php怎么让数相乘，Python好学吗？
Python被称为人工智能时代的黄金语言，但是仅仅掌握它还是不能够胜任人工智能方面的工作。Python语言是一门工具，而人工智能是一个非常广的方向，诸如宽度学习、深度学习、各类算法等等。
如果你具备了Python编程能力，那你可以用Python做点什么呢？
一、网络爬虫。采集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；
二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
三、日常任务。比如自动备份你的MP3、12306抢票等；
四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的，此外很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；
五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；
六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。
……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……
如果你具备Python企业级开发与大数据运维能力，那么你不仅可以用Python做企业级开发，更可以做比“大数据开发”更高端的“大数据运维”，成为市场上稀缺的大数据运维工程师，年薪50w不在话下。
祝楼主好运，献上Python学习路上图给你，希望对你的学习有帮助。
下面分别是Python网络爬虫和web方向需要学习的知识点。
Python网络爬虫学习涉及的内容主要有：Python入门知识、web前端知识、爬虫基础知识、爬虫进阶知识等等，一步一步循序渐进。每一个阶段学习到的知识都特色丰富，从简单到复杂。
Python web方向涉及的内容主要有：搭建环境、面向对象编程（OOP）、HTML知识、Django、Tornado、项目思想、多进程等等，同样的，每个学习阶段，都有大量的知识点等着我们去挖掘。
学习过程是煎熬的，而且循序渐进。当你的基础部分学完了，之后你也肯定会忘记一部分，本自己以为掌握好的知识点，等到用时候发现自己还是不知道怎么用。不用慌，这个问题不大~~这是学习的必经之路，温故而知新，当你再回去复习基础知识，你会有更深入的认识（蓦然回首，那人却在灯火阑珊处）。我们都处于奋斗的时代，别因为小小困难而轻易放弃，学习更是要耐得住寂寞，不可急于求成。
丰田普锐斯的发动机和电机分别是怎么工作的？
转载网上，详解丰田普锐斯(Toyota Prius)工作模式
从普锐斯静止状态下汽油机的启动、冷车启动、热车启动、起步、加速和爬坡、巡航、滑行、刹车、爬行和电力起步和低速行驶和电动行车这十种工作模式剖析普锐斯工作模式。
三代普锐斯与二代相比，电机和汽油机的马力都加大了，但基本结构和工作原理还是那些。
一、关于普锐斯的核心运动部件
1、汽油机：普锐斯的1.5L的汽油机是阿特金森循环汽油机，与普通轿车的奥托循环汽油机相比，阿特金森循环汽油机的优点是燃烧效率较高，负荷较轻，特别适合反复点火启动，缺点是单位重量和功率比不如奥托循环汽油机。
2、电机：普锐斯有两台电机，资料上分别称为一号电机和二号电机。一号电机10KW，二号电机50KW。这两台电机在车载计算机控制下，有时以发电机模式工作，有时以电动机模式工作。有时正转，有时反转。正转时，有时是发电机，有时是电动机；反转时只作为电动机使用。
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3、PSD（Power SplitDevice）：即“动力分配器”。本质上是一个行星齿轮组（planetary gear set），它是普锐斯的机械中枢。汽油机和电动机的动力结合、无级变速的实现都要靠它完成。其示意图如下：
通过观察这个示意图，可以看到动力分配器由一个中心齿轮、四个小的行星齿轮、一个圆形的行星齿轮座、一个外齿圈构成。
A. 中心的齿轮称为“恒 星齿轮”，它与一号电机相联。由于一号电机既可以正转，也可以反转，所以恒星齿轮也随一号电机正转或反转（恒星齿轮和一号电机见图中黄色的部分）。
B. 恒星齿轮四周有四个小齿轮围绕着旋转，称为“行星齿轮”。
C. 承载四个行星齿轮的圆环称为“行星齿轮座”，它上面有四个独立的短轴，四个行星齿轮分别装在短轴上。“行星齿轮座”本身没有齿，它依靠行星齿轮与恒星齿轮咬合在一起。
“行星齿轮座”与汽油机联接，由于汽油机只能正转，所以“行星齿轮座”也只能正转。（行星齿轮、行星齿轮座和汽油机见图中的蓝色部分）
最外面的圆环是一个齿圈，齿圈的齿全部向内，与四个行星齿轮咬合在一起。齿圈的一端与二号电机相联。由于二号电机既可以正转，也可以反转，所以齿圈也随二号电机正转或反转。齿圈的另一端通过减速齿轮与普锐斯的车轮相联。这样，当二号电机正转时，普锐斯向前行驶，当二号电机反转时，普锐斯向后倒退。（外齿圈和二号电机见图中的红色部分）
行星齿轮本身没有动力源，但它们有“自转”和“公转”。行星齿轮在短轴上的旋转为自转，自转可以是正转，也可以是反转；公转是指四个行星齿轮随“行星齿轮座”一起围绕恒星齿轮公转。
四个行星齿轮虽然没有动力源，但却有特别的功效。正是由于它们的存在，才使行星齿轮座、恒星齿轮和齿圈之间的微妙相互作用成为可能。譬如，当齿圈固定不动（即普锐斯车轮静止不动）时，有了行星齿轮的自转，恒星齿轮（暨一号电机）才可以带动行星齿轮座（即汽油机）转动；有了行星齿轮的自转，当齿圈（暨二号电机）正转时，恒星齿轮（即一号电机）才可以反转，而当齿圈（暨二号电机）反转时，恒星齿轮（暨一号电机）又可以正转。又如，当齿圈和恒星齿轮以某个速度同向转动时，行星齿轮可以不转，造成行星齿轮座的公转，从而带动汽油机转动。当行星齿轮座不转（相当于发动机停转）时，齿圈和恒星齿轮仍可以自由转动，等等。总之，有了这个行星齿轮组，发动机与车轮及电动机之间就可以始终保持联接了，也就不需要离合器了。理解动力分配器的工作状态需要一点想像力。
二、普锐斯的各种工作模式：
1、静止状态下汽油机的启动
为了启动汽油机，一号电机在电力驱动下带动恒星齿轮正转，如果普锐斯处于静止状态，则与车轮相联的外齿圈是不转的。于是，恒星齿轮的正转使行星齿轮反转，并迫使行星齿轮座开始正转并带动汽油机转动。下面的示意图显示动力分配器在启动时的工作状态：
如果是普通汽车，启动电机带动汽油机开始旋转时，就该向汽油机注入燃料并点火了。而普锐斯却要等到汽油机转速达到每分钟1000转时才开始点火。启动汽油机的整个过程不到一秒钟。普锐斯的一号电机功率高达10千瓦，比普通汽车的启动电机强劲得多，由于恒星齿轮与行星齿轮及外齿圈的齿比关系，行星齿轮座（即汽油机）的转速为恒星齿轮（即一号电机）转速的1/3.6。也就是说，为了使汽油机转速达到每分钟1000转，一号电机的转速要达到每分钟3600转。
对汽油机来说，每分钟1000转的启动转速实在算不了什么，因为汽油机本来就能靠自己的力量以这个速度从容运转。另外，普锐斯启动时只给2个汽缸点火，这就使得汽油机启动非常平稳和宁静，避免了普通汽油机的启动磨损。
汽油机启动完成后，普锐斯的车载计算机会控制汽油机节气门的开度，以保持预热时的合理怠速。这时，电池组不再向一号电机供电，如果电池组电量不足，反而可以利用一号电机发电来给电池组充电。为此，车载计算机只需将一号电机切换到发电状态（正转）并将汽油机节气门开大一点即可将电力导出。
2、冷车启动
普锐斯的汽油机冷车启动后，会运转一会儿，主要是给汽油机和催化剂转换器预热，使废气排放控制系统开始工作。具体运转多长时间取决于汽油机和催化剂转换器的实际温度。冷车启动以后，汽油机怠速为每分钟1300转。
3、热车启动
普锐斯热车启动时，汽油机转一会儿就会停下来。汽油机怠速略低于每分钟1000转。
4、起步
通过考察行星齿轮组的结构，我们可以认为普锐斯的汽油机相当于始终挂在最高档上。这意味着光靠汽油机不能提供起步所需的扭矩。起步加速所需的扭矩是由二号电机来补充的。二号电机直接作用于动力分配器的外齿圈，而外齿圈又与推动车轮的减速齿轮动力输入端联在一起。电动机最适合在低速下提供扭矩，所以电动机起步是让普锐斯开动起来的好办法。
由于汽油机运转时，车子最初还处于静止状态，所以一号电机是正向旋转的。控制单元把从一号电机获得电能传递到二号电机。为了抵消一号电机的“发电阻力”，车载计算机会增加汽油机节气阀的开度，提高汽油机的出力。这时，汽油机在更卖力地推动行星齿轮座圈转动，而一号电机却想降低恒星齿轮的转速。结果这两股力量的合力施加到外齿圈上，推动了外齿圈，也就推动了普锐斯的车轮。下面的示意图显示动力分配器在起步时的工作状态：
动力分配器将汽油机扭矩的72%分配给了外齿圈，28%分配给了恒星齿轮。在踩下油门踏板之前，汽油机处于怠速状态，没有扭矩输出。踩下油门踏板之后，节气阀开大了，28%的扭矩用于推动一号电机发电，其余72%的扭矩传到了外齿圈及车轮。尽管起步的主要扭矩来自二号电机，但汽油机的确通过这种方式也向车轮提供了扭矩。
那么，汽油机分配给一号电机的这28%的扭矩是如何引导二号电机的输出动力来使普锐斯起步的呢？
为此，首先必须弄清楚扭矩与动力的区别。扭矩是一股旋转的力，但如果只是维持扭矩，就不需要消耗能量。
当普锐斯尚未起步时，尽管汽油机扭矩的72%传递到了车轮上，但是由于外齿圈尚未转动，动力并未朝这个方向传递。尽管只得到汽油机扭矩的28%，恒星齿轮这时却在狂转，发出大量的电能。当普锐斯开始缓慢移动后，它的动力是一号电机提供的。
随着车速提高，一号电机转速开始下降，发电量就会减少。这时，车载计算机会进一步开大汽油机节气阀，产生更大的扭矩，由于增加的扭矩的一部分也传递到了恒星齿轮上，使一号电机得以维持发电量。也就是说，扭矩的增加抵消了一号电机转速下降的趋势。
电池组对于普锐斯起步并非必不可少。不过实际上，起步时通常都是靠计算机指令从电池组直接取电传送到二号电机的。当普锐斯缓慢前行时，为了避免一号电机因转速过高受损，汽油机的转速是受到限制的，因此一号电机的发电量也受到了限制。再说，汽油机转速过高，起步时的声音会很难听。油门踏板踩得越深，汽油机转速越高，从电池组汲取的电能也会越多。在时速25英里以下时，如果把油门踏板踩到底，大约有40%的动力来自电池组，60%的动力来自汽油机。 随着车速提高，汽油机转速也随之提高，其供电的份额也在增加，如果踩住油门不放，当车速达到每小时100公里时，则有75%的动力来自汽油机。需要说明的是，来自汽油机的动力应当包括被一号电机用来发电并传递给二号电机的那部分动力。当车速达到每小时100公里时， 二号电机提供了更多的扭矩，但增加的动力并非直接来自汽油机，其中相当一部分来自一号电机，这是由汽油机间接提供的动力，而不是由电池组提供的动力。
5、加速和爬坡
当需要很大的动力时，汽油机和二号电机共同提供扭矩来推动普锐斯，就像前面提到过的起步阶段一样。随着车速的提高，二号电机已经以50千瓦满负荷工作了，它能提供的扭矩不断下降。功率是扭矩与转速的乘积。由于二号电机功率是一定的，其转速越高，提供的扭矩就越小。幸好，这与司机的要求是一致的。
当一辆普通轿车加速时，其步进式变速箱不断地向高档位切换，传递到驱动轴的扭矩随之减少，这就使汽油机转速得以降低到安全水平。尽管普锐斯采用了完全不同的变速机构，但在加速时给人的感觉与常规轿车没什么两样。主要区别是完全没有了换档时的顿挫感。这是因为普锐斯根本没有采用步进式变速箱。（装备真正无级变速器的轿车，譬如Insight，在加速时同样感觉十分平顺）。下面的示意图显示动力分配器在加速和爮坡时的工作状态：
现在再来归纳一下。汽油机驱动动力分配器的行星齿轮座，把72%的扭矩通过外齿圈传递到最终驱动器和车轮，把28%的扭矩通过恒星齿轮传递到一号电机。一号电机转动时发出电能，供给二号电机，使二号电机向外齿圈提供额外的扭矩。
油门踏板得越深，汽油机产生的扭矩越大。结果，一方面增加了通过外齿圈传递的扭矩，另一方面增加了一号电机供给二号电机的电能，使二号电机能向外齿圈提供更多的扭矩。车载计算机根据电池组的电量、道路的坡度、踩油门的力度等因素，可能还会调用电池组的电能，以进一步提高二号电机的出力。正是因为如此，像普锐斯这么大的车才能以区区77马力在高速公路上加速超车。
另一方面，如果动力需求不太大，一号电机发出的一部分电能便可以给电池组充电，甚至在超车时也在充电！关键是汽油机既带动行星齿轮座，又带动一号电机发电。发出的电能怎样使用，以及是否需要电池组供电则取决于各种复杂因素。
6、巡航
在平坦的路面上，当普锐斯达到稳定的速度以后，汽油机需要提供的动力远低于加速和爬坡所需的动力，只须提供动力来克服空气阻力和滚动阻力即可。为了在低功率时能保持高效率，汽油机以低转速运行。下面这张表显示的是在平坦的路面上普锐斯以不同速度行驶所需的纯动力。
车速：
60公里
动力：
3.6 kW
汽油机转速：1300 r.p.m.
一号电机转速： -1470r.p.m.
车速：
80 公里
动力：
5.9 kW
汽油机转速：
1500 r.p.m.
一号电机转速： -2300r.p.m.
网上说Java的性能已经达到甚至超过C？
java作为商业应用最为流行，商业框架最丰富的开发语言，十多年来得到了长足的发展，功能、运行效率得到了大幅大的提高，但是再怎么也是依赖虚拟机JVM才能运行的语言，比编译型语言运行时多了一个解释环节，当然现在有即时编译技术，解释一次，以后运行就可直接运行，但是还是离不开JVM。所以说java性能达到甚至超过C++有点过了。
影响程序运行速度的因素有很多，先就java和C++的最基本特性说。
先说C++
1、C++是基于C扩展而来，是C的超级，而C是公认的效率最好的高级语言，仅次于汇编语言，当然汇编语言不是高级语言。
2、C++语言的开发离不开类库，这些类库的底层也都是C为基础开发出来的，效率也没问题
3、C++与操作系统有库函数直接调用，控制精细、高效
4、C++是编译型语言，编译连接后多余的东西不会包含在程序当中，程序容量小
对比java
1、java天生就是为跨平台而生，所以平台差异性，都通过JVM过滤掉了，所以不管是Windows、Linux、Unix、MacOS，只要可以跑JVM，那么java程序就能跑，但是效率方面要看JVM。
2、JVM是基于C开发的，就是个语言的编译、支持系统，需要与操作系统密切交互，用C语言开发是必然的选择。
3、JVM是不可裁剪的，只要跑就是一整套，即便是一个hello world 程序，和复杂应用一样都需要完整的JVM系统
4、Java程序需要占用更大的内存空间
基于以上的两方面的特点，现在看看系统喜欢哪一类。
1、cpu的效率取决于高速缓存的效率，缓存有限，最大也就30M水平，还要十多个核心抢着用，所以缓存很金贵，省缓存就是提高性能，C++个头小，更能跑。
2、内存，现在电脑的内存都很大新电脑8GB起，服务器1TB的都有，但是内存不都是装程序的，还有数据呢，所以小程序，可以省下更多内存，用于数据的缓存，缓存多就是提高性能。
可以看出C++比java更适合cpu高速跑。
当然java也好C++也好本身都有很多优化技术，再优化，上面说的依旧有效。
计算机组成原理学习顺序？
0.1 计算机的基本组成
计算机的硬件组成
这些硬件，怎么对应到经典的冯·诺依曼体系结构的
除此之外，还需要了解计算机的两个核心指标
性能
功耗
性能和功耗也是我们在应用和设计五大基本组件中需要重点考虑的因素。
0.2 计算机的指令和计算
需要搞明白，我们每天撰写的一行行C、Java、PHP程序，是怎么在计算机里面跑起来的。
了解我们的程序是怎么通过编译器和汇编器，变成一条条机器指令这样的编译过程（编译过程展开，就是编译原理）
知道我们的操作系统是怎么链接、装载、执行这些程序的（深入学习，就是操作系统）。而这一条条指令执行的控制过程，就是由计算机五大组件之一的控制器来控制的。
计算部分，要从二进制和编码开始，理解我们的数据在计算机里的表示，以及我们是怎么从数字电路层面，实现加法、乘法这些基本的运算功能的。
实现这些运算功能的ALU（Arithmetic Logic Unit/ALU），算术逻辑单元，计算机五大组件之一的运算器。
特别重要的就是浮点数（Floating Point）。
浮点数是我们在日常运用中非常容易用错的一种数据表示形式。掌握浮点数能让你对数据的编码、存储和计算能够有一个从表到里的深入理解。尤其在AI火热的今天，浮点数是机器学习中重度使用的数据表示形式，掌握它更是非常有必要。
0.3 CPU的设计
CPU时钟可以用来构造寄存器和内存的锁存器和触发器，因此，CPU时钟应该是我们学习CPU的前导知识。搞明白我们为什么需要CPU时钟（CPU Clock），以及寄存器和内存是用什么样的硬件组成的之后，我们可以再来看看，整个计算机的数据通路是如何构造出来的。
数据通路，其实就是连接了整个运算器和控制器，并最终组成了CPU。而出于对于性能和功耗的考虑，你要进一步理解和掌握面向流水线设计的CPU、数据和控制冒险，以及分支预测的相关技术。
既然CPU作为控制器要和输入输出设备通信，那么我们就要知道异常和中断发生的机制。在CPU设计部分的最后，我会讲一讲指令的并行执行，看看如何直接在CPU层面，通过SIMD来支持并行计算。
0.4 存储器的原理
通过存储器的层次结构作为基础的框架引导，需要掌握从上到下的CPU高速缓存、内存、SSD硬盘和机械硬盘的工作原理，它们之间的性能差异，以及实际应用中利用这些设备会遇到的挑战。存储器其实很多时候又扮演了输入输出设备的角色，所以你需要进一步了解，CPU和这些存储器之间是如何进行通信的，以及我们最重视的性能问题是怎么一回事；理解什么是IO_WAIT，如何通过DMA来提升程序性能。
对于存储器，我们不仅需要它们能够正常工作，还要确保里面的数据不能丢失。于是你要掌握我们是如何通过RAID、Erasure Code、ECC以及分布式HDFS，这些不同的技术，来确保数据的完整性和访问性能。
计算机组成原理的学习办法
相较于整个计算机科学中的其他科目，计算机组成原理更像是整个计算机学科里的“纲要”。这门课里任何一个知识点深入挖下去，都可以变成计算机科学里的一门核心课程。
程序怎样从高级代码变成指令在计算机里面运行，对应着“编译原理”和“操作系统”这两门课程
计算实现背后则是“数字电路”
如果要深入CPU和存储器系统的优化，必然要深入了解“计算机体系结构”
为什么Python是入行人工智能的首选语言？
谢邀.
因为Python还是有不少优势的：
开源，跨平台。社区。不要小看这一点。社区意味着有很多教程、书籍，出了问题很容易google到，乃至更好的IDE支持。运行速度虽然没有Java，C++快,但是开发方便快捷,可以快速验证自己想法.当然，你会说上面这些优势Java和C++也有。实际上，Java的社区可能比Python大，至少Java的IDE比Python强（你可以自行对比下IntelliJ和PyCharm）。
那么我们来说些Python独特的优势：
语法设计的优雅。你可以说这些只是一些皮毛，无关痛痒。但这些皮毛其实是语言的“用户界面”。Java的语法是否优雅有争议，而C++的语法……内存安全性。人工智能开发不应该操心指针错误这样的问题。当然Java不存在这个问题。平滑的学习曲线。开发人工智能的人不一定都是程序员，很多学术界和从事数据分析的人并不熟悉C++。当然他们也可能不熟悉Python。但入门Python和入门C++的难度不可同日而语。表达效率。Java和C++还是比较啰嗦的。虽然说靠谱的IDE可以自动生成代码，但这只是节省了打字的开销，而代码大部分时间是用来读的，而不是用来写的。历史积累。人工智能涉及很多科学计算、数据可视化的任务。这方面，Python有非常优质的库，比如，numpy和pandas在别的语言里没有级别相当的替代品。另外，速度其实并不是一个大问题。因为实际上你不一定真的在写Python.
比如，我们看以下TensorFlow代码的示例：
上面这段代码，明显是Python（这还用说？）。
但是，仔细看看，真的是Python吗？实际上，这些代码构建了一个图m，然后通过tf.Session()的run方法运行了图m。下面一段代码可能更明显，我们想迭代数据集dataset，在TensorFlow下需要这样写：
我们看到，我们不能直接使用Python迭代数据集，而要通过TensorFlow提供的方法构建迭代器。
这一情况可以类比使用Python访问SQL数据库:
这里，我们构造了SQL请求语句，然后通过Python“执行”（execute）这些语句。表面上你在写Python，其实关键的逻辑在SQL语句里。更准确地说，你是在用Python构造SQL语句，然后运行构造的语句。这称为元编程（meta programming）。
同理，在TensorFlow下，表面上你在写Python，其实关键的逻辑都在TensorFlow图里。更准确地说，你是在用Python构造TensorFlow图，然后运行构造的图。
实际上，2017年万圣节（10月31日），Google发布了TensorFlow Eager Execution（贪婪执行），让你可以直接使用Python编程，而不是使用Python元编程TensorFlow图。
使用Eager Execution，上面两段TensorFlow代码可以改写为：
你看，TensorFlow明明可以“好好地”用Python编程的嘛。之前为什么要这么大费周折地绕一个圈子？
因为性能。
机器学习，尤其是现代的复杂模型，有着极高的算力需求。TensorFlow图可以很好地应对贪婪的算力需求，而Python则对此力不从心。
TensorFlow图专门针对机器学习的需求设计，所以可以很好地优化，以提升性能。
所以说，你其实大部分时间是在用Python进行元编程，并不需要操心Python的性能问题。
当然，天下没有免费的午餐。为了更好地优化，TensorFlow图对模型有着许多假设（这些假设从另一方面来说也是限制），也要求构造、运行分阶段进行（静态图模型）。这影响了模型的灵活性和表达力。
而像PyTorch这样支持动态图模型，更Pythonic的框架，为了优化性能可以说是煞费苦心，但仍有不足。
所以，Google Brain挖了Swift之父Chris Lattner做Swift For TensorFlow（上个月底刚刚开源），就是为了兼顾性能和灵活性。
Swift For TensorFlow对动态图模型代码进行分析，自动生成对应的TensorFlow图程序。
图程序提取（黄色方框）是Swift For TensorFlow的关键技术
上图中的model.swift没法换成model.py，因为Python那一大堆动态特性，使得Python无法被可靠地静态分析。
model.java也不行，因为Java虽然是静态语言，但动态分发（dynamic dispatch）非常普遍。换句话说，Java主要的高层抽象手段，类和接口，都高度依赖动态分发。
model.cpp也许可以。但是，基于前面说过的C++的问题，C++没有机会。
总之，Python有一些主客观优势，再加上一些历史因素，成为当前人工智能的主流语言。但优势还没有大到和人工智能是“天作之合”的程度。而以后随着人工智能技术的发展，Python也未必能保持这个AI/ML主流语言的地位。
没有说人工智能要钦定Python，没有任何这个意思。但你一定要问Python到底有什么优势，它现在是人工智能的主流语言，怎么能没有优势？