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2018年9月15日

摘要: 读博已一年有余,时间过之不谓之不快,浪费时间甚多,思则甚忧,哀哉哀哉。暑假前导师开学期总结,总算是见到了导师,半年之中在学校见到导师的唯一一面,甚觉珍贵,会上导师有所交代,所交代事情必是重中之重,半年一面,这唯一的指导必是浓缩精华,于是有所记录,为防遗失,遂存之。 读书之际,望自己一切看开,一切想开 阅读全文
posted @ 2018-09-15 20:45 Angry_Panda 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月18日

摘要: 来源:央视网 发布时间:2018-08-17 核心提示:我们可以通过宣传鼓励生育,也可以制定激励政策引导生育,但不能以“设立生育基金”之名对不生或少生家庭行惩罚之实。这种建议于法无据、于理不通、于情不合,既有违常识,也暴露了研究者专业素养的不足。 图片来源:视觉中国 一石激起千层浪。 近日,有媒体发 阅读全文
posted @ 2018-08-18 19:17 Angry_Panda 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月15日

摘要: MPI 和 MPI4PY 的搭建上一篇文章已经介绍,这里面介绍一些基本用法。 mpi4py 的 helloworld mpiexec -n 5 python3 x.py 2. 点对点通信 因为 mpi4py 中点对点的 通信 send 语句 在数据量较小的时候是把发送数据拷贝到缓存区,是非堵塞的操作 阅读全文
posted @ 2018-08-15 23:10 Angry_Panda 阅读(12519) 评论(2) 推荐(0) 编辑

2018年8月14日

摘要: 最近发现了一门新语言 Julia , 这门编程语言据说大有取代 Python语言成为数据科学的大佬,但是细看发现最主要说的是这门编程语言运行速度比较快,并且在分布式和并行计算上比较有优势,这时候我就在想PYTHON语言是否也可以比较容易的搭建并行计算的平台呢,这一看还真有,就是 MPI4PY,这是个 阅读全文
posted @ 2018-08-14 18:37 Angry_Panda 阅读(1438) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2018年8月12日

摘要: 前些天发现了Julia 这门编程语言后便决定对其进行一些尝试,便写了下面的小程序,也算是看看这门语言所谓的速度快到底是怎么快法。 整数累加: 可以看到,最简洁的编程语言还是 Python, 但是速度最慢的也是 Python, 不过对于性能要求不是很高的环境下也已经够用。 Julia 虽然运算速度快, 阅读全文
posted @ 2018-08-12 07:00 Angry_Panda 阅读(656) 评论(4) 推荐(0) 编辑

2018年8月11日

摘要: 原文地址: https://blog.csdn.net/seekiu/article/details/47397067 随着 Julia 1.0版本的推出,人工智能圈子比较炸锅, 好像这门小众语言要赶超Python了, 作为现在编程领域的大佬,Python最被人诟病的就是运算性能,恰巧 Julia 阅读全文
posted @ 2018-08-11 22:11 Angry_Panda 阅读(6903) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年7月31日

摘要: 如题: 每天我都习惯性的登录人人网,虽然现在基本上已经看不到曾经的同学上线了,不过我还是有事没事的往上面post 一些出行的照片,没事无聊的时候上这个网上看看自己曾经的照片,虽然已经无人在线,但是自己一人回忆回忆这里曾经的辉煌,作为中国当年最大的社交平台,该网站的位置当年并不比BAT逊色,而且颇有赶 阅读全文
posted @ 2018-07-31 11:30 Angry_Panda 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月30日

摘要: 假期炎热,都说大连是海滨城市比较凉爽,但是那地方潮气太大,实在是不太好呆,于是乎我打道回府来到了内陆家中。 回到家中发现老式的光猫被替换成了 最新的 HG6821M 。 按照铭牌上的说明,登录。 发现宽带设置这一项点进去后是空白,十分的神奇,于是在网上查找修改的方法,最后发现需要使用隐藏的超级用户进 阅读全文
posted @ 2018-07-30 15:51 Angry_Panda 阅读(12777) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月23日

摘要: 原文地址: https://blog.csdn.net/gjy211/article/details/51607347 常用编程语言及各种框架平台下的通用 .gitignore 文件 https://github.com/guojun007/gitignore (1).gitignore介绍 在工程 阅读全文
posted @ 2018-07-23 18:51 Angry_Panda 阅读(1344) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, 阅读全文
posted @ 2018-07-23 07:50 Angry_Panda 阅读(68756) 评论(1) 推荐(3) 编辑
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