協同編程

A. 計算機的發展預測

以平均每18個月的速度翻一番，這就是摩爾定律。

你看到的2G內存不足為題，是針對家用PC來說的，甭說以後的幾年，前幾年的伺服器內存就能達到幾十GB，大型計算機和巨型計算機的內存容量會更高。

我國前不久研製成功的「天河一號」千萬億次超級計算機的內存容量高達98TB，1TB＝1024GB，你就算吧。

家用PC對於普通人來說滿足需求了，但是對於更高深的領域，比如科學計算，大量的信息處理，對於計算機的性能要求也就越來越高，單從98TB這個龐大的內存容量來看，是有必要的。

以下是天河一號的詳細配置。

系統配置

–6144個通用處理器（3072x2 Intel Quad Core Xeon E5540 2.53GHz/E5540 3.0GHz）；
–5120個加速處理器（2560 ATI Radeon 4870x2 575MHz）
–內存總容量98TB ；
–點點通信帶寬40Gbps ；
–共享磁碟總容量為1PB
硬體系統
–計算陣列、加速陣列、服務陣列，以及互連通信子系統、I/O存儲子系統和監控診斷子系統等
計算陣列
–2560個計算結點 ；
–每個計算結點集成2個Intel CPU，配32GB內存 。
加速陣列
–2560個加速結點；
–每個加速結點含2個AMD GPU、 2GB顯存 。
服務陣列
–512個服務結點 ；
–每個服務結點含2個Intel EP CPU、32GB內存 。
互連通信子系統
–採用兩級Infiniband QDR互 ；
–單個通信鏈路的通信帶寬為40Gbps、延遲1.2μs 。
I/O存儲子系統
–採用全局分布共享並行I/O系統結構 ；
–磁碟總容量1PB 。
監控
–採用分布式集中管理結構，實現全系統的實時安全監測、系統控制和調試診斷等功能
軟體系統
–操作系統、編譯系統、資源管理系統和並行程序開發環境等四部分組成 。
操作系統
–操作系統採用64位Linux ；
–面向高性能並行計算、支持能耗管理、虛擬化和安全隔離等進行了針對性設計 。
編譯系統
–支持C、C++、Fortran77/90/95、java語言；
–支持OpenMP、MPI並行編程 ；
–提供異構協同編程框架，高效發揮CPU和GPU的協同計算能力 。
資源管理
–提供全系統資源統一視圖，實現多策略資源分配與作業調度，有效提高資源利用率和系統吞吐率
並行程序開發環境
–並行程序開發環境提供一體化圖形用戶界面，支持應用程序的調試和性能分析 。
峰值性能
1.206PFlops，LINPACK測試性能563.1TFlops@575MHz，超過2009年6月TOP500第四位 ；
系統能效
431.7MFlops/W，超過2009年6月Green500第五位 。
操作系統
符合B2級安全標准，提供基於隔離的用戶安全工作環境
提供統一的全系統資源管理視圖、友好的系統管理使用界面、一體化的並行應用集成開發環境和虛擬化的網路計算環境
可廣泛應用於
–石油勘探數據處理；
–生物醫葯研究；
–航空航天裝備研製；
–資源勘測和衛星遙感數據處理；
–金融工程數據分析；
–氣象預報和氣候預測；
–海洋環境數值模擬；
–短臨地震預報；
–新材料開發和設計；
–土木工程設計；
–基礎科學理論計算等。

B. 聽說用勤哲Excel伺服器搭建協同開發平台很方便，對編程有要求嗎

放心，不需要懂編程，而且不依賴軟體開發人員，很容易，可以說是會用Excel就行。

C. java與php做web開發 最大的區別在那 為什麼好多用java的

PHP和Java都是現在比較流行的二種編程語言。
對於許多新手來說，都會思考如果學的時候，該學哪種語言呢？下面這篇文章給大家整理兩者的區別以及一些選擇建議，一起來看看吧。
二、簡介
PHP與Java作為兩種截然不同的程序開發語言，無論是技術層面還是發展空間，亦或是市場份額佔比，都有著不同的表現方式，理念上的不同導致了Java和PHP在Web應用開發上顯示了不同的結果。若要一定追根到底，深究PHP與Java究竟哪個更好？

簡而言之：PHP是一種解釋執行的腳本語言，語法和c語言類似，易學易用，不懂電腦的非專業人員稍經學習也能使用PHP；而Java要先編譯成Class文件，然後在Java虛擬機上執行，Java開發需要熟悉Java語法以及一些核心的架構，從而實現一種可復用的、跨平台的軟體，Java比PHP要難學的多。

那麼PHP與Java在Web開發上又有何區別呢？哪個最適合的Web開發語言？
三、 語言比較

PHP是解釋執行的伺服器腳本語言，首先php有簡單容易上手的特點。語法和c語言比較象，所以學過c語言的程序員可以很快的熟悉php的開發。而java需要先學好java的語法和熟悉一些核心的類庫，懂得面向對象的程序設計方法。所以相對而言，php更好學一些。

Java首先要編譯成位元組碼.class文件，然後在java虛擬機上解釋執行。Java的Web開發首先最容易想到的就是JSP(現在已經到JSP2.0)，原來的java的Web開發都是用servlet來實現的，用servlet來開發需要程序員在java的源文件中嵌入大量的html代碼。所以後來就出現了JSP,JSP可以方便的嵌入到html文件當中，其實jsp文件在伺服器上執行的時候首先會被應用伺服器轉換成servlet，然後再編譯執行。Jsp可以通過servlet和JavaBean的支持產生強大的功能。JavaBean 是一種可復用的、跨平台的軟體組件。使用javabean可以方便的實現java代碼和html的分離，能夠增強系統的功能和軟體的復用性。

Java的Web開發屬於SUN公司定義的J2EE其中的規范。而且在J2EE中包括了java的Web開發的所有方面，如：JSP、Servlet、JDBC、JNDI、JAVABEAN、EJB等等。J2EE就特別適合於做大型的企業級的應用。
四、技術架構

java是純面向對象開發，功能強大，分支眾多，沒有java不能做的軟體。C/S也好B/S也好。從功能上講，沒有語言可以和java相比。

PHP屬於後起之秀，吸收了java和c以及perl等語言優點，專注互聯網領域。WEB領域PHP擁有得天獨厚的優勢，WEB領域沒有語言可以和他比。

Java語言相比PHP有明顯的優勢，Java使用的是面向對象的系統設計方法，而PHP還是採用面向過程的開發方法。PHP只能實現簡單的分布式兩層或三層的架構，而JAVA可以實現多層架構。資料庫層（持久化層）、應用（業務）邏輯層、表示邏輯層彼此分開，而且現在不同的層都已經有一些成熟的開發框架的支持。例如Struts就是利用Java的web開發技術實現了MVC的設計模式，而在業務邏輯層也有Spring框架，資料庫持久化層有Hibernate等框架。這些框架可以方便開發者高效、合理、科學得架構多層的商業應用。
五、資料庫訪問速度比較

Java通過JDBC來訪問資料庫，通過不同的資料庫廠商提供的資料庫驅動方便地訪問資料庫。訪問資料庫的介面比較統一。
PHP對於不同的資料庫採用不同的資料庫訪問介面，所以資料庫訪問代碼的通用性不強。例如：用Java開發的Web應用從MySQL資料庫轉到Oracle資料庫只需要做很少的修改，而PHP則需要做大量的修改工作。

從數學運算和資料庫訪問速度來講，Java的性能也優於PHP。實際上，對於跨平台的大型的企業應用系統來講，Java幾乎已經成為唯一的選擇（微軟.NET不支持跨平台），但是在於Web網站應用開發來講，Java卻面臨著被PHP邊緣化的危險，幾乎所有的虛擬主機都支持PHP+MySQL，而支持Java的卻少之又少，在資源上，網上有不計其數的PHP資源，很多著名的大型網站（例如Facebook、Mediawiki等）都是基於PHP的，而成功的Java網站卻寥寥無幾。

盡管Java的數學計算和資料庫訪問都有優勢，架構也相當完美，但是PHP卻可以簡單輕松地支持高強度Web訪問，能夠快速開發應用，支持PHP的虛擬主機多如牛毛，使得用PHP開發一個網站比用Java開發一個網站要快得多，容易的多。Java所擁有的優點只適合傳統的以軟體項目為核心的開發模式，而PHP更適合於以客戶為核心的SaaS的開發模式，因此，PHP目前在Web網站開發的優勢完全是因為Web網站開發的特殊性而導致的，並非編程語言特性所決定。
六、開發成本比較

PHP最經典的組合就是：PHP + MySQL + Apache。非常適合開發中小型的Web應用，開發的速度比較快。而且所有的軟體都是開源免費的，可以減少投入。

Java的Web應用伺服器有免費Tomcat、JBoss等，如果需要更好的商業化的服務有：Web Sphere和 Web logic。
七、源代碼安全

PHP開發的程序的源代碼都是公開的，他人拿到php開發的程序後都可以進行修改。

Java開發的程序，最後用戶拿到的是只是一些編譯好的class類，無法看到完整的源代碼，安全性高。

八、總結
綜上所述，個人認為，PHP適合於快速開發，中小型應用系統，開發成本低、易學，能夠對變動的需求作出快速的反應，在調試、發布上，PHP也較Java簡單。

而Java適合於開發大型的應用系統，應用的前景比較廣闊，系統易維護、可復用性較好。Java的理念是「一次編寫，到處運行」，Java在應用框架底下的架構是無與倫比的，遠勝過其他任何語言，Java的框架利於大型的協同編程開發，系統易維護、可復用性較好。還有，同樣功能的系統用Java開發的系統要比PHP開發的系統的價格要高。

D. PHP和Java主要區別在哪相比較而言，哪個就業前景會更好一些

一、 語言比較

1、PHP是解釋執行的伺服器腳本語言，首先php有簡單容易上手的特點。語法和c語言比較象，所以學過c語言的程序員可以很快的熟悉php的開發。

2、Java首先要編譯成位元組碼.class文件，然後在java虛擬機上解釋執行。Java的Web開發首先最容易想到的就是JSP(現在已經到JSP2.0)，原來的java的Web開發都是用servlet來實現的，用servlet來開發需要程序員在java的源文件中嵌入大量的html代碼。所以後來就出現了JSP,JSP可以方便的嵌入到html文件當中，其實jsp文件在伺服器上執行的時候首先會被應用伺服器轉換成servlet，然後再編譯執行。Jsp可以通過servlet和JavaBean的支持產生強大的功能。JavaBean
是一種可復用的、跨平台的軟體組件。使用javabean可以方便的實現java代碼和html的分離，能夠增強系統的功能和軟體的復用性。

二、技術架構

1、java是純面向對象開發，功能強大，分支眾多。從功能上講，沒有語言可以和java相比。

2、PHP屬於後起之秀，吸收了java和c以及perl等語言優點，專注互聯網領域。WEB領域PHP擁有得天獨厚的優勢，WEB領域沒有語言可以和他比。

三、資料庫訪問速度比較

1、Java通過JDBC來訪問資料庫，通過不同的資料庫廠商提供的資料庫驅動方便地訪問資料庫。訪問資料庫的介面比較統一。

2、PHP對於不同的資料庫採用不同的資料庫訪問介面，所以資料庫訪問代碼的通用性不強。例如：用Java開發的Web應用從MySQL資料庫轉到Oracle資料庫只需要做很少的修改，而PHP則需要做大量的修改工作。

Java所擁有的優點只適合傳統的以軟體項目為核心的開發模式，而PHP更適合於以客戶為核心的SaaS的開發模式，因此，PHP目前在Web網站開發的優勢完全是因為Web網站開發的特殊性而導致的，並非編程語言特性所決定。

四、開發成本比較

PHP最經典的組合就是：PHP + MySQL +
Apache。非常適合開發中小型的Web應用，開發的速度比較快。而且所有的軟體都是開源免費的，可以減少投入。

Java的Web應用伺服器有免費Tomcat、JBoss等，如果需要更好的商業化的服務有：Web Sphere和 Web logic。

五、源代碼安全

PHP開發的程序的源代碼都是公開的，他人拿到php開發的程序後都可以進行修改。

Java開發的程序，最後用戶拿到的是只是一些編譯好的class類，無法看到完整的源代碼，安全性高。

六、總結

綜上所述，PHP適合於快速開發，中小型應用系統，開發成本低、易學，能夠對變動的需求作出快速的反應，在調試、發布上，PHP也較Java簡單。

而Java適合於開發大型的應用系統，應用的前景比較廣闊，系統易維護、可復用性較好。Java的理念是「一次編寫，到處運行」，Java在應用框架底下的架構是無與倫比的，遠勝過其他任何語言，Java的框架利於大型的協同編程開發，系統易維護、可復用性較好。還有，同樣功能的系統用Java開發的系統要比PHP開發的系統的價格要高。

IT行業總體來說都是供不應求的。

E. C語言與汽車工業的關系

自動化是個非常廣泛的領域，C語言目前在自動化領域中的地位主要體現在嵌入式系統上，主要是由於C語言佔用內存小（相對於C++），對於汽車工業中的自動化研究而言，C語言是必須要學習的（記住是必須）。
如果你還要在圖像或是智能識別等領域有所發展，建議學習一下C++、Matlab和C#，現在協同編程挺普遍的。匯編語言也很重要，但是現在使用匯編的人已經越來越少了，原因也很簡單，現在的片子，存儲空間已經不是51單片機可以相比的了，速度也變快了。

F. 如何成為一名頂級戰鬥力的數據分析師

如何成為一名頂級戰鬥力的數據分析師
不知道大家以前聽沒聽說過「10x Developer」這個詞，如果你連聽都還沒聽說過，那可真是時候考慮放棄自己的程序猿事業了。就像傳說一樣，一些程序猿的戰鬥力能達到同行的10倍，也就是說一個10x程序猿能夠替換一個10人的開發團隊。
本篇文章我們就針對數據科學，來談一談如何才能成為一名傳說中的10x老司機。本文作者主要從事數據挖掘及處理方面的開發工作，是西雅圖女性程序員俱樂部PyLadies創始人，曾在PyData Seattle 2015上做過關於通過自然語言處理和機器學習調查用戶體驗的主題演講。
以下正文
最近我在PyData Seattle(https://pydata.org/seattle2017/)發表了一個關於如何通過借鑒開發社區的提示和竅門來提高數據科學技能的主題演講。這些建議將幫助開發者成為一名非常受團隊成員和其他人歡迎的數據科學方面的老司機。
這篇文章分為五部分，其中包括：
10x開發者的歷史和爭議
項目設計
代碼設計
工作工具
生產模式
當然，如果你想觀看原始演講的視頻，可以點擊這里
10x開發人員，顧名思義，就是比普通開發人員生產力高出10倍的人。
一個10x的開發人員，不只是能在一定時間內比普通開發人員生產更多代碼，還能像boss一樣調試bug，代碼里的bug也更少。因為他們會測試代碼，指導初級開發人員，編寫自己的文檔，並且擁有很多其他技能來讓自己超越僅僅知道如何寫代碼的境界。

H. Sackman，W. J. Erikson和E. E. Grant在1968年進行了一個叫做「比較在線和離線編程性能的探索性實驗研究」的實驗，發現程序員在完成寫代碼的任務上有很大的時間差異。
雖然該實驗選取的被研究人員平均開發經驗已經達到了七年之久，但相互之間的時間差異卻能達到驚人的20倍。
雖然該實驗的設計存在一定的缺陷，例如將使用低級語言的程序員和使用高級語言的程序員混合到了一起，但之後越來越多的研究都發現了類似的結果。
雖然關於到底存不存在10x開發人員仍有著廣泛的爭論，但本文重點關注的不是這些，而是關注開發人員，如何通過從那些經驗豐富並且被認為開發速度更快的人那裡得到的提示和竅門，成為一名更有生產效率的數據科學家。

你得真正了解業務
不管你是為教育、生物技術還是金融公司工作，都應該至少對解決問題的業務有一個比較深入的了解。
為了有效地溝通數據分析背後的故事，你應該了解是什麼在驅動業務，並且了解業務目標。
例如，如果你負責優化食品卡車的位置，那麼你就需要了解客流量，競爭，該地區發生的事件，甚至天氣。你需要想了解公司為什麼要優化位置。可能是因為公司要增加現有卡車的銷售量，或者是想要增加卡車數量。
哪怕你可能是今天在搜索網站工作，明天就到了金融公司去當數據科學家，你也應該為了使你的分析與利益相關者相關知道是什麼讓業務成為可能。
你還應該了解你所在項目的業務流程，例如知道誰需要簽署最終結果，一旦你負責的部分完成，數據模型被傳遞給誰，以及預期的時間表是如何安排的。
最後，你應該確保你知道這個項目的利益相關者是誰，並且能夠向不懂技術的利益相關者講明白這個項目實際的效果。就像是成為教育工作者一樣，並能夠向不懂技術的利益相關者講明白為什麼達成目標可能需要比他們預期的更多時間或資源。
當你了解了利益相關方的目標，並能夠確保你溝通技術，專業知識和建立解決方案所需的時間，那麼你在你們公司的價值一定會變得更大。

你得真正了解數據
了解業務很重要，了解數據更重要。你需要知道數據該怎樣提取，何時提取，誰負責質量控制，為什麼數據會可能存在差距(例如供應商的變化或提取方法的變化)，什麼可能會丟失，並且哪些其他數據源可以被添加進來以創建一個更准確的模型。
這真的需要你去和不同的團隊交談，並且不斷地提出問題。不要害怕問他們正在做哪些工作，也不要害怕跟他們討論你正在做哪些工作，因為你永遠不知道大家是不是在做重復的工作，或者他們是否有一個更干凈的版本的數據，而這恰恰是你需要數據。這樣可以節省你大量查詢資料庫的時間，例如對SiteCatalyst進行多個API調用。

為什麼在項目設計過程中多花費一些時間和精力可以讓你成為10x數據科學家?
你只需要做那些需要完成的工作(在寫代碼之前已經思考過)，這樣就可以快速完成項目，因為你會減少工作量!
通過在客戶/用戶認為他們需要的東西和他們真正需要的東西之間發現不同，你就能把自己定位成這個領域的專家和共識的制定者。
你會鞏固自己對問題的理解，從而減小犯那些重大錯誤的幾率。
你得懂得代碼設計
雖然在設計代碼時有很多非常好的實踐，但其中有一些非常突出的細節將大大增加你的生產效率。
我第一次聽到關於清晰度或清晰度勝過聰明才智的論述是在大學寫作課。 被自己一時的聰明想法抓住，並使用今天剛想到的最新詞彙來表述想法是很容易的一件事，但是像編程一樣，你這樣做不僅可能會混淆自己，還會混淆別人。(小編註：比如不按變數命名規則，每次都是a，b，c。。。真的在日後看代碼的時候很崩潰)

在上面的Scala示例中，第一行顯示了使用簡寫語法的sortBy方法。雖然簡明扼要，但很難想像下劃線代表什麼。雖然這是許多人在匿名函數中表示參數名稱的常見模式，但對於不太高級的開發人員(或者當你過了一段時間再看你的代碼)時，搞明白代碼到底代表什麼的做法就變得很頭痛了。
在第二個例子中，我們起碼使用了一個參數名稱，加上它還顯示了賦值，我們可以看到它是通過序列x中的最後一個元素排序的。
當代碼不怎麼抽象的時候，之後的調試才會更容易，所以在第三個例子中，我明確命名了我的參數，以便它表示數據。
當你的大腦必須要經歷每一步，或者查找或回想代碼的簡寫代表什麼的時候，調試會需要更長的時間，添加新函數也會需要更長的時間，因此即使使用上述示例的簡寫可以簡潔而快速地輸入，從長遠來看，明確命名參數對你和他人都會是有利的，從而避免你們耍小聰明犯下的錯。

雖然我們不會檢查緩存，但我們將介紹命名的重要性。想像一下，你正在查看一些舊的代碼，你會看到序列按Scala示例進行排序：
sortBy(x => -x._2)
使用單個字母來命名序列根本提供不了有用的信息，因為當你可能從API，資料庫或Spark中的數據流中提取數據時，你必須運行代碼才能看到」x」到底代表什麼。
所以保持與之前Scala的示例的代碼應該是：
sortBy(clothesCount => -clothesCount._2)
這樣你就可以知道我們正在對什麼進行排序，甚至不用運行代碼。
但是，有時使用X作為變數名稱卻很好。例如，X通常用於機器學習庫，其中X表示觀察到的數據，而y是試圖預測的變數。在這種情況下，使用這個領域約定俗成的表示，如「模型」，「擬合」，「預測」和「x」和「y」等欄位是最好不過的。
除了數據科學方面的要求，你還要遵循你所使用的語言的編程語言慣例。例如，我建議你去檢查一下文檔，如PEP for Python，來了解最佳做法。
通過規范你的命名約定，並通過清晰而不是耍小聰明的代碼，它將使重構和調試更容易和更快。按照這兩個代碼設計的竅門，你將走上成為10x數據科學家的道路。

保持代碼樣式一致，與剛剛我們說的保持命名約定一樣重要。要獲得一些基本的風格點，你應該堅持一種情況，不要在同一個腳本中混合使用駝峰式大小寫和snake的命名規范，否則的話，你的代碼很快就會變得難以閱讀和瀏覽。另一種你應該保持一致的方法是同一種任務要堅持使用相同方法。
例如，要從字典中刪除重復項，並且需要在代碼的好幾個位置處執行此操作，那麼就不要僅僅因為在Stack Overflow網站上看到過就使用其他創造性的方法來執行操作。使用最清晰和最不聰明的方法來讓你的代碼和腳本保持一致。並且，我還要再次強調，一致性的目的是為了避免讓你自己和其他人混淆，這將有助於你更快地進行調試!(請注意，我們這段話的核心是調試)。

還記住我們剛剛談到的，必須在代碼中的多個地方刪除字典中的重復項嗎?使用函數，你就不需要多次重寫代碼。當然，即使你不重用代碼，把代碼封裝在函數中也是至關重要的最佳做法。你的函數應該很小，小到只能做一件事情，以便可以重復調用。
當你不使用函數時，經常會有有全局變數導致命名沖突，代碼不可測試和代碼的不斷重復。
通過使用函數，你的代碼就可以自由組合，更易於編寫測試單元。
但是不要僅僅止步於寫一些只做一件事情的小函數，請務必抽象你的函數，以便重新使用它們 - 這樣有助於降低代碼冗餘度，並能加快你的開發時間，這樣做下去至少讓你成為一個2x 程序猿。

盡管不太常見，但代碼設計中很重要的一點是使用樁代碼。樁代碼是簡單的mock類以及函數，可以顯示輸入，輸出和注釋，並為代碼提供一個大綱。在你開始實際編寫代碼之前，使用樁代碼會讓你先考慮代碼，並可以幫助你避免怪異的義大利面條式的代碼。你會注意到你在編寫代碼之前有哪些重復的代碼，並且會考慮最合適的數據結構。
上面的代碼示例給我們展示了注釋和文檔。要真正成為一個被同事喜歡的程序猿，並提高自己作為一名數據科學家的效率，就要會寫有用的簡明扼要的注釋。這不僅應該包括關於代碼段的注釋，還包括其輸入和輸出。
此外，關於docstrings可能最酷的是，它們可以通過大多數語言的庫轉換為文檔。例如Python有一個名為Sphinx的庫，可以讓你將docstrings轉換成完整的文檔。
你現在可能知道你的代碼是什麼，但當你嘗試調試或添加函數時，你和其他人將非常開心有注釋。

無論你使用什麼語言編寫代碼，請記得使用異常處理，並為你自己，同事和最終用戶留下有用的錯誤信息。上面的代碼顯示了一個停止函數，能夠傳遞來自正在調用的API的錯誤消息。
如果數據不是API需要的，那麼它就會引發一個有用的錯誤消息。在你自己的代碼中，你可以在停止函數中寫一個消息，幫助用戶：
stop(paste0(「Make sure all your inputs are strings: 」, e))

以上示例來自「Hitchhikers Guide to Python」，它使用Python測試庫Pytest。
盡管編寫測試單元對於開發人員來說相當普遍，但這在數據科學領域卻很少使用。當然，你可以使用交叉驗證，混淆矩陣和其他方法來驗證你的模型。 但是，你是否測試了正在為你獲取數據的查詢? 你使用的各種方法是如何清理和轉換數據的，你的模型需要它們嗎? 這些方面對於安全防範「Garbage in, garbage out」(小編註：這兩個單詞的意思是，如果將錯誤的、無意義的數據輸入計算機系統，計算機自然也一定會輸出錯誤、無意義的結果。)至關重要。 當你測試代碼時，不僅這兩個未來的證據可以反映可能引入錯誤的變化，而且當你有能力自己給自己檢查代碼時，每個人都會認為你就像一個搖滾明星一樣耀眼，因為一旦代碼被用於實際生產就會發現bug非常少。

為你的項目使用版本控制是成為10x數據科學家的重要一步。這最明顯的好處是保存模型的不同版本，既可以輕松地進行團隊工作，也可以通過在存儲庫中使用版本控制進行備份，防止在筆記本電腦被盜或硬碟驅動器墜毀的情況下丟失工作。
在beta版中，有一個名為Data Version Control的開源數據版本控制項目，對於數據科學工作流程來說看著很有希望。 它依靠Git，並允許通過構建數據依賴圖來跨團隊重現項目。你的數據會與你的模型分開保存，它與其他版本控制項一樣工作，允許你回滾到以前保存的備份。

10x開發人員知道使用正確的工具來完成工作，無論是使用庫來節省時間，切換語言以實現性能，還是使用API，而不是自己從頭構建解決方案。
比方說你現在有一些Twitter或其他社交數據要用來進行情緒分析。一個選擇是自己標注數據，訓練自己的模型，另一個則是使用預先訓練的模型。不去自己建立每個數據模型來重新造輪子是很薄的。使用最適合工作的工具，即使這意味著使用你沒有構建過的工具。

我們都寫過一個與Cron工作配對的Bash腳本來自動化一些報告，但是，在你花費一些時間嘗試調試由Cron自動執行的其他人撰寫的報告時，你甚至不知道它在哪裡運行，你會意識到必須有更好的方法才行。通過使用自動化工具，如Puppet，Chef，Ansible或任何其他流行的自動化工具，你就可以從集中的位置運行你的工作，因此調試他人(或你自己)的工作就能快很多。

有時你可能找不到一個團隊來負責你設計的模型，這個時候就需要知道如何自己部署自己的模型。
雖然上面那副圖中的提供商之間有很多差異，但它們包含了從難以置信的易用性到你需要的更多的設置和知識。本節的內容其實可以單獨成為一個話題。如果你想了解有關模型託管的更多細節，可以查看我們的其他幾個不同的報告，分別介紹部署模型(https://blog.algorithmia.com/building-intelligent-applications/)以及部署和擴展你的深度學習模型(https://blog.algorithmia.com/deploying-deep-learning-cloud-services/)。
可能是致命傷的事情：
易用性
成本(包括附加組件和隱藏成本，如託管數據)
投標人鎖定
語言可用性
通過了解如何部署模型，你才有能力通過數據來講述故事，輕松地與團隊成員共享(不管使用哪種語言)或將其部署到生產環境中，從而與數千用戶共享。這將幫助你成為10x-er，因為一旦了解了這一點，你就可以創建更多性能更高的模型，使用戶開心。當用戶開心時，企業主就會開心。

成為10x數據科學家的技巧
為了讓這篇文章圓滿，這里有一些關於如何成為10x數據科學家的最受歡迎的技巧：
模式匹配。這來自於以前遇到類似問題並意識到可以重用或修改當前問題解決方案的經驗。
了解如何解釋你的代碼 - 給自己和其他人。 這意味著你可以在白板上，做/得到代碼甚至協同編程。要習慣於談論你的代碼和思考過程。
了解如何/何時退出並重新開始。如果你意識到有一個更好的方法來解決問題，那就不要害怕重新開始。最好就是重新開始，做一個更好的方法來完成，而不是放出一些不是最佳或高性能的東西。
創建你自己的Gists庫，或通過GitHub或其他託管服務的存儲庫組織代碼片段。

最後，回顧整篇帖子，如何成為一個10x的數據科學家和如何調試其實是相同的主題。每個10x的開發人員都可以想像成一個主調試器，因為這個規則就是無論你的代碼多長，你都可以將它乘以10，並得到你需要調試的時間。成為一個很好的調試器的一個竅門就是使用異常處理，你可以在IDE中使用調試器，你可以通過代碼查找邏輯中的錯誤，並檢查涉及錯誤的庫的源代碼，以確保你正在傳遞代碼需要的內容。
即使你從這個帖子只得到了幾點收獲，恭喜你，你已走上了成為10x數據科學家的道路。
當然，能不能抵達道路的盡頭，就看你自己咯。

G. 世界超級計算機500強的超級計算機系統

「天河一號」採用CPU和GPU相結合的異構融合計算體系結構，硬體系統主要由計算處理系統、互連通信系統、輸入輸出系統、監控診斷系統與基礎架構系統組成，軟體系統主要由操作系統、編譯系統、並行程序開發環境與科學計算可視化系統組成。總體技術指標如下：
（1）峰值速度4700TFlops，持續速度2566TFlops（LINPACK實測值），內存總容量262TB，存儲總容量2PB。
（2）計算處理系統：包含7168個計算結點和1024個服務結點。每個計算結點包含2路英特爾CPU和一路英偉達GPU，每個服務結點包含2路飛騰CPU。全系統共計23552個微處理器，其中英特爾至強X5670 CPU（2.93GHz、6核）14336個、飛騰－1000 CPU（1.0GHz、8核）2048個、英偉達M2050 GPU（1.15GHz、14核/448個CUDA核）7168個，CPU核共計102400個，GPU核共計100352個。
（3）互連通信系統：採用自主設計的高階路由晶元NRC和高速網路介面晶元NIC，實現光電混合的胖樹結構高階路由網路，鏈路雙向帶寬160Gbps，延遲1.57us。
（4）輸入輸出系統：採用Lustre全局分布共享並行I/O結構，6個元數據管理結點，128個對象存儲結點，總容量2PB。
（5）監控診斷系統：採用分布式集中管理結構，實現系統實時安全監測、控制和調試診斷。
（6）基礎架構系統：採用高密度雙面對插組裝結構，冷凍水空調密閉風冷散熱。環境溫度10℃～35℃，濕度10%～90%。
（7）操作系統：64位麒麟Linux，面向高性能並行計算優化，支持能耗管理、高性能虛擬計算域等，可廣泛支持第三方應用軟體。
（8）編譯系統：支持C、C++、Fortran77/90/95、Java語言，支持OpenMP、MPI並行編程，支持異構協同編程框架，高效發揮CPU和GPU的協同計算能力。

H. v3燈光控台怎麼可以同步

摘要 為了解決音、光、畫不同步的問題，根據演播廳現有設備的特性，利用MIDI信號將音頻系統、燈光系統連接起來，另外，使用MA2控台和MAVPU來控制燈光系統和LED屏幕系統同步。通過上述辦法，就可以把音頻系統、燈光系統和LED屏幕系統互聯互通起來，改造成一個由MIDI同步燈光和LED屏幕的聯控系統，實現音、光、畫效果的同步演繹

I. 中國運算速度最快的計算機是什麼

天河一號,2010年11月14日，國際TOP500組織在網站上公布了最新全球超級計算機前500強排行榜，中國首台千萬億次超級計算機系統「天河一號」雄居第一。009年10月29日，隨著第一台國產千萬億次超級計算機在湖南長沙亮相，作為算盤這一古老計算器的發明者，中國擁有了歷史上計算速度最快的工具。 天河一號千萬億次超級計算機系統每秒鍾1206萬億次的峰值速度，和每秒563.1萬億次的Linpack實測性能，使這台名為「天河一號」的計算機位居同日公布的中國超級計算機前100強之首，也使中國成為繼美國之後世界上第二個能夠自主研製千萬億次超級計算機的國家。這個速度意味著，如果用「天河一號」計算一秒，則相當於全國13億人連續計算88年。如果用「天河一號」計算一天，一台當前主流微機得算160年。「天河一號」的存儲量，則相當於4個國家圖書館藏書量之和。2010年，國防科學技術大學在「天河一號」的基礎上，對加速節點進行了擴充與升級，新的「天河一號A」系統已經完成了安裝部署，其實測運算能力從上一代的每秒563.1萬億次倍增至2507萬億次，成為目前世界上最快的超級計算機！2010年11月，天河一號創世界紀錄協會世界最快的計算機世界紀錄。[1]
配置介紹天河一號–6144個通用處理器（3072x2 Intel Quad Core Xeon E5540 2.53GHz/E5540 3.0GHz）；–5120個加速處理器（2560 ATI Radeon 4870x2 575MHz）–內存總容量98TB ；–點點通信帶寬40Gbps ；–共享磁碟總容量為1PB天河一號A–2048顆我國仿製sun公司的UltraSparc T2處理器（飛騰FT-1000）八核心處理器–14336顆Intel Xeon X5670 2.93GHz六核心處理器–7168塊NVIDIA Tesla M2050高性能計算卡1硬體系統–計算陣列、加速陣列、服務陣列，以及互連通信子系統、I/O存儲子系統和監控診斷子系統等計算陣列–2560個計算結點 ；–每個計算結點集成2個Intel CPU，配32GB內存 。加速陣列–2560個加速結點；–每個加速結點含2個NVIDIA? Tesla? C2050/2070 GPU、 2GB顯存 。服務陣列–512個服務結點 ；–每個服務結點含2個Intel EP CPU、32GB內存 。互連通信子系統–採用兩級Infiniband QDR互 ；–單個通信鏈路的通信帶寬為40Gbps、延遲1.2μs 。I/O存儲子系統–採用全局分布共享並行I/O系統結構 ；–磁碟總容量1PB 。監控–採用分布式集中管理結構，實現全系統的實時安全監測、系統控制和調試診斷等功能軟體系統–操作系統、編譯系統、資源管理系統和並行程序開發環境等四部分組成 。操作系統–操作系統採用64位Linux ；–面向高性能並行計算、支持能耗管理、虛擬化和安全隔離等進行了針對性設計 。編譯系統–支持C、C++、Fortran77/90/95、Java語言；–支持OpenMP、MPI並行編程 ；–提供異構協同編程框架，高效發揮CPU和GPU的協同計算能力 。資源管理–提供全系統資源統一視圖，實現多策略資源分配與作業調度，有效提高資源利用率和系統吞吐率並行程序開發環境–並行程序開發環境提供一體化圖形用戶界面，支持應用程序的調試和性能分析 。峰值性能1.206PFlops，LINPACK測試性能563.1TFlops@575MHz，超過2009年6月TOP500第四位 ；系統能效431.7MFlops/W，超過2009年6月Green500第五位 。操作系統符合B2級安全標准，提供基於隔離的用戶安全工作環境提供統一的全系統資源管理視圖、友好的系統管理使用界面、一體化的並行應用集成開發環境和虛擬化的網路計算環境可廣泛應用於–石油勘探數據處理；–生物醫葯研究；–航空航天裝備研製；–資源勘測和衛星遙感數據處理；–金融工程數據分析；–氣象預報和氣候預測；–海洋環境數值模擬；–短期地震預報；–新材料開發和設計；–土木工程設計；–基礎科學理論計算等。