openclpython

① 渲染那個軟體好用

渲染軟體比較多，目前重點介紹3D渲染軟體：

1、Autodesk 的3D渲染軟體大禮包

Autodesk 的 3D 渲染軟體提供著色、陰影、紋理映射、運動模糊、反射和其他視覺效果選項，以便您可以設計可視化、模擬器、電影、視頻游戲等。

它提供軟體渲染、硬體渲染、雲渲染和矢量渲染。Autodesk 為您提供了許多渲染軟體，例如 Arnold、3DS MAX、Maya、Revit、Vred、Autodesk 渲染、Alias 等。您選擇的每種渲染軟體都可以免費試用，以便在選擇正確的軟體時清楚地了解其工作原理並更好地理解。

2 Chaos 的3D渲染軟體大禮包

Chaos 的3D渲染軟體大禮包——V-Ray Collection提供無限的可能性，讓您擁有完全的創意靈活性和自由，只需一個許可證即可立即訪問 15 種 Chaos 產品。它讓您可以在不同的 3D 應用程序、流體模擬、實時場景探索和逼真渲染之間自由工作。

您可以輕松地共享您的設計並與他人合作，使用先進技術並快速訪問新版本。無需過期日期或版本即可輕松設置。

該套件包括適用於 Maya、3ds Max、Revit、Rhino、Modo、Blender、Nuke、Houdini、Unreal 和 Cinema 4D 等各種設計應用程序的 V-Ray。使用 Phoenix 創建好大跡具有火焰、液體、煙霧、海洋、薄霧等效果的流體模擬，可用於 Maya 和 3ds Max。

此外，您可以使用 Vantage 實時准備您的場景。該套件中的其他產品包括可將 3D 內容添加到項目中的 Chaos Cosmos、使用金屬、皮革、塑料等復雜材料的選項，以及用於一鍵式雲渲染的 Chaos Cloud。

V-Ray 用於不同的領域，如廣告友並、建築、汽車、游戲或電視 VFX。Elastic 使用 V-Ray for Maya 來渲染《權力的游戲》片頭動畫。

03 Arnold

Arnold 主要用於許多電影，例如 Cloudy with a Chance of Meatballs、Gravity、Pacific Rim 和 Monster House。它適用於 Windows、Mac OS X 和 linux，並支持 3ds Max、Houdini、Cinema 4D、Katana 和 Maya 的插件。

它為您仿睜提供令人驚嘆的圖像質量，並且易於根據當今的生產需求進行設置。如果您是開發人員，請直接使用它或獲取API 。它可以幫助專業人士使用較少的用戶界面元素獲得簡單的動畫和 VFX 管道。

Arnold 提供諸如毛發和頭發、運動模糊、次表面散射、體積、靈活性、可擴展性、可擴展性、實例、內存效率、置換和細分、延遲幾何載入、AOV 和獨立命令行渲染器等功能。

04 Blender

獲取開源 3D 創作套件 – 免費支持整個 3D 管道的Blender，例如裝配、建模、動畫、渲染、模擬、運動跟蹤和合成。它提供了一個 Cycles 渲染引擎來獲得超逼真的渲染。

您將獲得實時視口預覽、GPU和 CPU 渲染、HDR 照明和 PBR 著色器支持以及VR渲染支持。它的建模工具可以讓您更輕松地創建、轉換和編輯模型。

其他選項包括邊緣滑動、網格、插圖、橋填充、高級雕刻畫筆和工具、動態和多解析度細分、自定義工具的python 腳本 ，以及使用蒙版和紋理畫筆的 3D 繪畫。

Blender 包括對象跟蹤和可用於生產的攝像機，可讓您跟蹤素材、導入素材、遮罩區域並實時檢查攝像機移動。

從手動和自動跟蹤、強大的相機重建、三腳架解算器和平面跟蹤、實時素材預覽和 3D 場景中進行選擇。使用高質量的動畫和綁定工具，您可以拍攝短片、故事片、電視劇和廣告。

使用 B 樣條插值骨骼、自定義骨骼形狀、聲音同步、曲線編輯器、包絡、自動和骨骼蒙皮等選項。此外，獲得完整的動畫支持以及洋蔥皮，在視口中結合 3D 和 2D，並使用顏色和圖層進行填充和描邊。

05 Enscape

Enscape是一個可以生成實時渲染的 3D 渲染引擎，與所有渲染引擎一樣，Enscape 可以從您的 3D 模型中創建令人驚嘆的圖像。但是還有另一個亮點，可以幫助您的公司。Enscape 可用於來自SketchUp、Rhino或 Revit 等 3D 應用程序的文件，並將它們導出為獨立的可執行文件。這是通過演練向您的客戶展示您的工作以更好地了解成品的優勢。

Escape 提供了最快速、最簡單的方法來將您的模型轉換為令人驚嘆的 3D 體驗。它還提供了材質庫、材質編輯器大修等功能，這些功能在渲染時是必需的。

您可以使用 NVIDIA DLSS（深度學習超級采樣）實現超品質渲染，使用圖庫製作更好的演示文稿等等。根據您的設計需要，設置的氛圍允許風的流動和場景的體驗。

獲取協作注釋（正交視圖、自定義資產、BIM 信息、材料等）、資產庫（植被、傢具、車輛、健身器材、照明、建築物等）和路線圖等工作流工具。

06 Keyshot

如果您想擁有可以更靈活地使用而沒有任何復雜性的渲染軟體，KeyShot就是答案。它是一種必不可少的渲染軟體，用於產品開發以獲得逼真的結果。它為您提供實時 3D 渲染體驗，可提供即時結果並減少您創建產品視覺效果的時間。

這個獨立的渲染軟體速度很快，並提供了一個簡單的工作流程，由於其導入管道，幾乎可以導入任何文件格式，並且可以將來自許多 3D 應用程序的數據直接傳輸到 Keyshot。

Keyshot 的重點之一也是提供科學准確的材料。這意味著正在反映所顯示材料的物理精確表示。Keyshot 允許用戶在更新的版本中立即看到更改。這不僅有助於評估更改是否正確，而且還可以節省過程中的時間。

07 LuxCoreRender

LuxCoreRender是一個無偏且基於物理的渲染引擎。它可以根據物理方程基於最先進的演算法模擬光的流動，從而產生看起來真實的照片質量圖像。

光的傳輸可幫助您在不做太多事情的情況下捕捉逼真的圖像。LuxCoreRender 使用 CUDA 和/或 OpenCL 運行多個可用的 GPU 和/或 CPU，以便您在渲染時體驗出色的性能。

它提供紋理和材質、燈光組、照明、相機、實例、運動模糊、鏡頭效果、景深、色調映射、跨平台等。LuxCoreRender 是一款免費軟體，可用於商業和私人用途。

08 Lumion

擁有Lumion軟體，為渲染注入活力。通過從 CAD 軟體導入您的模型並為其添加視覺效果，將您最初的想法轉化為大型演示文稿。

從庫中的 1250 種材料和 6300 件物品中進行選擇，為外部、景觀、城市項目和室內設計賦予生命。您還可以添加電影效果，60 種表達模型情感和美感的大氣效果。

在建築行業中，渲染變得越來越重要，該渲染軟體專為建築師設計。Lumion試圖通過提供詳細的渲染並不僅高效而且快速地創建它們來支持他們的工作任務。Lumion 以其龐大的內容庫令人印象深刻，其中包括 6,900 多個對象和 1,350 多種材料。這使用戶可以創建具有大量細節的精美圖像和視頻。

Lumion 消除了您的思維與復雜結構之間的障礙。藉助免費的渲染軟體，您可以捕捉逼真的圖像，並使您的建築項目成為一個獨特而美麗的項目。

09、渲雲渲染插件

3D項目渲染慢、渲染卡頓、渲染崩潰，本地硬體配置不夠，想要加速渲染，在不增加額外的硬體成本投入的情況下，最好的解決方式是使用渲雲雲渲染，在雲端批量渲染，批量出結果享受高配置、高內存、高性能伺服器帶來極致的渲染速度，節省渲染時間，提高工作效率。

渲雲支持的軟體囊括D5、Unreal Engine、3ds Max、Maya、C4D、Houdini、Clarisse、keyshot、katana、Blender、NUKE、VRAY Standalone、Vred等，基本涵蓋業內CG人會使用到的各類常規軟體，目前還在不斷增加，滿足不同用戶的軟體差異性需求。

還可以使用雲端一體解決方案，贊奇雲工作站。

• 通過贊奇雲工作站打造雲製作平台，實現許可權管理、流程管理、 項目進程管理、任務信息同步

• 通過雲工作站、軟體中心、雲盤、渲雲雲渲染 打通 素材上傳 -> 雲上製作坐席置備 -> 設計 ->渲染 -> 合成呈現全流程環節。

• 實現異地協同製作，同時提供安全的存儲服務，有效的報障數據 的高速傳輸，並避免數據泄露

② opencv3.0新增了什麼功能

OpenCV 2.0已經發布5年了，它帶來了全新的C++介面，標志著這個項目的開始。在2.0的整個生命周期中，我們增加了新的平台支持，包括iOS和Andriod，通過CUDA和OpenCL實現了GPU加速，為Python和java用戶提供了介面，基於github和buildbot構建了充滿藝術感的持續集成系統，所以才有了穩定的OpenCV 2.4.x，它被全世界的很多公司和學校所採用。

現在，我們很高興地宣布3.0時代的開始（OpenCV 3.0 release 預計會在今年聖誕節左右發布）。在3.0時代不會有像2.0時代一樣激進的嘗試，它有足夠穩定的改進，這為我們，也為你們以及偉大的OpenCV社區帶來了許多全新的機會。請查看更新日凱配消志，我們簡要說幾點。

1. 項目架構的改變。

最初的時候，OpenCV是一個相對整體的項目，都是以整體的形式構建和裝配，在很多年的時間里，這都是一個很好的策略。然而，隨著功能的增加，包括bleeding-edge演算法發布前的幾分鍾，一個pull請求提交到我們的倉庫，越來越多的貢獻者（非常感謝你們），我們決定像其他大項目一樣，拋棄整體架構，使用內核+插件的架構形式。
除了我們的主倉庫和增加的」test data「倉庫，我們還有了http://github.com/itseez/opencv_contrib，這里有很多讓人興奮的功能，包括你們已經知道的面部識別和文本探測，還包括文本識別、賣灶新的邊緣檢測器、充滿藝術感的修復、深度地圖處理、新的光線流和追蹤演算法等。

opencv與opencv_contrib之間的區別是：

他們都由我們的持續集成系統維護，盡管opencv_contrib的單元測試並不常規運行。
全部或者一些額外的模塊可以用我們的構建系統構建，把OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/moles傳遞給CMake。
contrib的文檔是自動生成的，可以在docs.opencv.org/master獲得，它會在OpenCV 3.0 beta版本的時候更加完善、並發布。
主OpenCV是Itseez支持的代碼，有非常穩定的API以及一點點創新。
opencv_contrib是大多數實驗性代碼放置的地方，一些API可能會改變，我們歡迎貢獻者貢獻你們新的精彩演算法。
2. 感謝Intel和AMD公司的支持，我們讓很多視覺演算法實現的GPU加速，並且對於用戶來說，都是十分易得的。這個技術可以稱之為T-API (「transparent API」)，關於這個話題的單獨指南在准備當中，仍然非常歡迎你來看一下，試一下我們盯知的T-API的例子，研究一下它如何工作。

3. Intel公司還給了我們另一份大禮。IPP的一個子集默認接入OpenCV，用戶可以輕松得到。其中包含了可以將使用IPP加速的OpenCV再次分發的許可。如下圖所示，在IPP的幫助下，很多函數都實現了顯著的加速。

4. 最後，OpenCV 3.0帶來了很新的功能，這是其中的一部分：

Text detection and recognition by Lluis Gomez
HDR by Fedor Morozov and Alexander Shishkov
KAZE/A-KAZE by Eugene Khvedchenya, the algorithm author Pablo Alcantarilla and some improvements by F. Morozov.
Smart segmentation and edge-aware filters by Vitaly Lyudvichenko, Yuri Gitman, Alexander Shishkov and Alexander Mordvintsev
Car detection using Waldboost, ACF by Vlad Shakhuro and Nikita Manovich
TLD tracker and several common-use optimization algorithms by Alex Leontiev
Matlab bindings by Hilton Bristow, with support from Mathworks.
Greatly extended Python bindings, including Python 3 support, and several OpenCV+Python tutorials by Alexander Mordvintsev, Abid Rahman and others.
3D Visualization using VTK by Ozan Tonkal and Anatoly Baksheev.
RGBD mole by Vincent Rabaud
Line Segment Detector by Daniel Angelov
Many useful Computational Photography algorithms by Siddharth Kherada
Shape descriptors, matching and morphing shapes (shape mole) by Juan Manuel Perez Rua and Ilya Lysenkov
Long-term tracking + saliency-based improvements (tracking mole) by Antonella Cascitelli and Francesco Puja
Another good pose estimation algorithm and the tutorial on pose estimation by Edgar Riba and Alexander Shishkov
Line descriptors and matchers by Biagio Montesano and Manuele Tambourin
Myriads of improvements in various parts of the library by Steven Puttemans; thank you a lot, Steven!
Several NEON optimizations by Adrian Stratulat, Cody Rigney, Alexander Petrikov, Yury Gorbachev and others.
Fast foreach loop over cv::Mat by Kazuki Matsuda
Image alignment (ECC algorithm) by Georgios Evangelidis
GDAL image support by Marvin Smith
RGBD mole by Vincent Rabaud
Fisheye camera model by Ilya Krylov
OSX framework build script by Eugene Khvedchenya
Multiple FLANN improvements by Pierre-Emmanuel Viel
Improved WinRT support by Gregory Morse
Latent SVM Cascade by Evgeniy Konov and NNSU team (awaiting integration)
Logistic regression by Rahul Kavi
Five-point pose estimation algorithm by Bo Li

③ 網路安全乾貨知識分享 - Kali Linux滲透測試 106 離線密碼破解

前言

最近整理了一些 奇安信&華為大佬 的課件資料+大廠面試課題，想要的可以私信自取， 無償贈送 給粉絲朋友~

1. 密碼破解簡介

1. 思路

目標系統實施了強安全措施

安裝了所有補丁

無任何已知漏洞

無應用層漏洞

攻擊面最小化

社會 工程學

獲取目標系統用戶身份

非授權用戶不受信，認證用戶可以訪問守信資源

已知用戶賬號許可權首先，需要提權

不會觸發系統報警

2. 身份認證方法

證明你是你聲稱你是的那個人

你知道什麼（賬號密碼、pin、passphrase）

你有什麼（令牌、token、key、證書、密寶、手機）

你是誰（指紋、視網膜、虹膜、掌紋、聲紋、面部識別）

以上方法結合使用

基於互聯網的身份驗證仍以賬號密碼為主要形式

3. 密碼破解方法

人工猜解

垃圾桶工具

被動信息收集

基於字典暴力破解（主流）

鍵盤空間字元爆破

字典

保存有用戶名和密碼的文本文件

/usr/share/wordlist

/usr/share/wfuzz/wordlist

/usr/share/seclists

4. 字典

1. 簡介

鍵盤空間字元爆破

全鍵盤空間字元

部分鍵盤空間字元（基於規則）

數字、小寫字母、大寫字元、符號、空格、瑞典字元、高位 ASCII 碼

2. crunch 創建密碼字典

無重復字元

crunch 1 1 -p 1234567890 | more

1

必須是最後一個參數

最大、最小字元長度失效，但必須存在

與 -s 參數不兼容（-s 指定起始字元串）

crunch 4 4 0123456789 -s 9990

讀取文件中每行內容作為基本字元生成字典

crunch 1 1 -q read.txt

1

字典組成規則

crunch 6 6 -t @,%%^^ | more

-t：按位進行生成密碼字典

@：小寫字母 lalpha

,：大寫字母 ualpha

%：數字 numeric

^：符號 symbols

輸出文件壓縮

root@kali:~# crunch 4 5 -p dog cat bird

1

-z：指定壓縮格式

其他壓縮格式：gzip、bzip2、lzma

7z壓縮比率最大

指定字元集

root@kali:~# crunch 4 4 -f /usr/share/crunch/charset.lst mixalpha-numeric-all-space -o w.txt -t @d@@ -s cdab

1

隨機組合

root@kali:~# crunch 4 5 -p dog cat bird

1

crunch 5 5 abc DEF + !@# -t ,@^%,

在小寫字元中使用abc范圍，大寫字元使用 DEF 范圍，數字使用佔位符，符號使用!@#

佔位符

轉義符（空格、符號）

佔位符

root@kali:~# crunch 5 5 -t ddd%% -p dog cat bird

1

任何不同於 -p 參數指定的值都是佔位符

指定特例

root@kali:~# crunch 5 5 -d 2@ -t @@@%%

1

2@:不超過兩個連續相同字元

組合應用

crunch 2 4 0123456789 | aircrack-ng a.cap -e MyESSID -w -

crunch 10 10 12345 –stdout | airolib-ng testdb -import passwd -

3. CUPP 按個人信息生成其專屬的密碼字典

CUPP：Common User Password Profiler

git clone https://github.com/Mebus/cupp.git

python cupp.py -i

4. cewl 通過收集網站信息生成字典

cewl 1.1.1.1 -m 3 -d 3 -e -c -v -w a.txt

-m：最小單詞長度

-d：爬網深度

-e：收集包含email地址信息

-c：每個單詞出現次數

支持基本、摘要 身份認證

支持代理

5. 用戶密碼變型

基於 cewl 的結果進行密碼變型

末尾增加數字串

字母大小寫變化

字母與符號互相轉換

字母與數字互相轉換

P@$w0rd

6. 使用 John the Ripper 配置文件實現密碼動態變型

2. 在線密碼破解

1. hydra

簡介

密碼破解

Windows 密碼破解

Linux 密碼破解

其他服務密碼破解

圖形化界面

xhydra

HTTP表單身份認證

密碼破解效率

密碼復雜度（字典命中率）

帶寬、協議、伺服器性能、客戶端性能

鎖定閾值

單位時間最大登陸請求次數

Hydra 的缺點

穩定性差，程序時常崩潰

速度控制不好，容易觸發服務屏蔽或鎖死機制

每主機新建進程，每服務新建實例

大量目標破解時性能差

2. pw-inspector

Hydra 小工具 pw-inspector

按長度和字元集篩選字典

pw-inspector -i /usr/share/wordlists/nmap.lst -o p1.lst -l

pw-inspector -i /usr/share/wordlists/nmap.lst -o P2.lst -u

pw-inspector -i /usr/share/wordlists/nmap.lst -o P2.lst -u -m 3 -M 5

3. mesa

Mesa 的特點

穩定性好

速度控製得當

基於線程

支持模塊少於hydra（不支持RDP）

WEB-Form 支持存在缺陷

查看支持的模塊

參數

-n：非默認埠

-s：使用SSL連接

-T：並發主機數

mesa -M ftp -q

3. 離線密碼破解

1. 簡介

身份認證

禁止明文傳輸密碼

每次認證使用HASH演算法加密密碼傳輸（HASH演算法加密容易、解密困難）

伺服器端用戶資料庫應加鹽加密保存

破解思路

嗅探獲取密碼HASH

利用漏洞登陸伺服器並從用戶資料庫獲取密碼HASH

識別HASH類型

長度、字元集

利用離線破解工具碰撞密碼HASH

優勢

離線不會觸發密碼鎖定機制

不會產生大量登陸失敗日誌引起管理員注意

2. HASH 識別工具

1. hash-identifier

進行 hash 計算

結果：

進行 hash 識別

2. hashid

可能識別錯誤或無法識別

3. HASH 密碼獲取

1. sammp2

Windows HASH 獲取工具

利用漏洞：Pwmp、fgmp、 mimikatz、wce

物理接觸：sammp2

將待攻擊主機關機

使用 Kali ISO 在線啟動此主機

發現此 windows 機器安裝有兩塊硬碟

mount /dev/sda1 /mnt

將硬碟掛載

cd /mnt/Windows/System32/config

切換目錄

sammp2 SYSTEM SAM -o sam.hash

導出密碼

利用 nc 傳輸 HASH

HASH 值：

2. syskey 工具進行密碼加密

使用 syskey 進行加密（會對 SAM 資料庫進行加密）

重啟需要輸入密碼才能進一步登錄

使用 kali iso live

獲取到 hash 值

hashcat 很難破解

使用 bkhive 破解

使用 Bootkey 利用RC4演算法加密 SAM 資料庫

Bootkey 保存於 SYSTEM 文件中

bkhive

從 SYSTEM 文件中提取 bootkey

Kali 2.0 拋棄了 bkhive

編譯安裝 ：http://http.us.debian.org/debian/pool/main/b/bkhive/

在windows的 kali live 模式下，運行

sammp2 SAM key （版本已更新，不再支持此功能）

建議使用 Kali 1.x

1. Hashcat

簡介

開源多線程密碼破解工具

支持80多種加密演算法破解

基於CPU的計算能力破解

六種模式 （-a 0）

0 Straight：字典破解

1 Combination：將字典中密碼進行組合（1 2 > 11 22 12 21）

2 Toggle case：嘗試字典中所有密碼的大小寫字母組合

3 Brute force：指定字元集（或全部字元集）所有組合

4 Permutation：字典中密碼的全部字元置換組合（12 21）

5 Table-lookup：程序為字典中所有密碼自動生成掩碼

命令

hashcat -b

hashcat -m 100 hash.txt pass.lst

hashcat -m 0 hash.txt -a 3 ?l?l?l?l?l?l?l?l?d?d

結果：hashcat.pot

hashcat -m 100 -a 3 hash -i –increment-min 6 –increment-max 8 ?l?l?l?l?l?l?l?l

掩碼動態生成字典

使用

生成文件

計算 hash 類型

結果 MD5

查看 MD5 代表的值

進行破解

2. oclhashcat

簡介

號稱世界上最快、唯一的基於GPGPU的密碼破解軟體

免費開源、支持多平台、支持分布式、150+hash演算法

硬體支持

虛擬機中無法使用

支持 CUDA 技術的Nvidia顯卡

支持 OpenCL 技術的AMD顯卡

安裝相應的驅動

限制

最大密碼長度 55 字元

使用Unicode的最大密碼長度 27 字元

關於版本

oclHashcat-plus、oclHashcat-lite 已經合並為 oclhashcat

命令

3. RainbowCrack

簡介

基於時間記憶權衡技術生成彩虹表

提前計算密碼的HASH值，通過比對HASH值破解密碼

計算HASH的速度很慢，修改版支持CUDA GPU

https://www.freerainbowtables.com/en/download/

彩虹表

密碼明文、HASH值、HASH演算法、字元集、明文長度范圍

KALI 中包含的 RainbowCrack 工具

rtgen：預計算，生成彩虹表，時的階段

rtsort：對 rtgen 生成的彩虹錶行排序

rcrack：查找彩虹表破解密碼

以上命令必須順序使用

rtgen

LanMan、NTLM、MD2、MD4、MD5、SHA1、SHA256、RIPEMD160

rtgen md5 loweralpha 1 5 0 10000 10000 0

計算彩虹表時間可能很長

下載彩虹表

http://www.freerainbowtables.com/en/tables/

http://rainbowtables.shmoo.com/

彩虹表排序

/usr/share/rainbowcrack

rtsort /md5_loweralpha#1-5_0_1000x1000_0.rt

密碼破解

r crack *.rt -h

rcrack *.rt -l hash.txt

4. John

簡介

基於 CPU

支持眾多服務應用的加密破解

支持某些對稱加密演算法破解

模式

Wordlist：基於規則的字典破解

Single crack：默認被首先執行，使用Login/GECOS信息嘗試破解

Incremental：所有或指定字元集的暴力破解

External：需要在主配配文件中用C語言子集編程

默認破解模式

Single、wordlist、incremental

主配置文件中指定默認wordlist

破解Linux系統賬號密碼

破解windows密碼

Johnny 圖形化界面的john

5. ophcrack

簡介

基於彩虹表的LM、NTLM密碼破解軟體

彩虹表：http://ophcrack.sourceforge.net/tables.php

④ 並行程序開發的語言現在有多少種

一般沒有專門的獨立語言，都是附加在傳統語言之上的，比如：
OpenMP附加在C、C++、Fortran之上
MPI（有多種，如MPICH）附加在C、C++、Fortran、Python、JAVA等語言之上
類似的還有Ateji PX、CUDA、OpenCL、OpenHMPP、PVM、Intel TBB、Boost Thread、Global Arrays、Charm++、Cilk、Dryad、DryadLINQ等等

還有傳統語言的並行化改進版，如Parallel C、High Performance Fortran、Co-array Fortran等

⑤ 常用的生物信息學python庫有哪些

常用的生物信息學python庫：
Tkinter
Python默認的圖形界面介面。Tkinter是一個和Tk介面的Python模塊，Tkinter庫提供了對Tk API的介面，它屬於Tcl/Tk的GUI工具組。
PyGTK
用於python GUI程序開發的GTK+庫。GTK就是用來實現GIMP和Gnome的庫。
PyQt
用於python的Qt開發庫。QT就是實現了KDE環境的那個庫，由一系列的模塊組成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300個類和超過5750個的函數和方法。PyQt還支持一個叫qtext的模塊，它包含一個QScintilla庫。該庫是Scintillar編輯器類的Qt介面。
wxPython
GUI編程框架，熟悉MFC的人會非常喜歡，簡直是同一架構（對於初學者或者對設計要求不高的用戶來說，使用Boa Constructor可以方便迅速的進行wxPython的開發）
PIL
python提供強大的圖形處理的能力，並提供廣泛的圖形文件格式支持，該庫能進行圖形格式的轉換、列印和顯示。還能進行一些圖形效果的處理，如圖形的放大、縮小和旋轉等。是Python用戶進行圖象處理的強有力工具。
Psyco
一個Python代碼加速度器，可使Python代碼的執行速度提高到與編譯語言一樣的水平。
xmpppy
Jabber伺服器採用開發的XMPP協議，Google Talk也是採用XMPP協議的IM系統。在Python中有一個xmpppy模塊支持該協議。也就是說，我們可以通過該模塊與Jabber伺服器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用於多媒體操作的python模塊。它提供了豐富而簡單的介面用於多媒體處理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超級GUI組件集，一個在python中利用Tkinter模塊構建的高級GUI組件，每個Pmw都合並了一個或多個Tkinter組件，以實現更有用和更復雜的功能。
PyXML
用Python解析和處理XML文檔的工具包，包中的4DOM是完全相容於W3C DOM規范的。它包含以下內容：
xmlproc: 一個符合規范的XML解析器。Expat: 一個快速的，非驗證的XML解析器。還有其他和他同級別的還有 PyHtml PySGML。
PyGame
用於多媒體開發和游戲軟體開發的模塊。
PyOpenGL
模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，通過該模塊python程序員可在程序中集成2D和3D的圖形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一個擴展庫，主要用於處理任意維數的固定類型數組，簡單說就是一個矩陣庫。它的底層代碼使用C來編寫，所以速度的優勢很明顯。SAGE是基於NumPy和其他幾個工具所整合成的數學軟體包，目標是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 這類工具。
MySQLdb
用於連接MySQL資料庫。還有用於zope的ZMySQLDA模塊，通過它就可在zope中連接mysql資料庫。
Sqlite3
用於連接sqlite資料庫。

Python-ldap
提供一組面向對象的API，可方便地在python中訪問ldap目錄服務，它基於OpenLDAP2.x。
smtplib
發送電子郵件。
ftplib
定義了FTP類和一些方法，用以進行客戶端的ftp編程。如果想了解ftp協議的詳細內容，請參考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python介面，通過該模塊可以使用GPU實現並行計算。

⑥ 怎樣使blender可以實時預覽

這是cycles render GPU加速渲染功能，首先要有獨立顯卡，並且顯卡類型支持cuda或是openCL。

以上確認後，打開blender 自定義窗口，切換至system選項，左下角computer device 選擇你顯卡支持的類型，保存。

這是cycles render GPU加速渲染功能，首先要有獨立顯卡，並且顯卡類型支持cuda或是openCL。

主要功能

完整集成的創作套件，提供了全面的 3D 創作工具，包括建模（Modeling）、UV映射（uv-Mapping）、貼圖（Texturing）、綁定（Rigging）、蒙皮（Skinning）、動畫（Animation）、粒子（Particle）和其它系統的物理學模擬（Physics）。

腳本控制（Scripting）、渲染（Rendering）、運動跟蹤（Motion Tracking）、合成（Compositing）、後期處理（Post-proction）和游戲製作（已移除 ）。

跨平台支持，它基於OpenGL的圖形界面在任何平台上都是一樣的（而且可以通過Python腳本自定義），可以工作在所有主流的 Windows（10、8、7、Vista）、Linux、OS X 等眾多其它操作系統上。

⑦ 安裝的軟體包

aalib 1.4rc5-14

acl 2.2.53-3

adobe-source-code-pro-fonts 2.030ro+1.050it-6

adobe-source-han-sans-cn-fonts 2.001-2

adobe-source-han-serif-cn-fonts 1.001-3

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xorg-xset 1.2.4-2

xorg-xsetroot 1.1.2-2

xorg-xvinfo 1.1.4-2

xorg-xwd 1.0.7-2

xorg-xwininfo 1.1.5-2

xorg-xwud 1.0.5-2

xorgproto 2020.1-1

xvidcore 1.3.7-2

xz 5.2.5-1

yajl 2.1.0-3

yaml-cpp 0.6.3-2

yaourt 1.9-1

yay 10.0.4-1

zip 3.0-9

zita-alsa-pcmi 0.3.2-3

zita-resampler 1.6.2-3

zlib 1:1.2.11-4

zsh 5.8-1

zstd 1.4.5-1

⑧ python變成選amd

如果您的代碼是純Python(列表，浮點，for循環等)，則可以通過使用矢量化的Numpy代碼看到巨大的加速(最高可達100倍)。這也是找出如何實現GPU代碼的重要一步，因為矢量化的Numpy中的計算將具有類似的方案。 GPU在可以並行化的小任務上表現更好。
一旦有了一個經過優化的Numpy示例，您就可以嘗試使用Numba初步了解GPU的加速。對於簡單的情況，您可以修飾Numpy函數以在GPU上運行。如果您的問題可以並行化/向量化，那麼與Numpy代碼相比，您可以期望將速度提高100到500。
到目前為止，您可能還沒有為GPU編寫任何OpenCL C代碼，但仍然可以在其上運行代碼。但是，如果您的問題太復雜，則必須編寫自定義代碼並使用PyOpenCL運行它。與良好的陵脊Numpy代碼相比，預期的提速也是100到500。

要記住的重要一點是，只有正確使用GPU，並且僅針對某些特定問題，GPU才具有強大的功能。

如圓舉果您有代碼的小示例，請隨時發布。

另一句話是，CUDA通常比OpenCL更易尺腔滲於使用。有更多的庫，更多的示例，更多的文檔，更多的支持。 Nvidia從一開始就很好地支持了OpenCL，在這方面做得很好。我通常採用開放標准，但是當事情變得商業化時，我們很快就轉向了CUDA和Nvidia硬體。

⑨ 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。