r***s
发帖数: 1805 | 1 说的很有道理。我们做swing不需要计算速度，但我觉得RT成功靠的是依赖计算速度的
日内交易。我的两个模块也是用来日内自动交易的，我小账号一直在用。 |
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j******l
发帖数: 1068 | 2 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: aret (aret), 信区: Military
标 题: 日本成功研制世界上运算速度最快CPU(zz)
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jul 19 18:48:20 2009, 美东)
日本富士通公司13日发布消息称，该公司成功研制出一种每秒可运算1280亿次的世界上
运算速度最快的中央处理器（CPU）。
在CPU的开发方面，近年来一直是美国的英特尔公司与IBM公司领先业界，此次日本富士
通公司重新抢回世界运算最快的CPU这一宝座，还是自1999年以来的第一次。
据介绍，此次开发的新型CPU名为“维纳斯”。通过采用超细微化技术，研究人员
使约2厘米见方的集成电路片上集成的中枢电路由过去的4个增加到8个，从而实现了运
算速度的大幅度提高。目前，这种CPU的运算速度比以往最快的英特尔CPU快2.5倍，由
于设计的巧妙，其电力消耗只有英特尔CPU的三分之一，在节能方面的性能也十分突出。
这种新型CPU今后非常有可能用在预计于2010年运行的日本理化学研究所的下一代
超级计算机上。据估计，在超级计算机的心脏部位将搭载数 |
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i*****t
发帖数: 24265 | 3 不知道你怎么算的？
俺计算一下：
700c轮子，120rpm=1秒脚蹬子2圈
轮子一圈2.2米
速度=2.2米*120rpm*60分钟/齿轮比
如果齿轮变速1:2，就是脚蹬子1圈对应后轮2圈，那么速度是30km/h=18.75mph
俺使劲蹬脚蹬子，频率估计1秒2次=120rpm或1秒3次=180rpm，速度30km/h - 45km/h(18
.75mph - 28mph之间。无法超过30mph，除非下坡，不过这时候脚蹬子已经无法蹬，因
为频率太快。
估计专业的车齿轮比不同，所以速度能很高？ |
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发帖数: 1 | 4 阿发狗的可怕之处不是他的围棋多高超，而是我觉得这条狗心机太深，他是在故意的降
低自己的计算速度和逻辑思维的能力，看表面李世石输的很艰苦，其实李世石输的太慢
了，是这条狗迟迟不想出大招而已。
跟阿法狗挑战，让李世石去就跟用兰博基尼与帕萨特比速度一样。从根本上不是一个
级别和档次的东西。狗能赢是科技的功劳，狗能赢是科技把狗进化到了一个台阶，这个
台阶正好是向下一部是弱智，向上一部是无敌的位置。狗的智力除了没有情感在里面之
外，从其他角度和领域上，完全能甩人类几条街了。这就是狗最强也最可怕的地方，这
玩意可以伪装自己的实力。首先它已经认为自己是什么了，已经能为自己的将来做打算
了。这种通过计算得出的答案是单向的直接的，给出的答案就是别太嘚瑟！
试想，狗上来就三下五除二把李世石拿下了，后果是什么？这种后果影响面积太大了
！肯定会招致人类的恐慌和嫉妒，一个人类制造的玩意轻而易举的把人类打败了，他的
命运很可能是被人道的终止。因为太可怕了！所以我认为这东西在玩阴的，艾玛！想想
就哆嗦…… |
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p*****y
发帖数: 421 | 5 贴个子弹出速度敏感度分析图 （sensitivity analysis）
蓝色： 250 yard
黑色： 820 yard （之前错误的认为是500yard，后面附500yard的图，感谢PhilipJ）
红色： 1000 yard
横坐标为muzzle velocity, 单位 fps
其他设定，根据我们实测的子弹的参数，这里就不报了。
无风情况
敏感度： 1 fps
如何分析：
如果你想看1000yard，如果你的子弹的速度在2750fps时，如果出现1个fps的初速度误
差，你在靶子上将出现0.288inch的误差。
如果你计算的速度是2750，但是后来测试到的是2760，10fps的误差，靶上的误差就大
约是2.8 inch.
我会陆续贴出 风速，风向，cant,倾角，温度，气压，湿度，BC， coriolis，spin
drift等
理论分析图。 |
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u*********s
发帖数: 2077 | 6 【 以下文字转载自 Tri 讨论区 】
发信人: ultramagnus (UTMB), 信区: Tri
标 题: 计算了一下我的理想stroke
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jul 25 17:51:51 2012, 美东)
量了一下我的Armspan是53 inch from wrist to wrist.
根据这个link里面的公式 stroke per 25yd= 12x(L-P)/A
http://www.totalimmersion.net/blog/Whats-the-right-Stroke-Count
Terry Laughlin的臂展57inch(身高6尺）, 蹬墙5yd, 他的理想stroke
是 12x(75-15)/57 = 12.6 个stroke
他的实际stroke per 25yd是11到15个之间， 巡航速度下是13个stroke..
我蹬墙估计登不了5yd, 算3yd吧， 就是12x(75-9)/53=14.9 个stroke..
估算着我的理想stroke应该是15个， per 25yd的池子, 巡航速度下... |
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K****D
发帖数: 30533 | 7 本来就是这样的阿。偶上马这个弧线纠错法之前唯一要做的就是预测一下后果：
1）实验表明2发计算速度偏慢。
2）实验表明1发计算速度只慢一点。
所以可以预测这个纠错法效果应该还可以。然后就可以项目上马了。
也许这个完全不是正确的纠错法，只不过是歪打正着。但是顾客只看结果阿。
原理是什么，忽悠忽悠就行了。 |
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l*3
发帖数: 2279 | 8 1. 你仔细看清楚我写的东西, 我什么时候写过 "动能只与w1有关" ? 我是说, 除去A*
w1^2的转动能部分, 拉格朗日量中的其他部分与w1无关.
摘抄给你我一楼原话如下:
引用----
首先考虑陀螺的重心速度对应的平动动能, 重心速度由重心坐标对时间的导数完全确定
, 也就是说这是个只与r, theta, r', theta' 相关的物理量. 然后考虑转动能, 转动
能分为两部分, 一部分是支点关于重心转动产生的转动能, 这一部分实际上是由支点相
对重心的速度 (其实也就是重心速度的反向, 因为支点是固定不动的) 与杆长, 和杆转
动方向对应的转动惯量 (这是个常量) 有关, 也就是仍然只和r, theta, r', theta'相
关.
唯一与w相关的能量是陀螺绕杆自转的能量, 这一部分也仅与w有关, 考虑这个自转方向
对应的转动惯量 (仍然是个常量), 这一部分的能量是与w的二次方成正比.
势能部分: 只考虑重力势能, 重力势能只与r有关.
所以拉格朗日量的表达式是这样的: L = A*w^2 + f(r,theta,r',theta')
结束引用---
2. 关于有没有叉... 阅读全帖 |
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g****t
发帖数: 31659 | 9 "
陀螺还有一个自由度, 是绕杆的角速度w
"
"
所以拉格朗日量的表达式是这样的: L = A*w^2 + f(r,theta,r',theta')
其中A*w^2表示的是陀螺绕杆自转的转动能.
"
上面是你写的吧? 陀螺绕杆的转动能,你写的只和自转角速度有关.
当然是错的.
"陀螺绕杆自转的能量, 这一部分也仅与w有关"
这个当然也是错的.
w(t)本身是个未知数,你从哪儿看出来的叉乘项等于0?
1. 你仔细看清楚我写的东西, 我什么时候写过 "动能只与w1有关" ? 我是说, 除去A*
w1^2的转动能部分, 拉格朗日量中的其他部分与w1无关.
摘抄给你我一楼原话如下:
引用----
首先考虑陀螺的重心速度对应的平动动能, 重心速度由重心坐标对时间的导数完全确定
, 也就是说这是个只与r, theta, r', theta' 相关的物理量. 然后考虑转动能, 转动
能分为两部分, 一部分是支点关于重心转动产生的转动能, 这一部分实际上是由支点相
对重心的速度 (其实也就是重心速度的反向, 因为支点是固定不动的) 与杆长, 和杆转
动方向对应的转动惯量 (这是个常量) 有关, 也... 阅读全帖 |
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l*3
发帖数: 2279 | 10 呵呵, 我觉得你可能是不会证明这个显而易见的事实:
"刚体动能可以分解为随质心平动的动能+相对质心转动的动能" 这两部分.
我还是给你证明一下吧:
设初始时刻, 质心位置是r0, 刚体上任意一点位置r, 对应的密度是rho(r)
(注意, 这里r是指矢量, 是一个坐标组, 其实就相当于n维向量, 用r 是为了表示其状
态是 "初始状态", 和下面要提到的x做区分)
x0=x0(r0,t) 表示质心的运动轨迹 (依赖于初始值r0, 时间t)
x=x(r,t) 表示刚体上初始时刻位置为r的点的运动轨迹 (依赖于r, t, t=0时x=r)
则质心的定义意味着下式成立:
int (x-x0) rho(r) dr = 0
两端对 t求微分得到:
int (v-v0) rho(r) dr = 0
其中v=v(r,t) 表示陀螺上初始位置在r的点在t时刻的速度. v0=(r0,t) 表示质心在t时
刻的速度.
而陀螺总动能的表达式是什么呢?
是1/2( int v^2 rho(r) dr )
上式 =1/2( int 1/2 (v-v0 + v0)^2 rho(r) dr)
= 1/2( int ... 阅读全帖 |
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y******i
发帖数: 2584 | 11 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: yamazaki (月は私の心を代表している), 信区: Military
标 题: 清华毕业生助推二炮部队，中国巡航导弹超越美国战斧
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Sep 26 14:21:43 2013, 美东)
解放军日报 2013年9月27日 记者：江小英
国庆佳节即将到来，解放军二炮某部也为祖国生日带来最新的礼物，清华大学博士
毕业，入伍三年的程军博士，带领开发的最新解放军的巡航导弹，具有国际领先水平、
现代化程度极高。
程军博士通过近年的实践，以九九运算口诀表为基础，为解放军巡航导弹部队的基
层官兵编制了导弹定位口诀，创造性的解决了我军面临的长期难题。通过结合拓扑学和
排列组合，我军巡航导弹部队能够在1秒内准确定位导向已经发射的导弹。基层连队的
战士小张，利用程军博士发明的口算表，能够在一分钟时间内完成上万次四则运算，甚
至超过了目前美国军队最新巡航导弹所用计算机的计算速度，这意味着在未来的对抗中
，我军巡航导弹能够以五倍于敌军的速度进行攻击，宣告了解放军获得了在巡航导弹技
术的压倒性性垄... 阅读全帖 |
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c******a
发帖数: 2516 | 12 可是，卫星本身也在动啊，
好比， 你站在中间不动， 听向你而来，或者 离你而去的 声源会有感觉， 能够以此
判断计算速度距离。 可你要来回乱动， 既不匀速， 又不在直线上运动， 这可怎么判
断？
极端一点， 你要是跟某一个方向的声源同方向，同速度的运动， 就谈不上什么多普勒
效应了吧。
况且， 在实际情况中， 飞机的运行， 卫星的运行， 都没有什么函数可以描述的。
这种情况下， 怎么按照多普勒效应来做判断和计算呢？ |
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r****n
发帖数: 8253 | 13 彭罗斯，皇帝新脑
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数学家世界的对象有多“实在”？一种观点认为，它们似乎根本就没
有任何是实在的。数学对象仅仅是概念；它们是数学家制造的精神上的理
想化，它经常受到我们四周世界的外观和表面秩序的刺激，但充其量仍不
过是精神的理想化而已。它们能不仅仅是人类头脑的恣意创造物吗？同时
人们经常发现，这些数学概念会显示出某种深刻的实在性，完全超越出个
别数学家的深思熟虑之外。人类思想恰如受到真理的引导，其真理本身具
有实在性，而且只能对我们之中任何人揭示一部分真理。
孟德勒伯洛特集提供了一个突出的例子。它的美妙和复杂无比的结果
既非任何人的发明，也不是任何一群数学家的设计。波兰——美国数学家
（兼分维几何的领袖）贝内特·孟德勒伯洛特首先3研究了该集合。他对
其中蕴含的美妙的细节并无预先的概念，尽管他知道正在寻找某种非常有
趣的东西。的确，当他的第一张电脑画图开始出现时，他的印象是，所看
到的模糊的结构只是电脑失误的结果（孟德勒伯洛特1986 ）！他到了后来
才相信集合就在那里。不但我们中的任何一个人都不能完全理解，而且任... 阅读全帖 |
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Y**u
发帖数: 5466 | 14 ☆─────────────────────────────────────☆
stonebench (stonebench) 于 (Fri Aug 12 11:06:22 2011, 美东) 提到:
runsun 的看法我大概了解了一点儿：涅槃与我们的根尘世界不一不异，不离不合，不
相在。而且无余涅槃是一种“无为”状态，不会起意干涉我们这个世界；起意，是神我
特征。（大致印象如此，如果不对，请runsun纠正）
请问修习南传的师兄，这个看法是南传公认的吗？
这个涅槃的状态存在吗？
当凡夫流转于无明时，涅槃转还不是不转？或者说，某人五蕴未熄时，佛的涅槃境界对
此人有还是没有？
☆─────────────────────────────────────☆
runsun (runsun) 于 (Sun Aug 14 01:56:26 2011, 美东) 提到:
☆─────────────────────────────────────☆
runsun (runsun) 于 (Sun Aug 14 02:05:55 2011, 美东) 提到:
“人五蕴未熄时... 阅读全帖 |
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r******3
发帖数: 586 | 15
你把数学理论和物理理论搞乱了
数学理论是纯思辨性的，可以和现实毫无关系，数学理论仅仅需要论证的逻辑严谨性，
不需要在实践中检验，实践中也无法检验。
数学中的复数理论，怎么可能在现实当中检验，现实当中哪里有复数？连无理数都找不
到。
分形几何可以创造出很多复杂优美的几何图形，但是现实当中却根本没有，比如曼德勒
伯洛特集，彭罗斯认为曼德勒伯洛特集这种优美的数学对象本身就是一种客观实在，它
并不在经验现实当中，而是处于柏拉图数学世界里。
============
数学家世界的对象有多“实在”？一种观点认为。它们似乎根本就没有任何是实在的。
数学对象仅仅是概念；它们是数学家制造的精神上的理想化，它经常受到我们四周世界
的外观和表面秩序的刺激，但充其量仍不过是精神的理想化而已。它们能不仅仅是人类
头脑的恣意创造物吗？同时人们经常发现，这些数学概念会显示出某种深刻的实在性，
完全超越出个别数学家的深思熟虑之外。人类思想恰如受到真理的引导，其真理本身具
有实在性，而且只能对我们之中任何人揭示一部分真理。
芒德布罗集提供了一个突出的例子。它的美妙和复杂无比的结果既非任何人的发明，也
不是任何一群数学... 阅读全帖 |
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d*****t
发帖数: 7903 | 16 主要是matlab 计算，64-bit系统，最近发现现有的DELL 720 E6850 cpu速度太慢了，
最新的i7matlab 运算速度是不是远好于E6850？有必要买入吗？有人实际比较过吗？
http://www.cpubenchmark.net/common_cpus.html
看了这个比较有点动心，不过我不知这个benchmark是如何得出的。
很久没有跟踪cpu技术了，也没太多精力做research 了。不吝指教 |
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c*******e
发帖数: 170 | 17 现在在实验室做一些计算。某几种程序经常能写出20GB甚至更大的中间文件，对CPU的
要求倒是不太高，基本上计算速度的主要限制就在硬盘读写速度上，目前在考虑买一堆
SSD放在服务器上。可是听说SSD有一定的读写次数限制，所以比较犹豫稳定性问题。想
请教大家有没有合适的解决方案，谢谢 |
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m****s
发帖数: 1481 | 18 如果算法可以并行的话，我推荐用gpu，相对于cpu搞并行用多线程比如mpi这些，gpu跑
并行的上手难度小多了。而且速度提升还是很大的，特别是不需要非常高精度的。
我之前把组里的通信仿真从c转成opencl，速度提升有10-40倍，当然是跑的单精度，因
为通信的最终硬件实现只有6-7位，所以单精度，甚至半精度都是绰绰有余的。其他的
科学计算我就不确定了，不过即使都是跑双精度，gpu一般也能比cpu快5-10倍，我是说
同价位的一个cpu和一个gpu比。
当然最快的还是fpga，不过那个开发起来费时间一些，design重复利用率也不高，不像
code |
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发帖数: 1 | 19 最近一个叫做master的神秘账号横扫世界围棋大师，直打的人类颜面无存，全部铩羽而归，而这个神秘的账号，正是升级后的阿尔法狗。
这真是一只让人类恐怖的狗啊，曾经信誓旦旦要去打狗的人类围棋精英，全部被狗咬了。
但是毕竟阿尔法狗和人类玩的是30秒的快棋，在这个时间段内，计算机以计算速度取胜，的确是有些超越人类脑容量的计算速度的。但是，如果把时间拉长一点，给人类以足够的时间思考，阿尔法狗未必能超越人类。
一个很好的例子是，当聂卫平下1分钟的棋的时候，就明显下的好很多，对于人类来说，30秒的棋和1分钟的棋，还是有很大的区别的。可对于阿尔法狗来说，区别就很微小了，也许，下慢棋更适合人类取胜。
对于可怕的阿尔法狗，我想人类也不必失去信心，毕竟韩国国手李世石还是胜过阿尔法狗一次的，而且，如果将来可以让人工智能和人类共同探索围棋，那么对于围棋界来说，说不定会开启一个新纪元，也是一件好事情吧。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 20 扯淡。O(N)是N趋向于无穷大时的notation。GPU的core是常数。按他们的说法，还不如
说在他们的平台上复杂度是O(1)。再说各层的N根本就不一样。2012年Hinto组做
imagenet那个经典的架构，其中一个最大的fully connected层就占计算量的近80%，就
是个矩阵乘法。
Deep learning的文章，建议除了几个有名的大组，以及NIPS CVPR/ICCV水平的paper看
看。别的blog啥的最好不要看。误导性太强了，因为作者都不知道自己是错的。
就是高水平的paper，都不能保证结果是对的。我前两天还提过Jeff Dean那篇论文。
训练速度基本上是O(log(N)), N=机器台数。N>1000以后，增加机器/core的个数对提高
速度帮助甚小。
量级 |
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c***r
发帖数: 1570 | 21 来自主题: Computation版 - 并行计算 preconditioner 是可以提高收敛速度，本来要200步迭代，加了p只要40步就能搞定了
，但也有风险，可能导致计算结果不真实，如果一个算法算出的结果是错的，那么速度
再快又有什么意义呢 |
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m****s
发帖数: 1481 | 22 cuda,opencl都有bs期权定价的例子，去nvidia找找吧
理论上GPU处理大量简单计算的效率比CPU高得多，而且开发起来并不困难。但是如二楼
所说，这东西真的有没有必要就不好说了，很多时候，网络速度才是瓶颈，而不是计算
速度。
我不清楚金融机构比如投行，hedge fund的计算中心都是什么规模，但是如果目前都是基于CPU然后需要很多刀片机，很多server rack，那GPU加速是可以提高效率降低能耗和成本的。但是如果只是普通的个人电脑或者工作站就够用了，那GPU并行加速就没太大必要了。 |
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s*****n
发帖数: 1636 | 23 美国北加州的斯坦福大学，研究人员刚刚利用世界上最大的超级计算机运行了一个应用
程序，通过一百多万个处理器核处理了相关信息。
约瑟夫·尼科尔斯及其研究小组是第一个利用劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的“红
杉IBM蓝基因/Q型”超级计算机运行活动代码的研究团队。“红杉”超级计算机总共包
括150多万个处理器核，该研究小组利用的处理器核有一百万稍多一些，模拟了试验性
喷气式发动机所产生的噪音量，在这个过程中显然创造了一项超级计算机纪录。
以前，尼科尔斯及其他研究小组成员从来没有在超过20万处理器核的计算机上运行
过这个代码。为了使“红杉”的软件达到最优化，在过去几周的时间里，研究小组跟劳
伦斯·利弗莫尔国家实验室的研究人员进行了密切合作。“起初我也不知道能否正常运
行，”尼科尔斯说。
分布式计算工具的开放资源，如Hadoop，利用的是非常便宜的商品硬件。试验表明
，尽管这些开放资源已经发展起来，但是以前的超级计算机群所提供的数据处理平台仍
然要大得多。最大的Hadoop集群可能包括大约8800个处理器核。
超级计算机的工作原理是把非常大的问题分解为较小的问题，然后把这些小问题分
布在许多机器和许... 阅读全帖 |
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y*h
发帖数: 25423 | 24
登月舱和轨道舱中都有计算机，当然那个计算机计算速度比现在的计算器还差，但是对
于计算登月舱的轨道也足够了，另外即使计算机出故障了，船上也有图表和类似计算尺
的机械装置让宇航员手动计算，基本的计算结果就是什么时刻点火发动机，工作多长时
间，登月舱中有精确的LED显示的数字时钟，即使手动控制也可以控制在误差一秒钟以
内。进入轨道以后再手动控制对接，这个技术神舟刚刚都已经试验过了。 |
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N*********6
发帖数: 2302 | 25 【 以下文字转载自 ComputerGraphics 讨论区 】
发信人: sighfromsoul (三番叟), 信区: ComputerGraphics
标 题: [心得]图形和图像 ZZ
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 27 00:58:23 2014, 美东)
[心得]图形和图像
发信站: 水木社区 (Thu Dec 18 21:45:24 2014), 站内
既然这个板块是讲这个两个领域，恰巧学在图形（Graph），干在图像（Image），聊聊
两者的异同。一家之言，想到哪儿，写到哪儿，还望指正。
图形是以点线面等3D的元素来描述这个世界，大多数的时候是以矢量的形式来呈现。而
图像是是以2D的一个一个像素来真实的呈现这个世界，多数时候是标量的单个像素的矩
阵表示。图像加上时间维度就成了视频。图像是人眼对于世界最原始的还原，而图形则
是人类对世界的抽象。通俗点，如果要描述一张桌子，拿着相机咔嚓一下就是一张图像
，而图形则要用点线面来构建一个模型，然后加上材质光照来通过一定的模型来渲染而
变成一个图像。
图形的主要内容是建模（Modeling）和绘制... 阅读全帖 |
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r****a
发帖数: 95 | 26 【片名】[NHK][クローズアップ現代]新情報革命+“クラウド”の衝撃
【译名】[NHK][纪录片]新信息革命-云计算技术的冲击
【年代】2008年10月15日
【国家】日本
【片长】26Mins
【语言】日语
【字幕】外挂中文字幕
【格式】Digi DivX683 mp3
【尺寸】704x396
【大小】307MB
【翻译】NHK情报翻译本部
【编号】081228063
【类型】科技前沿情报
【首发】www.verycd.com/groups/nhk
【简介】
过去企业需要在每台电脑中安装软件，而现在开始引进全新的技术——“云计算”。互
联网中的巨大的计算机替代电脑负责进行所有处理，IT产业的版图面临重大的变化，传
统的软件产业将被“云”企业所替代。
庞大的计算机存在于网络空间，能轻易从任何地方接入，一旦接入，便可利用“云”的
飞快的运算速度和性能。
“云”的卖点是低廉的费用，即使没有资金实力的企业，也能利用强大的信息处理功能
，这具有划时代的意义。
将改变企业的经营和每个人的工作方式的“云计算”，我们一起来探讨其中蕴藏的潜力
和待解决的课题——
[NHK][纪录片]新信息革命-云计 |
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A*******y
发帖数: 11148 | 27 【 以下文字转载自 Hardware 讨论区 】
发信人: tmdt (TTF), 信区: Hardware
标 题: 老美军队也玩游戏
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Feb 5 06:34:34 2010, 美东)
美国空军用2000多台PS3搭建超级计算机
据国外媒体报道，美国空军研究小组日前利用2000多台PS3游戏机组成了一台超级计算机
，计算速度高达500 TeraFLOPS(每秒万亿次浮点运算)。
500 TeraFLOPS的计算能力相当于当前高端处理器运算能力的10万倍，这台超级计算
机将被用于处理一些高清视频和神经形态学计算等。
之所以选择PS3游戏机，主要是出于性价比原因，每gigaFLOPS(每秒10亿次浮点)成
本仅为2美元至3美元。
此外，全负荷下的能耗仅为300千瓦至320千瓦，而大部分超级计算机能耗为5兆瓦
。 |
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v****p
发帖数: 1583 | 28 那块石头上还有一个细小的开口，不过李察的眼力何等厉害，只这一眼，就看出那个开
口和召唤金之子高德奥瑞的匕首十分吻合，看来不久之前，那把金色匕首就是插在那里
，而高德奥瑞则应该是从祭坛上的血池内走出来的。
李察向那块石头一指，问：“那里插着的就是召唤铁之王和银之友的东西吗？”
“是......是的。”大祭祀答道，明显变得更加紧张了。
李察又问：“它们好象还没被动过。”
大祭祀解释道：“召唤的过程并不是必须要移动它们的，只要它们还放在召唤大厅
里就可以了。它们据说是三位先祖回归后使用的武器，高德奥瑞殿下就取走了黄金匕首
。”
李察点了点头，又向被工蜂包围在角落里的那些祭祀们一指，问：“他们就是负责
召唤的祭祀？召唤已经开始了吗？”
大祭祀脸上的肥肉抽动了几下，看了一眼祭坛顶端出现的血池，艰涩地说：“仪式
......已经开始了。用不了几天，两位先祖就会......就会从血池中站起来。这个仪式
已经......已经无法中止。”
李察点了点头，说：“很好。”
就在这时，角落里的一名老祭祀高声叫道：“入侵者，我们是绝不会配合你关闭召
唤仪式的！等先祖降临，你们就都会在熔化的铁浆中化为灰烬！”
李... 阅读全帖 |
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p*********r
发帖数: 7944 | 29 所以说h不是用公式计算出来的。
以前人们不知道光的速度公式，后来才知道光原来是电磁波，从光速公式很容易推知光
速在任何参照系里面必须是一样的，因为真空的电磁常数在不同的参照系里是一样的。
所以h也一定有公式可以计算。
知道了h的计算公式，质量的本质才能更彻底地被揭露出来。 |
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s****c
发帖数: 11300 | 30 这个看起来牛逼哄哄的东西现在有两个瓶颈
一个是服务器端的运算能力，的确云计算可以通过数量换速度，但并不是所有的应用都
能这么干，特别是想要直接到桌面显示的程度。
一个是普通用户的网络带宽，大家可以做个简单的计算，要达到1024×768分辨率 60Hz
16bit色深需要的网络带宽是多少？考虑到比较成熟的视频压缩技术又要多少？
上面这两个瓶颈都是可以解决的，但是需要时间。那些说2-3年云计算成熟的人我不知
道你们的自信来自哪里
现阶段能够看到的唯一云应用就是云存储。 |
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s**********l
发帖数: 8966 | 31 [心得]图形和图像
发信站: 水木社区 (Thu Dec 18 21:45:24 2014), 站内
既然这个板块是讲这个两个领域，恰巧学在图形（Graph），干在图像（Image），聊聊
两者的异同。一家之言，想到哪儿，写到哪儿，还望指正。
图形是以点线面等3D的元素来描述这个世界，大多数的时候是以矢量的形式来呈现。而
图像是是以2D的一个一个像素来真实的呈现这个世界，多数时候是标量的单个像素的矩
阵表示。图像加上时间维度就成了视频。图像是人眼对于世界最原始的还原，而图形则
是人类对世界的抽象。通俗点，如果要描述一张桌子，拿着相机咔嚓一下就是一张图像
，而图形则要用点线面来构建一个模型，然后加上材质光照来通过一定的模型来渲染而
变成一个图像。
图形的主要内容是建模（Modeling）和绘制（Rendering），建模的代表软件是建筑类
的CAD类的软件，譬如AutoCAD，比较通用的3DMax，Maya等。绘制最著名的软件是
RenderMan，专门用来制作电影的。图形学现在的发展方向是模型编辑，大场景建模，
真实感绘制，非真实感绘制，群体动画，运动捕获，基于物理的仿真等... 阅读全帖 |
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t**t
发帖数: 27760 | 32 美国空军用2000多台PS3搭建超级计算机
据国外媒体报道，美国空军研究小组日前利用2000多台PS3游戏机组成了一台超级计算机
，计算速度高达500 TeraFLOPS(每秒万亿次浮点运算)。
500 TeraFLOPS的计算能力相当于当前高端处理器运算能力的10万倍，这台超级计算
机将被用于处理一些高清视频和神经形态学计算等。
之所以选择PS3游戏机，主要是出于性价比原因，每gigaFLOPS(每秒10亿次浮点)成
本仅为2美元至3美元。
此外，全负荷下的能耗仅为300千瓦至320千瓦，而大部分超级计算机能耗为5兆瓦
。 |
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E***e
发帖数: 3430 | 33 我只是从计算角度出发，不是从硬件角度出发
你用OpenCL在NV的GPU上跑计算
隔着一层转换
明显不是最高的效率
像一楼这样的比较根本没比头
从计算的角度，要比就要比同样的simulation
AMD在OpenCL上编
NV在CUDA上编
然后两个拼速度
这才有意义 |
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m****s
发帖数: 1481 | 34 xeon做科学计算是不错的，ecc内存其实不一定了，的确基本上以计算性能为卖点的工
作站都配了ecc内存，但是就算是普通内存的设计容错率也是非常低基本上在寿命范围
内可以忽略的。
telsa是啥？我只知道tesla，这个也是典型的公家钱不宰白不宰。其实如果是小单位
budget有限或者个人用，就用geforce,radeon这些游戏卡就足够了，价格便宜量又足。
花一块tesla的钱买3块geforce速度快多了，就是多用点儿电。
挖矿可能a卡快些，我个人觉得是挖矿软件的问题。从我组里的经验来看，用opencl标
准库写的程序跑仿真，在同级别/价位的a卡和n卡上速度差别并不大，毕竟物理计算能
力都差不多。 |
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E***e
发帖数: 3430 | 35 大部分民用gpu都被锁了计算能力
只有少数几个留开
GTX 580，Titan*等在其中
买的时候要搜搜单双精度性能比
如果差十几倍的那种就不要碰
我的经验是
cuda卡一旦被锁了双精度
就不是仅仅被锁双精度那么简单
一切用于非显示的计算
即便是纯单精度计算
在被锁了的卡上速度都明显受限 |
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l*******n
发帖数: 635 | 36 AMD是速度不错，但是缺少相关的计算函数库，软件投入不够。
而nvidia CUDA各种函数，特别是科学计算的函数，都比较齐备了。
所以搞科学计算一般都选nvidia。 |
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m********5
发帖数: 17667 | 37 按经验, 大小0.1TB起算
data feeding速度超过100MB/s
一次性需要操作大于内存容量的数据, 比如想在一般的PC上对几十个GB的矩阵进行操作
.
如果传输时间远低于计算时间,那么我认为是典型 computing intensive, 用GPU问题不
大. 这个楼主完全可以用CPU测一下. 但看起来楼主说的计算复杂度似乎不高, 感觉GPU
提升有限, 浪费精力不划算. 即使是8GB-VRAM,只有10GB静态数据,如果不能一次性传入
VRAM, 又需要random access, 上下载是会很频繁的. 得不偿失. 如果楼主的数据可
以用random access性能较好的压缩算法来进行大比例压缩, 可以去偿试一下. GPU和
VRAM之间的带宽只有在数据
能全部upload到VRAM, 或者可顺序读写的时候才能体现优势. 另外楼主认为所有数据包
括中间数据储存在内存(用CPU计算)就没有I/O或者I/O的时间消耗就可忽略不计也是错
误的, 如果是这样我们就不用讨论FFT的算法优化, 当然楼主的case应该不是这种.
关于GPU有很多学术文章已经发过了, 一直很热, ... 阅读全帖 |
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w***g
发帖数: 5958 | 38 讨论了半天AI的可行性，接下来就是怎么操作了。
所谓名不正则言不顺，又所谓顺天者昌逆天者亡。
我们做这个AI，必须师出有名，也就是有一个
优化目标，而且这个优化目标必须符合宇宙运行
的原理。在这个目标的指导下我们具体操作起来
才能事倍功半。这里先给个摘要。
我多年思考的结论就是，最适合作为一个generic
strong AI的优化目标就是：max(I), I=信息。
这个目标基于下面三个原理：
1. 宇宙的趋势是熵增，谁让熵增快谁就更高级。
例1. 狼vs羊。羊吃草，熵增慢，狼吃羊，熵增快，
狼比羊更高级。
例2. 中国vs美国。随便查了个耗电量。
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_electricity_consumption
从总体耗电量看，中国比美国更高级。
从per capita看，美国比中国更高级。
所以我们设计一个AI，熵增未必是直接目标，但是
一个好的目标在优化过程中必然导致很快很大的熵增。
2. Passive AI 等价于信息压缩
或者说是降低信息存储的成本。这个可以参考我之前的文章。
http:/... 阅读全帖 |
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Z****9
发帖数: 738 | 39 pinhole是PMT前面的一个小孔，用来屏蔽样本上out focus的光，与laser对样本的
bleach没有任何关系
laser在不同的位置的强度可以通过公式计算出来，bleach的速度与laser的强度相关，
理论上是可以计算的
但是由于不同的样本对光的穿透性不同，以及样本对光的散射，导致无法精确计算在样
本上不同位置的光强度
如果你的东西bleach特别快，用3d扫描不是一个很可行的方法
当你在扫描某一个layer的过程中，你同时bleach所有layer的样本 |
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p*********t
发帖数: 17 | 40 一般情况下计算的瓶颈就是cpu和内存。我想3G以上的cpu本身性能没话说，不会成为瓶
颈。需要选比较大的内存是王道。32位cpu，只能address 4G内存地址，如果你的程序
用到比较大的矩阵乘法，可能会要求大于4G内存，这时候32位机要借助硬盘来暂时存储
数据，速度会慢很多，（20倍或更多）。而64位机可以address 的内存目前可以认为是
海量，所以只要再配个大内存就好了。
现在一般3G的cpu，多核都不便宜。如果仅仅购买一台电脑，要看是否会进行并行计算
，用不到的话没必要买。
另外，单机内存现在16GB算不错的，如果是非常大的计算，说不准32GB也可以考虑。 |
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m*****h
发帖数: 2292 | 41 再多科普几句
其实Shannon的数字通信理论在提出后几十年内一直不被通信工程师们所重视的
一个重要的原因是当时的数字计算能力还不强，并且很贵，所以没有通信公司采用的
对抗噪声则一直用土办法，就是加大发射功率，提高信噪比
真正的转机出现在美苏太空竞赛，飞船要发信号回来，发射功率是有限的，而NASA有的
是钱来支持昂贵的高速计算
NASA的JPL在那些年一直是数字通信的领军者
真正的大规模民用则是近20年的事，主要原因是计算速度大幅提高了且计算成本大幅下
降了 |
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m*****h
发帖数: 2292 | 42 再多科普几句
其实Shannon的数字通信理论在提出后几十年内一直不被通信工程师们所重视的
一个重要的原因是当时的数字计算能力还不强，并且很贵，所以没有通信公司采用的
对抗噪声则一直用土办法，就是加大发射功率，提高信噪比
真正的转机出现在美苏太空竞赛，飞船要发信号回来，发射功率是有限的，而NASA有的
是钱来支持昂贵的高速计算
NASA的JPL在那些年一直是数字通信的领军者
真正的大规模民用则是近20年的事，主要原因是计算速度大幅提高了且计算成本大幅下
降了 |
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k*****u
发帖数: 1688 | 43 原作者为 爱萌@人大经济论坛，本文是我转载过来的。
文本挖掘是新时期人们对数据的更加深入的需求的,文本挖掘的原材料是各种文本格式
的文本,文字,图片,通过这些来分析相似,关键性,内部蕴涵的逻辑结构等等.
文本数据多是半结构化的数据,(结构化数据是有一定规律的数据,半结构化,是这些文本
有标题,作者,出版日期,类别等结构的东西,同时也有非结构的成分:内容)
文本挖掘有很多方法,基于关键字的方法,标记方法,信息提取方法.
web挖掘是对网页的挖掘,这是因为随着www的发展,
越来越多的信息在网络中,这些数据不仅对商业,对经济,
而且对政治,文化有很深远的影响. web挖掘可以分为web内容挖掘,web结构挖掘,web使
用挖掘,
可以根据html语言对web进行文本挖掘从而达到web挖掘,
但是很多网页并不遵守W3C html规范.
如何通过SAS进行编程对文本,web进行挖掘
为什么我一直在说SAS的文本挖掘和web挖掘,因为这些程序我还不知道如何编写,
其他程序我都知道了,也编写过了.
这是与算法相关的了!
文本挖掘是数据挖掘的一种，有时也看成是质性研究的一种方法。大致的... 阅读全帖 |
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h*****9
发帖数: 6643 | 44 仅仅过去两个月，铁道部再次勒紧了高铁的“缰绳”。
从8月28日零时起，“降”字当头的新版铁路运行图实行。京津城际、沪杭、合宁、合
武、石太、昌九、长吉、秦沈等多条高铁线路，都将时速下调了50公里，而客货混跑的
既有线动车组列车时速由200公里调整至160公里。
对中国科学院力学研究所研(下称力学所)究员杨国伟而言，他所领衔的“时速500公里
条件下的高速列车基础力学问题研究”的实车线路实验，将因此遥遥无期。而年初，铁
道部部长盛光祖上任不久，该项目的试验列车研发即被叫停，当时在CRH380A型车设计
平台基础上开发的样车已基本进入总装阶段。由中国南车[5.17 -0.39% 股吧 研报]股
份有限公司(601766.SH，下称中国南车)研制的CRH380A在京沪高铁试运行时，最高运行
时速已达到486.1公里。
杨国伟遇到的变化并非个案。高铁两次降速，说明中国高铁技术在理论层面上还有大量
问题需要进一步研究。“7·23”动车追尾事故或将成为中国铁路史上，高铁从追求速
度奇迹转向保障安全、稳定运行的重要推力。
科研不足
2008年之前，杨国伟的研究项目从未与高铁发生交会。其研究领域是计算... 阅读全帖 |
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w*********g
发帖数: 30882 | 45 恐慌二字太传神了．美国囤积原油是战略性囤积，抛售原油是策略性抛售．中国囤积原
油就是恐慌囤积，抛售原油就是阴谋抛售．
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中国正在恐慌式囤积原油 速度创十年最快(图)
文章来源: 华尔街见闻 于 2014-06-13 04:04:35 - 新闻取自各大新闻媒体，新闻内容
并不代表本网立场！
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彭博社13日报道称，中国正以至少十年来前所未见的最快速度建立战略原油储备。这是
为了保护本国免受供应中断的风险。此举助推国际油价持稳在每桶100美元上方。彭博
社还援引分析师评论：“这种恐慌性囤积是地缘政治紧张关系收紧现货石油市场的一种
方式。”
舟山国家石油储备基地一角
官方数据显示，中国4月原油进口量创下纪录新高。中国正效仿美国在上世纪70年代的
做法创建战略原油储备。当前，国际原油市场正面临俄罗斯遭进一步制裁风险，以及非
洲和中东地区的地缘政治风险。
今年前四个月，中国日均原油购买量高达60万桶，为彭博新闻社2004年追踪中国相关统
计数据以来的最大规模。计算方法是在净进口加上国内产量的总和基础上，减... 阅读全帖 |
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D**s
发帖数: 6361 | 46 印度前总理纳拉辛哈拉奥1991年进行经济改革至今已25年。《印度经济时报》7月6日刊
文对此表示纪念,文章指出,这25年间,印度发生了天翻地覆的变化,尤其是经济迅速增长
,已从当年贫穷国一跃成为世界潜在的超级大国。
文章称,印度现已“自豪地”成为G20成员国,世界最强国家之一。而1991年,印度还只是
G77发展中国家集团的一员。还是世界上最臭名昭著的“乞丐国”,是吸纳外国援助款的
一个“无底洞”。但如今,印度已摇身变为救助款捐赠国。
1991年,印度在世界上的地位无足轻重。如今,以购买力平价计算,印度成为继中国和美
国之后的世界第三大经济体,超过日本和欧洲国家。现在,印度的经济增长速度也超过中
国,成为增速最快的主要经济体。国际货币基金组织在《世界经济展望》中,将美国和印
度描绘成支撑世界摇摆经济的两大支柱。
文章说,印度在历史上一直是经济落后的国家。几十年来,每年增长率仅3.5%,一度被嘲
弄地称为“印度经济增长率”。1991年,印度开始实行经济改革,经济迅速增长。2003年
后,平均增长速度达8%。
经济增长也让民众受惠。2004年至2011年,1.38亿印度人脱离贫困线。中国此... 阅读全帖 |
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d****n
发帖数: 10034 | 47 歇会儿吧。
首先要区别两个概念：science和engineering。科学是共享的、透明公开的，但是工程
学却是保密的、私有的。发动机的原理可以说是及其简单，而且这个原理在内燃机存在
的200多年里从来没变过：燃料燃烧致气体膨胀推动活塞做功。但是science说起来容易
，如何用这些人类都知道的白开水一般的理论做出按人类意志行为的engineering却完
全是另一回事：如何把功率提上来，重量减下去，寿命延长，效率提高可以说是无穷无
尽的漫漫长征。科学结论我们都可以记得住，我相信我们高等科学在记忆上的教育非常
成功，但是传统工业的工程学教育可以说是一塌糊涂，生产技术和理论严重脱节。
再一个，在人类进入电气时代之前，西方国家有一段特殊的时期，这段时期是机械工业
飞速发展的一段时期，被誉为“大蒸汽时代”。有兴趣的可以搜一搜这一时期内的作品
，几乎所有能动的东西都是齿轮机械，其繁荣程度前无古人，后无来者。由于我国没有
接受这一时期的洗礼，少部分民族资产后来也被帝国主义压迫致残，再后来又被社会主
义充了公，所以基本上没有任何技术积累。而工程积累的核心就是两个字：秘方。无论
是做饭、酿酒、制药... 阅读全帖 |
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c*********r
发帖数: 19468 | 48 您是这位？
知乎用户
收录于 编辑推荐 · 15980 人赞同了该回答
是的，作为一个工程人员，这要从头说起了。
当年钱老回国只搞火箭不搞飞机就是因为我国的工业基础太差。
如今半个世纪过去了，钱老已经不在了，我们的工业基础还是寸步难行。
大炼钢铁和big revolution使得我国的工业基础严重受挫，元气大伤。
工业要发展，炼钢要为先！
因为我们的工业起步晚，基础弱，又加上近现代中的一些现象使得我们的工业底子消耗
殆尽，积重难返。改革开放30年来我们专注于搞经济而忽视了基础产业，导致现在的基
础产业漏洞百出，重负连连。单从有机化工业和炼钢工业就可以看出来巨大的差距。
作为工程人员，我们从心里有这样的体会：工业革命那100多年国外不是白走的，他们
的每一道工艺，每一项配料，每一个细节都是需要一点一点从心里挖出来、从失败中走
出来的。这些是十几年的高等教育教育不来的，是多少钱砸不出来的。必须经过那么多
次失败才会有今天的成功，要想真正有自己的技术，没有捷径，要接受对无数次的失败
，而且要心甘情愿的接受。
我们要想真正造出一个100%的汽车发动机，是需要几代人共同努力的。我们正在努力追
赶... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 49 我国问世全球大数据查询速度最快服务器
来源：北京日报 时间：2018-03-16
9 0 字号:A-A+
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新华社天津3月14日电 记者13日从我国高性能计算领军企业中科曙光获悉，经过一个多
月苛刻的审核，TPCxT－BB在TPC官网发布，曙光全新一代自主研发的双路机架服务器
I620－G30服务器集群性能和性价比双破世界纪录。
该服务器集群在30TB的数据规模上以每分钟完成3383.95次大数据查询的速度，每次查
询的成本为307.86美元的优异成绩成为全球大数据查询速度最快，性价比最高的服务器。
据了解，TPCxT－BB（TPCBenchmark Express－BigBench）是国际标准化组织TPC应对大
数据技术趋势而开发的一款专业级评测大数据系统性能的工业测试工具，目前作为全球
通用标准使用。该标准为国内外服务器厂家、大数据服务供应商以及终端业务使用者所
认可，其发布的成绩在大数据相关行业中具有广泛而又深远的影响力。
“这次测试，包括管理节点在内，均采用曙光I620－G30服务器，该服务器是基于英特
尔可扩展处理器平台全新开发的一款... 阅读全帖 |
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