适用于Python的HPC基准 这是一组基准测试，用于测试使用Python前端的各种计算后端的顺序CPU和GPU性能。 具体来说，我们想测试哪种高性能后端最适合地球物理（基于有限差分）的模拟。 内容 常问问题 为什么？ 科学的Python生态系统正在蓬勃发展，但是Python中的高性能计算还不是真正的事情。 我们尝试来更改此，但是我们应该使用哪个后端进行计算？ Python前端到高性能后端的开发需要大量的时间和资源，但是这些通常是为深度学习量身定制的。 我们想了解一下，通过（滥用）这些库进行地球物理建模，我们是否可以从这些进展中获利。 为什么基准看起来如此怪异？ 这些或多或少是逐字记录副本（即物理模型的实际部分）。 大多数地球系统和气候模型组件都基于有限差分方案来计算导数。 这可以通过数组的索引移位（例如0.5 * (arr[1:] + arr[:-1]) ， arr在每个点的一

sstv-编码器 一组可以使用各种流行的 SSTV 编码将 JPEG 图像编码为 WAV 文件的程序。 要使用这些程序，您需要libsndfile 、 libjpeg和libfftw3 （仅适用于bw ）。 如果这些库安装在不寻常的位置，您可能需要修改Makefile以指向它们。 bw input.wav martin输入.jpg 输出.wav pd180 input.jpg output.wav robot36 input.jpg output.wav robot72 input.jpg output.wav scotty输入.jpg 输出.wav 除了bw之外的所有程序都会写出 11025 个样本/秒的 WAV 文件。 它们都包括 0.5 秒静音的标题和预告片。 bw文件程序读入一个 wav 文件，并使用 fftw3 库计算信号的功率谱，并将一系列频率/功率对写入标准

使用Gudhi库进行拓扑数据分析的教程 拓扑数据分析（TDA）是一个新兴且发展Swift的领域，它提供了一组新的拓扑和几何工具来推断可能复杂数据的相关特征。 在这里，我们使用Python Gudhi库以及流行的机器学习库和数据科学库为TDA的实践提出了一套笔记本。 例如，请参阅了解有关数据科学的TDA的介绍。 笔记本的完整列表也可以在此页的末尾找到。 安装Python Gudhi库 请参阅或者如果您有conda，则可以进行。 TDA分析管道 01-单纯形树和简单组合 TDA通常旨在从网络中的点云中提取拓扑特征。 或在一般指标空间中。 通过研究点云的拓扑，我们实际上意味着研究以点云为中心的球的并集的拓扑，也称为偏移。 但是，非离散集（例如偏移量）以及连续的数学形状（如曲线，曲面和更一般的流形）不能轻易地编码为有限的离散结构。 因此，在计算几何中使用形来近似这样的形状。 单纯形复数是一组，它

K-pop（韩国流行音乐的缩写）是起源于韩国的一种流行音乐。此数据库包括韩流偶像、韩流男孩组合、韩流女孩组合、韩流音乐视频。 kpop_idols.csv kpop_idols_boy_groups.csv kpop_idols_girl_groups.csv kpop_music_videos.csv

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