随着近年来 AMD、Apple 等科技公司对于 ARM 芯片的研发技术的成熟，以 MacbookPro M1 为代表的 ARM 架构的普通 PC 开始进入市场。其实由于 ARM 的低功耗、高性能的优势，以 AWS、Azure 为首的云服务产商早已经推出了 ARM 服务器。当然，操作系统提供商们也对 ARM 架构的 CPU 进行了支持，比如 Ubuntu Server 就有 ARM 版本。还有像树莓派、路由器等这样的基于 ARM 芯片运行的小平台，都是 ARM 操作系统。截止现在为止，各种常用的软件、依赖库都相继支持 ARM 芯片，使得 ARM 版本的普通 PC、服务器也有了很大的发展势头。
每个项目都必须处理依赖关系，而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章，检测外部库和程序，展示了如何在系统上找到已安装的依赖项，并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而，如果依赖关系未得到满足，我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是，使用 CMake，我们可以组织项目，以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项，并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的，允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式，我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器：在您的项目中，您将以相同的方式处理依赖项，无论它们是否已经在系统上可用，或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式，并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
BM3D（Block-matching and 3D filtering，3维块匹配滤波） 2007-TIP-Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering
虽然笔者写过 ARM 比 Intel CPU 要有低功耗、高性能等优势，但是目前来说 Intel 芯片仍然是主流，毕竟大部分实验室所使用的服务器、工作站以及个人普通 PC 基本上都是 Intel 芯片。在 Intel 平台我们可能对于软件和依赖库的支持不需要太担心，正常来说不管 Linux 或者 Unix 系统都会有。这里笔者采用 Ubuntu Server 20.04 来举例介绍 Intel 平台下 CONQUEST 的编译安装。
萨纳兰的黄昏在86盒的原作者FanHuaCloud大佬加持下，又给86盒挖了个新坑，为了解决之前ESP32所驱动圆屏只能播放MJPEG并且帧率较低的尴尬问题，集圆屏加一体化驱动板+外壳+炫酷LVGL UI于一身的圆形86盒横空出世，并命名其为——T113太极派。
1，Nvidia官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型 第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上，而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构（超过 1,000 个原子）可能需要几周，甚至几个月。无论是软件授权成本，还是时间成本，都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言，当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架，比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST，以及 ABINT，SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
在作者进行的不严谨的速度测试中，模拟的包含水分子在内的约6万个原子的蛋白质体系，24核CPU上速度约20 ns/day，利用-pme gpu -nb gpu -bonded gpu -update gpu 将主要任务均加载中GPU上时，利用T4速度约80 ns/day，利用V100速度约150 ns/day，A100速度约250 ns/day (CPU为常见服务器CPU)。可见利用GPU加速可较大促进模拟速度。
GNU Radio 自带的 FFT 模块使用起来不是很方便，这个模块要求输入和输出数据长度预先设定，且一旦设定后就要求前后的 block 与其具有相同长度的输入输出，并不满足我目前的需求，因此需要有必要重新自己做一个 FFT 和 IFFT OOT块。
kbd-audio项目是一系列用于捕获和分析音频数据的命令行和GUI工具的集合。其中我认为最有意思的一款工具是keytap，它可以通过麦克风来捕获和分析键盘的输入，从而猜测出按键内容。
如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
前段时间开源了一个关于音频特征提取和分析的小项目，自己是 AI 音频领域方向的，但受限于对音频特征的理解，做研究时总感觉缺乏“底料”，所以当做是学习练手做了这个小东西。
注意：需要将pgplot的动态库(linux中是libpgplot.so;mac系统是libcpgplot.dylib)软连接到psrsalsa的bin目录，并将psrsalsa的bin目录添加至环境，例如：
CompileGraphics Magick, Boost, Botan and QT with MinGW64 under Windows 7 64
WebAssembly 为前端开发带来了新的可能性，一些原本由 C/C++ 开发的库经过很简单的改造，就可以编译到 WebAssembly，在 Node.js、浏览器端使用。
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
前面写过关于傅里叶算法的应用例子。 《基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)》 当然也就是举个例子，主要是学习傅里叶变换。 这个重采样思路还有点瑕疵， 稍微改一下，就可以支持多通道，以及提升性能。 当然思路很简单，就是切分，合并。 留个作业哈。 本文不讲过多的算法思路，傅里叶变换的各种变种， 绝大多数是为提升性能，支持任意长度而作。 当然各有所长， 当时提到参阅整理的算法： https://github.com/cpuimage/StockhamFFT https://github.com/cpu
不知大家还记不记得曾被那些营销号疯狂蹭流量的国内某某高校MATLAB被禁用的新闻，当时就有人发出豪言要搞中国版的MATLAB，目前看来终究是雷声大雨点小，逐渐也被人遗忘，一切照旧。
C++20的标准已经差不多确定了, C++20的好多新特性, 在Rust 中很久以前就有实现了。
Modules 包是一款简化 shell 初始化的工具，允许用户在会话期间使用模块文件轻松切换环境。
Rust vs Go 哪种语言更好呢? Rust 还是 Go ? 下一个项目应该用哪种语言, 以及为什么要使用他? 如果来对比这两种语言? 他们的共同点是什么? 不同之处呢? 带着这些问题, 本文从多
一位来自金融行业的客户，他们希望可以实时地模拟和响应风险，以实现企业金融风险管理能力的提升。事实上，不管是金融行业还是其他行业，要想加快步伐满足快速数字化世界中的客户需求，就必须能够比标准计算机更快地处理大量数据。高性能计算（HPC)解决方案，正在受到企业们的青睐。
环境准备 fdisk -l mkfs.ext4 /dev/vdb mount -t ext4 /dev/vdb /data yum update yum -y install gcc gcc-c++ autoconf automake libtool make openssl openssl-devel pcre-devel libxml2-devel libcurl-devel libicu-devel openldap openldap-devel libjpeg libjpeg-devel libpn
电脑配置：X5650*2=24core，48G ecc+reg内存 显卡：nvidia C2050*4 6GB DDR5存储器 *4 fermi架构 448个cuda核心*4 单精度浮点性能 1.03Tflops*4 存储器频率 1.GHZ 功耗：238W 平台：centos7+fftw3+nvidia driver 365+cuda8 测试软件：gromacs 5.1.4,手工编译source code 测试结果：相同的体系，不用GPU加速， 1.5ns/day ;启用了GPU加速计算，11ns
近期 Meta 发布了最新的 Llama3 模型，并开源了开源代码。Meta Llama 3 现已推出 8B 和 70B 预训练和指令调整版本，可支持广泛的应用程序。
Moto C118 基于 Osmocom-BB 和 OpenBTS 搭建小型GSM短信基站
AI 研习社消息，日前， Facebook 人工智能研究院发布 wav2letter 工具包，它是一个简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统，实现了 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提出的架构。如果大家想现在就开始使用这个工具进行语音识别，Facebook 提供 Librispeech
选自GitHub 作者：Ronan Collobert等 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤 近日，Facebook AI 研究院开源了端到端语音识别系统 wav2letter，本文是该架构的论文实现，读者可据此做语音转录。 GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/wav2letter wav2letter wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统。该实现的原作者包括 Ronan Col
ldconfig通常在系统启动时运行，而当用户安装了一个新的动态链接库时，就需要手工运行这个命令。
这样看，虽然知道是在做一个点面计算的操作，但是要具体描述卷积的用途或者原理，是有点困难的。
-创建配置文件目录/usr/local/webserver/nginx/conf/vhosts
安装必要的R语言包，如果下载速度比较慢，可选国内清华的R语言镜像，速度extremely fast
url : https://www.kitploit.com/2020/10/wave-share-serverless-peer-to-peer.html
gr-radar 中的 Static Target Simulator 模块用于在雷达系统中模拟静态目标。这种模拟在雷达信号处理、算法开发和系统验证中非常有用。通过模拟静态目标，可以测试雷达系统的目标检测、定位和追踪能力。这个模块允许用户设置多个目标的属性，如距离、速度、雷达截面等，从而生成对应的回波信号。下面对这个模块进行介绍并详细分析其底层 C++ 代码实现。
在进行数据处理和分析的过程中或是基于其他原因，为了方便进一步的处理，有时需要将NetCDF数据格式转换为GRIB数据格式。
大家可以访问：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源
不仅如此，该AI所用方法被称为“重现当年AlphaGo的神来之笔”，也就是看似违法直觉，实则一举击败人类高手李世石的那次。
LSD直线检测工具箱，可以通过配置，直接调用，详细的配置信息参见reco_toolbox目录下的read me.txt
【编者按】“C++ 已经死了 80%？”本文作者已经使用 C++ 18 年了，他在体验了数十门编程语言后，他指出，尽管 C++ 在过去几十年中一直是程序员最常用的编程语言之一，但它存在一些问题，如不安全、效率低、浪费程序员的精力等。因此，文章探讨了一些可能会取代 C++ 的语言和技术，包括 Spiral、Numba 和 ForwardCom 等，并分别对它们进行了详细的介绍。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
本文介绍了如何利用深度学习的卷积核对图片进行特征提取和识别。首先介绍了传统卷积神经网络的基本原理和实现，然后详细讲解了如何使用深度学习中的卷积核对图片进行特征提取和识别，并提供了详细的实现流程和代码示例。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
安装 JDK 会自动创建一个名为 jdk–17.interim.update.patch.
Linux内核是GNU/Linux操作系统的核心组件。它是一个免费、开源、庞大、模块化、多任务的类Unix的操作系统内核。它最初是由Linus Torvalds在1991年为他的i386 PC创造的。
在 2021 年，有更多让人们喜欢 Linux 的理由。在这个系列中，我将分享 21 种使用 Linux 的不同理由。下面是如何安装 Linux。
Linux Mint是一种现代的，精美的，易于使用的，舒适的，社区驱动的GNU / Linux桌面发行版，它基于流行的Ubuntu Linux发行版。 对于从Windows或Mac OS X操作系统切换到Linux平台的计算机用户，这是一个很好的建议发行版本。
大家好，今天我们学习一下如何从Elrepo或者源代码来安装最新的Linux内核4.0。代号为‘Hurr durr I'm a sheep’的Linux内核4.0是目前为止最新的主干内核。它是稳定版3.19.4之后发布的内核。4月12日是所有的开源运动爱好者的大日 子，Linux Torvalds宣布了Linux内核4.0的发布，它现在就已经可用了。由于包括了一些很棒的功能，例如无重启补丁(实时补丁)，新的升级驱动，最新的 硬件支持以及很多有趣的功能都有新的版本，它原本被期望是一次重要版本。但是实际上内核4.0并不认为是期望中的重要版本，Linus 表示期望4.1会是一个更重要的版本。实时补丁功能已经集成到了SUSE企业版Linux操作系统上。你可以在发布公告上查看关于这次发布的更多详细内容。
肯定有人和我一样，很早就听说过Linux的这个词，但是又没接触过。然后随手百度一下看着满满的命令惊呆了，不知道从哪里开始学习。这种状况一直维持到我面试的时候，我不怕跟你们说，我拿着写着“熟悉Linux的系统”的简历去面试，其实当时的我都没有了解Linux的到底是什么！我相信大家肯定都用过的Windows系统，或者也用过的mac系统，其实Linux也是和这些在Windows，Mac一样，都是系统，只是不同的形式呈现出来给用户体验。这样说大家都了解吧，就是个系统。
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