1. zlibirary官方网站入口，全球大科技公司有哪些黑科技？

一、先说苹果，大家容易想到iPhone，但iPhone实际上是一个组装品。

不过苹果的CPU是黑科技

苹果自行研发的CPU核心（A6-A8芯片的CPU部分）是标准的黑科技。

先说一下A8 1.4G的CPU的性能水平：

SPECint 2000单线程整数性能测试集，1550分（第三方媒体测试结果）；

Geekbench 3.2 单线程分数，1630；多线程分数，2930；

Geekbench多线程整数分数，3260；浮点分数，3120；内存分数，1860.

作为对比：

Cortex A57 1.7G核心的SPECint 2000分数，1250分（ARM官方公布）；

Tegra4 2.2G（A15核心x4）的Geekbench单线程分数，1120；多线程，3600；

Tegra4 2.2G的Geekbench多线程整数分数，4400；浮点分数，3900；内存分数，1400.

看得头晕没关系，以上数据得出的结论就是A8双核心在1.4G频率下的性能大约相当于1.8G的四核心Cortex A15芯片，或1.6G的Cortex A57四核芯片。也就是相同频率下每个A8的CPU核心的性能大约两倍于ARM公司目前最强的A57核心。

拿PC领域来举例就很明白以上结果意味着什么了：Intel的i7 4770芯片每个核心在同频率下的性能大约两倍于对手AMD的FX芯片的核心。或者说，A8在智能设备领域的地位就相当于PC平台的Core i7，而A8的对手们就相当于AMD FX。只是因为苹果有意限制了A8的功耗，所以没有拿出四核心或者高频率的A8——否则ip6的跑分对一系列对手就是彻底的碾压了。

当然有人会觉得A8功耗也很高，性能强不奇怪，所以看下烤机测试的情况：

在烤机（类似PC上的Prime95）测试中，半小时下来ip6plus的芯片频率稳定在1.1G，也就是原始频率的80%。作为对比，使用Intel Atom Z3770（主频2.4G，4核心，Geekbench多核心分数约3000）的10寸平板在类似的烤机测试中很快就降频到原频率的60%；用高性能大屏安卓机的朋友可以自己试试自己的机器的降频情况，这里就不多说了。总之结论，A8的满载功耗要比对手们低很多。在烤机（类似PC上的Prime95）测试中，半小时下来ip6plus的芯片频率稳定在1.1G，也就是原始频率的80%。作为对比，使用Intel Atom Z3770（主频2.4G，4核心，Geekbench多核心分数约3000）的10寸平板在类似的烤机测试中很快就降频到原频率的60%；用高性能大屏安卓机的朋友可以自己试试自己的机器的降频情况，这里就不多说了。总之结论，A8的满载功耗要比对手们低很多。

所以业界看到了苹果拿出来单核心性能碾压一切对手，多核心性能还比一众四核心的对手相差不大，然后功耗还比对手低不少的强大芯片。可以说，苹果的CPU研发水平在智能设备领域已经是最强，且比对手们领先至少一年半时间。

当然，上面只是说了苹果的CPU有多强。而之所以称之为“黑科技”，还是因为苹果相关研发部门和计划的神秘。

二、谷歌

Google Ngram Viewer

在2005年开始Google Books Library Project项目，试图囊括自现代印刷术发明以来的全世界所有的书刊。至2012年，已完成超过520万本书，包含5千亿个单词。Google Books Library Project与Google's Partner Program共同组建成广为人知的 Google Books。Google对书籍的处理不仅是扫描，还进行了数字化(Digitizing)与数据化(Datafication)，这样就巧妙地避开大多版权问题。庞大的数据库甚至孕育了一个新学科(Culturomics)的成立。

试一下Influenza (流感)，发现在1920年、1930年、1960年出现了三个波峰。这与“1918大流感”、“亚洲流感”等历史事件吻合。看一下全球气候，发现sea levels (海平面)、atmospheric CO2(大气中二氧化碳), global temperature(全球气温)这三个词的热度在近50年飞速增长。各个行业的热度呢？发现制造业在走下坡路，这说明社会在进步，不是吗？我们可以发掘地更深些。

举一个例子。限定英文书籍数据库，搜索一位名为Marc Chagall的艺术家，是一条上升的曲线，知名度越来越高，是正常的。

但是，德语书籍数据库中的曲线在1933-1945年出现了异常的低谷。为什么呢？

原来Marc是犹太人，在特殊的年代他的名字被和谐了。

谷歌旗下的机器人制造商波士顿动力（Boston Dynamics）

三、华为：

1. 数据中心交换机。2. 华为模块化数据中心，这个主要是做高度集成的数据中心，极其节能，pue可以降到1.5左右，并且节省空间。客户包括腾讯天津最大存储中心等。3. 密集场景WiFi覆盖技术，足球场演唱会大型商场，都是人口高密区，华为的 ap可以完美解决此场景的WiFi覆盖以及带宽需求，主要为小角度定向天线以及智能网规。客户有多特蒙德，阿贾克斯，俄罗斯世界杯主赛场，鸟巢，上海f1国际赛车场，央视新大楼等。四、微软多点触控, 红外摄像机(感应用), 虚拟键盘, 手写输入识别, 以太网, 蓝牙, Wi-Fi, 物理物体识别 etc. 你能想象到的一个板型平台应该有的技术几乎都有了, 而且是在2007年, 3年后消费级平板iPad才出现(例子不太准确...), Google Goggles还不知道在哪里(物体识别方面做对比). 除了那坑爹的1024x768 4:3的30 inch屏幕(后来的SUR40改为了1920x1080 16:9 40 inch屏), 基本没什么可以吐槽的地方...图：

2. library怎么上不去了？

zlibrary上不去主要现象是闪退，闪退有很多种，比较常见的一种是进游戏闪退，就是点游戏一会儿游戏就没了，有时还会提示账户不可用。

3. 怎样把书下载到手机上？

你好，要将书籍下载到手机上，您可以选择以下几种方法：

1. 使用电子书阅读器应用：下载并安装一款电子书阅读器应用，如Kindle、阅读、多看等。然后在应用内搜索并购买或下载您想要的书籍。

2. 使用在线图书馆或电子书商店：访问在线图书馆或电子书商店的网站，如Amazon Kindle Store、Google Play Books等。在网站上搜索并购买或下载您想要的书籍，并选择下载到手机。

3. 使用电子书下载网站：使用电脑访问电子书下载网站，如Z-Library、Library Genesis等，搜索并下载您想要的书籍。然后通过USB数据线或者将书籍发送到您的邮箱，并在手机上下载和保存。

4. 使用云存储服务：如果您的书籍已保存在云端，比如Google Drive、Dropbox等，您可以通过相应的应用在手机上访问云存储，并下载和保存您的书籍。

无论您选择哪种方法，请确保您的手机有足够的存储空间，并选择可靠和合法的来源下载书籍。

4. 如何利用matplotlib进行复杂的绘图布局？

全文共2153字，预计学习时长4分钟或更长

用Matplotlib模拟雨

动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。

上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而成，该绘图库常常被认为是python可视化数据包的原始数据组。Matplotlib通过50个分散点的比例和不透明度来模拟雨滴落在平面上的情景。如今，Plotly、Bokeh、Altair等一系列可视化工具均为Python中强大的可视化工具。这些库可实现最先进的动画和交互动作。但是，本文重点在于研究数据库的一个方面——动画。同时，我们也将关注实现动画的方法。

概述

Matplotlib是一个 Python 的 2D绘图库，也是Python中最受欢迎的绘图数据库。大多数人在踏上数据可视化之旅时，都是首选Matplotlib。这是因为它可简单地生成绘图，直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。不仅如此，它还无缝连接了Pandas、Seaborn等数据库，甚至创建出更为复杂的可视化数据。

Matplotlib有几大优点：

· 其构造和MATLAB(矩阵实验室)类似，所以两者间易于切换

· 包含许多后端渲染

· 可以快速生成绘图

· 已存在数十年以上，因此，有大量的用户基础

但是，Matplotlib除了这些优点之外，也有许多不足之处：

· Matplotlib常常不可避免地存在冗繁的API（应用程序编程接口）

· 有时默认样式设计不如人意

· 对web和交互式图表的支持较低

· 处理大型及复杂的数据时速度常常较慢

对于进修者来说，Datacamp中有关于Matplotlib的必备知识可以帮助提高基础知识。

动画

Matplotlib的动画基类负责处理动画部分。其可提供构建动画功能的框架。有两个主要接口来实现此功能：

FuncAnimation：通过反复触发func.功能创建动画。

ArtistAnimation：利用已定义的Artist对象创建动画。

但是，在上述两种接口中，FuncAnimation更为方便。我们专注于FuncAnimation工具的研究。

要求

· 安装numpy和matplotlib模块。

· 安装符合要求的 ffmpeg 或imagemagick方可将动画以mp4或gif的形式储存。

一切准备就绪，就可以开始在JupyterNotebooks中制作第一个基本动画了。本文的访问密码可在GithubRepository中获取。

基本动画：移动的正弦波

在电脑中，利用FuncAnimation创建正弦波的基本动画。动画源代码可在Matplotlib动画教程中获取。先来看看输出代码，然后将其破译，并了解其中奥妙。

import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationplt.style.use('seaborn-pastel')fig = plt.figure()ax = plt.axes(xlim=(0, 4), ylim=(-2, 2))line, = ax.plot([], [], lw=3)def init(): line.set_data([], []) return line,def animate(i): x = np.linspace(0, 4, 1000) y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) line.set_data(x, y) return line,anim = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True)anim.save('sine_wave.gif', writer='imagemagick')

· 在第7行到第9行，简单地创建一个图形窗口，图中只有一个轴。然后，创建无内容的行对象，其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。

· 在第11行到13行，创建init函数，触发动画发生。此函数初始化数据，并限定轴范围。

· 最后，在第14行到第18行，定义动画函数，该函数以帧数（i）作为参数，并创建一个正弦波（或任意其他的动画），而其移动取决于i的值。此函数返回一个已修改的plot对象的元组，告知动画框架plot中哪些部分需要动画化。

· 在第20 行，创建实际的动画对象。Blit参数确保只重新绘制已更改的部分。

· 这是在Matplolib中创建动画的基本知识。只需对代码稍作调整，就可以创建出一些有趣的可视化。接下来看看其中一些可视化的例子吧。

一个不断扩大的线圈

同样，在GreeksforGreeks中，有一个创建图形的好例子。我们一起在animation模块的帮助下创造一个缓慢展开的活动线圈。该代码和正弦波图极为相似，只有一些小调整。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.style.use('dark_background')fig = plt.figure() ax = plt.axes(xlim=(-50, 50), ylim=(-50, 50)) line, = ax.plot([], [], lw=2) # initialization function def init(): # creating an empty plot/frame line.set_data([], []) return line, # lists to store x and y axis points xdata, ydata = [], [] # animation function def animate(i): # t is a parameter t = 0.1*i # x, y values to be plotted x = t*np.sin(t) y = t*np.cos(t) # appending new points to x, y axes points list xdata.append(x) ydata.append(y) line.set_data(xdata, ydata) return line, # setting a title for the plot plt.title('Creating a growing coil with matplotlib!') # hiding the axis details plt.axis('off') # call the animator anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=500, interval=20, blit=True) # save the animation as mp4 video file anim.save('coil.gif',writer='imagemagick') 实时更新图

绘制股票数据、传感器数据等其他与时间相关的动态数据时，实时更新图就会派上用场。我们绘制一个基图，在更多的数据被输入系统后，基图就会自动更新。现在，来绘制某假定公司某月内的股价图。

#importing librariesimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation as animationfig = plt.figure()#creating a subplot ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)def animate(i): data = open('stock.txt','r').read() lines = data.split('\n') xs = [] ys = [] for line in lines: x, y = line.split(',') # Delimiter is comma xs.append(float(x)) ys.append(float(y)) ax1.clear() ax1.plot(xs, ys) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Live graph with matplotlib')ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000) plt.show()

现在，打开终端并运行python文件，可以得到如下所示可自动更新的图表：

其更新的时间间隔是1000毫秒或一秒。

3D图中的动画

创建3D图形十分常见，但是如果可以将这些图形视角动画化呢?其方法是，在改变相机视图后，利用生成后的所有图像来创建动画。而在PythonGraph Gallery（Python图形库）中有个专门的部分可以完成这类工作。

首先创建一个名为volcano的文件夹，放在与记事本相同的目录中。然后，将所有会用于动画化的图形储存在该文件夹中。

# libraryfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as sns# Get the data (csv file is hosted on the web)url = 'https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/volcano.csv'data = pd.read_csv(url)# Transform it to a long formatdf=data.unstack().reset_index()df.columns=["X","Y","Z"]# And transform the old column name in something numericdf['X']=pd.Categorical(df['X'])df['X']=df['X'].cat.codes# We are going to do 20 plots, for 20 different anglesfor angle in range(70,210,2):# Make the plot fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') ax.plot_trisurf(df['Y'], df['X'], df['Z'], cmap=plt.cm.viridis, linewidth=0.2) ax.view_init(30,angle) filename='Volcano/Volcano_step'+str(angle)+'.png' plt.savefig(filename, dpi=96) plt.gca()

这样就可以在Volcano文件夹中创建多个PNG文件。接着，利用ImageMagick（一个创建、编辑、合成图片的软件）将这些PNG文件转化成动画。打开终端并导向Volcano文件夹，输入以下指令：

convert -delay 10 Volcano*.pnganimated_volcano.gif 利用Celluloid模块动画化

Celluloid是python中的一个模块，其在matplotlib中可简化创建动画的进程。这个库创建一个matplotlib图并从中创建相机。然后，重新启用该图，并在创建每帧动画后，用上述相机拍快照。最后，利用所有捕捉到的帧创建动画。

安装

pip install celluloid

下面是利用Celluloid模块的例子：

极小值

from matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig = plt.figure()camera = Camera(fig)for i in range(10): plt.plot([i] * 10) camera.snap()animation = camera.animate()animation.save('celluloid_minimal.gif', writer = 'imagemagick')

子图

import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig, axes = plt.subplots(2)camera = Camera(fig)t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False)for i in t: axes[0].plot(t, np.sin(t + i), color='blue') axes[1].plot(t, np.sin(t - i), color='blue') camera.snap()animation = camera.animate() animation.save('celluloid_subplots.gif', writer = 'imagemagick')

图例

import matplotlibfrom matplotlib import pyplot as pltfrom celluloid import Camerafig = plt.figure()camera = Camera(fig)for i in range(20): t = plt.plot(range(i, i + 5)) plt.legend(t, [f'line {i}']) camera.snap()animation = camera.animate()animation.save('celluloid_legends.gif', writer = 'imagemagick')

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5. library怎么注册？

1 首先需要访问Z Library的官方网站（https://b-ok.cc/），然后点击右上角的“注册”按钮。2 接下来填写注册表格，包括用户名、邮箱、密码等必要信息。3 完成注册后，可以登录账户，享受Z Library提供的海量电子书资源。内容延伸：Z Library是一个免费的电子书资源网站，拥有数百万本图书，覆盖各种领域和语种，非常适合学习和研究使用。注册后可以进行书籍的下载，同时也可以自己上传分享图书资源。需要注意的是，为了保护版权和避免侵权问题，Z Library只提供一些已经过版权处理的电子书资源，不提供非法下载。

6. 最适合孩子启蒙的英语绘本有哪些？

我家宝宝还在婴儿时期的时候，也就是半岁以内，我每天给宝宝放《宝宝的异想世界》，里面的声音有点接近宝宝在妈妈肚子里的声音环境。

后来给宝宝听《We Sing》，这套书是欧美经典儿歌集。我放得最多的是里面的一本，《动动手指唱童谣》、这本书每首歌都有手指游戏，我是用专门的CD机给宝宝放的音频，在宝宝玩的时候我就给她放音频,同时我自己也练习里面的手指身体游戏操，宝宝每次看到我做里面的游戏操都很认真的看着我，有时候她会很兴奋。

后来就给宝宝听《清华幼儿英语语感启蒙》，我用的是2004的旧版，新版是2007的，新版比旧版多很多歌曲。但我觉得旧版就够了，这个里面的歌词非常短，也是手指游戏，我家宝宝一岁左右的时候，晚上睡觉前，我每天都先放几遍音频，然后教她做一遍唱里面的英文歌一边做手指游戏，她都学了好多首歌了，还会一边唱一边做手指游戏。懒得去拿书拍照，随便在淘宝上找的书的图片。

再后来买了一套《Grug》和Eric Carle 的《brown bear what do you see》，这一套，我家宝宝最喜欢brown bear what do you see,我每次给宝宝讲英文绘本都是用很夸张的语气和动作，所以她很喜欢听。

再后来也买过

再后来也买过一些触摸书和翻翻硬纸壳书英文版的。还有一些单词类的。还有一些单词发声书。

那个带毛的触摸书找不到了，网上也没找到图片，我家宝宝经常把这两套书当玩具玩的。

再后来宝宝大一些了，就给她买了发声书。

她自己没事就自己按着发声自己跟着念，不过要大人教怎么用这本书。

到宝宝三岁了，发现学英语要有规划了，就给她买了廖彩杏的书单全套绘本，每天放给她听，也每天给她讲绘本。

再后来发现廖彩杏书单后面的绘本好难对于三岁的宝宝来说，就给她买了牛津阅读树和培生幼儿英语。每天给她放音频，放完音频后就给她讲绘本。

我家宝宝很喜欢牛津阅读树里面的kipper.

大概就这些了。这些都不错，如果在淘宝买的花卖家都会送音频给你的。有些绘本的音频在喜马拉雅上面有。

7. 函数独立性判断？

1.独立性检验函数

独立性检验是根据频数信息判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。所谓独立性就是指变量之间是独立的，没有关系。

独立性检验算法：卡方检验、Fisher检验、Cochran-Mantel-Haenszel检验

2.假设检验

假设检验（Hypothesis Testing）是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

原假设——没有发生

备择假设——发生了

具体做法：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，做出拒接或接受假设H0的判断。

3.p-value

p-value就是Probability的值，它是一个通过计算得到的概率值，也就是在原假设为真时，得到最大的或者超出所得到的检验统计量值的概率。

一般将p值定位到0.05，当p<0.05时拒绝原假设，p>0.05时，不拒绝原假设。

4.实例1——卡方检验

1）

library(vcd)

mytable <- table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)

chisq.test(mytable)

1

2

3

1

2

3

解析：chisq.test函数中的参数p默认每个量的概率是1/length(mytable)，即所有概率都相等，是独立的。在这种情况下，检验的假设是总体概率是否等于p中的概率。这里结果是p-value值小于0.05，即Treatment与Improved是相关的，不是独立的。

2）

mytable <- table(Arthritis$Sex,Arthritis$Improved)

chisq.test(mytable)

1

2

1

2

解析：结果显示p-value值大于0.05，即Sex与Improved是独立不相关的，也就是药物没有性别差异。

5.实例2——Fisher检验

Fisher精确检验的原理是边际固定的列联表中行和列是相互独立的。

mytable <- xtabs(~Treatment+Improved,data=Arthritis)

fisher.test(mytable)

1

2

1

2

解析：这里的结果与卡方检验的结果类似。

6.实例3——Cochran-Mantel-Haenszel检验

原理是两个名义变量在第三个变量每一个水平中都是条件独立的。根据定义这个检验需要三个变量。

mytable <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex,Arthritis)

mantelhaen.test(mytable)

1

2

1

2

解析：结果得到的p-value值非常小，说明药物治疗和改善情况在性别的每一个水平上不独立。需要注意的是，这里函数中的变量顺序很重要。