lstopo


lstopo is a tool provided by the Portable Hardware Locality(HWLOC) project.

它可以图片的形式显示计算机的结构。包括处理图的结构,物理核心数,虚拟核心数,和对应的各级缓存,还有总线上的元件。

安装:

显示:

用文字方式显示:

用文本显示:

保存为png格式图片:

保存为pdf格式文件:

保存为xml格式文件:

 

上图是一台笔记本电脑的结果,不知道树莓派上是什么,有时间开来看看。

参考:https://codeyarns.com/2016/03/09/lstopo/

把图片保存为不同格式

Linux下面把图片保存为别的格式,原来有很快的命令行的,不需要用上GIMP这么专业的工具:

这个命把已经存在的foo.png图片保存为bar.jpg文件。原来的文件仍保留。

 

这个命令把当前路径下所有的png图片转换为jpg格式。原来的文件也仍保留。

 

参考:https://codeyarns.com/2016/05/30/how-to-save-image-in-different-format/

Ubuntu16.04 安装pillow

安装命令:

在用matplotlib.pyplot画图时,运行以下程序:

用plt.imshow()函数时报了一个错:

意思是安装了pillow后, matplotlib就可以处理更多的图片格式了,因为默认情况下matplotlib只能处理png格式,现在要让它处理jpg格式,就需要安装pillow来解决了。

官网的解释是这样的:

matplotlib.pyplot.imread(*args, **kwargs)
Read an image from a file into an array.

fname may be a string path, a valid URL, or a Python file-like object. If using a file object, it must be opened in binary mode.

If format is provided, will try to read file of that type, otherwise the format is deduced from the filename. If nothing can be deduced, PNG is tried.

Return value is a numpy.array. For grayscale images, the return array is MxN. For RGB images, the return value is MxNx3. For RGBA images the return value is MxNx4.

matplotlib can only read PNGs natively, but if PIL is installed, it will use it to load the image and return an array (if possible) which can be used with imshow(). Note, URL strings may not be compatible with PIL. Check the PIL documentation for more information.

matplotlib.pyplot.legend

matplotlib.pyplot.legend 这个函数用来设置画的线的图例。

如图中的左上角的就是图例,用来指示不同的图的名称等信息,这里只画了个散点的scatter, 取名就SamplePoint1:

 

这个小程序有意思的地方在label里如果用$$把字符串围起来,那字符串里的空格会去掉,非第一个下划线会把后面的一个字符做为下标,如果下划线在整个字符串的最前面,那这个图例中这个线/点的名字这行就不会显示。

关于legend还有很多参数,官网上有详细的参数说明:

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.legend

还有使用说明:

http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#plotting-guide-legend

 

一个例子:

 

sysbench

安装:

运行测试单核:

运行测试4核:

一些CPU的性能:

i5-2520M@2.5GHz X 4:27.8656s

E5-2407@2.2GHz X 8: 38.7943s

 

RK3288, RK3399, kirin620, kirin960

今天无意中发现了几个性能配置都很历害的开发板,分别为RK3288, RK3399, kirin620, kirin960,

这些SOC的性能都远超树莓派3!

RK3288: 四核Cortex-A17,频率高达1.8GHz, 28nm HKMG 工艺

RK3399: 拥有两颗Cortex-A72大核心 四颗Cortex-A53小核心,最高主频可达2.0GHz,是一颗64位六核处理器。28nm工艺。 用于三星ChromeBook Plus

Kirin620: 八核开发板Cortex-A53

Kirin960: 基于台积电16nm工艺,CPU是八核心设计,4*A73@2.36GHz 4*A53@1.84GHz,对标高通821

pep8

用sublime text 安装了2个插件anaconda, SublimeLinter, 都有pep8检查,但想把tab做缩进的警告想屏蔽可以做下面操作。

anaconda,相对简单,点Preferences->Package Settings->Anaconda-> Settings-Default,在打开的配置文件里查找以下一行,加入警告的代码”W191″,就可以了。

SublimeLinter也是差不多的操作:Preferences->Package Settings->SublimeLinter->Settings-Default, 在打开的文件里,在第二层的花括号里加入:

这样就不会报W191的错了。

如果不想屏蔽,可以安装一个AutoPEP8的插件,装完之后在报错的代码里按ctrl+shift+8就可以把代码自动修改为符合PEP8的格式。按ctrl+8会生成一个新文件,显示具体的PEP8格式的修改内容而不是直接在原文修改。

最近很火的《计算机科学的数学》是本什么样的书?(link)

http://www.leiphone.com/news/201703/1ywNOxhiSuX3pNJZ.html

MIT course:

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2010/index.htm

推荐书目:

http://www.leiphone.com/news/201701/rxHljWvlNxOzPKI5.html

Deep Learning:

https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

Michael Nielsen 的《Neural Networks and Deep Learning》

http://neuralnetworksanddeeplearning.com