两个方法均支持与十六进制数字符串之间的转换。由于 Python 浮点数在内部存储为二进制数，因此浮点 数与 十进制数字符串之间的转换往往会导致微小的舍入错误。而十六进制数字符串却允许精确地表示和 描述浮点数。这在进行调试和数值工作时非常有用。 float.hex() 以十六 头。 4.7.2 不可变序列类型 不可变序列类型普遍实现而可变序列类型未实现的唯一操作就是对hash() 内置函数的支持。 这种支持允许不可变类型，例如tuple 实例被用作dict 键，以及存储在set 和frozenset 实例中。 尝试对包含有不可哈希值的不可变序列进行哈希运算将会导致TypeError。 4.7.3 可变序列类型 以下表格中的操作是在可变序列类型上定义的。collections 发ValueError。 4.7.5 元组 元组是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集（例如由enumerate() 内置函数所产生的二元组）。 元组也被用于需要同构数据的不可变序列的情况（例如允许存储到set 或dict 的实例）。 class tuple([iterable]) 可以用多种方式构建元组： • 使用一对圆括号来表示空元组: () • 使用一个后缀的逗号来表示单元组: a,