[ 导语 ] 2022年3月22日，JDK18正式对外发布。据Oracle官方公告[1]，腾讯Kona 蝉联JDK18中国企业贡献排名第一，连续四次对OpenJDK贡献全国排名第一（JDK15~18）[1][2][3][4]。本文将介绍Kona在高性能计算引擎方面对OpenJDK社区的贡献。 ▍Kona：连续四次全国冠军，综合贡献全国第一 Kona是腾讯基于OpenJDK研发的JDK产品，Kona JDK完全免费，并提供长期支持，所发版本均通过腾讯内部和云上超大规模应用验证，欢迎下载使用。 2019年：首次
在之前的文章中我们提到了C仿真和C/RTL协同仿真结果的差异，造成这种差异的原因是C/RTL协同仿真使用的是HLS数学库中的函数，而这些可综合的函数采用的是位近似（bit-approximate）的方式，从而引入了精度损失，这种精度损失是相对于C标准库中的函数而言的。那么，能否尽早发现这种精度损失，以判定其是否在设计者可接受的范围之内呢？答案是肯定的。这里我们就来介绍一下第二种方法。
HLS数学库中的函数是可综合的位近似（bit-approximate）的函数。所谓位近似，其实反映了函数的实现精度。这里的精度是指HLS库中的函数与标准库（math.h或cmath.h）中的函数的数值差异。通常采用ULP（Unit of Least Precision）来度量，ULP的典型值为1~4。这种精度上的差异既会影响C仿真，也会影响C/RTL协同仿真。
北京时间8月27日，全球数据库三大顶级会议之一——VLDB（Very Large Data Bases Conferences）在巴西里约热内卢召开。腾讯AI开源项目Angel受邀参会，以workshop和展区的形式，向全球顶尖数据专家展示腾讯在大数据挖掘和数据库管理的研究成果。 同时，Angel正式宣布加入LF深度学习基金会，并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。结合基金会成熟的运营，全面升级的Angel 2.0将与国际开源社区继续深入互动，致力于让机器学习技术更易于上手研究及应用落地
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
北京时间8月27日，全球数据库三大顶级会议之一——VLDB（Very Large Data Bases Conferences）在巴西里约热内卢召开。腾讯AI开源项目Angel受邀参会，以workshop和展区的形式，向全球顶尖数据专家展示腾讯在大数据挖掘和数据库管理的研究成果。 同时，Angel正式宣布加入LF深度学习基金会，并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。结合基金会成熟的运营，全面升级的Angel 2.0将与国际开源社区继续深入互动，致力于让机器学习技术更易于上手研究及应用落地的
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 1 概述 使用 C-API 进行预测依赖于将 PaddlePaddle 核心代码编译成链接库，只需在编译时需配制下面这些编译选项： 必须配置选项： WITH_C_API，必须配置为ON 推荐配置选项： WITH_PYTHON，推荐配置为OFF WITH_SWIG_PY，推荐配置为OFF WITH_GOLANG，推荐设置为OFF 可选配置选项： WITH_GPU，可配置为ON/OFF WITH_MKL，可配置为ON/OFF 对推荐配置中的选项建议按照设置
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
（内容需要，本讲中再次使用了大量在线公式，如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况，欢迎访问原始博客。）
网页CAD中常见的修改和编辑命令有很多，例如移动、复制、缩放、旋转、镜像、剪切、延伸、阵列、修改和编辑，这些命令可以帮助用户对绘图进行修改、调整和优化，提高工作效率和设计质量。mxcad 根据该需求提供了相应接口和方法，实现了CAD中常见的修改和编辑命令。这些操作中涉及到对点、向量、矩阵、角度等的计算，具体规则可参考[指南-数学库]，也可前往在线DEMO查看具体效果。
Java 和 Python 是大数据领域的两个标志性语言。Java 作为20多年成熟的编程语言，几乎是大数据领域的“方言”，而 Python 在数据分析和 ML 场景具备显著地位。 业界对高性能 Python 虚拟机的需求越来越强烈，但长期缺乏稳定支持、高兼容性的 Python 虚拟机发行版。早在2021年，腾讯大数据的 TPython 团队，针对数据科学场景痛点，探索打造高性能执行引擎，性能已超越社区同版本30～60%，成为目前业界性能最高的通用 Python 虚拟机之一。 在 Java 领域，腾讯 Ko
Python语言的优势 基于以下三个原因，选择Python作为实现数据挖掘算法的编程语言： (1) Python的语法清晰； (2) 易于操作纯文本文件； (3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 Python具有清晰的语法结构，也被称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。 默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。 使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，还可以使用自
数字信号处理（ Digital Signal Processing)技术广泛地应用于通信与信息系统、信号与信息处理、自动控制、 雷达、军事、航空航天、医疗、家用电器等许多领域。DSP 技术可以快速地对采集的信号进行量化、变换、滤波、估值 、增强、压缩、识别等处理，以得到符合需要的信号形式。而用FPGA进行数字信号处理的核心就是数学运算，今天介绍几个和FPGA进行数学运算的相关开源项目。
在数学中，定积分是一个非常重要的概念，它表示函数在区间[a, b]上的积分值。在 Java 中，可以使用数学库 Math 中的方法来计算定积分或者其他数学表达式。本次需求是利用JAVA求定积分，也就是编译一个自动计算定积分的函数。
前言 OpenGL（全写Open Graphics Library）是指定义了一个跨编程语言、跨平台的[编程接口]规格的专业的图形[程序接口]。它用于[三维图像]（二维的亦可），是一个功能强大，调用方便的底层图形库。 由于其强大的硬件兼容性和跨平台特性。对它的环境配置，至少我觉得比Java麻烦。 好不容易配好了，在此记录一下配置过程，算是备忘。 正文 首先我们要知道三个库glfw,glew,glm. glfw是辅助创建OpenGL窗口的开源库.所以在后面配置工程的时候你会发现我们根本就不需要用到MFC窗口
在很多编程语言中，我们都会发现一个奇怪的现象，就是计算 0.1 + 0.2，它得到的结果并不是 0.3，比如 C、C++、JavaScript 、Python、Java、Ruby 等，都会有这个问题。
Given a number, and we have to calculate its square in Python.
本文介绍了如何使用Boost库在Visual Studio 2017中实现高精度数学常量的计算，包括圆周率π、自然对数e和根号2等。首先介绍了如何安装Boost库，然后讲解了如何使用Boost库中的高精度数学常量，并给出了一个示例代码。通过使用Boost库，可以在C++中方便地实现高精度数学运算，对于从事科学计算和数学建模等领域的人员来说，具有较高的实用价值。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。 （一）打开PyCharm，点击设置
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2301.13867v1.pdf
在引擎可以加载出一个场景之后，我就需要一个相机控制器，来接收用户输入来移动和旋转相机，以实现场景漫游。
gcc 编译器是 Linux 下默认的 C/C++ 编译器，大部分 Linux 发行版中都是默认安装的。gcc 编译器通常以 Linux 命令的形式在终端（Shell/Bash）中使用。
排查原因后发现是库没有连接，需要手动连接仓库下 lib 文件夹中的 libcrc.a 文件，运行如下编印命令成功编译：
在Python编程中，我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题，Python中提供了特殊的浮点数表示：nan、NaN和NAN。这些表示法被广泛应用于数学和科学计算等领域。本文将介绍这三个特殊的浮点数表示，并讨论它们的使用场景和注意事项。
最近在做项目时候，使用了恩智浦恩智浦实时控制嵌入式软件库RTCESL，是一组算法，从基础数学运算到高级数学变换以及高级观测器，这些都可以方便地用在复杂的实时控制应用中。这个库智能用于NXP的器件。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍Java区的数据分析的文章。
只需要在方程里需要除的部分用Frational(a,b)就可以了，这个相当于a/b，只是可以保留分数。
和绝大多数编程语言一样，以太坊虚拟机（EVM）中的整数类型是有一定的范围的。例如，uint8 只能存储 [0,255] 范围内的数（无符号8位二进制数）。尝试将 256 存储到 uint8 将得到0。如果程序员不留意，没有对用户的输入进行校验就进行计算，将可能导致变量数值超出它们数据类型的有效范围，因此 Solidity 中的变量可被利用。
「我预计，如果使用得当，到 2026 年，AI 将成为数学研究和许多其他领域值得信赖的合著者。」数学家陶哲轩在之前的一篇博客中说道。
NDK（Native Development Kit）“原生”也就是二进制 android常用的开发方式是java封装的库，而这些库的底层实现是由C/C++实现，如媒体，图形库等 java调用这样实现就需要用JNI（Java Native Interface） 平时用的也就是google给我们封装的好的库，即便是底层实现用的不是Java，但都有统一的Java接口 而NDK的作用是“我们自己写本地代码”（C/C++)，自己用JNI封装成Java接口 比如我们想做个计算，二这不是Java的强项，可以用C/C++
现在 web 设计是最有趣的了，做好 web 设计不仅要熟练使用 Javascript，css 和 html 等，还要有自己的创意设计。为了方便大家发挥自己的创意，就产生了很多 JS 框架，Node.js 扩展等等。有了这些工具，开发者们就能专注于创意设计了，而不用为某个功能而花费太多精力。这里我们介绍的是 12 个开发者们必备的 JavaScript 库，都是一些很基础功能很强大的库。有了这些库，开发者们可以节省很多时间，大大提高开发的效率，所以大家赶紧收藏起来吧：） 1) Headroom.js H
如果你是在Linux下做开发，你就必须知道Makefile是什么东西，如果不知道那就可以说你不是一个合格的Linux开发工程师，因为Makefile是必备的一项技能。
我们可以使用科学计数法（一个可选的十进制部分外加一个可选的十进制指数部分）书写数值常量，例如：
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曾经在公众号里提到很多电机控制的文章，而电机控制跟我们的工农业密切相关，可以说如果没有电机控制，我们的生活，生产将无法继续，而电机的种类也有很多，像交流异步(ACIM)，直流有刷(BDC)，直流无刷(BLDC),永磁同步（PMSM），不同的分类还有很多，像步进电机，私服电机，控制电机，等等，而电机的控制需要一些特殊的算法，虽然这些都是很早很经典的算法，但因其复杂，对数学有一定要求，还是有很多工程师搞不明白，更别说用MCU或者DSP去实现这些算法了，而现在你在也不用担心了，很多的厂商都提供基本的电机控制库，这些库有的是用汇编写的，有的是用C语言写的，封装成库，提供给工程师使用，像恩智浦就提供了电机控制的通用库和高级库，以及一些数学公式库，和滤波算法库，虽然厂家提供了这些库，但小猿还是奉劝如果做电机控制的工程师，自己一定要搞懂这些基础的公式算法。今天我们来简单介绍恩智浦的通用电机控制库，供大家参考。目前最新的是4.5的版本，在官网下载下面的库安装文件。直接下一步下一步安装。
MCR之前是 Matlab Component Runtime的缩写，后更名为Matlab Compiler Runtime。MCR实际上是一组独立的共享库，也即是常说的动态连接库，所起的作用是使得你可以执行编译过的matlab文件，与matlab提供的另外两个库----数学库和图形库不同之处在于它支持matlab语言所有的特性，而不仅仅是数学计算和图形功能。换句话说他的作用就是给编译后的matlab文件执行提供一个环境。
问题起因： Joyous.c [c] #include<stdio.h> #include<math.h> int main() { const double PI=4.0*atan(1.0); //输入正整数n，输出n度的正弦，余弦函数值 int n; double f,s1,c1; scanf("%d",&n); f=n*PI/180; s1=sin(f); c1=cos(f); printf("%.2lf,%.2lf\n",s1,c1); return
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程
MXReflection，一个基于mXparser库功能的Java复杂计算框架。 还记不记得求学时代各种复杂的数学公式？sin、log2、tan等等等，是不是看到这就觉得算起来麻烦？ 通过MXReflection框架，你可以使用Java计算这些曾经我们觉得无比复杂的数学运算和函数，只需使用与类相关的字段。 MXReflection可以从指定字段读取值，并将结果注入@Expression注释字段。 <dependency> <groupId>com.github.ismail-mekni</grou
之前看过一本100多页的《python简明教程》，都是些非常简单的语法，现在到真正用的时候根本无从下手，所以，重新捧起一本《python学习手册》，1000多页，希望每天看一些，坚持10天内把重要的部分看完并做实践，每天坚持写点学习笔记来监督自己往前走。废话不说，今天花了两个小时就把第一部分看完，做一点简单的总结。 pytho的使用和分发完全是免费的，它是一种面向对象的语言，它的。它的类模块支持多态，操作符重载和多重继承等高级概念，并且以python特有的简洁的语法和类型，OOP十分易于使用。python内
解一元二次方程是高中数学中的重要内容，也是数学中的基础知识之一。在Python语言中，我们可以使用数学库中的函数来解一元二次方程。一元二次方程的一般形式为：ax²+bx+c=0，其中a、b、c为已知数，x为未知数。解一元二次方程的方法有多种，其中最常用的方法是求根公式。求根公式为：x=(-b±√(b²-4ac))/2a 在Python语言中，我们可以使用math库中的sqrt函数来求平方根，使用pow函数来求幂次方。下面是一个解一元二次方程的Python程序：
举例来说，如果你想做人工智能方向的话，Python语言就是非常不错的选择。因为它在各个大学和研究机构用的非常多，有成熟好用的数学库，适合于科学计算。在深度学习等热门方向上，有大量用 Python 开发的框架，新出的 Paper 也能很快在 GitHub 上找到 Python 的代码实现，可以说是不二选择了。
Numpy(Numerical Python) 是 Python语言的一个第三方库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。
APPML（Accelerated Parallel Processing Math Library ）和Bolt（C++ template library OPENCL）两大项目主要技术负责人Kent Knox（AMD任职已有15年）在AMD开发者博客上发表博文称，目前，AMD将加速并行处理数学库开源，内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上，同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上，命名为clMath，
3D变换矩阵是一个4x4的矩阵，即由16个实数组成的二维数组，在三维空间中，任何的线性变换都可以用一个变换矩阵来表示。本文介绍从变换矩阵中提取出平移、缩放、旋转向量的方法，提取公式的复杂程度为“平移 < 缩放 < 旋转”，文章同时给出数学公式和JavaScript代码（使用了浏览器的数学库），首先给定一个行主序的4x4的变换矩阵：
刚刚获悉，Oracle 正式对外发布JDK18。据Oracle官方公告，腾讯Kona蝉联JDK18中国企业贡献度第一，连续四次对OpenJDK开源社区贡献全国第一（JDK15~18）。同时，在官方首次公布的OpenJDK的综合贡献排名结果中，腾讯Kona的综合贡献全国第一，世界前五。 腾讯 Kona JDK 是基于 OpenJDK 开源项目打造的发行版之一。随着自身业务规模增长和极限能力要求，腾讯大数据专门成立了 JVM 研发团队，并通过内部开源协同战略协同全公司伙伴，负责 Kona JDK 的研发和维
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