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1,25(OH)2D3对小鼠Aβ跨血脑屏障转运体和受体的影响研究
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1,25(OH)2D3对小鼠Aβ跨血脑屏障转运体和受体的影响研究
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3秒自动关闭窗口&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/business-science/timekit& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&timekit&/a&是一个不错的R包
&/p&&p&timekit与tidyquant是同一批开发者开发的。他们正在雄心勃勃做金融数据中的&b&“tidy”生态链&/b&。具体可以看R/Finance 2017的PPT，&i&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/business-science/presentations/blob/master/rfinance%tidyquant%17-05-19.pptx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&New tools for performing financial analysis within the “tidy” ecosystem&/a&。&/i&&/p&&br&&p&&b&timekit主要功能&/b&：&/p&&ul&&li&时间数据的提取&/li&&li&时间数据的分解&/li&&li&时间数据的描述&/li&&li&时间数据的拓展&/li&&li&时间数据的转换&/li&&/ul&&br&引入包，调入数据。&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-rconsole&&&span&&/span&&span class=&go&&library(timekit)&/span&
&span class=&go&&library(tidyquant)&/span&
&span class=&go&&FB_tbl &- FANG %&%&/span&
&span class=&go&&
filter(symbol == &FB&)&/span&
&span class=&go&&FB_tbl&/span&
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5094ead201bbe5995adc39b_b.jpg& data-rawwidth=&583& data-rawheight=&266& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&583& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5094ead201bbe5995adc39b_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&&b&时间数据的提取&/b&&/li&&/ul&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&idx &- tk_index(FB_tbl)
# [1] && && && && && &&
&/code&&/pre&&/div&这里很方便的就是提取出上面数据中的date变量。这个可以广泛用于各类时间序列的数据。当然了你直接用原生的写法&b&FB_tbl$date&/b&也是可以的
&ul&&li&&b&时间数据的分解&/b&&/li&&li&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&tk_get_timeseries_signature(idx) %&% head()
tk_get_timeseries_signature(idx) %&% tail()
&/code&&/pre&&/div&&/li&&/ul&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-4fdfcdd7c78e_b.jpg& data-rawwidth=&813& data-rawheight=&506& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&813& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-4fdfcdd7c78e_r.jpg&&&/figure&这个是对上一步获取idx数据的分解，如常见的年月日等，是否是上半年（half=1）、下半年（half=2）等。这个在很多数据分析场合都用得到。例如，在做资本市场的微观企业数据分析时，就可以非常便捷的把披露时间分解为年月日。&br&&ul&&li&&b&时间数据的描述&/b&&/li&&/ul&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-7b889c743cfc0ce_b.jpg& data-rawwidth=&827& data-rawheight=&128& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&827& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-7b889c743cfc0ce_r.jpg&&&/figure&这个用的不多。&br&&ul&&li&&b&时间数据的拓展&/b&&/li&&/ul&&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&holidays &- c(&&, &&, &&,
&&, &&, &&,
&&, &&, &&) %&%
idx_future &- tk_make_future_timeseries(
skip_values
= holidays,
inspect_weekdays = TRUE)
length(idx_future)
head(idx_future)
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca6d6fa3d5d_b.jpg& data-rawwidth=&742& data-rawheight=&133& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&742& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca6d6fa3d5d_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic7.zhimg.com/v2-cbdbf9524a9_b.jpg& data-rawwidth=&360& data-rawheight=&347& class=&content_image& width=&360&&&/figure&&p&这个就是接着idx数据，往后生成了366个数据点。idx最后一天是，因为后续两天是周末，inspect_weekdays = TRUE是跳过周末两天时间，加上在skip_values跳过，所以新的数据是从开始生成。&/p&&p&此外，这个函数还可以拓展生成更细致的时间数据，如下。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-898dcacdd2b70adf884b2120_b.jpg& data-rawwidth=&737& data-rawheight=&172& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&737& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-898dcacdd2b70adf884b2120_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&&b&时间数据的转换&/b&&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# xts
FB_xts &- tk_xts(FB_tbl, silent = TRUE)
class(FB_xts)
head(FB_xts)
FB_zoo &- tk_zoo(FB_tbl, silent = TRUE)
class(FB_zoo)
head(FB_zoo)
FB_ts &- tk_ts(FB_tbl, start = 2013, freq = 252, silent = TRUE)
class(FB_ts)
head(FB_ts)
&/code&&/pre&&/div&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-dfb_b.jpg& data-rawwidth=&488& data-rawheight=&457& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&488& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-dfb_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e748ecb6c59bad8362bcfb727e7ed9bf_b.jpg& data-rawwidth=&592& data-rawheight=&248& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&592& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e748ecb6c59bad8362bcfb727e7ed9bf_r.jpg&&&/figure&&p&上面是把tibble数据（也是data.frame）转成常见的时间序列格式数据。&/p&&p&因为R中有些函数只能传入xts、zoo和ts等时间格式的数据，这个时候传入data.frame的数据是不行的，所以利用这一函数进行转换就很有必要了。&/p&&p&例如，Web端交互式时间序列绘图包&b&dygraphs&/b&就要求传入xts数据。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-rconsole&&&span&&/span&&span class=&go&&Usage&/span&
&span class=&go&&dygraph(data, main = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, periodicity = NULL,&/span&
&span class=&go&&
group = NULL, elementId = NULL, width = NULL, height = NULL)&/span&
&span class=&go&&Arguments&/span&
&span class=&go&&data &/span&
&span class=&go&&Either time series data or numeric data. For time series, this must be an xts object or an object which is convertible to xts. For numeric data, this must be a named list or data frame, where the first element/column provides x-axis values and all subsequent elements/columns provide one or more series of y-values.&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&上面是tibble（data.frame）数据转成xts等数据。这个包还提供了xts数据转成tibble（data.frame）的函数。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&tk_tbl(FB_xts)
&/code&&/pre&&/div&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-169df237e818b25ae58b3ffb9890ed29_b.jpg& data-rawwidth=&523& data-rawheight=&476& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&523& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-169df237e818b25ae58b3ffb9890ed29_r.jpg&&&/figure&是不是很便捷？&/p&&p&&b&timekit仍在不断迭代中，函数可能会有变化，需要及时查看包的函数用法。命令如下：&/b&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-rconsole&&&span&&/span&&span class=&go&&library(help = &timekit&)&/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&====&/p&&br&&b&R语言环境：&/b&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-rconsole&&&span&&/span&&span class=&go&&Microsoft R Open
3.4.0&/span&
&span class=&go&&OS
Win10 bits
&span class=&go&&RStudio
1.1.241&/span&
&span class=&go&&tidyquant
CRAN (R 3.4.0) &/span&
&span class=&go&&timekit
CRAN (R 3.4.0) &/span&
&/code&&/pre&&/div&&p&&b&参考材料：&/b&&/p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/business-science/timekit& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&github-timekit&/a&
是一个不错的R包
timekit与tidyquant是同一批开发者开发的。他们正在雄心勃勃做金融数据中的“tidy”生态链。具体可以看R/Finance 2017的PPT，。 timekit主要…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-a9a24e29c4bf5aaaf38d6_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&710& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-a9a24e29c4bf5aaaf38d6_r.jpg&&&/figure&&p&题图来自《地平线：黎明时分》。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&一、《Real-Time Rendering 3rd》其书&/h2&&p&在实时渲染和计算机图形学领域，《Real-Time Rendering 3rd》这本书一直备受推崇。有人说，它是实时渲染的圣经。也有人说，它是绝世武功的目录。&/p&&p&诚然，《Real-Time Rendering 3rd》这本书的世界观架构宏大，基本涵盖了计算机图形学的方方面面，可谓包罗万象。概念讲得清楚明了，有丰富的论文引用，可供作为工具书查阅，深入某细分领域继续学习使用。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-da385c8adcb8ad650801cac011c4bd94_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&916& data-rawheight=&1386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&916& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-da385c8adcb8ad650801cac011c4bd94_r.jpg&&&/figure&&p&当然，如果我们吹毛求疵，那么也可以说，正因这本书包罗万象，由于篇幅受限，就会拥有一个缺点，就是大而不精。由于篇幅，很多知识点到为止，无法展开讲解，缺少更多范例，这就会让初学者读起来理解坡度稍为陡峭。但我们知道，图形学和实时渲染领域的知识浩如烟海，就算是写个字典式的总览，这本书的篇幅也已经达到了惊人的1047页，要是再写详细一些，估计至少得3000页了。&/p&&p&&br&&/p&&p&总之，《Real-Time Rendering 3rd》这本书，可谓图形学界“九阴真经总纲”一般的存在，当世武功的心法口诀，尽数记载。它涵盖了计算机图形和实时渲染的方方面面，可做论文综述合集了解全貌，也可作案头工具书日后查用。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&二、相关背景&/h2&&p&《Real-Time Rendering 3rd》出版于2008年，至今已经9年之久，但丝毫不能减弱它作为实时渲染界泰斗之作的重量。&/p&&p&&br&&/p&&p&另外，《Real-Time Rendering 4th》的出版遥遥无期，据了解，作者目前似乎没有出第四版的计划。（2017/9月 Update ：第四版已经有出版的计划，定在2018年8月，Amazon页面：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.amazon.com/Real-Time-Rendering-Fourth-Tomas-Akenine-M%25C3%25B6ller/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Computer Science Books @ Amazon.com&/a&）&/p&&p&&br&&/p&&p&这本书第三版目前没有中译版，只有第二版（英文原版出版于2002年）的中译版。网络上有一些第三版的翻译，但大多翻译到第四章后就没有下文。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&三、《Real-Time Rendering 3rd》全书知识点总览&/h2&&p&上文已经说到，《Real-Time Rendering 3rd》这本书，可谓图形学界“九阴真经总纲”一般的存在，当世武功的心法口诀，尽数记载。&/p&&p&&br&&/p&&p&而当我画完这张思维导图的时候，仔细看了看，还真有点“九阴真经总纲”图解的感觉。（建议另存为后放大查看）&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-016edd5c8c47bedcdaebd7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1598& data-rawheight=&4609& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1598& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-016edd5c8c47bedcdaebd7_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&四、包含宝藏的书本主页&/h2&&p&当然不能忘记书本主页，里面有一大堆图形学和渲染的书籍推荐，也有不少丰富的博文与资源。相信喜欢图形学和实时渲染的你，一定会爱不释手的。&/p&&p&地址在这里：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.realtimerendering.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Real-Time Rendering Resources&/a&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ee29c822ef82e1ed95aca1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1221& data-rawheight=&854& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1221& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-ee29c822ef82e1ed95aca1_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&h2&五、后续书写内容规划&/h2&&p&最近一直在边看边翻译边总结《Real-Time Rendering 3rd》，觉得非常有必要写一个系列，将这本神作做一个系统而有特色的总结提炼。&/p&&p&对后续文章，目前的规划是，一次总结一章的内容，有书写规划的章节如下：&/p&&p&&br&&/p&&ol&&ol&&li&Chapter 2 The Graphics Rendering Pipeline 图形渲染流水线&/li&&li&Chapter 3 The Graphics Processing Unit 图形处理器&/li&&li&Chapter 4 Transforms 变换&/li&&li&Chapter 5 Visual Appearance 视觉外观&/li&&li&Chapter 6 Texturing 纹理贴图&/li&&li&Chapter 7 Advanced Shading 高级着色&/li&&li&Chapter 8 Area and Environmental Lighting 区域和环境光照&/li&&li&Chapter 9 Global Illumination 全局光照&/li&&li&Chapter 10 Image-Based Effects 基于图像的特效&/li&&li&Chapter 11 Non-Photorealistic Rendering 非真实感渲染&/li&&li&Chapter 14 Acceleration Algorithms 加速算法&/li&&li&Chapter 15 Pipeline Optimization 管线优化&/li&&/ol&&/ol&&p&&br&&/p&&p&关于更新时间，依旧会在周末进行，当周的周末如果有空就会更新，当然，有些章节动辄上百页的英文原文，自然会花额外一周的输出时间。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&总之，希望这个系列，能对喜欢游戏编程、实时渲染和图形学的朋友们有所裨益。希望大家多多支持，谢谢大家。&/p&&p&&br&&/p&&p&The end.&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b8b8cb286f8bafcc363a6_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-b8b8cb286f8bafcc363a6_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
题图来自《地平线：黎明时分》。 一、《Real-Time Rendering 3rd》其书在实时渲染和计算机图形学领域，《Real-Time Rendering 3rd》这本书一直备受推崇。有人说，它是实时渲染的圣经。也有人说，它是绝世武功的目录。诚然，《Real-Time Rendering 3rd》这本…
贴个系统的资源图&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-7beec5cf464e0e6f8f2ded6_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&1772& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-7beec5cf464e0e6f8f2ded6_r.jpg&&&/figure&&br&好像看不清&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ac1b9e3b5_b.jpg& data-rawwidth=&414& data-rawheight=&386& class=&content_image& width=&414&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-0b79d26eb1f6d685b070_b.jpg& data-rawwidth=&409& data-rawheight=&603& class=&content_image& width=&409&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-7d4d1dc00c0b27ef375bb1d011b2eaf3_b.jpg& data-rawwidth=&364& data-rawheight=&738& class=&content_image& width=&364&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-46a14c0d85d9b8d2cb6bab22ca2840b9_b.jpg& data-rawwidth=&525& data-rawheight=&691& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&525& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-46a14c0d85d9b8d2cb6bab22ca2840b9_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-daa9d04c2f68db1230079d_b.jpg& data-rawwidth=&390& data-rawheight=&1099& class=&content_image& width=&390&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b3ab71e44b2a12ba5b1c93b97d9ee5da_b.jpg& data-rawwidth=&416& data-rawheight=&1049& class=&content_image& width=&416&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-a8d80c33f50de53a5c46_b.jpg& data-rawwidth=&386& data-rawheight=&743& class=&content_image& width=&386&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-87c9ae63af10f765f4fc7e6b2cf317fa_b.jpg& data-rawwidth=&382& data-rawheight=&1122& class=&content_image& width=&382&&&/figure&
贴个系统的资源图 好像看不清
&p&不知道p站（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pixiv.net& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&pixiv.net&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&）的数据算不算。&/p&&p&一共爬了600w的高收藏图片，10w收藏以上8张，1w收藏以上1w2，1000收藏35w至36w，100收藏以上未计数。&/p&&p&自认为1000以上的漏网之鱼应该不超过200张吧。&/p&&p&看看有没有人赞，有的话我考虑下放出数据库文件（1.5G左右）。&/p&&br&&p&补俩图&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b3f754de12259ccbd596b4_b.png& data-rawwidth=&280& data-rawheight=&34& class=&content_image& width=&280&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-f2d4fccb66a3_b.png& data-rawwidth=&462& data-rawheight=&135& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&462& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-f2d4fccb66a3_r.png&&&/figure&&br&&p&————&/p&&p&实在没想到会有人赞\(≧▽≦)/&/p&&p&考虑到侵权问题，数据库我就不发了，以后可能会发一些基于这个数据库的数据分析和“带你逛p站”之类的。&/p&&p&作为补偿把脚本发出来吧，有Python基础的同学自取，地址：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//coding.net/u/Abrahum/p/pixiv2.0/git& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&coding.net/u/Abrahum/p/&/span&&span class=&invisible&&pixiv2.0/git&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&赶出来个数据分析： &a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&让数据告诉你在Pixiv什么最受欢迎&/a&&/p&
不知道p站（）的数据算不算。一共爬了600w的高收藏图片，10w收藏以上8张，1w收藏以上1w2，1000收藏35w至36w，100收藏以上未计数。自认为1000以上的漏网之鱼应该不超过200张吧。看看有没有人赞，有的话我考虑下放出数据库文件（1.5G左右）。…
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d0a9f930beafac5_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&717& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-d0a9f930beafac5_r.jpg&&&/figure&&i&转载请注明来源&br&&/i&&p&该文章翻译自：&/p&&blockquote&CNNdroid: GPU-Accelerated Execution of Trained Deep Convolutional Neural Networks on Android&/blockquote&&p&原论文地址：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/abs/&/span&&span class=&invisible&&6&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h2&&b&摘要&/b&&/h2&&p&智能设备和可穿戴设备都将受益于深度学习算法（比如CNN）的准确性和可扩展性。然而，性能和能耗等现实的问题使得在移动端设备上这类密集计算的算法变得非常受限。我们开发了CNNdroid这个GPU加速库，可以在Android设备上实现CNN网络的训练。通过实验，CNNdroid在移动设备上实现了60倍速的提升，以及130倍速的节能。CNNdroid这个库已经开源在Github上，可以从[Github项目页面](&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ENCP/CNNdroid& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ENCP/CNNdroid: Open Source Library for GPU-Accelerated Execution of Trained Deep Convolutional Neural Networks on Android&/a&)&/p&&h2&&b&关键词&/b&&/h2&&p&Deep Learning, Deep Convolutional Neural Network (CNN), Mobile GPU, Performance Optimization, Low Energy Con- sumption, Open Source Software, Android, RenderScript&/p&&h2&&b&1.概要&/b&&/h2&&p&智能手机、可穿戴设备、微型机器人、物联网等越来越多的移动平台都在深度学习的领域找到了相应的应用方向(如图1)。例如在移动设备上，语音识别和图像识别等许多App都受益于机器学习的本地算法。如果允许将模型等数据直接放在客户端，就可以避免和服务器的上下行数据交互而导致的网络延迟等体验的问题。CNN卷积网络在预测的精确性和可扩展性上都取得了很先进的成果，然而像此类密集计算型的网络结构必须依赖硬件级加速才可能在移动设备上得到广泛的应用。&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-c01b9e2a689a8adb2b77aac34c7d5e8e_b.jpg& data-rawwidth=&1194& data-rawheight=&788& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1194& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-c01b9e2a689a8adb2b77aac34c7d5e8e_r.jpg&&&/figure&图1:CNN在移动设备上的应用&br&&/p&&p&许多基于深度学习的硬件加速平台都有相应的解决方案了，IBM也正在开发一种用于神经网络的CMOS的芯片，用于在移动设备和物联网设备上。与此同时，类似的解决方案依然处于早期的研发阶段，也并没有商用到现有的移动设备上。&/p&&p&和基于硬件的加速平台不同的是，GPU已经大规模的商用到现在的移动设备上了，同时在软件层面的编码支持也做的非常完善了。利用GPU现成的并行计算能力去实现CNN神经网络在移动端设备上的计算加速是完全可行的。&/p&&p&现存的GPU加速方案的深度学习CNN的开源库有很多种，都是基于服务器和桌面平台的[见附录的6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].然而，由于平台架构的差异，简单的把这些开源库移植到移动端上，在某些Case下效果是欠佳的(见2.2节)。目前在移动端上，据我们所知，并没有相应的带有GPU加速的深度学习计算框架的开源库，这些库 [见附录的13, 14, 15, 16]仅仅能够利用移动设备的CPU多核计算能力，而这样局限性很大。&/p&&p&如今，我们提供一个支持GPU加速的开源库，称为“CNNdroid”，可以在Android平台用来通过训练数据集的方式设计和优化CNN的网络。以下是CNNdroid的几个主要亮点。&/p&&ul&&li&支持几乎所有的CNN的Layer Type(Section 3.1)&/li&&li&兼容Caffe[6]、Torch[7]、Theano[8]这些开源框架在PC平台、服务器平台上已经训练好的模型(Section 3.2)&/li&&li&现有的Android App可以快速的加入这个库，无需额外的软件依赖(Section 3.3)&br&&/li&&li&开发者可以指定最大的内存消耗(Section 3.4)&br&&/li&&li&CNN Layer的GPU和CPU加速均支持(Section 3.5)&br&&/li&&li&自动的硬件条件检测(Section 3.6)&br&&/li&&li&在移动设备上超过60倍的性能提升以及减少130倍的能耗(Section 4)&br&&/li&&/ul&&br&&h2&&b&2.背景知识以及相关介绍&/b&&/h2&&p&&b&2.1移动设备的GPU和桌面平台的GPU的区别&/b&&/p&&p&现代图形处理单元（GPU）不仅仅能做图形计算，也能够被用来做可编程的通用计算。台式机的GPU长期以来都是可编程的，近期移动设备上的GPU也开放了通用计算的硬件级支持。但受限于GPU的尺寸和功耗，移动GPU和桌面GPU设备还是有很大的差异。&/p&&p&现代移动GPU的Shader Cores(SC)通常成为若干可编程并行计算单元。每个Shader Core都是由若干个ALU并行组成。比如，三星的Exynos 5433芯片是由ARM A53/A57 CPU和Mali T-760 GPU组成（见图2）。T-760 GPU中的每一个SC都具有两个VLIW格式的128位ALU。每个128位ALU能够执行SIMD操作，即并行的两个64位，四个32位或八个16位操作[17]。与桌面平台GPU相比，移动设备的并行ALU架构在并行线程的有效执行中更多地依赖于软件和编译器，而不是动态硬件调度器。&br&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-8f8e3f39ce769_b.png& data-rawwidth=&1100& data-rawheight=&300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1100& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-8f8e3f39ce769_r.png&&&/figure&&p&图2: Exynos 5433 mobile processor with ARM A53 / A57 CPU and Mali T-760 GPU SC: (Shader Core), VLIW: Very Long Instruction Word, SIMD: Single Instruction Multiple Data&/p&&p&更重要的是，在桌面GPU中广泛应用的线程块快速内存共享机制在移动GPU中并不可用，同时许多基于CUDA的桌面平台的Library在移动GPU上也不可以用。&/p&&p&而不幸的是，在软件层面这两端的差异也是巨大的。比如Android提供的RenderScript[18]是一个用于并行计算的库，但是并发线程的机制并不可用。另外，并行线程和并行线程使用的内存中的数据部分必须是一对一的关系。&/p&&p&&b&2.2 CNNdroid 和桌面平台相关库的比较&/b&&/p&&p&在服务器和桌面端，已经有很多现成的基于GPU加速的并行计算框架可用于CNN网络，诸如Caffe[6]，Torch [7], Theano [8]，Tensor- Flow [9]， cuDNN [10]， cuda-convnet [11],，and Velesnet [12]，然而由于两端的硬件和软件的差异，这种加速和并行计算的方法并不能直接的被移植到移动设备上。比如说，Caffe[6]中的卷积操作被展开并转换为矩阵乘法，这些操作对内存的要求比较高，这在移动设备上是不现实的。再举一个例子，Theano [8]中的并行算法虽然与CNNdroid类似，但是在移动GPU中没有使用SIMD单元(详见Section 3.5)。&/p&&p&更不幸的是，桌面的计算库利用桌面GPU和CUDA框架提供的线程管理功能，如快速共享内存和线程同步，这些在移动GPU和Android提供的RenderScript中均不可用。&/p&&p&&b&2.3 CNNdroid和移动平台相关库的比较&/b&&/p&&p&在移动设备上，就目前所知的支持CNN深度学习的框架只有[13，14，15，16]。包括了Caffe Mobile[13]和Torch Mobile[14]，均受限于多核的CPU计算能力，而只有CNNdroid支持CPU和GPU(详见Section 3.5)。&/p&&p&另外，CNNdroid还兼容Caffe[6]、Torch[7]、和Theano[8]训练出来的CNN模型，方便快速将模型部署到移动设备上(详见Section 3.2)。&/p&&p&开发环境上，不需要安装Android NDK，只需要安装Android SDK即可。&/p&&h2&&b&3.CNNdroid库&/b&&/h2&&p&&b&3.1 CNNLayer Types&/b&&/p&&p&CNNDroid库支持几乎大部分的CNN Layers，比如说卷积层，max/mean池化层，全链接层，ReLu(Rectified Linear Units)激活函数，LRN(Local Response Normalization)层，Softmax等。相关的描述和每一层的参数设置在开源库中的文档里有说明[1]。由于库的开源特性，其它的层也可以随时加入。&/p&&p&&b&3.2 模型的准备&/b&&/p&&p&&u&模型转换脚本&/u&：图3展示了如何将训练好的模型部署到移动端&/p&&p&CNNdroid库提供了一系列的脚本，可以把不同框架训练的库转成CNNdroid格式的模型，目前已经支持Caffe[6]，Torch[7]，Theano[8]，因此可以使用以上框架训练模型然后转为CNNdroid库支持的格式，最终运行在Android移动设备上。当然你也可以模仿这些脚本写出其它平台的转换脚本，CNNdroid使用MessagePack序列化和存储模型中不同层的参数。具体的细节可以参考开源库的说明文档[1]。&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-f2ee0550d29b_b.png& data-rawwidth=&1112& data-rawheight=&586& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1112& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-f2ee0550d29b_r.png&&&/figure&&p&图3：CNNdroid的模型部署流程&/p&&br&&p&&u&NetFile&/u&：开发者需要准备一个名为NetFile.txt的文本文件，类似于Caffe的.prototxt配置文件，NetFile.txt文件用于配置已经训练好的模型的层次，比如说，CNN Layer的各层的顺序，卷积层中的Padding和Stride的值。图4是一个该文件的样例，更详细的细节可以参考说明文档[1]。&/p&&p&NetFile中也可以配置如下参数，allocated_ram：用于指定本框架可以分配的最大内存上线(见Section 3.4)，execution_mode：用于指定是采用并行模式还是串行模式(见Section 3.5)，auto_tuning：用于指定auto-tuning是否默认开启(见Section 3.6)。&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-aeef196e594b7d616dd3121_b.png& data-rawwidth=&878& data-rawheight=&1248& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&878& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-aeef196e594b7d616dd3121_r.png&&&/figure&&p&图4:NetFile示例，如何配置AlexNet[20]的三层网络结构, 以及allocated_ram, execution_mode，auto_tuning参数的配置&/p&&p&&b&3.3模型的执行&/b&&/p&&p&一旦将训练好的模型和相应的NetFile文件上传到了移动设备后(图3)，这个模型可以被所在的Android App轻易的调用(图5)，具体的有如下几个步骤：&/p&&p&第一步，在自己的App中依赖CNNdroid库，CNNdroid库只依赖Android SDK，而不需要安装Android NDK的，也就是说，不依赖其他的第三方库。&/p&&p&第二步，构造RenderScript和CNNdroid对象(图5所示的Steps 2和3)。CNNdroid的构造函数需要提供NetFile文件作为输入，并会自动的创建相应的网络层次。&/p&&p&最后，compute函数负责利用训练好的模型，计算传入的单个图像或者批量图像并返回结果。&/p&&br&&p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-14c1354cfc8cbbbacfe8621a_b.png& data-rawwidth=&1096& data-rawheight=&734& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1096& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-14c1354cfc8cbbbacfe8621a_r.png&&&/figure&图5: 使用CNNdroid库的几个关键调用步骤，详细的使用方法可以参见开源库中的说明文档 [1].&/p&&p&&b&3.4 内存分配&/b&&/p&&p&我们将已经训练好的CNN模型，上传到手机的SD卡上，这些模型中包含了矩阵式的各层参数。在执行每一层前，在compute函数里(图5，step5)，相应层的矩阵参数被自动的从SD卡上加载内存里，这会导致大量的内存开销。&/p&&p&为了减少这种内存开销，CNNdroid采用的方法是：保持一部分的层长期驻留在内存中，而其他的层每次都会被创建和销毁。该选择过程开发者无需关心，在CNNdroid构造函数中自动完成(图5，step3)。选择器从最大的层开始，让尽量多的层进入选择器，直到达到NetFile中allocated_ram参数指定的内存上限。&/p&&p&注意：allocated_ram参数不宜设置的过大，比如说，Android 5.0在系统层就会限制每个App的内存上限为512MB。&/p&&p&&b&3.5 加速的方法&/b&&/p&&p&在CNNdroid中，不同的层有不同的加速方法。比如数据并行的卷积层和需要大量密集计算的全连接层，就需要用到RenderScript的框架来实现移动端的GPU加速。&/p&&p&这两层的大部分计算可以表示为点积。具体地来说，在卷积层中kernels与input frames进行卷积；而在全连接层中，计算可以表示为矩阵和向量的乘法。在移动设备上使用GPU的SIMD单元可以高效的进行点积的计算。因此，我们分离了大量的向量，并且使用基于RenderScript框架的预定义点积函数来完成运算。也就是说，我们在软件层面体现了这种计算的并行性，而不像是基于CUDA的桌面计算框架库那样把这类问题交给GPU的硬件调度程序。&/p&&p&相对于卷积层和全连接层，其它层的密集型计算相对较少。因此，它们通过多线程并发在多核CPU上进行加速。比较特殊的是，由于ReLU层通常出现在卷积层或全连接层之后，所以把它嵌入到之前的层中，可以在将多个图像传输时提高CNNdroid的性能。&/p&&p&除了上述并行计算的实现之外，CNNdroid还包括所有层的单线程顺序执行的实现。可以通过配置NetFile中的execution_mode参数，指定执行将是顺序模式还是并行模式（图4）。&/p&&br&&p&&b&3.6 自动调整&/b&&/p&&p&为了能够在移动设备上达到最好的性能，CNNdroid框架的GPU并行加速算法支持在每个GPU线程上执行自动配额，比如说调配该GPU线程的工作量以及SIMD ALUs的工作量。配额的参数调整决定了并行的粒度。&/p&&p&如果在NetFile(图4)中打开了auto-tuning，那么auto-tuner就会在Android App首次启动时执行。auto-tuner会记录该移动设备上多个预定义的情景下CNN模型的运行时长，用于调整最佳的配额参数。因此，首次启动App需要花费较长的时间。为了公平性以及更清晰的表述我们的实验，在第4节中，我们将关掉auto-tuning。&/p&&h2&&b&4.实验评估&/b&&/h2&&p&我们在三星的Galaxy Note 4和HTC One M9进行了实验。采用的模型是几个标准的CNN网络：LeNet network for MNIST dataset [21]，Alex Krizhevsky’s network for CIFAR-10 (Alex’s CIFAR-10) [22]， Alex Krizhevsky’s network for ImageNet 2012 dataset (AlexNet) [20].&/p&&p&基准CNN的层设置如图6所示。当移植到CNNdroid格式时，我们还统计了文件大小和内存占用。具体的结果如图7所示。&/p&&p&我们的实验环境是将手机充满电，同时进入飞行模式并且将屏幕亮度调为最低。以下的实验中，并没有每次都从SD卡加载配置和模型，因为在第一次运行时候就加载到内存中了。每次我们都会将16张图片作为输入传给CNNdroid App，接下来测量输出的准确性以及运行耗时和耗电量。&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-682bdb62dcba878cfdfd29_b.png& data-rawwidth=&964& data-rawheight=&550& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&964& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-682bdb62dcba878cfdfd29_r.png&&&/figure&&br&&p&图6: 三种标准的CNN网络的层次&/p&&br&&br&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-19bfaa8aa4e078e8a2ed3d_b.png& data-rawwidth=&946& data-rawheight=&250& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&946& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-19bfaa8aa4e078e8a2ed3d_r.png&&&/figure&&p&图7: 在CNNdroid格式下使用三种标准CNN网络的文件大小以及内存消耗&/p&&br&&br&&p&&b&4.1准确度&/b&&/p&&p&为了测量CNNdroid的准确度，我们同时使用了CNNdroid和Caffe作对比实验。结果显示两者的结果方差是10的-12次方，也就意味着CNNdroid的准确度和Caffe几乎一样。&/p&&br&&p&&b&4.2性能&/b&&/p&&p&图8显示了仅使用CPU的线性运行CNN的运行耗时以及使用GPU加速的运行耗时和加快的倍速。报告显示的值是十次运行结果的平均值。&/p&&p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-eb7fb559917daf3ecc3517_b.png& data-rawwidth=&1070& data-rawheight=&782& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1070& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-eb7fb559917daf3ecc3517_r.png&&&/figure&图8：(a)是CNN运行的平均耗时和加速的速率，(b)是整个CNN中最耗时的卷积层的耗时和加速速率&/p&&br&&p&&b&4.3能耗&/b&&/p&&p&我们使用“Qualcomm Trepn Profiler”应用程序[25]测量HTC One M9手机基于AlexNet网络结构的每一幅图像的功耗和能耗。&/p&&p&GPU加速执行时，消耗约523 mW功率和0.4 J能量，而仅仅使用CPU执行时消耗2338 mW功率和51.6 J能量。 因此，GPU加速执行消耗的电池消耗减少51.6÷0.4 = 129X。值得注意的是，我们的测量中有大约20％的波动。&/p&&br&&br&&h2&&b&5.结论&/b&&/h2&&p&我们介绍了CNNdroid：一个在Android平台上基于GPU加速CNN网络的开源库。经过实验评估证明该库可以提升60倍速，以及130倍的能耗节省。相关的代码以及说明文档都已经开源并发布在Github上[1]。&/p&&br&&br&&h2&&b&6. 相关引用&/b&&/h2&&p&&i&[1] CNNdroid open source GPU-accelerated library. &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ENCP/CNNdroid& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ENCP/CNNdroid: Open Source Library for GPU-Accelerated Execution of Trained Deep Convolutional Neural Networks on Android&/a&.&/i&&/p&&p&&i&[2] Inchul Song, Hyun-Jun Kim, and Paul Barom Jeon. Deep learning for real-time robust facial expression recognition on a smartphone. In IEEE International Conference on Consumer Electronics, pages 564–567, Jan 2014.&/i&&/p&&p&&i&[3] Yu-Hsin Chen, Tushar Krishna, Joel Emer, and Vivienne Sze. 14.5 eyeriss: an energy-e cient reconfigurable accelerator for deep convolutional neural networks. In IEEE International Solid-State Circuits Conference, pages 262–263, Jan 2016.&/i&&/p&&p&&i&[4] Mohammad Motamedi, Philipp Gysel, Venkatesh Akella, and Soheil Ghiasi. Design space exploration of fpga-based deep convolutional neural networks. In Asia and South Pacific Design Automation Conference, pages 575–580, Jan 2016.&/i&&/p&&p&&i&[5] Paul A Merolla, John V Arthur, Rodrigo Alvarez-Icaza, Andrew S Cassidy, Jun Sawada, Filipp Akopyan, Bryan L Jackson, Nabil Imam, Chen Guo, Yutaka Nakamura, Bernard Brezzo, Ivan Vo, Steven K Esser, Rathinakumar Appuswamy, Brian Taba, Arnon Amir, Myron D Flickner, William P Risk, Rajit Manohar, and Dharmendra S Modha. A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface. Science, 345(–673, 2014.&/i&&/p&&p&&i&[6] Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama, and Trevor Darrell. Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding. arXiv preprint arXiv:, 2014.&/i&&/p&&p&&i&[7] Torch. &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//torch.ch/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Torch | Scientific computing for LuaJIT.&/a&. Accessed .&/i&&/p&&p&&i&[8] James Bergstra, Olivier Breuleux, Fr ?ed ?eric Bastien,
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&b&这里答案有点儿杂乱，我只是做一下整理，各网站的安全性和真实性由提供者保证。欢迎知友们在评论里做补充和修正~ 不胜感激！&/b&&br&&b&也包含目录式网站和一些工具服务。不定期更新。&/b&&br&&blockquote&&b&Contributors: &/b&本问题的所有答主和精选评论层主，&br&感谢你们的补充和帮助！OTZ&/blockquote&&br&&b&一、学术：&/b&&br&&ol&&li&&b&重要！&/b&知网学术导航：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//dir.cnki.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&学术网站大全&/a&&br&&/li&&li&若干期刊文献搜索及相关：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sciencedirect.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ScienceDirect&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//webofknowledge.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Web of Science&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnki.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&知网&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.wanfangdata.com.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&万方&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cqvip.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&维普&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//scholar.google.com.hk/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Scholar&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//onlinelibrary.wiley.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wiley Online Library&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//link.springer.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Springer&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.deepdyve.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DeepDyve&/a&（生物医学方面的文章较全）&br&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mylib.nlc.cn/web/guest& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国国家数字图书馆&/a&&br&实名注册后可免费下载期刊（万方、维普）、论文、图书（方正阿帕比）等资源。&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//duxiu.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&读秀中文搜索&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//doc.mbalib.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MBA智库文档&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//wenxian.fanren8.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&古代文献在线阅读——凡人大传殆知阁藏书&/a&&br&&b&TXT 离线版&/b&：下载：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pan.baidu.com/s/1gePK00r& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度网盘分享页&/a&。解压密码：daizhige。&br&&/li&&li&学术资源搜索引擎：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.hejizhan.com/html/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&万千合集站&/a&&br&&/li&&li&学术问答社区：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//stackexchange.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Stack Exchange&/a&&/li&&li&马克思主义在线资料库：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.marxists.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Marxists Internet Archive&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//home.xdf.cn/topic-download.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&新东方资料库&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.open-open.com/doc/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OPEN开源文档，技术文档分享平台&/a&&br&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//en.bookfi.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bookfi&/a&，找各种原版教材的神器。&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//libgen.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Library Genesis&/a&&/li&&/ol&&br&&b&二、行业：&/b&&br&&ul&&li&&b&化学：&/b&&/li&&/ul&&ol&&li&Merck Index（在线版：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.rsc.org/merck-index& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Merck Index Online&/a&），&br&收录了化学药品、药物和生理性物质的综合性百科（书 or 搜索），做化学和做药的都必备。&/li&&li&ACS 协会数据库：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pubs.acs.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ACS Publications Home Page&/a&&/li&&li&化学品安全技术说明书查询：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.somsds.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MSDS查询网&/a&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chemyq.com/xz.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&化工引擎&/a&&br&&/li&&li&化学搜索引擎：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chembing.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ChemBing&/a&&br&&/li&&/ol&&ul&&li&&b&电气：&/b&&/li&&/ul&&ol&&li&IEEE 数据库：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ieeexplore.ieee.org/Xplore/guesthome.jsp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&IEEE Xplore Digital Library&/a&&/li&&li&电子元器件数据搜索&i&&b&（有知友提醒：该网站仅供参考，数据以官网为准！）&/b&&/i&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.alldatasheetcn.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ALLDATASHEETCN.COM&/a&&br&&/li&&/ol&&ul&&li&&b&计算机：&/b&&/li&&/ul&&ol&&li&代码：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/search& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.codase.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Codase&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//code.ohloh.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ohloh&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.krugle.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&krugle&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.merobase.com/%23main& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Merobase Component Finder&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//code.google.com/archive/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Code Archive&/a&&br&&/li&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//symbolhound.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SymbolHound&/a&&br&可以搜索特殊符号的搜索引擎，程序员的福音，遇到 Bash、正则之类的问题时候的利器！&/li&&li&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.haskell.org/hoogle/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Hoogle&/a&&br&Haskell 的专用函数搜索引擎，妈妈再也不用担心我的 Functional Programming&/p&&/li&&li&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//rseek.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RSeek.org R-project Search Engine&/a&&br&R 语言专用搜索。&/p&&/li&&li&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.findjar.com/index.x& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&findjar.com&/a&&br&JAR 搜索引擎，对 Java 编程有帮助。&/p&&/li&&li&&p&&a 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&/code&&/pre&&/div&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zhaofile.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&找文件&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.pansou.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&盘搜&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.biliworld.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&哔哩网盘搜索&/a&&br&&/li&&li&&b&ED2K & KAD&/b&: &br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.verycd.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&VeryCD&/a&&/li&&/ol&&br&&b&四、垂直搜索：&/b&&br&&ol&&li&&b&汉字&/b&：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zdic.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&汉典 zdic.net&/a&&br&汉字叔叔字源网站 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chineseetymology.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Etymology&/a&&br&汉字的日文读音：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//jiten.go-kanken.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&漢字辞典オンライン&/a&&br&Chinese dict for non-native speakers: &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mdbg.net/chindict/chindict.php& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MDBG&/a&&/li&&li&&b&RSS 订阅源&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ctrlq.org/rss/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RSS Search Engine&/a&&/li&&li&&b&影视字幕&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//secure.assrt.net& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&射手网(伪)&/a&&/li&&li&&b&中学试题&/b&：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.jyeoo.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&菁优网&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.qiujieda.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&求解答&/a&&/li&&li&&b&低版权限制大图&/b&（由大可收集）&b&：&/b&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.jianshu.com/p/5c6be71f8366& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&免费高清！N个无/少版权限制的大图特供网站&/a&&/li&&li&&b&唱片&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.musik-sammler.de/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Musik-Sammler.de&/a&&/li&&li&&b&游记&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.luetour.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&略途&/a&&/li&&li&&b&微博&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//s.weibo.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&微博搜索&/a&&br&&/li&&li&&b&论坛：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sogou.com/bbs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&搜狗论坛搜索&/a&&/li&&li&&b&微信文章&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.sogou.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&搜狗微信搜索&/a&&br&&/li&&li&&b&视频&/b&：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//soku.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&搜库&/a&&br&&/li&&li&&b&购物&/b&：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.etao.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&一淘网&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.smzdm.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&什么值得买&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//tutuso.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&图图搜衣&/a&，可以用图片来搜衣服的购买地址 &br&&/li&&li&&b&股票&/b&： &br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.iwencai.com/stockpick& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&股票 - 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这里答案有点儿杂乱，我只是做一下整理，各网站的安全性和真实性由提供者保证。欢迎知友们在评论里做补充和修正~ 不胜感激！ 也包含目录式网站和一些工具服务。不定期更新。 Contributors: 本问题的所有答主和精选评论层主， 感谢你们的补充和帮助！OTZ 一…
这个是我疑惑很久的一个问题。&p&从我看了各种宋代话本之后（《水浒传》等的前身），那满篇的「俺」「俺们」「我们」「咱」「了」「着」就让我惊讶于宋朝人讲话已经和现代人如此之像。而他们的口语，跟课本上的文言文真的已经差了十万八千里。&/p&&p&所以从那之后我就很不相信古人讲话是「像文言文那样」了，最起码，唐朝的时候，汉语算是宋朝汉语前身，然而宋朝白话的整个特征，唐朝那么多的文学作品却仅仅只有敦煌的某些「佛经变文」提供了一些线索，比如变文里出现了「我每」（我们）&/p&&p&真的就是如胡适所说，中国人在很长的时间里，除了民间诗歌以外，写东西都要先翻译一遍。&/p&&p&确定了中国有长期的「言文分离」历史，就会面临一个新问题：文体本身是脱胎于语言的，文言文有自己一套完整的文法，他肯定也脱胎于某个时期的汉语，那么，文言文脱胎于什么时期的汉语？什么时期的汉语会是文言文这个样子？&/p&&p&基本上对于标准的文言文有一个共识，就是他是以四书五经，尤其是四书为典范的，后期《史记》《汉书》完善了这个文体。所以大致上似乎可以说，文言文的断代，是可以上推至先秦的，具体来说就是战国时期。&/p&&p&所以我很长一段时间，以为战国时期人们讲话就是文言文那个样子。&/p&&p&这个设想再度遭到质疑、推翻，是在了解了日本的「伪中国语」（变体汉文）之后。这个「伪中国语」就是把日语所有的虚词省略，只留下实词的一种呈现，比如「貴方は明日何処に行きます」省略成「貴方明日何処行」，经过这种省略，充满了浓浓的「文言风味」，所以我开始在想，是不是先秦的文言文，也是来自于这样的省略。&/p&&p&这种质疑是很有道理的，从「分析-综合」的这个类型角度来说，文言文的分析化程度太高，虚词占比过低，在世界上没有任何真实的语言是这么怪异的。这种分析化程度，甚至让不少人误以为古汉语曾经在达到了分析程度的顶峰之后，分析程度又开始降低了，增添了一大堆「把、将、被、着、了、过」等助词介词。&/p&&p&文言文分析化程度过高，是很容易看出来的。因为汉语所有的方言分析程度都差不多，而且离文言文都差别很远。不说汉语，东亚跟汉语一个类型的语言，如白语、苗语、壮语、泰语、越南语，跟汉语方言都是同样的情况，&b&没有文言文那样的真实语言存在，甚至可以肯定的说，历史上应该从来就没有存在过&/b&。&/p&&p&所以似乎可以认为，文言文确实是省掉了一大部分的助词介词，我当时为这种「省略」找了个不错的理由：因为华夏辽阔，省掉虚词容易让更多人看懂。但文言文其实仍有一批助词介词没有删掉，当时我并不知道这是为什么，只是觉得大概这有某种取舍。&/p&&p&最近看了这个答案：&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&把汉藏同源词用汉字写出，藏语文章会是什么样子？ - 汉语 - 知乎&/a&，我突然就明白了，&b&文言文如此简洁，不是因为对分析语的虚词进行了取舍，而是因为当时的汉语本就是一种词缀繁多的屈折语，文言文所做的，只不过是把所有的词根全部写出来。&/b&&/p&&p&&b&文言文当中最简洁、虚词最少的，是最古老、最古奥难懂的《尚书》。所以这个问题出在哪就很明显了（商代已有毛笔、朱砂，不存在刻字费劲、故意简省的问题）。&br&&/b&&/p&&p&&b&一个字在文言文里有那么多用法，真相其实是，用表音文来写就全都是各种变形。文言文的语序经常出现变化，因为他在现实中是有词缀的，所以没关系。这也是屈折语的一大特征，屈折越发达，语序就越不定，拉丁语、俄语就是这样的。&/b&&/p&&p&这个其实 英语-德语 是一对现存的活例，德语很多用词缀表达的功能，在英语里换成了一堆介词、助词、固定句型。这就是屈折体系逐渐崩溃、走向分析化的一般过程。从汉藏语系来看，跟汉语关系密切的古老语言，如古藏语、嘉绒语、北羌语，都有着无比发达的词缀系统。&/p&&p&汉语很显然也经历了屈折体系的崩溃，但整个过程完全没有任何的记录。汉代之后，精英阶层继承了战国时期的文体，并将其完善，被历朝历代的中国精英持续传承，成为了中国古代最为主流的文体。&/p&&p&由于汉语屈折体系的崩溃缺乏记录，我们只能去寻找线索了。目前我的2个想法是，&/p&&p&1、汉代开始全面流行五言诗歌，并长盛不衰，应该是屈折体系崩溃的一个标志。因为词缀崩溃、转化为「虚词」，地位上升，在诗歌中也要开始挤占字位，四言很显然就不够用了，只好让位给五言。&/p&&p&2、上古汉语的 -s、-? 承担大量语法功能，由于这俩刚好是去声、上声的来源，所以-s、-?的崩溃和声调的确立应该是同步的，都是汉语屈折体系全面崩溃的重要一环。这个通过各种对音，是可以断代的，基本上不会晚于后汉三国。&/p&&br&&b&汉字还真的是，从一开始就完全忽略词形变化，一点想要表现他的意思都没有。这个特性造成了，越是上古，词缀性越强，字越少（如《尚书》有大量3-4个字的句子）。战国时代比起商代，句子已经加长了，虚词增加，分析性在逐渐增加，词缀性在逐渐减弱。&/b&&br&&b&如果不是《切韵》记载了那么多的多音字，现代人根本「对上古汉语的强大变形一无所知」。切韵时代都6世纪了，而且屈折体系已经崩溃很久，传到6世纪的「变形」，我估计10%都不到。进一步到今天，应该1%都不到了，今天的多音字还有一大部分是文白异读。&/b&&br&&p&&b&表音文和表意文就是这样，表音文能够忠实反映词形变化，但汉字能让人看懂2000多年前的词根。虽然汉字省去词形变化，使得文言文偏离自然语言、到处都是一字多用，但中国人读《史记》还是比意大利人读&i&Historiae&/i&要容易几倍都不止。&/b&&/p&
这个是我疑惑很久的一个问题。从我看了各种宋代话本之后（《水浒传》等的前身），那满篇的「俺」「俺们」「我们」「咱」「了」「着」就让我惊讶于宋朝人讲话已经和现代人如此之像。而他们的口语，跟课本上的文言文真的已经差了十万八千里。所以从那之后我就…
&p&“三位一体的大脑”（triune brain）假说是Paul MacLean于上世纪六十年代提出的理论。此理论根据在进化史上出现的先后顺序，将人类大脑分成“爬行动物脑”（Reptilian brain）、“古哺乳动物脑”（paleomammalian brain）和“新哺乳动物脑”（neomammalian brain）三大部分。每个“脑”通过神经纤维与其他两者相连，但各自作为相对独立的系统分别运行，各司其职。他认为这三个脑的运行机制就像“三台互联的生物电脑”，各自拥有独立的智能、主体性、时空感与记忆。
&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-8ae3dc6c7db5e96ca26243_b.jpg& class=&content_image&&&/figure&&br&&p&“爬行动物脑”是最先出现的脑结构。它由脑干（延髓、脑桥、中脑）、小脑和最古老的基底核（苍白球与嗅球）组成（图 3D）。对于爬行动物来说，脑干和小脑对物种的行为起着主要的控制作用。这些脑结构调控维持个体生命的一系列重要生理功能，包括：心跳、呼吸、睡眠和觉醒等等。在脑干和小脑的操控下，人与蛇、蜥蜴有着相同的本能行为模式：死板、偏执、冲动、贪婪、屈服、多疑妄想等等。&/p&&p&“古哺乳动物脑”，又称边缘系统（limbic system），是指由古皮层、旧皮层演化成的大脑组织以及和这些组织有密切联系的神经结构和核团的总称，与大部分尤其是进化早期的哺乳动物大脑类似。边缘系统的重要组成包括：海马、海马旁回及内嗅区、齿状回、扣带回、乳头体以及杏仁核（图 3C）。上述结构通过Papez环路相互联系，并与其他脑结构（新皮层、丘脑、脑干）有广泛联系，所以边缘系统的作用是使中脑、间脑和新皮层结构之间发生信息交换。边缘系统参与调解本能和情感行为，其主要的作用是维持自身生存和物种延续。其中，杏仁核负责创造情绪并产生与之相关的记忆，海马结构能将我们的短期记忆转化为