OpenCL一直被软件工程师诟病说很难学习，但我觉得这是不公平的。OpenCL API的通用性，导致了它比较繁琐。一旦你写了一些OpenCL代码，你就会意识到很多运行在host处理器上的 代码实际上是 boilerplate. 我会用 PyOpenCL - a neat Python module written by Andreas Klöckner. (If you are reading this Andreas, keep up the good work!) 请安装 PyOpenCL 和 NumP
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。OpenCL（Open Computing Language）是跨平台的并行编程标准，可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台，既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上，大幅度提高了各类应用中的数据处理速度，包括游戏、娱乐、医学软件以及科学计算等等。 import numpy as np import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.ele
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
问题描述：如果缓冲区满则生产者等待，若空则生产者往缓冲区放置物品至缓冲区满；如果缓冲区空则消费者等待，若满则消费者从缓冲区获取物品进行消费直至缓冲区空。
CPU是被设计用来处理复杂任务的，而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务（原来是被用来生成3D图形中的三角形），而且GPU有上千个ALU（算术逻辑单元），而CPU通常只有8个。而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了，所以GPU加速程序很有必要。 CUDA编程有越来越复杂的趋势，但pyCUDA则大大简化了这个过程，并且拥有GPU加速的享受，所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图：
抠图是 PS 中的一项常用技术。但是要做到完美地将图像中的目标选取出来往往费时费力。近日，一个名为 PyMatting 的项目无疑能够帮助你。
作为一位万人敬仰的数据科学家，不但需要培育一棵参天技能树，私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式，能够处理大规模数据集，同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
最近，天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad，兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代码数量不到 1000 行，目前该项目获得了 GitHub 1400 星。
在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。
Cython是用来加速Python程序性能的一个工具，其基本使用逻辑就是将类Python代码(*.pyx扩展格式)编译成
分享嘉宾：极验验证CTO 黄胜蓝 嘉宾简介：黄胜蓝 ，现任武汉极意网络科技有限公司CTO。高中时期NOIP一等奖保送至武汉大学，大学期间曾指导团队获得世界数学建模大赛金奖，同时负责武汉大学学生校园门户网站的运维工作。于2013年加入武汉极意网络科技有限公司，带领团队实现“行为式验证”安全模型，同时构建了高效、稳定的服务架构承载每天数十亿请求。对于技术发展有深刻见解，善于将适合的新技术融入公司技术架构中。 公司简介：武汉极意网络科技有限公司是全球首家“行为式验证”安全技术服务提供商，开创了验证安全从1.0时代
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 为了帮助IT从业者职业之路拥有更多收获，在诸多C粉的殷切期待下，由 CTO俱乐部打造的CTO线上讲堂自登场以来获得大家好评。本期邀请极验验证CTO黄胜蓝带来“如何用Python一门语言通吃高性能并发、GPU计算和深度学习 ”的主题分享。 分享嘉宾：极验验证CTO 黄胜蓝 嘉宾简介：黄胜蓝 ，现任武汉极意网络科技有限公司CTO。高中时期NOIP一等奖保送至武汉大学，大学期间曾指导团队获得世界数学建模
在各行各业，不难想象这样的场景，A 公司拥有大量数据，然而其并没有人力或计算能力对这些数据进行分析处理，因此，A 公司希望购买 B 公司的计算服务对数据进行处理，但是，A 公司不希望 B 公司获取这些数据的具体信息，因此，如果可以将数据进行加密，再传递给 B 公司进行处理，则可以满足 A 公司的所有需求。因此，在这样的场景下，我们需要一套加密体系，对密文执行的一些运算操作，可以等效为对明文执行的运算。
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