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 x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 Ø 设计语言：硬件描述语言（HDL）是一种用来设计数字逻辑系统和描述数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog 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 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。 Ø 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 Ø 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism

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 x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 Ø 设计语言：硬件描述语言（HDL）是一种用来设计数字逻辑系统和描述数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog 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 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。 Ø 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 Ø 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism

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 x86 ➢ 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算： ➢ 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 ➢ 设计语言：硬件描述语言（HDL）是一种用来设计数字逻辑系统和描述数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog 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 ➢ 工业市场：工业伺服、控制器、安防相机、机器视觉、超声设备等。 ➢ 消费类和广播设备：电视台演播设备、电视墙 ➢ 测量测试仪器：示波器、信号发生器、逻辑分析仪等 FPGA 介绍 5 串行计算和并行计算 1 GHz 126 clock cycles = 8 MSPS / MAC unit 传统的基于 DSP 计算 - Serial 基于 FPGA 计算 - Parallelism

在无序区间抽出一张扑克牌，插入至有序区间的正确位置；完成后最左 3 张扑克已经有序。 4. 不断循环以上操作，直至所有扑克牌都有序后终止。 以上整理扑克牌的方法本质上就是「插入排序」算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排 序库函数中都存在插入排序的身影。 Figure 1‑2. 扑克排序步骤 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给收银员付了 100 元，则收银员需要给我们找 另一方面，数字零的原码有 +0 和 −0 两种表示方式。这意味着数字零对应着两个不同的二进制编码，而这 可能会带来歧义问题。例如，在条件判断中，如果没有区分正零和负零，可能会导致错误的判断结果。如果 我们想要处理正零和负零歧义，则需要引入额外的判断操作，其可能会降低计算机的运算效率。 +0 = 00000000 −0 = 10000000 与原码一样，反码也存在正负零歧义问题。为此，计算机进一步引入了「补码」。那么，补码有什么作用呢？ com 42 单，更容易进行并行化处理，从而提高运算速度。 然而，这并不意味着计算机只能做加法。通过将加法与一些基本逻辑运算结合，计算机能够实现各种其他的 数学运算。例如，计算减法 ? − ? 可以转换为计算加法 ? + (−?) ；计算乘法和除法可以转换为计算多次加 法或减法。 现在，我们可以总结出计算机使用补码的原因：基于补码表示，计算机可以用同样的电路和操作来处理正数 和负数的加法，不

“如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前， 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计

Mobile App @ 1.5 年 Cloud Computing @ 技术关注： 云计算：架构、大数据、计算优化 机器学习：深度学习、自然语言处理 语言：Python、Go、Scala、Lua Web：爬虫 2016的目标：Web爬虫＋深度学习＋自然语言处理 ＝ ？ Microso� Apple AWS 今年最激动人心的事件？ 2016.1.28 “Mastering the game of 提高模型精度 什么是深度学习？ "深度学习是机器学习的一个分支，是一组在多个层次上 学习的算法，分别对应不同级别的抽象" 深度学习 VS. 机器学习 ML 的算法包括监督学习和无监督学习 适用非线性处理单元的多层次的特征提取和转换 基于对多个层的特征或者表象的学习，形成一个由低级 到高级的层次结构特征 传统的机器学习关注于特征工程,深度学习关注于端到 端的基于原始数据的学习 为什么需要深度学习？ 语音– 音频、频段、波长、调制等等 ... 深度学习的优势 特性自动推导和预期结果的优化调整 可变的自动学习的健壮性 重用性－相同的神经网络的方法可用于许多应用和数据 类型 通过利用GPU的大规模并行计算－可扩展的大容量数据 深度学习的开发框架 Torch (NYU,2002), Facebook AI, Google Deepmind Theano (University of Montreal

“如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前， 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 Question 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …

2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 图 2‑5 尾递归过程 � 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化， 因此即使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 � 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, … ，求该数列的第 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略至关重要。 ‧ 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略直接或间接地应用了这种思维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.2.3 两者对比 总结以上内容，如表 2‑1 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比

2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都存在插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 24 图 2‑5 尾递归过程 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即使函数 是尾递归形式，但仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 � 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, … ，求该数列的第 本质上看，递归体现“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略是至关重要的。 ‧ 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略都直接或间接地应用这种思维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作 呢？ 1.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 6 文本处理服务 109 6.1 string --- 常见的字符串操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564 14.3 netrc --- netrc 文件处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 565 14.3.1 netrc 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 637 16.2 io --- 处理流的核心工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 638 16.2.1 概述