办理海淀区高新技术企业需要准备哪 些材料？ p 客服场景机器人 p 特性： ü 永远积极向上，比传统客服更”善解人意” ü 回答标准且及时，永不打烊 ü 支持多平台，支持语音、文字、图片等多种形式 ü 有效减少人力投入，有效提升应答准确率 各个击破－业务 u 公司需要打卡吗？公司的文化是什么？ 年假多少天？ u 打车发票要怎么报销？ u 物业一年物业费多少钱？能帮忙换水 龙头？ p 其它场景机器人 p 特性： Java：语法简单，面向对象，但框架较重，相对 而言较适用业务程序开发 Ø GO：语法简单，支持面向对象、函数、接口编 程，开发速度媲美Python • 平台迁移性 Ø C++：受环境和编译器影响较大 Ø Python：安装简单，服务器ubuntu、centos等都 默认兼容 Ø Java：跨平台可用 Ø GO：支持交叉编译，可在不同平台直接运行 • 运行速度 Ø C++：最快 Ø Python：最慢，但是可以通过外调 机器学习库scikit learn 计算库numpy 文本挖掘库gensim 深度学习库tensorflow等 强大的第三方 工具库 支持其它语言 优势互补 开发便捷 调试简单 语法简单 易用性强 无需复杂数据结构即可快速搭建 服务 无需编译 支持C++调用 支持Java调用 优势总结 缺点举例1-内存占用高 Python：一切皆对象 • python执行由解析器解析为C语言对应的结构

数据中台的处理理 • 海海量量多样数据的存储/索引： • 时序指标数据、⽂文本数据、⽇日志、⽹网络数据、Tracking等 • 各种分析的⽀支持： • 流式分析：流式或微批实时处理理 • 统计关联分析：多维度的实时关联统计与分析⽀支持，⽀支持交互式add-hoc⽅方式 • 数据治理理： • 数据加⼯工：通⽤用数据模型；多维机器器数据、半结构化的规整、各种第三⽅方数据关联 • 团队缺少懂的⼈人 • ⼯工具不不好⽤用 • ⼯工程化不不易易 算法落地的趋势 • ⾼高薪机会让更更多⼈人⼈人员会进去这个领域 • 框架使得学习⻔门槛降低：不不需要博⼠士就能做 • 公司培训与⼈人员参与促进发展 外部数据集成与⾃自动化 • ⼯工单系统 • CMDB（资产管理理） • Run Book⾃自动化 • 告警 • 应⽤用编排 3 开源⽅方案选择与Python作⽤用 Stack 摄取 存储 指标 ⽀支持 ⽀支持（效率⼀一般） ⽀支持 ⽇日志 初级 较好 ⽆无 ⽂文本 ⽆无 全⾯面 ⽆无 分析 流式 ⽆无 不不⽀支持 ⽀支持 统计关联 ⼀一般（DSL等） 查询统计强，关联弱 （商业版可部分转SQL） ⼀一般（类SQL查询统计等） 数据 治理理 数据加⼯工 ⽆无 ⽀支持(logstash/reindex) ⽀支持（CQ/TickScript） ⽣生命周期

2019 GitHub 中国官方见面会 我开发的插件 Python 与人工智能 “Python的快速发展的一个主要增 长点来自于数据科学、机器学习和 学术研究。 “数据科学和机器学习在各种类型的 公司都逐渐成为主流，而Python成 为此用途的首选语言。” 来源: https://stackoverflow.blog/2017/09/14/python-growing-quickly/ 目录 Azure Machine Learning 开发工具 à Azure Notebook Azure Machine Learning • 拥有不同运算性能的机器 • 降低成本，按需付费 • 支持不同的开源框架：TenserFlow、PyTorch、MXNet 等 Azure Notebook Jupyter Notebook on Azure • 免费 • 全托管 • 无需安装 • 代码调试 • 内置 Git 支持 • 多语言支持 • 丰富的插件 VS Code 最热门的插件是？ 官宣！全球首秀 Visual Studio Code Python 插 件将提供 Jupyter Notebook 的原生支持! 将在九月底正式发布！ Python extension for VS Code • Jupyter Notebook 的原生支持 • 导入/导出 Jupyter

FPGA Ø 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去 写算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel whenever efficiency dictates, lower-level C code can be used. 解释： Ø C/ C++ 统治了嵌入式编程 Ø PYNQ 框架支持 Cpython，支持 C library，C code PYNQ 是如何加速 Python 设计效率的 – con’t 15 PYNQ is an open-source project that aims PYNQ Links 24 Optical Flow 案例分析 Demo的目的： 1. Xilinx SoC 可以支持Python, OpenCV 开发 2. PYNQ可以提高 Xilinx SoC 的开发效率 3. PYNQ 中增加了 对Hardware Overlay的支持，提供了专门的Python API对Hardware Overlay进行操作，可以动态加载 bitstream。 Optical

FPGA Ø 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 Ø 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ Ø 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ Ø 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel whenever efficiency dictates, lower-level C code can be used. 解释： Ø C/ C++ 统治了嵌入式编程 Ø PYNQ 框架支持 Cpython，支持 C library，C code PYNQ 是如何加速 Python 设计效率的 – con’t 15 PYNQ is an open-source project that aims PYNQ Links 24 Optical Flow 案例分析 Demo的目的： 1. Xilinx SoC 可以支持Python, OpenCV 开发 2. PYNQ可以提高 Xilinx SoC 的开发效率 3. PYNQ 中增加了 对Hardware Overlay的支持，提供了专门的Python API对Hardware Overlay进行操作，可以动态加载 bitstream。 Optical

FPGA ➢ 算法硬件加速：用FPGA的逻辑硬件实现算法加速 ➢ 算法如何在FPGA 中实现？如何用”与或非”门电路去写 算法？ ➢ 目前哪些 Xilinx FPGA的开发工具支持python 语言？ ➢ 目前Xilinx 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel whenever efficiency dictates, lower-level C code can be used. 解释： ➢ C/ C++ 统治了嵌入式编程 ➢ PYNQ 框架支持 Cpython，支持 C library，C code PYNQ 是如何加速 Python 设计效率的 – con’t 15 PYNQ is an open-source project that aims PYNQ Links 24 Optical Flow 案例分析 Demo的目的： 1. Xilinx SoC 可以支持Python, OpenCV 开发 2. PYNQ可以提高 Xilinx SoC 的开发效率 3. PYNQ 中增加了 对Hardware Overlay的支持，提供了专门的Python API对Hardware Overlay进行操作，可以动态加载 bitstream。 Optical

安装依赖非常简单，只需要运行一个命令即可，而不需 要手动管理依赖的安装。 提供更友好的命令行界面：Pipenv 提供了一组易于使用的命令，使得包管理和虚拟 环境管理更加直观和简便。 支持开发模式：Pipenv 支持将项目的开发依赖和运行时依赖分开，这样可以减少项 目打包时的冗余依赖。 3、Django Rest Framework 介绍 Django Rest Framework（简称 DRF）是一个用于构建 。 路由：DRF 提供了灵活的路由功能，用于将 API 请求映射到相应的视图处理函数上。 认证和权限：DRF 支持各种认证和权限控制方式，可以保护 API 的安全性。 分页和过滤：DRF 提供了分页和过滤功能，便于处理大量数据和筛选查询结果。 强大的请求和响应处理：DRF 支持各种数据格式的请求和响应处理，包括 JSON、 XML、HTML 等。 API 文档生成：DRF 自带的 Browsable 可以集成和管理前端构建工具，比如 webpack、gulp、rollup 等。这 些构建工具可以帮助开发者将前端代码进行打包、压缩、优化和处理，以提高前端项目 的性能和可维护性。 版本控制：npm 支持语义化版本控制（Semantic Versioning），开发者可以在 package.json 文件中声明模块的版本范围，以确保在安装依赖时不会引入不兼容的版本。 四、开发环境 Pycharm

cmder（一个基于 ConEmu 实现的终端模拟器） 来代 替系统自带的 cmd.exe，或是使用安装 Git for Windows 后（下一节）附带的 Git Bash。cmder 集成了 Git Bash，支持一些在 Linux 或 macOS 下才能使用的命令 （程序），比如 ls、cat、nano、ssh 等，这些命令我们在后面会用到。 使用 Git Git 是一个流行的版本控制工具，我们可以用它来记录程序源码和文件的变动情 coding: utf-8-*- ，并在包含中文的字符串前面添加 u 前缀。本 书中对于包含中文的字符串均添加了 u 前缀，这在 Python 3 中并不需要。 对于 URL 变量，Flask 还支持在 URL 规则字符串里对变量设置处理器，对变 量进行预处理。比如 /user/ 会将 URL 中的 number 部分处 理成整型，同时这个变量值接收传入数字。 因为 上查看本书示例程序的对应 commit：8537d98。 进阶提示 使用 Faker 可以实现自动生成虚拟数据，它支持丰富的数据类型，比如时间、 人名、地名、随机字符等等…… 除了过滤器，Jinja2 还在模板中提供了一些测试器、全局函数可以使用；除此 之外，还有更丰富的控制结构支持，有一些我们会在后面学习到，更多的内容 第 3 章：模板 27 则可以访问 Jinja2 文档学习。 如果你是《Flask

算法 Python 语言版 作者：靳宇栋（@krahets） Release 1.1.0 2024‑04‑15 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、 Rust、C 和 Zig 等语言。 ‧ 鼓励读者在线上章节评论区互帮互助、共同进步，提问与评论通常可在两日内得到回复。 night‑cruise、nuomi1 和 Reanon 完成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确 保了各语言代码的规范与统一。 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助。 ‧ 感谢我在公司的导师李汐博士，在一次畅谈中你鼓励我“快行动起来”，坚定了我写这本书的决心； ‧ 感谢我的女朋友泡泡作为本书的首位读者，从算法小白的角度提出许多宝贵建议，使得本书更适合新 手阅读； ‧ 感谢腾

算法 Python 语言版 作者：靳宇栋（@krahets） Release 1.0.0 2024‑02‑09 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、 Rust、C 和 Zig 等语言。 ‧ 鼓励读者在线上章节评论区互帮互助、共同进步，提问与评论通常可在两日内得到回复。 e、 nuomi1 和 Reanon 完成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代 码的规范与统一。 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助。 ‧ 感谢我在公司的导师李汐博士，在一次畅谈中你鼓励我“快行动起来”，坚定了我写这本书的决心； ‧ 感谢我的女朋友泡泡作为本书的首位读者，从算法小白的角度提出许多宝贵建议，使得本书更适合新 手阅读； ‧ 感谢腾