在程序运行过程中，可能遇到需要进程间或不同平台的语言之间进行信息交互，存在硬盘是一种解决方案但是速度太慢。python的mmap库提供了共享内存的实践方案可以完成信息在内存间交互。

本文介绍GPU编程的一些重要概念。

geogebra 动态图可以在网页中显示数学公式，本文记录显示多个geogebra的方法。

Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。

Windows 10 Anaconda “无法定位程序输入点 OPENSSL_sk_new_reserve 于动态链接库 E：\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\libssl-1_1-x64.dll上”的解决办法。

Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。

python 运行时会有不同环境需求，在其他机器部署时需要重新配置python环境，当需要离线部署时可以使用pip的离线复制环境的功能。

SNE是一种数据降维算法，最早出现在2002年，它改变了MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想，将高维映射到低维的同时，尽量保证相互之间的分布概率不变，SNE将高维和低维中的样本分布都看作高斯分布，而Tsne将低维中的坐标当做T分布，这样做的好处是为了让距离大的簇之间距离拉大，从而解决了拥挤问题。

基于CPU和GPU的异构计算已经逐步发展成为高性能计算的主流模式。CUDA作为GPU高性能计算的主要开发工具之一，已经在各个领域取得广泛应用。

本文记录常见的概率分布。