应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

GridGraph是一种单机核外图处理系统，在大规模图处理系统中充分利用磁盘读写，在有限内存中高效完成大规模图计算。

Python可以实现多线程，但是因为GlobalInterpreterLock(GIL)，Python的多线程只能使用一个CPU内核，即一个时间只有一个线程在运行，多线程只是不同线程之间的切换，对多核CPU来说，就是巨大的浪费。如4核CPU，实际上只利用了一个核，CPU利用率只有25%。要充分利用多核CPU，可以实现Python的多进程。首先，im

ISE下的FIFO IP核有StandardFIFO和FirstwordFallThrough两种模式，相对于标准模式FWFT（FirstwordFallThrough）可以不需要读命令，自动的将最新数据放在dout上。接下来分别对两种模式下的FIFO进行仿真，testbench如下1modulefifo_test;

usernginx;用户worker\_processes8;工作进程，根据硬件调整，大于等于cpu核数error\_loglogs/nginx\_error.logcrit;错误日志pidlogs/nginx.pid;pid放置的位置worker\_rlimit\_nofi

为了能够让不同的应用场景下的开发者都能够便捷开发，OC2.0将分成两个版本。一个是小应用版，小应用版将只专注于核心，适用于一些小体量的定制开发，且未来不考虑做大的功能升级。!TIM截图20180830083821.png(http://upload.opensns.cn/Uploads_Editor_Picture_20180830_5b8

随着单核CPU速度已经达到极限，CPU向多核方向发展，要持续提高网络处理带宽，传统的提升硬件设备、智能处理（如GSO、TSO、UFO）处理办法已不足够。如何充分利用多核优势来进行并行处理提高网络处理速度就是RPS解决的课题。以一个具有8核CPU和一个NIC的，连接在网络中的主机来说，对于由该主机产生并通过NIC发送到网络中的数据，CPU核的并行性是自热而然

视频 https://www.bilibili.com/video/av7973580?fromsearch&seid16993146754254492690教材 _Molecularbiologyofthe gene_ 7thedition J.D.Watsonet.al转录的调控原核生物的转录调控

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

一种动态实现核隔离的方法相关概念:核隔离：指定的cpu核心只参与最低限度的OS内核计算； DPDK(Dateplanedevelopmentkit):是一个用来进行包数据处理加速的软件库。Cpu亲和性：进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。