协同编程

A. 计算机的发展预测

以平均每18个月的速度翻一番，这就是摩尔定律。

你看到的2G内存不足为题，是针对家用PC来说的，甭说以后的几年，前几年的服务器内存就能达到几十GB，大型计算机和巨型计算机的内存容量会更高。

我国前不久研制成功的“天河一号”千万亿次超级计算机的内存容量高达98TB，1TB＝1024GB，你就算吧。

家用PC对于普通人来说满足需求了，但是对于更高深的领域，比如科学计算，大量的信息处理，对于计算机的性能要求也就越来越高，单从98TB这个庞大的内存容量来看，是有必要的。

以下是天河一号的详细配置。

系统配置

–6144个通用处理器（3072x2 Intel Quad Core Xeon E5540 2.53GHz/E5540 3.0GHz）；
–5120个加速处理器（2560 ATI Radeon 4870x2 575MHz）
–内存总容量98TB ；
–点点通信带宽40Gbps ；
–共享磁盘总容量为1PB
硬件系统
–计算阵列、加速阵列、服务阵列，以及互连通信子系统、I/O存储子系统和监控诊断子系统等
计算阵列
–2560个计算结点 ；
–每个计算结点集成2个Intel CPU，配32GB内存 。
加速阵列
–2560个加速结点；
–每个加速结点含2个AMD GPU、 2GB显存 。
服务阵列
–512个服务结点 ；
–每个服务结点含2个Intel EP CPU、32GB内存 。
互连通信子系统
–采用两级Infiniband QDR互 ；
–单个通信链路的通信带宽为40Gbps、延迟1.2μs 。
I/O存储子系统
–采用全局分布共享并行I/O系统结构 ；
–磁盘总容量1PB 。
监控
–采用分布式集中管理结构，实现全系统的实时安全监测、系统控制和调试诊断等功能
软件系统
–操作系统、编译系统、资源管理系统和并行程序开发环境等四部分组成 。
操作系统
–操作系统采用64位Linux ；
–面向高性能并行计算、支持能耗管理、虚拟化和安全隔离等进行了针对性设计 。
编译系统
–支持C、C++、Fortran77/90/95、java语言；
–支持OpenMP、MPI并行编程 ；
–提供异构协同编程框架，高效发挥CPU和GPU的协同计算能力 。
资源管理
–提供全系统资源统一视图，实现多策略资源分配与作业调度，有效提高资源利用率和系统吞吐率
并行程序开发环境
–并行程序开发环境提供一体化图形用户界面，支持应用程序的调试和性能分析 。
峰值性能
1.206PFlops，LINPACK测试性能563.1TFlops@575MHz，超过2009年6月TOP500第四位 ；
系统能效
431.7MFlops/W，超过2009年6月Green500第五位 。
操作系统
符合B2级安全标准，提供基于隔离的用户安全工作环境
提供统一的全系统资源管理视图、友好的系统管理使用界面、一体化的并行应用集成开发环境和虚拟化的网络计算环境
可广泛应用于
–石油勘探数据处理；
–生物医药研究；
–航空航天装备研制；
–资源勘测和卫星遥感数据处理；
–金融工程数据分析；
–气象预报和气候预测；
–海洋环境数值模拟；
–短临地震预报；
–新材料开发和设计；
–土木工程设计；
–基础科学理论计算等。

B. 听说用勤哲Excel服务器搭建协同开发平台很方便，对编程有要求吗

放心，不需要懂编程，而且不依赖软件开发人员，很容易，可以说是会用Excel就行。

C. java与php做web开发 最大的区别在那 为什么好多用java的

PHP和Java都是现在比较流行的二种编程语言。
对于许多新手来说，都会思考如果学的时候，该学哪种语言呢？下面这篇文章给大家整理两者的区别以及一些选择建议，一起来看看吧。
二、简介
PHP与Java作为两种截然不同的程序开发语言，无论是技术层面还是发展空间，亦或是市场份额占比，都有着不同的表现方式，理念上的不同导致了Java和PHP在Web应用开发上显示了不同的结果。若要一定追根到底，深究PHP与Java究竟哪个更好？

简而言之：PHP是一种解释执行的脚本语言，语法和c语言类似，易学易用，不懂电脑的非专业人员稍经学习也能使用PHP；而Java要先编译成Class文件，然后在Java虚拟机上执行，Java开发需要熟悉Java语法以及一些核心的架构，从而实现一种可复用的、跨平台的软件，Java比PHP要难学的多。

那么PHP与Java在Web开发上又有何区别呢？哪个最适合的Web开发语言？
三、 语言比较

PHP是解释执行的服务器脚本语言，首先php有简单容易上手的特点。语法和c语言比较象，所以学过c语言的程序员可以很快的熟悉php的开发。而java需要先学好java的语法和熟悉一些核心的类库，懂得面向对象的程序设计方法。所以相对而言，php更好学一些。

Java首先要编译成字节码.class文件，然后在java虚拟机上解释执行。Java的Web开发首先最容易想到的就是JSP(现在已经到JSP2.0)，原来的java的Web开发都是用servlet来实现的，用servlet来开发需要程序员在java的源文件中嵌入大量的html代码。所以后来就出现了JSP,JSP可以方便的嵌入到html文件当中，其实jsp文件在服务器上执行的时候首先会被应用服务器转换成servlet，然后再编译执行。Jsp可以通过servlet和JavaBean的支持产生强大的功能。JavaBean 是一种可复用的、跨平台的软件组件。使用javabean可以方便的实现java代码和html的分离，能够增强系统的功能和软件的复用性。

Java的Web开发属于SUN公司定义的J2EE其中的规范。而且在J2EE中包括了java的Web开发的所有方面，如：JSP、Servlet、JDBC、JNDI、JAVABEAN、EJB等等。J2EE就特别适合于做大型的企业级的应用。
四、技术架构

java是纯面向对象开发，功能强大，分支众多，没有java不能做的软件。C/S也好B/S也好。从功能上讲，没有语言可以和java相比。

PHP属于后起之秀，吸收了java和c以及perl等语言优点，专注互联网领域。WEB领域PHP拥有得天独厚的优势，WEB领域没有语言可以和他比。

Java语言相比PHP有明显的优势，Java使用的是面向对象的系统设计方法，而PHP还是采用面向过程的开发方法。PHP只能实现简单的分布式两层或三层的架构，而JAVA可以实现多层架构。数据库层（持久化层）、应用（业务）逻辑层、表示逻辑层彼此分开，而且现在不同的层都已经有一些成熟的开发框架的支持。例如Struts就是利用Java的web开发技术实现了MVC的设计模式，而在业务逻辑层也有Spring框架，数据库持久化层有Hibernate等框架。这些框架可以方便开发者高效、合理、科学得架构多层的商业应用。
五、数据库访问速度比较

Java通过JDBC来访问数据库，通过不同的数据库厂商提供的数据库驱动方便地访问数据库。访问数据库的接口比较统一。
PHP对于不同的数据库采用不同的数据库访问接口，所以数据库访问代码的通用性不强。例如：用Java开发的Web应用从MySQL数据库转到Oracle数据库只需要做很少的修改，而PHP则需要做大量的修改工作。

从数学运算和数据库访问速度来讲，Java的性能也优于PHP。实际上，对于跨平台的大型的企业应用系统来讲，Java几乎已经成为唯一的选择（微软.NET不支持跨平台），但是在于Web网站应用开发来讲，Java却面临着被PHP边缘化的危险，几乎所有的虚拟主机都支持PHP+MySQL，而支持Java的却少之又少，在资源上，网上有不计其数的PHP资源，很多着名的大型网站（例如Facebook、Mediawiki等）都是基于PHP的，而成功的Java网站却寥寥无几。

尽管Java的数学计算和数据库访问都有优势，架构也相当完美，但是PHP却可以简单轻松地支持高强度Web访问，能够快速开发应用，支持PHP的虚拟主机多如牛毛，使得用PHP开发一个网站比用Java开发一个网站要快得多，容易的多。Java所拥有的优点只适合传统的以软件项目为核心的开发模式，而PHP更适合于以客户为核心的SaaS的开发模式，因此，PHP目前在Web网站开发的优势完全是因为Web网站开发的特殊性而导致的，并非编程语言特性所决定。
六、开发成本比较

PHP最经典的组合就是：PHP + MySQL + Apache。非常适合开发中小型的Web应用，开发的速度比较快。而且所有的软件都是开源免费的，可以减少投入。

Java的Web应用服务器有免费Tomcat、JBoss等，如果需要更好的商业化的服务有：Web Sphere和 Web logic。
七、源代码安全

PHP开发的程序的源代码都是公开的，他人拿到php开发的程序后都可以进行修改。

Java开发的程序，最后用户拿到的是只是一些编译好的class类，无法看到完整的源代码，安全性高。

八、总结
综上所述，个人认为，PHP适合于快速开发，中小型应用系统，开发成本低、易学，能够对变动的需求作出快速的反应，在调试、发布上，PHP也较Java简单。

而Java适合于开发大型的应用系统，应用的前景比较广阔，系统易维护、可复用性较好。Java的理念是“一次编写，到处运行”，Java在应用框架底下的架构是无与伦比的，远胜过其他任何语言，Java的框架利于大型的协同编程开发，系统易维护、可复用性较好。还有，同样功能的系统用Java开发的系统要比PHP开发的系统的价格要高。

D. PHP和Java主要区别在哪相比较而言，哪个就业前景会更好一些

一、 语言比较

1、PHP是解释执行的服务器脚本语言，首先php有简单容易上手的特点。语法和c语言比较象，所以学过c语言的程序员可以很快的熟悉php的开发。

2、Java首先要编译成字节码.class文件，然后在java虚拟机上解释执行。Java的Web开发首先最容易想到的就是JSP(现在已经到JSP2.0)，原来的java的Web开发都是用servlet来实现的，用servlet来开发需要程序员在java的源文件中嵌入大量的html代码。所以后来就出现了JSP,JSP可以方便的嵌入到html文件当中，其实jsp文件在服务器上执行的时候首先会被应用服务器转换成servlet，然后再编译执行。Jsp可以通过servlet和JavaBean的支持产生强大的功能。JavaBean
是一种可复用的、跨平台的软件组件。使用javabean可以方便的实现java代码和html的分离，能够增强系统的功能和软件的复用性。

二、技术架构

1、java是纯面向对象开发，功能强大，分支众多。从功能上讲，没有语言可以和java相比。

2、PHP属于后起之秀，吸收了java和c以及perl等语言优点，专注互联网领域。WEB领域PHP拥有得天独厚的优势，WEB领域没有语言可以和他比。

三、数据库访问速度比较

1、Java通过JDBC来访问数据库，通过不同的数据库厂商提供的数据库驱动方便地访问数据库。访问数据库的接口比较统一。

2、PHP对于不同的数据库采用不同的数据库访问接口，所以数据库访问代码的通用性不强。例如：用Java开发的Web应用从MySQL数据库转到Oracle数据库只需要做很少的修改，而PHP则需要做大量的修改工作。

Java所拥有的优点只适合传统的以软件项目为核心的开发模式，而PHP更适合于以客户为核心的SaaS的开发模式，因此，PHP目前在Web网站开发的优势完全是因为Web网站开发的特殊性而导致的，并非编程语言特性所决定。

四、开发成本比较

PHP最经典的组合就是：PHP + MySQL +
Apache。非常适合开发中小型的Web应用，开发的速度比较快。而且所有的软件都是开源免费的，可以减少投入。

Java的Web应用服务器有免费Tomcat、JBoss等，如果需要更好的商业化的服务有：Web Sphere和 Web logic。

五、源代码安全

PHP开发的程序的源代码都是公开的，他人拿到php开发的程序后都可以进行修改。

Java开发的程序，最后用户拿到的是只是一些编译好的class类，无法看到完整的源代码，安全性高。

六、总结

综上所述，PHP适合于快速开发，中小型应用系统，开发成本低、易学，能够对变动的需求作出快速的反应，在调试、发布上，PHP也较Java简单。

而Java适合于开发大型的应用系统，应用的前景比较广阔，系统易维护、可复用性较好。Java的理念是“一次编写，到处运行”，Java在应用框架底下的架构是无与伦比的，远胜过其他任何语言，Java的框架利于大型的协同编程开发，系统易维护、可复用性较好。还有，同样功能的系统用Java开发的系统要比PHP开发的系统的价格要高。

IT行业总体来说都是供不应求的。

E. C语言与汽车工业的关系

自动化是个非常广泛的领域，C语言目前在自动化领域中的地位主要体现在嵌入式系统上，主要是由于C语言占用内存小（相对于C++），对于汽车工业中的自动化研究而言，C语言是必须要学习的（记住是必须）。
如果你还要在图像或是智能识别等领域有所发展，建议学习一下C++、Matlab和C#，现在协同编程挺普遍的。汇编语言也很重要，但是现在使用汇编的人已经越来越少了，原因也很简单，现在的片子，存储空间已经不是51单片机可以相比的了，速度也变快了。

F. 如何成为一名顶级战斗力的数据分析师

如何成为一名顶级战斗力的数据分析师
不知道大家以前听没听说过“10x Developer”这个词，如果你连听都还没听说过，那可真是时候考虑放弃自己的程序猿事业了。就像传说一样，一些程序猿的战斗力能达到同行的10倍，也就是说一个10x程序猿能够替换一个10人的开发团队。
本篇文章我们就针对数据科学，来谈一谈如何才能成为一名传说中的10x老司机。本文作者主要从事数据挖掘及处理方面的开发工作，是西雅图女性程序员俱乐部PyLadies创始人，曾在PyData Seattle 2015上做过关于通过自然语言处理和机器学习调查用户体验的主题演讲。
以下正文
最近我在PyData Seattle(https://pydata.org/seattle2017/)发表了一个关于如何通过借鉴开发社区的提示和窍门来提高数据科学技能的主题演讲。这些建议将帮助开发者成为一名非常受团队成员和其他人欢迎的数据科学方面的老司机。
这篇文章分为五部分，其中包括：
10x开发者的历史和争议
项目设计
代码设计
工作工具
生产模式
当然，如果你想观看原始演讲的视频，可以点击这里
10x开发人员，顾名思义，就是比普通开发人员生产力高出10倍的人。
一个10x的开发人员，不只是能在一定时间内比普通开发人员生产更多代码，还能像boss一样调试bug，代码里的bug也更少。因为他们会测试代码，指导初级开发人员，编写自己的文档，并且拥有很多其他技能来让自己超越仅仅知道如何写代码的境界。

H. Sackman，W. J. Erikson和E. E. Grant在1968年进行了一个叫做“比较在线和离线编程性能的探索性实验研究”的实验，发现程序员在完成写代码的任务上有很大的时间差异。
虽然该实验选取的被研究人员平均开发经验已经达到了七年之久，但相互之间的时间差异却能达到惊人的20倍。
虽然该实验的设计存在一定的缺陷，例如将使用低级语言的程序员和使用高级语言的程序员混合到了一起，但之后越来越多的研究都发现了类似的结果。
虽然关于到底存不存在10x开发人员仍有着广泛的争论，但本文重点关注的不是这些，而是关注开发人员，如何通过从那些经验丰富并且被认为开发速度更快的人那里得到的提示和窍门，成为一名更有生产效率的数据科学家。

你得真正了解业务
不管你是为教育、生物技术还是金融公司工作，都应该至少对解决问题的业务有一个比较深入的了解。
为了有效地沟通数据分析背后的故事，你应该了解是什么在驱动业务，并且了解业务目标。
例如，如果你负责优化食品卡车的位置，那么你就需要了解客流量，竞争，该地区发生的事件，甚至天气。你需要想了解公司为什么要优化位置。可能是因为公司要增加现有卡车的销售量，或者是想要增加卡车数量。
哪怕你可能是今天在搜索网站工作，明天就到了金融公司去当数据科学家，你也应该为了使你的分析与利益相关者相关知道是什么让业务成为可能。
你还应该了解你所在项目的业务流程，例如知道谁需要签署最终结果，一旦你负责的部分完成，数据模型被传递给谁，以及预期的时间表是如何安排的。
最后，你应该确保你知道这个项目的利益相关者是谁，并且能够向不懂技术的利益相关者讲明白这个项目实际的效果。就像是成为教育工作者一样，并能够向不懂技术的利益相关者讲明白为什么达成目标可能需要比他们预期的更多时间或资源。
当你了解了利益相关方的目标，并能够确保你沟通技术，专业知识和建立解决方案所需的时间，那么你在你们公司的价值一定会变得更大。

你得真正了解数据
了解业务很重要，了解数据更重要。你需要知道数据该怎样提取，何时提取，谁负责质量控制，为什么数据会可能存在差距(例如供应商的变化或提取方法的变化)，什么可能会丢失，并且哪些其他数据源可以被添加进来以创建一个更准确的模型。
这真的需要你去和不同的团队交谈，并且不断地提出问题。不要害怕问他们正在做哪些工作，也不要害怕跟他们讨论你正在做哪些工作，因为你永远不知道大家是不是在做重复的工作，或者他们是否有一个更干净的版本的数据，而这恰恰是你需要数据。这样可以节省你大量查询数据库的时间，例如对SiteCatalyst进行多个API调用。

为什么在项目设计过程中多花费一些时间和精力可以让你成为10x数据科学家?
你只需要做那些需要完成的工作(在写代码之前已经思考过)，这样就可以快速完成项目，因为你会减少工作量!
通过在客户/用户认为他们需要的东西和他们真正需要的东西之间发现不同，你就能把自己定位成这个领域的专家和共识的制定者。
你会巩固自己对问题的理解，从而减小犯那些重大错误的几率。
你得懂得代码设计
虽然在设计代码时有很多非常好的实践，但其中有一些非常突出的细节将大大增加你的生产效率。
我第一次听到关于清晰度或清晰度胜过聪明才智的论述是在大学写作课。 被自己一时的聪明想法抓住，并使用今天刚想到的最新词汇来表述想法是很容易的一件事，但是像编程一样，你这样做不仅可能会混淆自己，还会混淆别人。(小编注：比如不按变量命名规则，每次都是a，b，c。。。真的在日后看代码的时候很崩溃)

在上面的Scala示例中，第一行显示了使用简写语法的sortBy方法。虽然简明扼要，但很难想象下划线代表什么。虽然这是许多人在匿名函数中表示参数名称的常见模式，但对于不太高级的开发人员(或者当你过了一段时间再看你的代码)时，搞明白代码到底代表什么的做法就变得很头痛了。
在第二个例子中，我们起码使用了一个参数名称，加上它还显示了赋值，我们可以看到它是通过序列x中的最后一个元素排序的。
当代码不怎么抽象的时候，之后的调试才会更容易，所以在第三个例子中，我明确命名了我的参数，以便它表示数据。
当你的大脑必须要经历每一步，或者查找或回想代码的简写代表什么的时候，调试会需要更长的时间，添加新函数也会需要更长的时间，因此即使使用上述示例的简写可以简洁而快速地输入，从长远来看，明确命名参数对你和他人都会是有利的，从而避免你们耍小聪明犯下的错。

虽然我们不会检查缓存，但我们将介绍命名的重要性。想象一下，你正在查看一些旧的代码，你会看到序列按Scala示例进行排序：
sortBy(x => -x._2)
使用单个字母来命名序列根本提供不了有用的信息，因为当你可能从API，数据库或Spark中的数据流中提取数据时，你必须运行代码才能看到”x”到底代表什么。
所以保持与之前Scala的示例的代码应该是：
sortBy(clothesCount => -clothesCount._2)
这样你就可以知道我们正在对什么进行排序，甚至不用运行代码。
但是，有时使用X作为变量名称却很好。例如，X通常用于机器学习库，其中X表示观察到的数据，而y是试图预测的变量。在这种情况下，使用这个领域约定俗成的表示，如“模型”，“拟合”，“预测”和“x”和“y”等字段是最好不过的。
除了数据科学方面的要求，你还要遵循你所使用的语言的编程语言惯例。例如，我建议你去检查一下文档，如PEP for Python，来了解最佳做法。
通过规范你的命名约定，并通过清晰而不是耍小聪明的代码，它将使重构和调试更容易和更快。按照这两个代码设计的窍门，你将走上成为10x数据科学家的道路。

保持代码样式一致，与刚刚我们说的保持命名约定一样重要。要获得一些基本的风格点，你应该坚持一种情况，不要在同一个脚本中混合使用驼峰式大小写和snake的命名规范，否则的话，你的代码很快就会变得难以阅读和浏览。另一种你应该保持一致的方法是同一种任务要坚持使用相同方法。
例如，要从字典中删除重复项，并且需要在代码的好几个位置处执行此操作，那么就不要仅仅因为在Stack Overflow网站上看到过就使用其他创造性的方法来执行操作。使用最清晰和最不聪明的方法来让你的代码和脚本保持一致。并且，我还要再次强调，一致性的目的是为了避免让你自己和其他人混淆，这将有助于你更快地进行调试!(请注意，我们这段话的核心是调试)。

还记住我们刚刚谈到的，必须在代码中的多个地方删除字典中的重复项吗?使用函数，你就不需要多次重写代码。当然，即使你不重用代码，把代码封装在函数中也是至关重要的最佳做法。你的函数应该很小，小到只能做一件事情，以便可以重复调用。
当你不使用函数时，经常会有有全局变量导致命名冲突，代码不可测试和代码的不断重复。
通过使用函数，你的代码就可以自由组合，更易于编写测试单元。
但是不要仅仅止步于写一些只做一件事情的小函数，请务必抽象你的函数，以便重新使用它们 - 这样有助于降低代码冗余度，并能加快你的开发时间，这样做下去至少让你成为一个2x 程序猿。

尽管不太常见，但代码设计中很重要的一点是使用桩代码。桩代码是简单的mock类以及函数，可以显示输入，输出和注释，并为代码提供一个大纲。在你开始实际编写代码之前，使用桩代码会让你先考虑代码，并可以帮助你避免怪异的意大利面条式的代码。你会注意到你在编写代码之前有哪些重复的代码，并且会考虑最合适的数据结构。
上面的代码示例给我们展示了注释和文档。要真正成为一个被同事喜欢的程序猿，并提高自己作为一名数据科学家的效率，就要会写有用的简明扼要的注释。这不仅应该包括关于代码段的注释，还包括其输入和输出。
此外，关于docstrings可能最酷的是，它们可以通过大多数语言的库转换为文档。例如Python有一个名为Sphinx的库，可以让你将docstrings转换成完整的文档。
你现在可能知道你的代码是什么，但当你尝试调试或添加函数时，你和其他人将非常开心有注释。

无论你使用什么语言编写代码，请记得使用异常处理，并为你自己，同事和最终用户留下有用的错误信息。上面的代码显示了一个停止函数，能够传递来自正在调用的API的错误消息。
如果数据不是API需要的，那么它就会引发一个有用的错误消息。在你自己的代码中，你可以在停止函数中写一个消息，帮助用户：
stop(paste0(“Make sure all your inputs are strings: ”, e))

以上示例来自“Hitchhikers Guide to Python”，它使用Python测试库Pytest。
尽管编写测试单元对于开发人员来说相当普遍，但这在数据科学领域却很少使用。当然，你可以使用交叉验证，混淆矩阵和其他方法来验证你的模型。 但是，你是否测试了正在为你获取数据的查询? 你使用的各种方法是如何清理和转换数据的，你的模型需要它们吗? 这些方面对于安全防范“Garbage in, garbage out”(小编注：这两个单词的意思是，如果将错误的、无意义的数据输入计算机系统，计算机自然也一定会输出错误、无意义的结果。)至关重要。 当你测试代码时，不仅这两个未来的证据可以反映可能引入错误的变化，而且当你有能力自己给自己检查代码时，每个人都会认为你就像一个摇滚明星一样耀眼，因为一旦代码被用于实际生产就会发现bug非常少。

为你的项目使用版本控制是成为10x数据科学家的重要一步。这最明显的好处是保存模型的不同版本，既可以轻松地进行团队工作，也可以通过在存储库中使用版本控制进行备份，防止在笔记本电脑被盗或硬盘驱动器坠毁的情况下丢失工作。
在beta版中，有一个名为Data Version Control的开源数据版本控制项目，对于数据科学工作流程来说看着很有希望。 它依靠Git，并允许通过构建数据依赖图来跨团队重现项目。你的数据会与你的模型分开保存，它与其他版本控件一样工作，允许你回滚到以前保存的备份。

10x开发人员知道使用正确的工具来完成工作，无论是使用库来节省时间，切换语言以实现性能，还是使用API，而不是自己从头构建解决方案。
比方说你现在有一些Twitter或其他社交数据要用来进行情绪分析。一个选择是自己标注数据，训练自己的模型，另一个则是使用预先训练的模型。不去自己建立每个数据模型来重新造轮子是很薄的。使用最适合工作的工具，即使这意味着使用你没有构建过的工具。

我们都写过一个与Cron工作配对的Bash脚本来自动化一些报告，但是，在你花费一些时间尝试调试由Cron自动执行的其他人撰写的报告时，你甚至不知道它在哪里运行，你会意识到必须有更好的方法才行。通过使用自动化工具，如Puppet，Chef，Ansible或任何其他流行的自动化工具，你就可以从集中的位置运行你的工作，因此调试他人(或你自己)的工作就能快很多。

有时你可能找不到一个团队来负责你设计的模型，这个时候就需要知道如何自己部署自己的模型。
虽然上面那副图中的提供商之间有很多差异，但它们包含了从难以置信的易用性到你需要的更多的设置和知识。本节的内容其实可以单独成为一个话题。如果你想了解有关模型托管的更多细节，可以查看我们的其他几个不同的报告，分别介绍部署模型(https://blog.algorithmia.com/building-intelligent-applications/)以及部署和扩展你的深度学习模型(https://blog.algorithmia.com/deploying-deep-learning-cloud-services/)。
可能是致命伤的事情：
易用性
成本(包括附加组件和隐藏成本，如托管数据)
投标人锁定
语言可用性
通过了解如何部署模型，你才有能力通过数据来讲述故事，轻松地与团队成员共享(不管使用哪种语言)或将其部署到生产环境中，从而与数千用户共享。这将帮助你成为10x-er，因为一旦了解了这一点，你就可以创建更多性能更高的模型，使用户开心。当用户开心时，企业主就会开心。

成为10x数据科学家的技巧
为了让这篇文章圆满，这里有一些关于如何成为10x数据科学家的最受欢迎的技巧：
模式匹配。这来自于以前遇到类似问题并意识到可以重用或修改当前问题解决方案的经验。
了解如何解释你的代码 - 给自己和其他人。 这意味着你可以在白板上，做/得到代码甚至协同编程。要习惯于谈论你的代码和思考过程。
了解如何/何时退出并重新开始。如果你意识到有一个更好的方法来解决问题，那就不要害怕重新开始。最好就是重新开始，做一个更好的方法来完成，而不是放出一些不是最佳或高性能的东西。
创建你自己的Gists库，或通过GitHub或其他托管服务的存储库组织代码片段。

最后，回顾整篇帖子，如何成为一个10x的数据科学家和如何调试其实是相同的主题。每个10x的开发人员都可以想象成一个主调试器，因为这个规则就是无论你的代码多长，你都可以将它乘以10，并得到你需要调试的时间。成为一个很好的调试器的一个窍门就是使用异常处理，你可以在IDE中使用调试器，你可以通过代码查找逻辑中的错误，并检查涉及错误的库的源代码，以确保你正在传递代码需要的内容。
即使你从这个帖子只得到了几点收获，恭喜你，你已走上了成为10x数据科学家的道路。
当然，能不能抵达道路的尽头，就看你自己咯。

G. 世界超级计算机500强的超级计算机系统

“天河一号”采用CPU和GPU相结合的异构融合计算体系结构，硬件系统主要由计算处理系统、互连通信系统、输入输出系统、监控诊断系统与基础架构系统组成，软件系统主要由操作系统、编译系统、并行程序开发环境与科学计算可视化系统组成。总体技术指标如下：
（1）峰值速度4700TFlops，持续速度2566TFlops（LINPACK实测值），内存总容量262TB，存储总容量2PB。
（2）计算处理系统：包含7168个计算结点和1024个服务结点。每个计算结点包含2路英特尔CPU和一路英伟达GPU，每个服务结点包含2路飞腾CPU。全系统共计23552个微处理器，其中英特尔至强X5670 CPU（2.93GHz、6核）14336个、飞腾－1000 CPU（1.0GHz、8核）2048个、英伟达M2050 GPU（1.15GHz、14核/448个CUDA核）7168个，CPU核共计102400个，GPU核共计100352个。
（3）互连通信系统：采用自主设计的高阶路由芯片NRC和高速网络接口芯片NIC，实现光电混合的胖树结构高阶路由网络，链路双向带宽160Gbps，延迟1.57us。
（4）输入输出系统：采用Lustre全局分布共享并行I/O结构，6个元数据管理结点，128个对象存储结点，总容量2PB。
（5）监控诊断系统：采用分布式集中管理结构，实现系统实时安全监测、控制和调试诊断。
（6）基础架构系统：采用高密度双面对插组装结构，冷冻水空调密闭风冷散热。环境温度10℃～35℃，湿度10%～90%。
（7）操作系统：64位麒麟Linux，面向高性能并行计算优化，支持能耗管理、高性能虚拟计算域等，可广泛支持第三方应用软件。
（8）编译系统：支持C、C++、Fortran77/90/95、Java语言，支持OpenMP、MPI并行编程，支持异构协同编程框架，高效发挥CPU和GPU的协同计算能力。

H. v3灯光控台怎么可以同步

摘要 为了解决音、光、画不同步的问题，根据演播厅现有设备的特性，利用MIDI信号将音频系统、灯光系统连接起来，另外，使用MA2控台和MAVPU来控制灯光系统和LED屏幕系统同步。通过上述办法，就可以把音频系统、灯光系统和LED屏幕系统互联互通起来，改造成一个由MIDI同步灯光和LED屏幕的联控系统，实现音、光、画效果的同步演绎

I. 中国运算速度最快的计算机是什么

天河一号,2010年11月14日，国际TOP500组织在网站上公布了最新全球超级计算机前500强排行榜，中国首台千万亿次超级计算机系统“天河一号”雄居第一。009年10月29日，随着第一台国产千万亿次超级计算机在湖南长沙亮相，作为算盘这一古老计算器的发明者，中国拥有了历史上计算速度最快的工具。 天河一号千万亿次超级计算机系统每秒钟1206万亿次的峰值速度，和每秒563.1万亿次的Linpack实测性能，使这台名为“天河一号”的计算机位居同日公布的中国超级计算机前100强之首，也使中国成为继美国之后世界上第二个能够自主研制千万亿次超级计算机的国家。这个速度意味着，如果用“天河一号”计算一秒，则相当于全国13亿人连续计算88年。如果用“天河一号”计算一天，一台当前主流微机得算160年。“天河一号”的存储量，则相当于4个国家图书馆藏书量之和。2010年，国防科学技术大学在“天河一号”的基础上，对加速节点进行了扩充与升级，新的“天河一号A”系统已经完成了安装部署，其实测运算能力从上一代的每秒563.1万亿次倍增至2507万亿次，成为目前世界上最快的超级计算机！2010年11月，天河一号创世界纪录协会世界最快的计算机世界纪录。[1]
配置介绍天河一号–6144个通用处理器（3072x2 Intel Quad Core Xeon E5540 2.53GHz/E5540 3.0GHz）；–5120个加速处理器（2560 ATI Radeon 4870x2 575MHz）–内存总容量98TB ；–点点通信带宽40Gbps ；–共享磁盘总容量为1PB天河一号A–2048颗我国仿制sun公司的UltraSparc T2处理器（飞腾FT-1000）八核心处理器–14336颗Intel Xeon X5670 2.93GHz六核心处理器–7168块NVIDIA Tesla M2050高性能计算卡1硬件系统–计算阵列、加速阵列、服务阵列，以及互连通信子系统、I/O存储子系统和监控诊断子系统等计算阵列–2560个计算结点 ；–每个计算结点集成2个Intel CPU，配32GB内存 。加速阵列–2560个加速结点；–每个加速结点含2个NVIDIA? Tesla? C2050/2070 GPU、 2GB显存 。服务阵列–512个服务结点 ；–每个服务结点含2个Intel EP CPU、32GB内存 。互连通信子系统–采用两级Infiniband QDR互 ；–单个通信链路的通信带宽为40Gbps、延迟1.2μs 。I/O存储子系统–采用全局分布共享并行I/O系统结构 ；–磁盘总容量1PB 。监控–采用分布式集中管理结构，实现全系统的实时安全监测、系统控制和调试诊断等功能软件系统–操作系统、编译系统、资源管理系统和并行程序开发环境等四部分组成 。操作系统–操作系统采用64位Linux ；–面向高性能并行计算、支持能耗管理、虚拟化和安全隔离等进行了针对性设计 。编译系统–支持C、C++、Fortran77/90/95、Java语言；–支持OpenMP、MPI并行编程 ；–提供异构协同编程框架，高效发挥CPU和GPU的协同计算能力 。资源管理–提供全系统资源统一视图，实现多策略资源分配与作业调度，有效提高资源利用率和系统吞吐率并行程序开发环境–并行程序开发环境提供一体化图形用户界面，支持应用程序的调试和性能分析 。峰值性能1.206PFlops，LINPACK测试性能563.1TFlops@575MHz，超过2009年6月TOP500第四位 ；系统能效431.7MFlops/W，超过2009年6月Green500第五位 。操作系统符合B2级安全标准，提供基于隔离的用户安全工作环境提供统一的全系统资源管理视图、友好的系统管理使用界面、一体化的并行应用集成开发环境和虚拟化的网络计算环境可广泛应用于–石油勘探数据处理；–生物医药研究；–航空航天装备研制；–资源勘测和卫星遥感数据处理；–金融工程数据分析；–气象预报和气候预测；–海洋环境数值模拟；–短期地震预报；–新材料开发和设计；–土木工程设计；–基础科学理论计算等。