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  • pdf文档 FPGA助力Python加速计算 陈志勇

    FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月19日,北京 2 ➢ Python 语言:易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具:库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用: 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境:软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品?如何实现 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 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。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算: ➢ 如何提高计算效率,提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑
    0 码力 | 34 页 | 4.19 MB | 1 年前
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  • pdf文档 07 FPGA 助力Python加速计算 陈志勇

    FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月20日,深圳 2 Ø Python 语言:易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具:库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用: 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境:软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品?如何实现 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 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。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算: Ø 如何提高计算效率,提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑
    0 码力 | 34 页 | 6.89 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2_FPGA助力Python加速计算_陈志勇

    FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年9月21日, 上海 2 Ø Python 语言:易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具:库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用: 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境:软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品?如何实现 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 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。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算: Ø 如何提高计算效率,提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑
    0 码力 | 33 页 | 8.99 MB | 1 年前
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  • pdf文档 FT 03 KC 基于Python Odoo信息化平台框架

    Python-Odoo 信息化平台框架 KC (YIUKEI CHOI) 目录 CONTENTS Odoo的发展及应用 基于Python-Odoo技术优势 基于Python-Odoo应用优势 Odoo平台信息化建设案例 Odoo的发展及应用 Odoo的发展 “Our mission is to help companies grow. We want to unleash companies’ Studio  图形化可视操作  简单的鼠标拖拽即可实现 功能的开发和定义  不受产品升级的影响,自 动 升级到新版本 物联网接入 智能机床 智能仪表 视频监控 蓝牙设备 POS 机器人 Odoo 国内外平台接口-第三方应用 Odoo全球应用 Odoo平台信息化建设案例 Odoo官方-法国Toyota案例 欧度科技-消防总队管理数字化平台 THANK YOU
    0 码力 | 21 页 | 1.96 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PyConChina2022-杭州-Pants:Python工程化必备构建工具-沈达

    Pants: Python工程化 必备构建工具 主讲人: 沈达 – 比图科技数据工程师 Pants 2 https://www.pantsbuild.org 面向任意规模代码仓库的高性能、可扩展、用户友好的构建系统。 由 主要实现 用 定义构建 对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短,我用Python 用户 JupyterLab
    0 码力 | 9 页 | 975.41 KB | 1 年前
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  • pdf文档 4_杨柳_基于Python构建高稳定可扩展的自动化测试集群

    0 码力 | 62 页 | 25.29 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2 张孝峰 Python与云 AWS的Python原生应用浅析

    Python与云 ——AWS的Python原生应用浅析 张孝峰 亚马逊AWS资深解决方案架构师 Python 30周年 Python发展时间线 2019/10 v3.8 v2.7.17 开始实现 1989/12 v0.9.0 1991/2 v1.0.0 1994/1 v2.0 2000/10 v2.5 2006/9 v2.6 2008/10 v3.0 2008/12 Web开发 • AI / 机器学习 • 自动化运维 • 网络爬虫 • 大数据分析 48 82 160 280 516 722 1017 1430 1,957 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 发布的功能和服务数量 AWS同样功能丰富 AWS向客户提供超过165项功能全面的服务 涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、 机 机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混 合云、虚拟现实与增强现实、媒体,以及应用开 发、部署与管理等方面。 如何管理和使用海量的云API Amazon Athena Amazon Redshift 超过165项服务 数千个不同的API AWS Tools and SDKs • Python (boto3) • C++ • PHP • .NET • Ruby • Java •
    0 码力 | 42 页 | 8.12 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Django、Vue 和Element UI 前后端原理论述

    将请求分发给相应的视图函数进行处理。 Rest Framework 是 Django 的扩展,用于快速构建 RESTful API 接口。通过 Rest Framework,可以定义 API 视图和序列化器,实现数据的序列化和反序列化,从而方便地 与前端进行数据交互。 MySQL 是一个关系型数据库,用于存储后端的数据。 前端开发(Vue+Element UI): Vue 是一种现代的 JavaScript 的错误。 提高项目可移植性:将项目的依赖放在虚拟环境中,可以使得项目在不同的计算机 或服务器上都能轻松地部署和运行,而不需要担心依赖问题。 简化依赖管理:虚拟环境可以将项目所需的依赖以及其版本信息保存在一个文件中 (例如 Pipfile.lock),这样可以方便地重现项目的开发环境,使得依赖的安装和管理更加 简单和自动化。 2、Pipenv 介绍 Pipenv 是 Python 的一个包管理工具和虚拟环境管理工具,它是为了解决 Django(一个流行的 Python Web 框架)开发的。DRF 提供了一系列工具和功能,使得 构建 RESTful API 变得简单、灵活和高效。 DRF 的主要特点和功能包括: 序列化:DRF 提供了序列化器,可以将数据对象转换成 JSON 等格式,以便于在 API 中进行传输。同时,它也可以将传入的 JSON 数据反序列化为数据对象,便于在后端进行 处理。 视图:DRF 提供了各种视图类,用于处理
    0 码力 | 61 页 | 6.84 MB | 1 年前
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  • pdf文档 5 刘知杭 静态类型的Python

    Lyzh(刘知杭) 目录 CONTENTS 有关类型的概念 使用mypy对Python源 代码进行静态分析 代数数据类型 拓展知识 关于类型的一些基本概念 有类型不等于有类型系统 动态语言类型化的必要性 不久前的一个案例 正文 类型的概念 CPython定义了PyObject这个 结构体作为对象头。 CPython中的类型,是指在对 象头中指向类型元信息的指针。 CPytho 。 类型系统就是一种轻量级的形式化方法,它通常被植入编译器或程序分析器中进行自动校验。 从而让那些不熟悉底层理论的程序员也可以使用它们。 这类轻量级技术中还包括模型检测(Model checking),运行时验证(Runtime verification)和类型系统(Type system)等等。其中类型系统最流行,发展最完善。 在计算机科学中,形式化方法(Formal method)是一种数学方法。旨在能像其它工程学科 为动态语言添加类型系统需要考虑到过渡与历史包袱 一种叫做渐进式类型系统的东西完美的符合了这个应用场景 这种类型系统同时允许动态类型与静态类型的存在 声明类型系统、鸭子类型与结构类型系统 类型系统的分类——声明式类型系统与结构化类型系统 声明类型系统通过名字来检查类型 鸭子类型——一个object,你看它长得像鸭子,行为也像鸭子,那他就是鸭子。 结构类型系统检查类型的形状而非名字 MYPY与Python标准支持 P
    0 码力 | 42 页 | 6.87 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.4 textwrap --- 文本自动换行与填充 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 12 数据持久化 389 12.1 pickle --- Python 对象序列化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 389 12.2 copyreg . . . . . . 404 12.3 shelve --- Python 对象持久化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405 12.4 marshal --- 内部 Python 对象序列化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前
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