gcccloud怎么样(gcc平台)

目录：

• 1、欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗
• 2、高考结束了，我今年估计考不上大学了，想学动漫专业，GCC网游动漫学院怎么样啊？名气很大，但是我想知道
• 3、Gcc网游学院怎么样
• 4、综合来说，几大主流C++编译器(icc,gcc,clang,vc++等)究竟孰优孰劣?
• 5、百度Paddle会和Python一样，成为最流行的深度学习引擎吗

欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗

欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗

欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗，华为欧拉系统和鸿蒙系统的共同点就是都基于开源的linux开发系统，华为的鸿蒙和欧拉操作系统对华为的重要性非常大，欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗。

欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗1

欧拉和鸿蒙有啥区别

鸿蒙系统面向C端，就是用于手机、电脑等产品上，欧拉系统则面向B端，它是是基于linux的企业级服务器操作系统，而矿鸿是鸿蒙系统用于工矿业的一个特殊版本，主要用于工业、矿业。三者是是有着紧密相连的。

欧拉（EulerOS）是华为伺服器的操作系统，面向企业级Linux操作系统平台，用于华为的云服务和通信设备伺服器，定位是瞄准国家数字基础设施的操作系统和生态。简单地说就是与windows概念相似的一款系统。

可以说欧拉系统是华为的的另一张底牌吧，对标微软的Windows，也是反制美国制裁的有力武器之一。

总的来说，欧拉是企业级，面向国家数字基础设施的操作系统，是基于linux的企业级服务器操作系统，主要针对B端客户，以及云端操作系统。而鸿蒙系统是面向C端的，就是用于手机、电脑、物联网、自动驾驶等等产品上，面向的是万物互联网，聚焦于为消费者提供优质的操作系统。

将鸿蒙与欧拉组合起来，就差不多真的可以覆盖万物了，欧拉在云端，鸿蒙在设备端。

华为欧拉有哪些特点

一、性能高

多核芯片加速、高性能IO、ARM虚拟化、轻量级自主开发的容器和智能调优技术，在各种场景下，性能可以提高30%以上，而IO延迟可以降低60%，使之成为一个高性能的操作系统平台，满足客户业务系统的高负载需求。

二、安全性高

获得国际CC认证机构的认证，能够提供各种安全技术以防止入侵，保障用户的系统安全。对于中国国家安全来说，非常重要！

三、支持鲲鹏处理器

欧拉系统在性能、兼容性、功耗等方面具备较强的竞争力，为推动鲲鹏处理器的生态构建不断发力。

套壳centOS？

openEuler 项目来源于华为服务器操作系统 EulerOS，2019 年 9 月 18 日宣布开源，华为宣布开放 openEuler 源码，源码托管于 Gitee 平台。华为开发者大会 2020（Cloud）上，华为发布 openEuler 20.03 LTS 版本，并与麒麟软件、普华基础软件、统信软件、中科院软件所共同宣布基于 openEuler 的商用版本操作系统正式发布。

openEuler 20.03 LTS 内核基于 Linux Kernel 4.19，与 Linux 内核 LTS 版本对齐。带有 Glibc 2.28、GCC 7.3、systemd 243、KVM 虚拟化支持，支持 iSula 2.0.0、Docker 18.09 以及 Kata 1.7.0。此外，openEuler 对软件全栈进行了技术优化，包括应用、运行时/加速库、虚拟化/容器与操作系统底层等。

据华为专家介绍，openEuler 其实与 CentOS 没有直接的关系，二者都是从最上游 Linux Kernel 衍生而来。

欧拉系统和鸿蒙系统有区别吗2

应用场景不一样。鸿蒙主要用于智能、互联网和工业终端，而欧拉主要用于服务器、边缘计算、云计算和嵌入式系统。鸿蒙偏重于民用和工业用，欧拉偏重于服务器级别的基础设施支持以及复杂计算领域的.嵌入式开发，更通俗地讲，欧拉主内，侧重于系统内部数据搭建和处理，鸿蒙主外，侧重于万物互联和用户体验。

华为欧拉系统和鸿蒙系统的共同点就是都基于开源的linux开发系统，华为的鸿蒙和欧拉操作系统对华为的重要性非常大，都是华为公司不可或缺的一部分。

发展：

2021年9月23日晚间，华为官宣鸿蒙系统升级用户已经突破1.2亿，平均每天超100万用户升级鸿蒙，已经成为全球用户增长速度最快的移动操作系统。

2021年10月14日，美的发布了美的物联网操作系统1.0，是首个基于鸿蒙OpenHarmony 2.0的全场景智能家居操作系统。

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华为欧拉系统和鸿蒙系统的共同点就是都基于开源的linux开发系统，华为的鸿蒙和欧拉操作系统对华为的重要性非常大，都是华为公司不可或缺的一部分。

华为欧拉系统主要针对企业级的Linux服务器操作系统，而鸿蒙操作系统是一款嵌入式操作系统主要针对手机用户。鸿蒙主要用于手机、平台、物联网等，openEuler欧拉操作系统主要用于服务器。

鸿蒙发展：

2020年9月10日，华为鸿蒙系统升级至HarmonyOS 2.0版本。2021年4月22日，华为鸿蒙HarmonyOS应用开发在线体验网站上线。5月18日，华为宣布华为HiLink将与Harmony OS统一为鸿蒙智联。

2021年6月2日晚，华为正式发布HarmonyOS 2及多款搭载HarmonyOS 2的新产品。7月29日，华为Sound X音箱发布，是首款搭载HarmonyOS 2的智能音箱。

高考结束了，我今年估计考不上大学了，想学动漫专业，GCC网游动漫学院怎么样啊？名气很大，但是我想知道

我在那里读书的时候，老师对我很照顾而且很耐心地教我，我是比较笨的小孩。从不会到可以工作我只用学了一年。总之就一句话，只要你有心学那里的老师就有能力把你教好，找工作也是水到渠成的事。你可以去广州看看学校啊

Gcc网游学院怎么样

我在GCC网游动漫学院上过！它是广州地区很好的一个学动漫的学校。

它最大的优势是老师水平都很高，而且教学很认真！！水平真的很高！我学AE后期的时候学的如痴如醉。还有那个美国海归，什么都懂，什么都很精通，我和同学都觉得自己遇到他教真是太幸运了。

另外，GCC动漫学院环境也不错！在华工里面学一年，真是很爽，有时可以跑去华工的图书馆，湖边，心情不自觉就很好了。我听说GCC的白云校区环境也还可以，是个学习的安静地方，不过我没去过！

GCC推荐就业的公司很多。我学的是王牌动漫课程，推荐了三次，挑了一个自己满意的工作，相比我那些大学同学，我觉得自己真的很幸运！

我在GCC学了很多东西，一年比我大专学动漫三年学到的东西多太多了。之前学了三年，仅仅入个门，到了GCC才是真正学精学通了。

批评一下GCC的网站，作品太少太简单，学生做的好作品都没怎么上传。

综合来说，几大主流C++编译器(icc,gcc,clang,vc++等)究竟孰优孰劣?

我曾编出各种C++ 11编译器的支持，并有C++ 14编译器支持一批。

实际使用

在标准的支持，铿锵 g++＞VC＞ICC。在实际使用中，它很大程度上取决于平台。例如，VC是最好的胜利，在标准支持方面，clang g++ vc icc。从实际使用来看，非常取决于平台。比如win上vc最好，osx上clang最好，等。其他特点还有icc编译出来的东西在intel cpu上快。

注意事项

什么G +想C++ C++ 11 / 14，你仍然会有一个折扣。clang/g++需要注意的是，他们的编译器对标准支持很好，但库的支持严重不行。以至于如果你要C++11/C++14，还是会打折扣的。另外，clang在win上简直是没有见过更屎的。

VC编译的速度

对VC编译的速度不断提高，内存占用已经从VC12开始明显提高，而最明显的是可变参数模板。还有内置的代码静态分析，在实际中很有用。32位保护模式下，ss寄存器存的是一个段选择子，选择子是一个数字，通过IDT(局部描述符表)或者GDT(全局描述符表)选择一个段描述符，描述符里面的信息包含该段的取值范围和大小。

vc14的静态分析不在每次载入一个ie（对，以前每分析一个.cpp，就载入一次ie！），速度快了相当多。

百度Paddle会和Python一样，成为最流行的深度学习引擎吗

摘要：PaddlePaddle的负责人徐伟认为，没有一家公司能够完全主导这个领域，要单一公司的深度学习框架完全主导该领域，就等同于用同一种程序语言开发所有的软件，未来深度学习的生态系统会因使用场景有最佳的框架使用。

PaddlePaddle会和Python一样流行吗?

深度学习引擎最近经历了开源热。2013年Caffe开源，很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架，但那时候的开源框架还不多。随着越来越多的开发者开始关注人工智能，AI 巨头们纷纷选择了开源的道路：2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，11月Google开源 TensorFlow，2016年1月微软开源CNTK。最近，百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle。

在这场深度学习的框架之争中，究竟哪家能够胜出?PaddlePaddle的负责人徐伟认为，没有一家公司能够完全主导这个领域，要单一公司的深度学习框架完全主导该领域，就等同于用同一种程序语言开发所有的软件，未来深度学习的生态系统会因使用场景有最佳的框架使用。

话虽如此，对于程序员来说，如果选择了更为流行的编程语言，就会有更多可使用的库，也能更轻松的做出好的产品。而紧跟程序语言的发展历史，我们发现最终最为流行的，总是最容易上手的。

Python是非常好的例子，在编程语言排行榜上，2014年Python只有第六名。但随着大量年轻程序员的涌入，他们更愿意选择简单、易学、文档好的Python作为优先的学习对象，很快C、C++程序员很多也开始使用Python编程了。

而今天发生在深度学习框架上的竞争，似乎也在重演编程语言的历史。

去年TensorFlow发布的时候，对于它的质疑声不绝于耳。首先是对单机版TensorFlow的质疑，认为它在和Caffe、Torch和 Theano相比并没有优势。而在Google开源了分布式版本后，人们说它比Caffe慢，比Torch臃肿，而且不能进行太大调整。但如今在HackerNews上关于最受欢迎深度学习工具的投票，TensorFlow获得第一，得票率是第二名的接近2.6倍。

程序员Vonnik解释了这个现象：使用TensorFlow的大部分都是来自Udacity课程的学生，他们大部分都没什么经验。但正是这些学生和初学者，而非那些经验丰富的资深人士，把Python变成了全球最流行的语言，也把TensorFlow推到了排名第一的位置。

从Python和TensorFlow的历史来看，我们有理由认为，最为简单、易用的深度学习框架，将会在未来的竞争胜出。

百度 PaddlePaddle

在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前，我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle。

Paddle其实已经有多年历史了。早在 2013 年，百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台，已经无法满足深度神经网络在搜索、广告、文本、语音、图像等领域的训练需求，于是在徐伟的带领下开始搭建Paddle——一个多机并行的CPU/GPU混布的异构计算平台。Paddle从最早的开发到如今的开源，就一直以大规模数据处理和工业化的要求不断改进。我们可以看到PaddlePaddle有很多优异的特性。

Github上介绍，PaddlePaddle有以下特点：

· 灵活

PaddlePaddle支持大量的神经网络架构和优化算法，支持任意复杂RNNs结构，高效处理batch，无需数据填充。简单书写配置文件即可实现复杂模型，比如拥有注意力(Attention)机制、外围记忆层(External Memory)或者用于神经机器翻译模型的深度时序快进网络。

· 高效

为了利用异构计算资源的能力，PaddlePaddle中的每一级都会进行优化，其中包括计算、内存、架构和通信。以下是几个例子：

1.使用SSE/AVX内联函数、BLAS数据库(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal来优化数学运算。

2.高度优化RNNs网络，在没有Padding的情况下，也能处理不同长度的序列。

3.优化的本地和分布式训练，同时支持高纬稀疏模型。

· 可扩展

有了PaddlePaddle，使用多个CPU和GPU以及机器来加速训练可以变得很轻松。 PaddlePaddle能通过优化通信，获得高吞吐量和性能。

· 与产品的连接

PaddlePaddle的部署也很简单。在百度，PaddlePaddle已经被用于产品和服务中，拥有大量用户。应用场景包括预估外卖的出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等等。

在PaddlePaddle简单、可扩展的逻辑下，徐伟评价说：“这将使工程师们能够快速、轻松地将深度学习技术应用到他们的产品当中，我们想让更多的人使用人工智能，人工智能对于我们的未来生活是非常重要的。”

深度学习框架对比

PaddlePaddle最主要的类比对象，来自UC伯克利的贾扬清开发的Caffe和Google的 TensorFlow。

这是一张来自Spark Summit 2016的图，PaddlePaddle在开源前就在顶级的行业会议中进行了展示。

PaddlePaddle、Caffe和TensorFlow都可以支持分布式训练，但相比之下PaddlePaddle 有很突出的优势。

PaddlePaddle和Caffe在设计上有一些类似的地方，但是相比Caffe聚焦在视觉领域，PaddlePaddle可以在各种不同的场景中应用。而相比TensorFlow，PaddlePaddle的上手难度更低，也没有太多的Abstraction，速度也会更快。

而在RNN的性能表现上，PaddlePaddle的速度也要优于TensorFlow。

总的来说

1)Caffe具有出色的CNN实现功能的开发语言，在计算机视觉领域，Caffe仍然是最流行的工具包。Caffe的开发语言支持C++和Cuda，速度很快，但是由于一些历史性的遗留架构问题，它的灵活性不够强。而且对递归网络和语言建模的支持很差。Caffe支持所有主流开发系统，上手难度属于中等水平。

2)TensorFlow是一个理想的RNN API实现，它使用了向量运算的符号图方法，使得开发的速度可以很快。TensorFlow支持的比较好的系统只有各种Linux系统和OSX，不过其对语言的支持比较全面，包含了Python、C++和Cuda等，开发者文档写得没有Caffe那么全面，所以上手比较难，在性能方面，也不如Caffe及PaddlePaddle。

3)Torch没有跟随Python的潮流，反而选择了C语言实现，用Lua语言进行封装。Torch对卷积网络的支持非常好，运行在C++、C#和Jave等工业语言的速度较快，也不需要额外的编译。但是它的上手难度也很高，对初学者缺乏规范的例子，而且需要先迈过Lua的门槛，这对初学者是很大的障碍。

4)而此次百度的PaddlePaddle性能优先并兼顾灵活，通过使用GPU异构计算来提升每台机器的数据处理能力，获得了业内“相当简洁、设计干净、稳定，速度较快，显存占用较小”等好评。

而在关键的进入门槛上，相比Google TensorFlow和Facebook Torch，PaddlePaddle的上手难度低得多，且拥有非常优秀的业界特征，包括NLP和推荐等应用场景、对RNN很好的支持、高质量代码、以及分布式训练等，已经足以满足大多数AI场景的需求。且PaddlePaddle更加务实，可解决实际问题。

据徐伟介绍，PaddlePaddle将在本月底发布最新版本，全面支持Mac操作系统、以及Cuda8.0和GCC5.4，同时进一步优化了安装过程，可以帮助更多开放者更好地“上手”。

所以我们可以初步下一个结论，在中国的开发环境下，Google TensorFlow和Facebook Torch的上手难度都比较高，TensorFlow最好的训练环境Google Cloud也难以在中国获得支持。而Caffe虽然已经有了多年的积累，但是毕竟目前只是在视觉领域有比较好的发展，而且相比百度能提供的产业链支持，在资源投入上可能会有比较大的局限。相比之下，坐拥中国的本土市场，上手难度低得多的PaddlePaddle，将会有更好的技术和生态的环境。也许不久的将来，PaddlePaddle就会和Python在编程语言中所做的事情一样，成为最流行的深度学习引擎。