## PyTorch ## 基本数据类型 主讲人：龙良曲 ## All is about Tensor |python|PyTorch| |---|---| |Int|IntTensor of size()| |float|FloatTensor of size()| |Int array|IntTensor of size \[d1, d2, ...]| |Float array|FloatTensor

## HBase基本介绍 田志鹏 20190714 今天讲的内容比较基础, 而且偏理论, 因为我个人也没有太多实际使用经验, 纸上谈兵. 上次分位点估算当时没解决的两个问题已更新ppt. ## APACHE HBASE Apache HBase $ ^{™} $ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store

AVStream容器内数据流对象，属于抽象对象。 主要概念：数据流、时间轴等。 - AVStream是数据流，它的基本成员有codec，context，，时长，总帧数，帧率（fps分数）/码率，metadata等等。 - AVFormatContext是封装核心，它的基本成员有源的路径，iformat（输入），oformat（输出），所有的数据流，格式分类，时间参数，包seek相关，met https://bbs.chinaaffmpeg.com ## FFmpeg - maillist ffmpeg-user libav-user ffmpeg-devel ## FFmpeg - 交流基本规则 - 不在邮件最上回复 • 生成 patch 使用 git format-patch • 提交 patch 使用 git send-email - 提交 patch 前使用 tools/patchcheck

统一建模语言参考手册 —基本概念  翻译: Adams Wang # The Unified Modeling Language Reference Manual James Rumbaugh Ivar Jacobson Grady 由面向对象领域的三位大师：Grady Booch、Jim Rumbaugh 和 Ivar Jacobson 于 1996 年发布，并提交给 OMG。UML 于 11 月为 OMG 所采用，现已成为业界标准。 本文讲述了 UML 基本概念，为 UML 的深入理解提供一个起点。全文共分为十四个章节。 UML 概述对 UML 语言、目标以及概念作了简略的介绍。 第二章至第十章展示了 UML 的各种视图，同时显示了各种结构如何配合工作。UML 抽象层次的转移、模板参数的绑定、许可的授予和元素对其它元素的使用。其它关系包括用例和流的合并。静态视图显示为类图。静态视图可以用于产生大多数程序中的数据结构声明。UML类图中有许多种元素，如接口、数据类型、用例和信号。它们合在一起被称为分类，它们的举止如同具有某种限制的类。 动态行为。有两种方式来建模行为。一种是通过与外界交互的对象的生命史；另一种是使用一系列对象的通信模式，这些相互连接的对象交

## PHP CHINA PHP基本语法 PHPCHINA! HAPPY PHPING PHPCHINA.COM —条件、循环、函数 杨亮 ## 程序的基本结构 程序 运算（+ - x / & | ! ..） 输入 逻辑（条件、循环、递归） 输出 辅助（变量、数组、函数） 小测验 用你熟悉的程序找出 1~1000中的所有质数 ## 我们直接看代码好了 '; }

复杂度分析 2.1 算法效率评估 2.2 迭代与递归 2.3 时间复杂度 2.4 空间复杂度 2.5 小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码* 3.4 字符编码* 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存* 4.5 小结 单代码。 #### 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 ### 1.1 算法无处不在 当我们听到 “算法” 这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。

## PHP基本语法 —变量、数组、字符串 杨亮 ## Web基本流程 请求页面 对应文件 获取数据 PC Mobile HTTP 请求 html css javascript 服务器 (Apache) (IIS) html css javascript 后端脚本 (PHP) (JSP) (ASP) 数据库(MySQL)(Oracle)(Access) 返回页面 返回页面 返回页面 返回数据 客户端 服务器端 ## PHP基本角色 前端工程师 后端工程师 PC Mobile html css javascript 后端脚本 (PHP) (JSP) (ASP) 数据库 (MySQL) (Oracle) (Access) html 页面内容 CSS 页面外观 JavaScript 页面行为 接受请求 获取数据 $price_{100} = PRICE*100; 5 echo PRICE; 6 echo $price_60; 7 echo $price_100; 8 ?--> ## 运算符 • 与C语言的基本一致（别说都忘了） • 组合运算符 +=, -=, *=, /=, %= • 递增、递减运算符 $ ++, --, $ • 赋值运算符（=）与比较运算符（==） • 赋值运算符（=）与引用运算符（=&）

2; } bate::timing("main"); return 0; } ## 使用 int64_t ：每个占据 8 字节 • 如果用更大的数据类型，用时会直接提升两倍！ 这是因为 i%2 的计算时间，完全隐藏在内存的超高延迟里了。 - 可见，当数据量足够大，计算量却不多时，读写数据量的大小唯一决定着你的性能。 - 特别是并行以后，计算量可以被并行加速，而访存却不行。 ：每个占据 1 字节 - 因此我们可以把数据类型变小，这样所需的内存量就变小，从而内存带宽也可以减小！ - 对于右边这种内存瓶颈的循环体，从 4 字节的 int 改成 int8_t，理论上可以增加 4 倍速度！ - 这就是量化数据类型的思想，把占空间大的数据类型转换成较小的（损失一定精度，换来性能）。 因此如果你的程序不需要那么高精度，可以考虑用小点的数据类型。main: 0.120654s int

复杂度分析 2.1 算法效率评估 2.2 迭代与递归 2.3 时间复杂度 2.4 空间复杂度 2.5 小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码* 3.4 字符编码* 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存* 4.5 小结 单代码。 #### 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 ### 1.1 算法无处不在 当我们听到 “算法” 这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。

复杂度分析 2.1 算法效率评估 2.2 迭代与递归 2.3 时间复杂度 2.4 空间复杂度 2.5 小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码* 3.4 字符编码* 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存* 4.5 小结 单代码。 #### 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 ### 1.1 算法无处不在 当我们听到 “算法” 这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。