NCL作为一门高级编程语言，包含了大量函数库，使得编程语法较为简洁方便，这也导致了在处理较大数据时运行速度的下降（Matlab、Python等也有同样的问题）。虽然如此，但是我们还是可以采取一些方法，提高NCL代码的运行效率。
在前三篇笔记，学习了Fortran作为一个编程语言，最基本的内容：变量，输入输出，流程控制和程序结构。接下来是Fortran的数组，我认为这是Fortran语言最有价值的精华部分，因此特意放在了学习笔记靠后的部分，在学习了基本的语法和子程序等之后。注意，Fortran的字符集不包括中括号[]，因此与c语言的风格不同，Fortran对数组分量的操作全都是使用小括号()的。
Fortran中调用C语言的函数这部分内容在彭国伦的教材中是有的，但那是基于Fortran 90标准，写法稍微有些烦琐。在Fortran 2003标准中有较为简洁的写法，本文通过几个简单的例子展示一下如何实现在Fortran中调C函数。
在做完一个python项目之后，我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路，首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈，最理想的情况就是有这样一个工具，能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来，这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分，来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作，开源地址：github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
在《Fortran 流程控制（一）：where》一文中，我们介绍了一种面向数组的条件判断结构，类似于面向标量的if结构。对于数组，同样有类似于标量里的do循环类似的结构：forall与do concurrent。
在软件开发中，代码的复杂性是一个重要的考量因素。圈复杂度是一种用于衡量代码复杂性的指标，它可以帮助开发者评估代码的可读性、可维护性和可测试性。本文将详细介绍圈复杂度的概念，并提供几种降低圈复杂度的方法。同时，我们还将探讨如何在前端开发中使用ESLint和VS Code工具来设置和检测圈复杂度。
作为编程语言，所支持的数据类型是进行后续处理工作的基石。像整数、浮点数、逻辑值、字符与字符串这几种基础的数据类型各种编程语言里都是必备，当然在处理上有一些差别，例如C/C++等编程语言中就要求用户必须先声明数据类型，而像python等编程语言中则对声明数据类型没有那么严格的要求，可以声明也可以不声明，编译器会根据赋值自动判断。除了基础的数据类型，不同编程语言往往还会有一些自己特有的数据类型，虽是特有的，但在其他编程中也可以找到替代类型。比如Python中的Dictionary数据类型，在matlab中就没有这样的数据类型，那有没有可以替代方法呢，当然是有的，咱们可用matlab的cell或struct来替代。
本书为第四版，直接基于Fortran 95/2003（适用科学家和工程师） 的第三版而编写，保留了上一版的编写结构，但全书都穿插Fortran 2008的新知识（以及Fortran 2015标准建议的相关内容），并在第17章增加了并行处理和优化数组两个Fortran 2008中的全新内容。但是原书的结构与风格依然未变：章节学习目标明确，自上而下的程序设计方法贯穿始终，理论阐述翔实，例题讲解清晰，代码测试完整，验证学习效果的测验问题和练习内容丰富。
上世纪五六十年代，高级语言还没普及，很多人用汇编写程序，汇编代码运行效率高，但是有个致命的缺点：不容易看懂，维护困难。 程序设计是少数聪明人干的事情，他们智力超群， 写代码也不讲什么规则，可以随意使用灵活而又强大的Goto，写出只有自己能懂的代码。 但是到了六十年代中后期，事情就慢慢不对了，计算机的计算能力提升速度远远超过程序员，软件规模和数量随之急剧上升， 出现了一堆问题：项目预算超支，项目难以管理，代码质量很低，软件不符合需求，这该怎么办？ 01 北约会议 1968年，“北约软件工程大会”在风景如画的德
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色，因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包，比如scikit-learn，tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗？数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法，但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此，可以选择直接从Fortran中调用Python，直接通过RAM传递气候模式的状态，而不是通过高延迟的通信层，比如HTTP。
勾起了我的一段回忆，我的第一门计算机编程语言，就是这段话中提到的 FORTRAN。
FORTRAN语言发展至今已经推出了若干版本，那么究竟采用哪个版本来编写ABAQUS子程序呢？这是困扰很多同学的问题，因为我们能买的FORTRAN教材基本都是讲解的FORTRAN90/95以上的版本。但是直接采用90或者95以上的版本编写子程序，ABAQUS却又不能识别。
计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断，通过条件判断，选择做什么样的逻辑（当然，逻辑是需要我们提前写好的），我们称之为条件分支判断。
因为近期涉及到预报系统部署和后处理开发的任务，为了和预报模式更好的兼容，一些数据处理工作就交给Fortran来做了。把Fortran和C的NetCDF库API部分内容做了一个整理。
sample_nest = [(2,4,6),{5:7,9:11,'key':[2,5]},6]
NAMELIST（有名列表）是一种特殊的I/O方法，它将一组变量和数值封装在一起，进行输入/输出操作。其声明形式如下：
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
在多线程编程中，线程死锁是一种常见的问题。当多个线程相互等待对方所持有的资源时，会导致线程陷入无法继续执行的状态。本文将介绍线程死锁的原因，并提供一些解决方法，以帮助开发人员避免和解决线程死锁的缺陷。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
模式和重构之间有着一种与生俱来的关系。从某种角度来看，设计模式的目的就是为许多重构行为提供目标。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
分析： A为父表，B为子表，两个表做主外键关联查询，只有主键和外键上有索引，并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间： 第1步：通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步：通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步：提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105（100 + 1005）秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间： 第1步：通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步：通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步：提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505（500 + 5）秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下，为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析： 因为B1 > :B1的FF很小，仅为0.001%，所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间： 第1步：通过索引B1访问B表，因为B1是宽索引，所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步：通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步：提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2)，以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5（(15+5005+0.5)/1000）秒。
毋庸置疑，Python是用于数据分析的最佳编程语言，因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中，Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇，先给大家带来上篇--Python的发展历程。 主讲人： Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨学科项目，旨在支持科学领域在数据方面发现。Jake的研究领域包括天文学、天体物理学、机器学习以及可伸缩计算
目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出。为了解相关软件应用的整体情况，也为选择合适的软件进行全基因组选择分析提供决策，这里对基因组选择的软件进行一个汇总。
列表是Python中非常常见的数据结构，在基础课中也占了不小的篇幅。今天的推送就列表相关的内容再整理。
这是 O'Reilly 发布的“The Least Liked Programming Languages”（作者：Mike Loukides）英文文章的中文翻译版本。英文原版的翻译得到 O'Reilly Media,Ina. 的授权。版权所有，未经书面许可，任何部分不得以任何形式使用、复制、修改。
“任何可能出错的事情，最后都会出错。”这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
我的路径为：C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
python的变量类型不像C++一样在定义时必须制定参数的变量类型，是一种动态语言
上周，《黑客与画家》总算翻译完成，已经交给出版社了。 翻译完这本书，累得像生了一场大病。把书稿交出去的时候，心里空荡荡的，也不知道自己得到了什么，失去了什么。 希望这个中译本和我的努力，能得到读者认同和肯定。 下面是此书中非常棒的一篇文章，原文写于八年前，至今仍然具有启发性，作者眼光之超前令人佩服。由于我不懂Lisp语言，所以田春同学帮忙校读了一遍，纠正了一些翻译不当之处，在此表示衷心感谢。 ============================ 为什么Lisp语言如此先进？ 作者：Paul Graham
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
作为IT专业人士，我们总是在寻找下一个主流趋势，否则我们的结局就会像这些编程语言一样。 文|“IT投资客”记者 女T客 如果你已经在IT界呆了超过五年,那么你就会看到编程语言来了又去。新语言进入市场(你好,Swift)，其他语言渐行渐远（MUMPS,我们都很了解你)。 虽然现今IT世界大多数的编程语言都是C++、Java和C#等,但是我相信我们中的许多人在其他语言中也有经验。为了充分理解今天开发工具的优缺点,回顾一下这些来了又去的语言是很有用的。 好吧,我承认,它也是很有趣的。 首先,我要说的是这里列出的1
# 三大结构 - 循环 - 分支 - 循环 . . . In [ ]: # 分支 - 分支的基本语法 - if 条件表达式： 语句1 语句2 语句3 ..... - 条件表达式就是计算结果必须是布尔值的表达式 - 表达式后面的冒号觉对不能少 - 注意 if 后面出现的语句，如果属于 if 语句块，则必须同一个缩进等级 - 条件表达式结果位 True 执行 if 后面的缩进语句块 . . . In [8
cmake_minimum_required(VERSION 3.19) project(study Fortran) add_compile_options(-O3 -ffree-line-length-none -fdefault-integer-8 -finteger-4-integer-8 -freal-4-real-8 -fallow-argument-mismatch -std=legacy -fdec-format-defaults ) enable_language(Fortran) add
Fortran 77 是我学习的第一门编译型编程语言。一开始时，我自学了如何在 Apple II 上用 BASIC 编写程序，后来又学会在 DOS 上用 QBasic 编写程序。但是当我去大学攻读物理学时，我又学习了 Fortran。
Fortran语言的编译器种类繁多，有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。其中最有名的当属In
如果要对嵌套列表进行数组运算，可以使用循环来完成。例如，要为嵌套列表中的每一个元素都加上 1，可以使用下面的嵌套列表推导式
HTML 语义 HTML5为我们提供了很多旨在精确描述内容的语义元素。确保你可以从它丰富的词汇中获益。 Blog post Published: 21st Feb, 2015 …
Published: 21st Feb, 2015
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选择一种合适的数据结构很重要，如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令，那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系，一般来说，指针比较灵活简洁，而数组则比较直观，容易理解。对于大部分的编译器，使用指针比使用数组生成的代码更短，执行效率更高。
当函数执行到某个条件时，可以使用Java中的"early return"机制来提前结束函数的执行并返回结果，避免对不满足条件的代码块进行无用操作，从而提高程序的效率和可读性。
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®（英伟达™）今日发布了全新OpenACC工具套件，通过这款全新的套件，未来科学研究将可以做更多事情，并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快，但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在，而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持，因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来，如今已有
诺贝尔物理学奖得主、纽约时报畅销书作家暨加州理工学院退休教授基普·索恩（Kip Thorne），通过他对电影《星际穿越》的理论贡献，点燃了粉丝们对科学的热情。这部大片讲述了一队探险者根据基普·索恩的理论，穿越“虫洞”以确保人类生存的太空冒险故事，荣获2015年奥斯卡最佳视觉效果奖。而影片中的一些惊人特效最初是使用Wolfram技术生成的。
这是一个国外大神20多年的经验总结出来的…… “任何可能出错的事情，最后都会出错。” 这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。偏执的习惯有时很有意义，有时则不够清晰也不够聪明，也许当你想到这
原文： http://www.javacodegeeks.com/2015/08/top-10-useful-yet-paranoid-java-programming-techniques.html 译文： http：//www.importnew.com/16805.html 这是一个国外大神20多年的经验总结出来的…… “任何可能出错的事情，最后都会出错。” 这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。偏执的习惯有时很有意义，有时则不够清晰也不够聪明，也许当你想到这样写的人的时候还会觉得有点怪异
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