torch-2.3.1-cp312-cp312-manylinux2014-aarch64.whl

BKToolsuite_v1.3.1_64bit.exe

金融数据库TALIB最新轮文件3.10

Compute Express LinkTM (CXL) 是一种高性能的互连协议，设计用于在数据中心环境中加速计算、内存和存储设备之间的通信。CXL规范是这个技术的基础文档，它定义了硬件接口和软件栈，使得不同组件之间可以高效且无缝地协同工作。CXL 3.1 版本是该规范的最新修订版，发布于2023年8月，旨在提供更高级别的功能和优化。 CXL协议的核心目标是打破传统CPU与加速器之间的性能瓶颈，如GPU、FPGA和ASIC等。通过CXL，这些加速器可以直接访问系统内存，消除数据复制的延迟，提高整体系统性能。它支持PCI Express (PCIe) 的物理层，但提供了更高级别的内存一致性模型，允许设备共享内存空间，而不必通过CPU作为中介。 在CXL 3.1规范中，有以下几个关键知识点： 1. **内存一致性**：CXL 设计了一种内存一致性模型，确保所有连接的设备对共享内存的访问都是同步的。这减少了缓存不一致问题，提高了数据的一致性和可靠性。 2. **多代兼容性**：CXL 3.1 继续支持与早期版本（如CXL 2.0和1.1）的向后兼容性，这意味着新设备可以与旧系统的基础设施无缝集成，降低了升级成本。 3. **协议层次结构**：CXL 协议建立在PCIe基础之上，扩展了PCIe的命令和数据传输机制，增加了针对高速缓存和内存访问的特有功能。这允许CXL设备像PCIe设备一样工作，同时利用更高效的数据交换。 4. **设备类型**：CXL 规范定义了几种不同的设备类型，包括主控制器、内存桥接器和设备。主控制器负责管理CXL网络，内存桥接器则将非CXL内存资源暴露给CXL网络，而设备则是实际执行加速任务的组件。 5. **电气和机械接口**：CXL 3.1 保持与PCIe的电气和机械接口兼容，这意味着现有的PCIe插槽和连接器可以用于CXL设备，无需硬件改造。 6. **安全性**：CXL规范可能包含了安全特性，如身份验证和加密，以保护数据和防止恶意攻击。 7. **软件栈**：CXL协议的实现不仅限于硬件，还包括软件栈的支持。这涉及到驱动程序、操作系统内核的修改以及用户空间应用程序的接口，以充分利用CXL的优势。 8. **生态系统合作**：CXL Consortium 是一个由业界领先公司组成的联盟，致力于推广和开发CXL标准。成员必须遵守联盟的知识产权政策、章程和其他规定，以确保技术的合规使用和实施。 对于非CXL Consortium成员，使用CXL规范受到评估副本协议的约束，这意味着非成员在开发基于CXL的产品时需要遵循特定的条款和条件。 CXL 3.1 规范是一个重要的进步，它推动了数据中心的互连技术发展，为高性能计算、人工智能和数据分析等应用提供了更快、更高效的解决方案。随着技术的不断发展，CXL有望成为未来数据中心架构的关键组成部分。

DockerToolbox-19.03.1，windows 下安装 docker 解决方案，无需开启虚拟机，不挑系统和配置，方便快捷创建 Docker 环境，实现本地开发环境！

虚拟相机是对应工业相机实物而言，它是软件模拟出来的相机，本质上是 运行在 pc 上的一段程序。 使用工业相机 SDK 开发需连接工业相机。而搭建真实的相机物理环境，有 时候颇费周章。为了解决有时不方便搭建真实环境的问题，我司开发了虚 拟相机小工具。工业相机 SDK 对虚拟相机和工业相机实物的访问完全一 致，这样用户在开发阶段就可以使用虚拟相机来代替工业相机实物进行开 发调试。该压缩包包含虚拟相机程序与说明文档。

在Python的科学计算和地理空间数据处理领域，`geopandas`是一个不可或缺的库。它扩展了`pandas`的数据框架，使其能够处理地理对象，如几何对象（点、线、多边形等）。`geopandas`允许进行高效的空间数据分析，并支持多种GIS操作。在Python 3.10环境下安装`geopandas`，通常需要一些依赖库，包括`shapely`、`fiona`、`pyproj`和`gdal`。这些库各自承担着不同的任务，构建了一个强大的地理空间数据处理生态系统。 1. **Shapely**: `shapely`是处理几何对象的Python库，提供了用于创建、操作和分析几何对象的工具。它可以创建几何对象（如点、线、多边形），并支持各种几何操作，如计算几何对象的面积、长度，以及进行几何对象间的相交、合并等空间关系判断。 2. **Fiona**: `fiona`是一个用于读写地理空间矢量数据的库，它基于GDAL/OGR库。`fiona`可以轻松地打开和操作常见的矢量文件格式，如ESRI Shapefile、GeoJSON、GPKG等。它提供了一种简洁的API，用于读取数据集的元数据和遍历几何特征及其属性。 3. **Pyproj**: `pyproj`是Python中的一个接口库，用于与`PROJ`库交互。`PROJ`是一个广泛使用的地理坐标系统转换库，`pyproj`则使得在Python环境中进行坐标变换（如WGS84到UTM）变得简单。它可以处理不同的投影系统，对地图制图和空间数据分析至关重要。 4. **GDAL** (Geospatial Data Abstraction Library): GDAL是一个开源的库，用于处理栅格和矢量地理空间数据。它支持大量的地理空间文件格式，并提供了数据的读取、写入、转换和处理功能。`gdal`在Python中通常通过`gdal`和`ogr`模块来访问，是`fiona`等库的基础。 在Python 3.10环境中安装`geopandas`时，确保这些依赖库的版本与Python版本兼容非常重要。由于`geopandas`依赖于这些库，所以通常需要先安装它们，然后再安装`geopandas`本身。这可以通过`pip`命令来完成，例如： ``` pip install shapely fiona pyproj gdal geopandas ``` 或者，如果你有预打包的压缩包（如“geopandas安装包（python-3.10）”），你可以解压后使用特定的安装步骤，这可能涉及到将库手动添加到Python的路径中，或者使用特定的安装脚本。 一旦所有依赖都正确安装，你就可以开始使用`geopandas`进行空间数据分析了。例如，你可以加载GeoDataFrame，执行空间查询，进行空间聚合，或者将数据与其他数据源进行联合。`geopandas`的强大之处在于它结合了`pandas`的数据处理能力与GIS的功能，使得地理空间数据的分析更加便捷和高效。

Win10下使用HDFView查看hdf5文件

CRMEB多商户v2.3.1-PC端源代码，适合二次开发，基于ThinkPKP平台开发

heob-3.1包括dwarfstack 亲测可用