openclpython

① 渲染那个软件好用

渲染软件比较多，目前重点介绍3D渲染软件：

1、Autodesk 的3D渲染软件大礼包

Autodesk 的 3D 渲染软件提供着色、阴影、纹理映射、运动模糊、反射和其他视觉效果选项，以便您可以设计可视化、模拟器、电影、视频游戏等。

它提供软件渲染、硬件渲染、云渲染和矢量渲染。Autodesk 为您提供了许多渲染软件，例如 Arnold、3DS MAX、Maya、Revit、Vred、Autodesk 渲染、Alias 等。您选择的每种渲染软件都可以免费试用，以便在选择正确的软件时清楚地了解其工作原理并更好地理解。

2 Chaos 的3D渲染软件大礼包

Chaos 的3D渲染软件大礼包——V-Ray Collection提供无限的可能性，让您拥有完全的创意灵活性和自由，只需一个许可证即可立即访问 15 种 Chaos 产品。它让您可以在不同的 3D 应用程序、流体模拟、实时场景探索和逼真渲染之间自由工作。

您可以轻松地共享您的设计并与他人合作，使用先进技术并快速访问新版本。无需过期日期或版本即可轻松设置。

该套件包括适用于 Maya、3ds Max、Revit、Rhino、Modo、Blender、Nuke、Houdini、Unreal 和 Cinema 4D 等各种设计应用程序的 V-Ray。使用 Phoenix 创建好大迹具有火焰、液体、烟雾、海洋、薄雾等效果的流体模拟，可用于 Maya 和 3ds Max。

此外，您可以使用 Vantage 实时准备您的场景。该套件中的其他产品包括可将 3D 内容添加到项目中的 Chaos Cosmos、使用金属、皮革、塑料等复杂材料的选项，以及用于一键式云渲染的 Chaos Cloud。

V-Ray 用于不同的领域，如广告友并、建筑、汽车、游戏或电视 VFX。Elastic 使用 V-Ray for Maya 来渲染《权力的游戏》片头动画。

03 Arnold

Arnold 主要用于许多电影，例如 Cloudy with a Chance of Meatballs、Gravity、Pacific Rim 和 Monster House。它适用于 Windows、Mac OS X 和 linux，并支持 3ds Max、Houdini、Cinema 4D、Katana 和 Maya 的插件。

它为您仿睁提供令人惊叹的图像质量，并且易于根据当今的生产需求进行设置。如果您是开发人员，请直接使用它或获取API 。它可以帮助专业人士使用较少的用户界面元素获得简单的动画和 VFX 管道。

Arnold 提供诸如毛发和头发、运动模糊、次表面散射、体积、灵活性、可扩展性、可扩展性、实例、内存效率、置换和细分、延迟几何加载、AOV 和独立命令行渲染器等功能。

04 Blender

获取开源 3D 创作套件 – 免费支持整个 3D 管道的Blender，例如装配、建模、动画、渲染、模拟、运动跟踪和合成。它提供了一个 Cycles 渲染引擎来获得超逼真的渲染。

您将获得实时视口预览、GPU和 CPU 渲染、HDR 照明和 PBR 着色器支持以及VR渲染支持。它的建模工具可以让您更轻松地创建、转换和编辑模型。

其他选项包括边缘滑动、网格、插图、桥填充、高级雕刻画笔和工具、动态和多分辨率细分、自定义工具的python 脚本 ，以及使用蒙版和纹理画笔的 3D 绘画。

Blender 包括对象跟踪和可用于生产的摄像机，可让您跟踪素材、导入素材、遮罩区域并实时检查摄像机移动。

从手动和自动跟踪、强大的相机重建、三脚架解算器和平面跟踪、实时素材预览和 3D 场景中进行选择。使用高质量的动画和绑定工具，您可以拍摄短片、故事片、电视剧和广告。

使用 B 样条插值骨骼、自定义骨骼形状、声音同步、曲线编辑器、包络、自动和骨骼蒙皮等选项。此外，获得完整的动画支持以及洋葱皮，在视口中结合 3D 和 2D，并使用颜色和图层进行填充和描边。

05 Enscape

Enscape是一个可以生成实时渲染的 3D 渲染引擎，与所有渲染引擎一样，Enscape 可以从您的 3D 模型中创建令人惊叹的图像。但是还有另一个亮点，可以帮助您的公司。Enscape 可用于来自SketchUp、Rhino或 Revit 等 3D 应用程序的文件，并将它们导出为独立的可执行文件。这是通过演练向您的客户展示您的工作以更好地了解成品的优势。

Escape 提供了最快速、最简单的方法来将您的模型转换为令人惊叹的 3D 体验。它还提供了材质库、材质编辑器大修等功能，这些功能在渲染时是必需的。

您可以使用 NVIDIA DLSS（深度学习超级采样）实现超品质渲染，使用图库制作更好的演示文稿等等。根据您的设计需要，设置的氛围允许风的流动和场景的体验。

获取协作注释（正交视图、自定义资产、BIM 信息、材料等）、资产库（植被、家具、车辆、健身器材、照明、建筑物等）和路线图等工作流工具。

06 Keyshot

如果您想拥有可以更灵活地使用而没有任何复杂性的渲染软件，KeyShot就是答案。它是一种必不可少的渲染软件，用于产品开发以获得逼真的结果。它为您提供实时 3D 渲染体验，可提供即时结果并减少您创建产品视觉效果的时间。

这个独立的渲染软件速度很快，并提供了一个简单的工作流程，由于其导入管道，几乎可以导入任何文件格式，并且可以将来自许多 3D 应用程序的数据直接传输到 Keyshot。

Keyshot 的重点之一也是提供科学准确的材料。这意味着正在反映所显示材料的物理精确表示。Keyshot 允许用户在更新的版本中立即看到更改。这不仅有助于评估更改是否正确，而且还可以节省过程中的时间。

07 LuxCoreRender

LuxCoreRender是一个无偏且基于物理的渲染引擎。它可以根据物理方程基于最先进的算法模拟光的流动，从而产生看起来真实的照片质量图像。

光的传输可帮助您在不做太多事情的情况下捕捉逼真的图像。LuxCoreRender 使用 CUDA 和/或 OpenCL 运行多个可用的 GPU 和/或 CPU，以便您在渲染时体验出色的性能。

它提供纹理和材质、灯光组、照明、相机、实例、运动模糊、镜头效果、景深、色调映射、跨平台等。LuxCoreRender 是一款免费软件，可用于商业和私人用途。

08 Lumion

拥有Lumion软件，为渲染注入活力。通过从 CAD 软件导入您的模型并为其添加视觉效果，将您最初的想法转化为大型演示文稿。

从库中的 1250 种材料和 6300 件物品中进行选择，为外部、景观、城市项目和室内设计赋予生命。您还可以添加电影效果，60 种表达模型情感和美感的大气效果。

在建筑行业中，渲染变得越来越重要，该渲染软件专为建筑师设计。Lumion试图通过提供详细的渲染并不仅高效而且快速地创建它们来支持他们的工作任务。Lumion 以其庞大的内容库令人印象深刻，其中包括 6,900 多个对象和 1,350 多种材料。这使用户可以创建具有大量细节的精美图像和视频。

Lumion 消除了您的思维与复杂结构之间的障碍。借助免费的渲染软件，您可以捕捉逼真的图像，并使您的建筑项目成为一个独特而美丽的项目。

09、渲云渲染插件

3D项目渲染慢、渲染卡顿、渲染崩溃，本地硬件配置不够，想要加速渲染，在不增加额外的硬件成本投入的情况下，最好的解决方式是使用渲云云渲染，在云端批量渲染，批量出结果享受高配置、高内存、高性能服务器带来极致的渲染速度，节省渲染时间，提高工作效率。

渲云支持的软件囊括D5、Unreal Engine、3ds Max、Maya、C4D、Houdini、Clarisse、keyshot、katana、Blender、NUKE、VRAY Standalone、Vred等，基本涵盖业内CG人会使用到的各类常规软件，目前还在不断增加，满足不同用户的软件差异性需求。

还可以使用云端一体解决方案，赞奇云工作站。

• 通过赞奇云工作站打造云制作平台，实现权限管理、流程管理、 项目进程管理、任务信息同步

• 通过云工作站、软件中心、云盘、渲云云渲染 打通 素材上传 -> 云上制作坐席置备 -> 设计 ->渲染 -> 合成呈现全流程环节。

• 实现异地协同制作，同时提供安全的存储服务，有效的报障数据 的高速传输，并避免数据泄露

② opencv3.0新增了什么功能

OpenCV 2.0已经发布5年了，它带来了全新的C++接口，标志着这个项目的开始。在2.0的整个生命周期中，我们增加了新的平台支持，包括iOS和Andriod，通过CUDA和OpenCL实现了GPU加速，为Python和java用户提供了接口，基于github和buildbot构建了充满艺术感的持续集成系统，所以才有了稳定的OpenCV 2.4.x，它被全世界的很多公司和学校所采用。

现在，我们很高兴地宣布3.0时代的开始（OpenCV 3.0 release 预计会在今年圣诞节左右发布）。在3.0时代不会有像2.0时代一样激进的尝试，它有足够稳定的改进，这为我们，也为你们以及伟大的OpenCV社区带来了许多全新的机会。请查看更新日凯配消志，我们简要说几点。

1. 项目架构的改变。

最初的时候，OpenCV是一个相对整体的项目，都是以整体的形式构建和装配，在很多年的时间里，这都是一个很好的策略。然而，随着功能的增加，包括bleeding-edge算法发布前的几分钟，一个pull请求提交到我们的仓库，越来越多的贡献者（非常感谢你们），我们决定像其他大项目一样，抛弃整体架构，使用内核+插件的架构形式。
除了我们的主仓库和增加的”test data“仓库，我们还有了http://github.com/itseez/opencv_contrib，这里有很多让人兴奋的功能，包括你们已经知道的面部识别和文本探测，还包括文本识别、卖灶新的边缘检测器、充满艺术感的修复、深度地图处理、新的光线流和追踪算法等。

opencv与opencv_contrib之间的区别是：

他们都由我们的持续集成系统维护，尽管opencv_contrib的单元测试并不常规运行。
全部或者一些额外的模块可以用我们的构建系统构建，把OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/moles传递给CMake。
contrib的文档是自动生成的，可以在docs.opencv.org/master获得，它会在OpenCV 3.0 beta版本的时候更加完善、并发布。
主OpenCV是Itseez支持的代码，有非常稳定的API以及一点点创新。
opencv_contrib是大多数实验性代码放置的地方，一些API可能会改变，我们欢迎贡献者贡献你们新的精彩算法。
2. 感谢Intel和AMD公司的支持，我们让很多视觉算法实现的GPU加速，并且对于用户来说，都是十分易得的。这个技术可以称之为T-API (“transparent API”)，关于这个话题的单独指南在准备当中，仍然非常欢迎你来看一下，试一下我们盯知的T-API的例子，研究一下它如何工作。

3. Intel公司还给了我们另一份大礼。IPP的一个子集默认接入OpenCV，用户可以轻松得到。其中包含了可以将使用IPP加速的OpenCV再次分发的许可。如下图所示，在IPP的帮助下，很多函数都实现了显着的加速。

4. 最后，OpenCV 3.0带来了很新的功能，这是其中的一部分：

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 网络安全干货知识分享 - Kali Linux渗透测试 106 离线密码破解

前言

最近整理了一些 奇安信&华为大佬 的课件资料+大厂面试课题，想要的可以私信自取， 无偿赠送 给粉丝朋友~

1. 密码破解简介

1. 思路

目标系统实施了强安全措施

安装了所有补丁

无任何已知漏洞

无应用层漏洞

攻击面最小化

社会 工程学

获取目标系统用户身份

非授权用户不受信，认证用户可以访问守信资源

已知用户账号权限首先，需要提权

不会触发系统报警

2. 身份认证方法

证明你是你声称你是的那个人

你知道什么（账号密码、pin、passphrase）

你有什么（令牌、token、key、证书、密宝、手机）

你是谁（指纹、视网膜、虹膜、掌纹、声纹、面部识别）

以上方法结合使用

基于互联网的身份验证仍以账号密码为主要形式

3. 密码破解方法

人工猜解

垃圾桶工具

被动信息收集

基于字典暴力破解（主流）

键盘空间字符爆破

字典

保存有用户名和密码的文本文件

/usr/share/wordlist

/usr/share/wfuzz/wordlist

/usr/share/seclists

4. 字典

1. 简介

键盘空间字符爆破

全键盘空间字符

部分键盘空间字符（基于规则）

数字、小写字母、大写字符、符号、空格、瑞典字符、高位 ASCII 码

2. crunch 创建密码字典

无重复字符

crunch 1 1 -p 1234567890 | more

1

必须是最后一个参数

最大、最小字符长度失效，但必须存在

与 -s 参数不兼容（-s 指定起始字符串）

crunch 4 4 0123456789 -s 9990

读取文件中每行内容作为基本字符生成字典

crunch 1 1 -q read.txt

1

字典组成规则

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

-t：按位进行生成密码字典

@：小写字母 lalpha

,：大写字母 ualpha

%：数字 numeric

^：符号 symbols

输出文件压缩

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

1

-z：指定压缩格式

其他压缩格式：gzip、bzip2、lzma

7z压缩比率最大

指定字符集

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

1

随机组合

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

1

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

在小写字符中使用abc范围，大写字符使用 DEF 范围，数字使用占位符，符号使用!@#

占位符

转义符（空格、符号）

占位符

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

1

任何不同于 -p 参数指定的值都是占位符

指定特例

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

1

2@:不超过两个连续相同字符

组合应用

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

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

3. CUPP 按个人信息生成其专属的密码字典

CUPP：Common User Password Profiler

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

python cupp.py -i

4. cewl 通过收集网站信息生成字典

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

-m：最小单词长度

-d：爬网深度

-e：收集包含email地址信息

-c：每个单词出现次数

支持基本、摘要 身份认证

支持代理

5. 用户密码变型

基于 cewl 的结果进行密码变型

末尾增加数字串

字母大小写变化

字母与符号互相转换

字母与数字互相转换

P@$w0rd

6. 使用 John the Ripper 配置文件实现密码动态变型

2. 在线密码破解

1. hydra

简介

密码破解

Windows 密码破解

Linux 密码破解

其他服务密码破解

图形化界面

xhydra

HTTP表单身份认证

密码破解效率

密码复杂度（字典命中率）

带宽、协议、服务器性能、客户端性能

锁定阈值

单位时间最大登陆请求次数

Hydra 的缺点

稳定性差，程序时常崩溃

速度控制不好，容易触发服务屏蔽或锁死机制

每主机新建进程，每服务新建实例

大量目标破解时性能差

2. pw-inspector

Hydra 小工具 pw-inspector

按长度和字符集筛选字典

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 的特点

稳定性好

速度控制得当

基于线程

支持模块少于hydra（不支持RDP）

WEB-Form 支持存在缺陷

查看支持的模块

参数

-n：非默认端口

-s：使用SSL连接

-T：并发主机数

mesa -M ftp -q

3. 离线密码破解

1. 简介

身份认证

禁止明文传输密码

每次认证使用HASH算法加密密码传输（HASH算法加密容易、解密困难）

服务器端用户数据库应加盐加密保存

破解思路

嗅探获取密码HASH

利用漏洞登陆服务器并从用户数据库获取密码HASH

识别HASH类型

长度、字符集

利用离线破解工具碰撞密码HASH

优势

离线不会触发密码锁定机制

不会产生大量登陆失败日志引起管理员注意

2. HASH 识别工具

1. hash-identifier

进行 hash 计算

结果：

进行 hash 识别

2. hashid

可能识别错误或无法识别

3. HASH 密码获取

1. sammp2

Windows HASH 获取工具

利用漏洞：Pwmp、fgmp、 mimikatz、wce

物理接触：sammp2

将待攻击主机关机

使用 Kali ISO 在线启动此主机

发现此 windows 机器安装有两块硬盘

mount /dev/sda1 /mnt

将硬盘挂载

cd /mnt/Windows/System32/config

切换目录

sammp2 SYSTEM SAM -o sam.hash

导出密码

利用 nc 传输 HASH

HASH 值：

2. syskey 工具进行密码加密

使用 syskey 进行加密（会对 SAM 数据库进行加密）

重启需要输入密码才能进一步登录

使用 kali iso live

获取到 hash 值

hashcat 很难破解

使用 bkhive 破解

使用 Bootkey 利用RC4算法加密 SAM 数据库

Bootkey 保存于 SYSTEM 文件中

bkhive

从 SYSTEM 文件中提取 bootkey

Kali 2.0 抛弃了 bkhive

编译安装 ：http://http.us.debian.org/debian/pool/main/b/bkhive/

在windows的 kali live 模式下，运行

sammp2 SAM key （版本已更新，不再支持此功能）

建议使用 Kali 1.x

1. Hashcat

简介

开源多线程密码破解工具

支持80多种加密算法破解

基于CPU的计算能力破解

六种模式 （-a 0）

0 Straight：字典破解

1 Combination：将字典中密码进行组合（1 2 > 11 22 12 21）

2 Toggle case：尝试字典中所有密码的大小写字母组合

3 Brute force：指定字符集（或全部字符集）所有组合

4 Permutation：字典中密码的全部字符置换组合（12 21）

5 Table-lookup：程序为字典中所有密码自动生成掩码

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

结果：hashcat.pot

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

掩码动态生成字典

使用

生成文件

计算 hash 类型

结果 MD5

查看 MD5 代表的值

进行破解

2. oclhashcat

简介

号称世界上最快、唯一的基于GPGPU的密码破解软件

免费开源、支持多平台、支持分布式、150+hash算法

硬件支持

虚拟机中无法使用

支持 CUDA 技术的Nvidia显卡

支持 OpenCL 技术的AMD显卡

安装相应的驱动

限制

最大密码长度 55 字符

使用Unicode的最大密码长度 27 字符

关于版本

oclHashcat-plus、oclHashcat-lite 已经合并为 oclhashcat

命令

3. RainbowCrack

简介

基于时间记忆权衡技术生成彩虹表

提前计算密码的HASH值，通过比对HASH值破解密码

计算HASH的速度很慢，修改版支持CUDA GPU

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

彩虹表

密码明文、HASH值、HASH算法、字符集、明文长度范围

KALI 中包含的 RainbowCrack 工具

rtgen：预计算，生成彩虹表，时的阶段

rtsort：对 rtgen 生成的彩虹表行排序

rcrack：查找彩虹表破解密码

以上命令必须顺序使用

rtgen

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

rtgen md5 loweralpha 1 5 0 10000 10000 0

计算彩虹表时间可能很长

下载彩虹表

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

密码破解

r crack *.rt -h

rcrack *.rt -l hash.txt

4. John

简介

基于 CPU

支持众多服务应用的加密破解

支持某些对称加密算法破解

模式

Wordlist：基于规则的字典破解

Single crack：默认被首先执行，使用Login/GECOS信息尝试破解

Incremental：所有或指定字符集的暴力破解

External：需要在主配配文件中用C语言子集编程

默认破解模式

Single、wordlist、incremental

主配置文件中指定默认wordlist

破解Linux系统账号密码

破解windows密码

Johnny 图形化界面的john

5. ophcrack

简介

基于彩虹表的LM、NTLM密码破解软件

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

④ 并行程序开发的语言现在有多少种

一般没有专门的独立语言，都是附加在传统语言之上的，比如：
OpenMP附加在C、C++、Fortran之上
MPI（有多种，如MPICH）附加在C、C++、Fortran、Python、JAVA等语言之上
类似的还有Ateji PX、CUDA、OpenCL、OpenHMPP、PVM、Intel TBB、Boost Thread、Global Arrays、Charm++、Cilk、Dryad、DryadLINQ等等

还有传统语言的并行化改进版，如Parallel C、High Performance Fortran、Co-array Fortran等

⑤ 常用的生物信息学python库有哪些

常用的生物信息学python库：
Tkinter
Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。
PyGTK
用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。
PyQt
用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
wxPython
GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）
PIL
python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
Psyco
一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
xmpppy
Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。
PyXML
用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。
PyGame
用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
PyOpenGL
模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。
MySQLdb
用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。
Sqlite3
用于连接sqlite数据库。

Python-ldap
提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。
smtplib
发送电子邮件。
ftplib
定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。

⑥ 怎样使blender可以实时预览

这是cycles render GPU加速渲染功能，首先要有独立显卡，并且显卡类型支持cuda或是openCL。

以上确认后，打开blender 自定义窗口，切换至system选项，左下角computer device 选择你显卡支持的类型，保存。

这是cycles render GPU加速渲染功能，首先要有独立显卡，并且显卡类型支持cuda或是openCL。

主要功能

完整集成的创作套件，提供了全面的 3D 创作工具，包括建模（Modeling）、UV映射（uv-Mapping）、贴图（Texturing）、绑定（Rigging）、蒙皮（Skinning）、动画（Animation）、粒子（Particle）和其它系统的物理学模拟（Physics）。

脚本控制（Scripting）、渲染（Rendering）、运动跟踪（Motion Tracking）、合成（Compositing）、后期处理（Post-proction）和游戏制作（已移除 ）。

跨平台支持，它基于OpenGL的图形界面在任何平台上都是一样的（而且可以通过Python脚本自定义），可以工作在所有主流的 Windows（10、8、7、Vista）、Linux、OS X 等众多其它操作系统上。

⑦ 安装的软件包

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

adwaita-icon-theme 3.36.1-1

alacritty 0.5.0-1

alpm_octopi_utils 1.0.2-1

alsa-lib 1.2.3.2-1

alsa-plugins 1:1.2.2-2

alsa-topology-conf 1.2.3-1

alsa-ucm-conf 1.2.3-2

alsa-utils 1.2.3-2

aom 2.0.0-1

appstream-glib 0.7.17-1

archlinux-appstream-data 20200828-1

archlinux-keyring 20200820-1

archlinuxcn-keyring 20200728-1

archlinuxcn-mirrorlist-git 20200703-1

argon2 20190702-3

aspell 0.60.8-2

aspell-en 2019.10.06-1

at-spi2-atk 2.34.2-1

at-spi2-core 2.36.0-1

atk 2.36.0-1

atkmm 2.28.0-2

attr 2.4.48-3

audit 2.8.5-6

autoconf 2.69-7

autoconf-archive 1:2019.01.06-2

automake 1.16.2-3

avahi 0.8+15+ge8a3dd0-1

base 2-2

bash 5.0.018-1

binutils 2.35-1

bison 3.6.4-1

bluez 5.54-2

bluez-utils 5.54-2

boost-libs 1.72.0-2

brotli 1.0.7-3

btrfs-progs 5.7-1

bumblebee 3.2.1-21

bzip2 1.0.8-3

c-ares 1.16.1-1

ca-certificates 20181109-4

ca-certificates-mozilla 3.56-1

ca-certificates-utils 20181109-4

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xorg-xlsclients 1.1.4-2

xorg-xmodmap 1.0.10-2

xorg-xpr 1.0.5-2

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xorg-xrandr 1.5.1-2

xorg-xrdb 1.2.0-2

xorg-xrefresh 1.0.6-2

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变成选amd

如果您的代码是纯Python(列表，浮点，for循环等)，则可以通过使用矢量化的Numpy代码看到巨大的加速(最高可达100倍)。这也是找出如何实现GPU代码的重要一步，因为矢量化的Numpy中的计算将具有类似的方案。 GPU在可以并行化的小任务上表现更好。
一旦有了一个经过优化的Numpy示例，您就可以尝试使用Numba初步了解GPU的加速。对于简单的情况，您可以修饰Numpy函数以在GPU上运行。如果您的问题可以并行化/向量化，那么与Numpy代码相比，您可以期望将速度提高100到500。
到目前为止，您可能还没有为GPU编写任何OpenCL C代码，但仍然可以在其上运行代码。但是，如果您的问题太复杂，则必须编写自定义代码并使用PyOpenCL运行它。与良好的陵脊Numpy代码相比，预期的提速也是100到500。

要记住的重要一点是，只有正确使用GPU，并且仅针对某些特定问题，GPU才具有强大的功能。

如圆举果您有代码的小示例，请随时发布。

另一句话是，CUDA通常比OpenCL更易尺腔渗于使用。有更多的库，更多的示例，更多的文档，更多的支持。 Nvidia从一开始就很好地支持了OpenCL，在这方面做得很好。我通常采用开放标准，但是当事情变得商业化时，我们很快就转向了CUDA和Nvidia硬件。

⑨ 算法工程师应该学哪些

一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机

相关术语：
（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】

（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等

（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。