雲計算

点击查看第一章点击查看第二章 第3章 改进第一个CPU并行程序我们并行化了第一个串行程序imflip.c，并在第2章中开发了它的并行版本imflipP.c。并行版本使用pthreads实现了合理的加速，如表2-1所示。当我们在具有4C/8T的i7-960 CPU上分别启动2个和3个线程时，多线程将执行时间从131 ms（串行版本）分别降低到70 ms和46 ms。然而引入更多的线程（即≥4）并没有帮助。在本章中，我们想让读者了解影响表2-1中结果数据的各种因素。我们可能无法改进它们，但我们必须能够解释为什么无法改进它们。我们不想仅仅因为运气而取得好的性能表现！ 3.1　程序员对性能的影响 理解硬件和编译器可以帮助程序员编写好的代码。多年来，CPU架构师和编译器设计人员不断改进其CPU架构和编译器的优化功能。许多这些努力有助于减轻软件程序员的负担，因此，程序员在编写代码时不用担心底层的硬件细节。但是，正如我们将在本章中看到的，了解底层硬件和高效利用硬件也许会让程序员在某些情况下开发出性能提升10倍的代码。这种说法不仅对CPU来说是正确的，当硬件得到有效的利用时，潜在的GPU性能改进更加明显，因为许多GPU性能的显著提升来自软件。本章将介绍所有与性能有关的因素及其相互之间的关系：程序员、编译器、操作系统和硬件（以及某种程度上的用户）。 程序员拥有根本的智慧，应该理解其他部分的功能。没有任何软件或硬件可以与程序员所能做的相提并论，因为程序员具有最宝贵的资产：逻辑。良好的编程逻辑需要完全理解难题的所有方面。 编译器是一个庞大的软件包，它的常规功能有两个：编译和优化。编译是编译器的工作，优化是编译器在编译时必须执行的额外工作，以优化程序员可能编写的低效代码。所以编译器在进行编译时是“组织者”。编译时，时间是静止的，这意味着编译器可以仔细考虑在运行时可能发生的许多情况，并为运行时选择最好的代码。当我们运行程序时，时钟开始滴答滴答。编译器唯一无法知道的是数据，它们可能会完全改变程序的流程。只有在操作系统和CPU工作时，才能在运行时知道数据的情况。 在运行时，操作系统（OS）可以看作是硬件的“老板”或“经理”。它的工作是在运行时有效地分配和映射硬件资源。硬件资源包括虚拟CPU（即线程）、内存、硬盘、闪存驱动器（通过通用串行总线[USB]端口）、网卡、键盘、显示器、GPU（一定程度）等。好的操作系统知道它的资源以及如何很好地映射它们。为什么这很重要？因为资源本身（例如CPU）不知道该怎么做。它们只是遵循命令。操作系统是司令，线程是士兵。 硬件是CPU+内存+外围设备。操作系统接受编译器生成的二进制代码，并在运行时将它们分配给虚拟核心。虚拟核心在运行时尽可能快地执行它们。操作系统还要负责CPU与内存、磁盘、键盘、网卡等之间的数据传输。 用户是难题的最后一部分：了解用户对编写好的代码也很重要。一个程序的用户不是程序员，但程序员必须向用户提出建议，并且必须与他们沟通。这不是一件容易的事情！ 本书主要关注硬件，尤其是CPU和内存（以及在后面第二部分中要讲的GPU和显存）。理解硬件是开发高性能代码的关键，无论是CPU还是GPU。在本章中，我们将发现是否有可能加速我们的第一个并行程序imflipP.c。如果可以的话，如何实现？唯一的问题是：我们不知道可以使用哪些硬件来更高效地提高性能。所以，我们会查看所有可能。 3.2　CPU对性能的影响 在2.3.3节中，我解释了当我们启动多线程代码时发生的事件序列。在2.4节中，我还列出了许多你可能会想到的如何解释表2-1的问题。让我们来回答第一类也是最明显的一类问题： 当CPU不同时，这些结果会如何变化？ 取决于CPU的速度，还是核心数量，线程数？ 或者是其他与CPU有关的属性？比如高速缓存？ […]

电子与嵌入式系统设计译丛点击查看第二章点击查看第三章面向Arduino用户的树莓派实用指南：物联网应用开发Raspberry Pi for Arduino Users: Building IoT and Network Applications and Devices [美]　詹姆斯·R.斯特里克兰（James R. Strickland）　著梁捷　曹建　胡训强　译 第1章 采 购 清 单本章将用较短的篇幅介绍开始学习前所要准备的电子元器件。本书中并未涉及很多硬件项目，并且很多软件项目也基于相同的硬件实现。如果你在阅读本书前一直使用Arduino，那么你应该有想要连接到树莓派的项目。阅读更多的类似“点亮7段LED”的教程真的有必要吗？你可能已经很了解Arduino的主要内容，比如ATmega328P、74LVC-245、LED阵列、电阻和连接线等。假设你已经准备好了工具—数字万用表、线切割器和剥皮器、温控焊台等。如果你的Arduino经验主要是关于连接各种电路板，那么除了购买电子元器件外，你可能还要读一读之前我写过的一本书—《Junk

自2017年6月，上海云栖大会阿里云 MVP正式发布以来，全球超过400+位顶尖技术专家加入阿里云 MVP，覆盖30个国家和地区。 阿里云 MVP第11期招募开始了，我们诚挚地邀请您加入技术大家族中！ 蒋江伟（小邪）阿里巴巴集团合伙人 阿里云智能基础产品事业部负责人 云计算是大趋势，阿里云 MVP拥抱云计算，利用云计算4方面的优势，编写基于云iac的运维和研发系统。 刘洪峰叶帆易通科技CEO 欢迎加入阿里云MVP大家庭，让我们携手一起，背靠阿里云物联网平台，成为物联网时代的技术引领者和弄潮儿。 张广彬（狒哥）E企研究院 首席研究员 期待与你共同探索数智经济基础设施的前路，我是阿里云 MVP，我为TA代言。 陈沙克DXC 架构师 成为阿里云 MVP，与我一起利用开源推动企业数字化转型。 蒋晓伟阿里云智能研究员

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 游 戏 对 象游戏对象是Unity游戏项目的基本组件。场景中存在的每个物体都是或者都基于游戏对象。在本章中，你将学习Unity中的游戏对象。不过，在开始使用Unity中的对象之前，必须先学习2D和3D坐标系统。学习完这些系统之后，将开始使用Unity内置的Unity游戏对象，最后将学习各种游戏对象变换。本章中学习的知识是本书的基础，一定要花时间学好它。 2.1　维度和坐标系 那些华丽而富有魅力的视频游戏其实都是建立在数学基础上的。所有的属性、运动和交互都可以归结为数字运算。幸运的是，很多基础都已经打好。数学家辛苦工作了几个世纪，发现、创建和简化了各种过程。正是数学家的杰出工作，我们才可以利用现代软件轻松地创建游戏。你可能认为游戏中的对象只是随意地摆放在空间中，但是实际上每种游戏空间都具有维度，并且每个对象都置身于一种坐标系（或网格）中。 2.1.1　3D中的D 如前所述，每一款游戏都会使用某种级别的维度。可能你最熟悉的维度系统是2D和3D，它们分别是二维（two-dimensional）和三维（three-dimensional）的缩写。2D系统是一个平面系统。在2D系统中，只处理垂直和水平元素（换句话说就是上、下、左、右）。像Tetris、Pong和Pac Man这样的游戏就是2D游戏。3D 系统跟2D系统类似，但它多一个维度。在 3D 系统中，不仅具有垂直和水平方向（上、下、左、右），还具有深度（里和外）。图2-1完美阐述了2D正方形和3D正方形，也就是立方体（cube）。注意在3D立方体中有Z轴，它看上去就像是凸出来了一样。 注意：学习2D和3DUnity是一个3D引擎。因此，利用它创建的所有项目一般都使用三维系统。所以，用Unity无法制作纯粹的2D游戏。现代软件表现每个物体的时候都是按照3D来渲染的。2D游戏同样拥有Z轴，只不过不用罢了。你可能想知道为什么我们还要不胜其烦地介绍 2D 系统。事实是：即便在3D项目中，仍然有许多2D元素。纹理、屏幕元素和绘图技术都使用2D系统。Unity有一套强大的工具用于制作2D游戏，2D系统也不会很快消失。 2.1.2　使用坐标系 维度系统在数学上等价于坐标系。坐标系由一系列称为轴向的直线（axis）和称为点（point）的位置组成，轴直接对应于其模拟的维度。比如，2D坐标系中包含X轴和Y轴，它们分别代表水平和垂直方向。如果对象沿着水平方向移动，我们称之为“沿着X轴”移动。同样，3D坐标系使用X轴、Y轴和Z轴，分别用于水平、垂直和深度移动或定位。注意：常用的坐标系在谈到对象的位置时，一般都会列出它参照的坐标系。描述对象位置的时候，说它在X轴上是2，在Y轴上是4可能有点麻烦。幸运的是，我们有一种简单的方式描述坐标。在 2D

11月15日，以“AI赋能，重构未来新生态”为主题的第四届中国人工智能领袖峰会在深圳举办，“蚂蚁金服金融知识图谱平台”获得AIC标杆应用奖。 中国人工智能领袖峰会由深圳市人工智能行业协会主办，会议探讨科技企业在人工智能加速产业变革发展的时代下，基于新技术对商业模式和运营系统进行重构，结合AI，创造新生态系统。大会举办AIC产业年度评选，旨在为表彰勇于创新的企业在人工智能行业发展中的努力及贡献，现已成为人工智能行业标杆的活动。 蚂蚁金服金融知识图谱平台，提供金融场景的知识数据生命周期管理，和一站式的知识研发和图谱服务，具备实时知识抽取、在线查询分析、AI表示学习和千亿级全图推理等服务能力，结合多维度知识评估能力指导知识构建和知识挖掘，同时创造性的提出了异构图谱融合方案并兼顾金融知识图谱的持续演化、实现了业务子图的独立迭代与跨业务知识的链接和复用。 目前蚂蚁金服金融知识图谱平台已经广泛应用在蚂蚁内部以及合作伙伴的微贷、保险智能理赔和智能理财等业务领域中。 如今，蚂蚁金服正在围绕“BASIC”核心技术能力进行布局，即 Blockchain（区块链）、AI（人工智能）、Security（安全）、IoT（物联网）、Computing（计算），并向社会进行技术开放，支持更多合作伙伴服务数亿级的用户。

不带钱不带卡，只带手机出门就能畅行无阻，这已是生活的常态。益普索发布的《2019第一季度第三方移动支付用户研究》报告显示，移动支付在手机网民中的渗透率高达95.1%，截至今年1月，支付宝全球用户数已经突破10亿。你或许每天都会打开支付宝，付款购物、领取权益、享受服务……但你或许不知道的是，在这个方便、快捷、智能化的APP背后，有一群年轻的技术人，用智慧和创新让它每天都变得更“聪明”一点。 2014年，第一届天池大数据竞赛落下帷幕，一支做个性化推荐项目的团队从7000多支参赛队伍中脱颖而出，摘得桂冠，并一举获得高达100万元的奖金。 马健就是这个冠军团队的一员，当年他还在攻读硕士。这个参赛项目不仅帮他赢得了大奖，也奠定了他日后的职业方向。两年之后的2016年，他闯过六轮面试，拿到了“阿里星”的Offer，进入支付宝人工智能部，主攻业务算法。 “阿里星”计划起源于2011年，旨在吸引最年轻最顶级的技术人才加入，选拔标准严苛，每年通过者不过寥寥数人。但在支付宝的业务算法技术部中，马健遇到了好几位“阿里星”：同校同实验室的师弟王盛，同年入职的江少华，连江少华所带的两位实习生，也都先后成为了“阿里星”。 这些万里挑一的年轻技术人不约而同地聚集在了这里。“想做大事，想做能够影响更多人的事。”马健这样描述自己初出校门时的梦想。 作为梦想的舞台，支付宝无疑是足够大的。截至今年1月，支付宝全球用户数已经突破10亿，这意味着支付宝的技术人敲下的每一行代码，所影响的都是数以亿计的用户。从另一个侧面来说，在每一个用户习以为常的扫码付款、领取红包、使用小程序服务等便捷操作背后，也是成千上万的优秀技术人共同筑起的智能平台作为支撑。 端智能：支付宝上绑了很多卡，但唯独不能“卡” 2017年，王盛在南京大学读完人工智能方向的硕士，加入了支付宝。 那正是支付宝的服务快速丰富的时期，除了扫码付款之外，生活缴费、社会服务、理财保险、吃喝玩乐……越来越多的服务都可以在支付宝APP中一站式获取。但服务多了，加载时就难免发生“堵车”，“卡”，成了用户体验的瓶颈。 王盛所在的团队面对的一大挑战，就是找出让支付宝在提供海量服务的同时还能 “不卡” 的方法。 支付宝算法专家 王盛 如果要对每一个服务的加载都进行优化，性价比很堪忧，于是团队改变了思路：用户每次打开支付宝APP时，一般只会用到数量很有限的服务，如果可以只加载要用的服务，用不到的就不加载，就能极大地提升使用的流畅度。 然而问题来了：如何预先知道用户可能要用哪些服务？ “猜”用户的心思，这就是人工智能和机器学习的长项了。 支付宝业务算法团队训练了一个“智能预加载”的模型，当你打开支付宝，这个模型就开始预测你更可能使用什么服务，并依此决策是否加载某些模块。“这项技术的关键难点，就在于如何既减少加载量，又能保证更多的人准确获得所需的服务。”王盛说。 这不仅需要精深的技术，还需要对业务的深刻理解。比如，预加载开始的时间点并不是越早越好，很多时候用户打开支付宝APP只是为了扫码付款，如果此时开始预加载，就会影响扫码的响应速度。因此，预加载程序在用户打开APP一段时间之后才开始运行。 有了智能预加载之后，支付宝模块加载量和卡顿率都减少了20%以上，服务准确率却得到了进一步的提升。同样的思路也被用在推送免打扰功能上，“用模型优化计算之后，推送的总量和对用户的打扰都减少了，但点击量没降。”王盛表示，这说明模型计算能比运营规则更精准地命中用户的需求。

点击查看第零章点击查看第二章 第1章 商品图像的快速调整 在进行网店的装修设计之前，首先需要掌握一些商品图像的快速处理技法，如调整图像的大小和分辨率、设置适合网店显示的构图、旋转与缩放图像等，这些操作均可以使用Photoshop中的菜单命令或工具来实现。 步骤 01 启动Photoshop，执行“文件>打开”命令，在打开的对话框中选中需要打开的素材，单击“打开”按钮。 步骤 02 即可在Photoshop中打开所选素材图像，选中01.jpg素材图像，按下快捷键Ctrl+C，复制女包图像。 步骤 03 切换到处理好的02.psd背景图像，按下快捷键Ctrl+V，将复制的女包图像粘贴到画面中，调整其大小和位置。 步骤 04 选择“图层1”图层，将图层的混合模式更改为“变暗”，混合图像，将女包图像拼合到新背景中。 步骤 05 执行“文件>存储为”菜单命令，打开“另存为”对话框，在对话框中指定文件的存储位置，输入文件名，设置后单击“保存”按钮，存储图像。 步骤

摘要：对于企业而言，客户体验及客户满意度对其业务的发展至关重要，出色的客户体验是留存老客、获取新客的加速器。但很多传统企业的客服中心都面临着沉重的成本和资源压力。随着AI + 服务的深入应用和快速发展，客服领域正在成为AI技术的重要应用场。越来越多的企业开始使用创新的智能化数字技术将为客服中心实现降本增效。更重要的是，基于数据的海量用户行为洞察，客服中心完全可以逐步超越成本中心的枷锁，通过数据技术为业务部门提供业务优化、业务设计、数字营销到个性化消费的全流程营销。这一切都将促进客服部门的自我升级，也将渐进改变整个行业的景观与格局。 文章导读 对于企业而言，客户体验及客户满意度对其业务的发展至关重要，出色的客户体验是留存老客、获取新客的加速器。但很多传统企业的客服中心都面临着沉重的成本和资源压力。 2018年，中国呼叫中心座席总规模达到230万个。以某大型运营商为例，其全国客服座席数量经过这几年的发展已经接近6万个。一方面客服中心面临着座席不断扩张、成本不断上升带来的压力，另一方面除了应对用户咨询的话务峰值以外，客服中心还需要不断适应市场变化，随时上线新的业务和配合市场促销活动，各种资源捉襟见肘。 随着AI + 服务的深入应用和快速发展，客服领域正在成为AI技术的重要应用场。来自阿里客服的数据显示，2018年双11当天，阿里智能客服机器人小蜜，承接了淘宝天猫平台98%的在线服务需求，相当于10万名人工客服小二的工作量。不仅在阿里，越来越多的企业开始使用创新的智能化数字技术将为客服中心实现降本增效。 更重要的是， 在技术越来越深的渗透到业务中、技术和业务密不可分的今天，客服行业正在发生更大的变化。基于数据的海量用户行为洞察，客服中心完全可以逐步超越成本中心的枷锁，通过数据技术为业务部门提供业务优化、业务设计、数字营销到个性化消费的全流程营销。这一切都将促进客服部门的自我升级，也将渐进改变整个行业的景观与格局。 9.27号阿里巴巴云栖大会分论坛上，阿里巴巴智能服务事业部资深总监空无隆重发布了《智能时代的客服中心变革与发展》白皮书（想要阅读报告全文，可关注“阿里研究院”微信公众号，并回复“智能客服”，限时放送！）。这份白皮书由阿里云研究中心经过长达数月的实践分析调研后完成，包含了大量人工智能在金融、电信、政府等行业客服呼叫中心的真实案例和应用模式，提出了未来客服中心向以数据分析为基础的客户智能运营中心变化的方向，还首次总结发布了传统客服呼叫中心智能化转型的四大路径。 （一）智能应答：深耕用户需求和体验，构造知识图谱，实现降本增效 智能语音应答/导航，就是通过语音识别和语义理解技术的综合应用，让客户不用传统按键模式而是用语音说话的方式完成需求的交互理解，系统实现客户需求的最优分发或问题解决。在 2018年 12月 2日举行的世界神经信息处理系统大会上（注：NeurIPS大会，此会议是全球人工智能最大的年度盛会），阿里巴巴展示了其物流公司菜鸟的 AI 客服对话能力，其精准性在业界引起轰动，目前菜鸟AI客服每天已为数百万客户提供服务。 （二）智能路由：围绕用户需求，智能准确对接服务资源，实现人机协同

摘要：随着人工智能、5G、超级计算、自动驾驶等新一代信息技术成为半导体发展的重要驱动力，中国集成电路产业正迎来发展的黄金时期。然而，芯片的复杂度提高，工艺升级，成本压力增大等原因都给芯片开发者带来全新的挑战。这份白皮书旨在帮助IC设计企业了解国内外IC上云的现状、发展趋势以及相关解决方案与最佳实践，推动中国IC设计产业拥抱新技术并促成新的协作模式。 文章导读 新思科技携手阿里云研究中心和平头哥半导体共同发布《云端设计，与时间赛跑》云上IC设计白皮书。这一白皮书旨在帮助IC设计企业了解国内外IC上云的现状、发展趋势以及相关解决方案与最佳实践，推动中国IC设计产业拥抱新技术并促成新的协作模式。 随着人工智能、5G、超级计算、自动驾驶等新一代信息技术成为半导体发展的重要驱动力，中国集成电路产业正迎来发展的黄金时期。然而，芯片的复杂度提高，工艺升级，成本压力增大等原因都给芯片开发者带来全新的挑战。因此，EDA工具也开始探索融合AI和云技术来提升芯片开发的效率。 “当前EDA技术的发展方向是要进一步提高芯片设计的抽象层次，让芯片设计者从琐碎而繁重的芯片架构与设计工作中解脱，从而把研发重点转移到探索如何通过芯片创新更好地为新的应用领域赋能。” ——陈志宽博士新思科技总裁兼联席首席执行官 云技术的运算性能与储存容量方面的高度可扩充性与EDA技术融合，可解决当前IC设计面临的算力缺口，未来能够缔造一个连接芯片设计者与终端应用开发者的协作平台，为开发者提供实时可用的算力、敏捷部署的研发环境、协同管理的设计流程、优化的IT成本等优势，大幅缩短产品上市时间，并进而衍生出全新的开发模式、商业营运模式，实现IC产业的全面升级。 “作为EDA领域的领导者，新思科技早在多年前便积极拥抱云技术，并切实支持了业内第一颗云上芯片的推出。我们很高兴能够参与这次云上IC设计白皮书的出品，提出关于EDA和云技术融合的前瞻性洞见和分析，为更多合作伙伴带来创新的思路和方法学。我们相信这两个技术的结合可以给集成电路行业带来全新的协作平台，促成更多的合作和创新。” ——葛群新思科技中国董事长兼全球副总裁 白皮书内容重点 第一章 云上IC设计，与时间赛跑 2018年，中国芯片进口额达3120亿美金，国产芯片380亿美金，自产率仅为11%，中国IC设计产业正迎来难得的历史性发展机遇，国际环境的不确定性、整机企业对芯片供应链风险的担忧，以及海外并购受阻也为国内IC设计企业提供了绝佳的市场机遇。 第二章 中国IC设计上云正当时 IC设计上云在欧美成熟市场早已达成共识，云计算带来的巨大经济价值备受关注。众多主流IC设计工具厂商、IC企业与云服务商纷纷转战云市场。越来越多的企业正快速跳出观望期，加大IC设计云化的投入力度，规模化的IC设计上云一触即发。 第三章 IC设计迁移上云的需求分析 IC数据种类多、体量大、多为非结构化数据，在整个设计周期中，各种EDA工具使用不同大小和类型的文件创建和分析大量数据，目前很多IC企业的数据及流程管理多依赖手工和经验。有效的云适配的IC数据及流程管理及迁移服务在IC设计上云中不可或缺。 第四章

A股上市公司财务造假现象屡见不鲜。从今年年中的康美药业到最近爆出的欢瑞世纪，多家公司因财务造假，遭证监会重罚、造成股价暴跌。是否有技术手段可以从源头扼杀财务造假？区块链技术或是一条途径。 11月12日，ACCA（特许公认会计师公会）与德勤中国联合举办“2019 ACCA首席财务官峰会”，就数字时代下财务角色的机遇和挑战展开深度讨论，其中区块链技术在财务领域的应用成为现场热议的话题。 以人工智能、区块链、大数据为代表的数字化技术正深刻影响着当前的财务行业。ACCA战略与发展执行总监郝飞（Alan Hatfield）认为，技术发展正在颠覆传统财会行业的规则，专业的财会人士也面临着战略性转型。 “随着近年来人工智能、区块链、大数据的快速发展，数字商对未来财会专业人士越来越重要。虽然有人认为技术在某种程度上是个威胁，但我认为价值大于威胁。” 郝飞告诉第一财经记者。 在上市公司财务造假频出、专业会计师的职业道德不断受到挑战的情况下，以区块链为财务记账提供底层支持最大的价值或是治理财务造假。 “区块链技术可以为财务记账提供底层支持，财务是反映业务的，如果使用区块链技术，每一笔业务在形成时就可以被准确且不可篡改地记录，实际上用技术手段满足了财务对数据真实性、准确性的要求。” ACCA大中华区政策主管钱毓益表示。 ACCA专业洞察总监Maggie McGhee（玛姬·麦吉）在接受第一财经记者专访时也曾表示，分布式记账技术可以提供完美的审计追踪路径。一旦把数据在区块链上记录且加以验证，那么这些信息将是不可篡改的；另外就是实施交易和交易记录这两个流程在区块链上不是相互割裂，而是统一的，这对于防范欺诈是非常有用的。 “分布式记账技术可以为不同版本的和跨机构的财务信息设立一个可识别的框架，大家更容易去理解，这样公司就会生成更多参与度更高的财务报告。” 麦吉说。 区块链是一个新兴的技术，除了要把握其中的机会外，还要全面综合地考虑可能带来的风险。 钱毓益认为在财会领域应用的主要风险一是ICO（代币发行），二是产生的初级财会人员可能被替代的问题。 “几年前以比特币为代表的基于区块链技术的电子货币可以在一定范围作为支付手段，但货币应该真实地反映其经济价值，ICO暴涨暴跌，明显存在炒作，可能对金融行业产生冲击。”钱毓益说。 此外，一旦区块链在财会记账领域得到应用，对初级财会人员来讲，大量的工作机会或被技术代替。 目前国内约有2200万财会从业人员，未来以区块链、人工智能等为代表的数字化技术将要削减多少财会岗位？ 德勤中国全国审计及鉴证创新领导人、德勤创新数字化研发中心主管合伙人金科估计这一数值可能是200万~500万。“会计面临着被颠覆的场景，人工智能以及最近很火的区块链，在重塑财务的运营模式。”