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RSS订阅原创 Introduction
基于单个中央处理器（CPU）的微处理器，例如英特尔奔腾系列和AMD皓龙系列，二十多年来推动了计算机应用性能的快速提升和成本的显著降低。这些微处理器为桌面带来了每秒数十亿次浮点运算（GFLOPS，即每秒十亿次浮点运算），而为数据中心则提供了每秒数万亿次浮点运算（TFLOPS，即每秒一万亿次浮点运算）。这种对性能提升的不懈追求，使应用软件能够提供更多的功能、更友好的用户界面，并产生更有价值的结果。用户一旦习惯了这些改进，便会进一步要求更多的提升，从而为计算机行业形成一个良性循环。
2025-10-07 14:49:27
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原创 Python符号计算：SymPy模块
举一个例子，当我们希望计算时，如果直接使用Python的math模块进行计算，会得到2.8284271247461903而不是。此外，对于求解复杂的方程往往手工计算耗时耗力。因此，如何使用Python完成上述手工计算过程？这就是SymPy（Symbolic Python）的功能。
2025-09-23 23:17:51
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空空如也
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